云早报，(北京时间)1月29日，星期二【云头条】Serverless 架构 2024 年市场规模将达到 140 亿美元 据KBV研究公司发布的新报告《全球Serverless架构市场》显示，全球Serverless架构市场的规模预计到2024年将达到140亿美元，在这段预测期内将以23.4%的年复合增长率增长。银行、金融服务和保险（BFSI）这个市场主导了全球Serverless架构市场，在这段预测期内以21.9%的年复合增长率增长。预计2018年至2024年制造业市场的年复合增长率为24.1%，政府市场的年复合增长率为24.9%，电信和IT市场的年复合增长率将达到23%。Serverless计算已发展成为部署云应用程序和服务的一个关键要素。预计2018年至2024年API管理服务市场的年复合增长率达到22.7%。【华为云新闻】华为云网络2018全年测评名列榜首 上周，博睿数据研究中心发布2018年度云主机性能测评报告，华为云在综合、电信、联通、移动等网络测评排行榜上均排名第一，展现了华为云在网络稳定和传输质量上的综合实（查看全文）【互联网新闻】1.便利蜂创始人回应“为裁员考数学”：数学逻辑不好 绩效难达预期近日，一位自称是便利蜂员工的用户在社交平台脉脉上发布消息称，便利蜂为了裁员出新招，要求员工参加参加数学考试，内容包括三角函数，空间向量等，考试不及格的员工都开除。此外，该员工还称：“各种强制离职手段都用上了，没收员工电脑，关在办公室不让出去，强制签字。”28日，便利蜂创始人庄辰超发布内部邮件，对网传的“为裁员考数学”一事进行了回应，庄辰超在邮件中表示：资金越充沛，需要的平均人员能力就越高。每个总部员工的数学逻辑能力对于便利店业务尤其重要。便利店业务每一天都需要大量的基于数学逻辑评估的小决策。数学逻辑好，绩效不一定超越预期，数学逻辑不好，绩效很难达成预期。网友评论：三角函数和空间向量都会的人还呆在这里?2.胡润报告：2018年中国每3.8天诞生一家科技独角兽1月28日消息，据外媒报道，总部位于上海的研究公司胡润报告(Hurun Report)宣称，作为世界第二大经济体，2018年中国总共诞生了97家科技“独角兽”（即价值至少10亿美元的初创企业），相当于每3.8天就诞生一家“独角兽”企业。这些企业的总体价值达1780亿美元（约合人民币1.2万亿元）。胡润还发现，北京、上海和杭州是去年中国初创企业快速增长、数量最多的城市，这些城市分别有79家、42家和18家“独角兽”企业。网友评论:每天死掉的初创企业怕是更多吧~3.招行建行用户福利！每月仅183元 iPhone XR买回家近日，有关iPhone的新闻大多围绕着“降价”或“销量”等关键词，归根究底其实都跟其定价相对过高有关。为了解决这个现状，苹果也不断在购买方式上推陈出新，比如目前官网首页展示的折抵换购服务，让购机成本一下低了不少。另外，除招商银行外，建设银行信用卡如今也可在购买iPhone时选择使用最长24期免息分期，对于目前大热的iPhone XR来说，64GB版每月仅需271元即可拥有，如若利用旧产品折抵换购，甚至可做到183元/月！网友评论：真香4.2019年全球IT支出或增至3.8万亿美元市场研究机构Gartner最新发布的一份报告称，由于云计算、物联网(IoT)和数据中心市场增长，预计2019年全球IT支出将增长3.2%，达到3.8万亿美元。Gartner表示，未来全球范围内的IT支出，正逐渐从智能手机和平板电脑等移动设备饱和市场、以及具有特定价值的领域，转向那些寻求改善运营的企业。5.特斯拉工厂已获上海发改委备案 多家银行争相贷款据财新报道，中国工厂动工之后，特斯拉的后续融资行为备受关注。1月26日起，上海召开地方“两会”，多名参会的银行人士向记者透露，特斯拉目前正以银团形式寻求银行贷款，多家国内银行机构都在积极争取，目前招标仍在进行当中，贷款条件等尚未确定。网友评论：大公司果然牛气，要贷个款还招个标6.蓝色起源在美国“航天城”建厂 自己生产轨道火箭发动机据国外媒体报道称，亚马逊公司CEO杰夫-贝索斯旗下私人航天公司蓝色起源已经开始在美国阿拉巴马州亨茨维尔建厂，为“新格伦号”的二级火箭和“联合发射联盟”的“火神半人马座”火箭生产发动机。消息称，这座耗资2亿美元、占地46英亩的火箭发动机工厂未来将雇佣大约300- 400名工人来制造BE-3和BE-4发动机，并将采用“高度自动化”技术展开生产，其中一些生产工艺还将采用3D打印技术实现。网友评论：有钱就能上天系列...7.哔哩哔哩上涨逾3%：分析师称其iOS净营收爆炸性增长尽管中美市场科技股普遍表现低迷，但哔哩哔哩周一逆势上扬。截至收盘，该股连续第四个交易日上扬，周一盘中最高上涨4.1%，创下6月以来的最高水平。相比之下，跟踪中国科技公司的交易所交易基金Invesco中国科技股ETF本交易日下跌1.1%。彭博行业研究分析师Matthew Kanterman周一在一份报告中指出，哔哩哔哩的iOS净收入实现爆炸式增长，主要得益于《命运-冠位指定》（Fate /Grand Order）手机游戏的强大助力。网友评论：手游火热，端游没落。8.交通运输部：春运首周发送旅客超5亿，同比增长0.88%交通运输部发布2019年春运第一周数据，2019年1月21日至27日，全国铁路、道路、水陆、民航共累计发送旅客5.04亿人次，比去年同期增长0.88%。其中铁路发送旅客6740.2万人次，增长10.92%；道路发送旅客4.18亿人次，下降0.75%；水路发送旅客563.8万人次，下降4.92%；民航发送旅客1223.0万人次，增长11.08%。网友评论:你放假了吗？9.三星S10+真机对比iPhone XS Max！网友为颜值吵翻全面屏手机发展到2019年，用户早已形成自己的审美观，有的人对刘海屏嗤之以鼻，有的人则对挖孔屏嫌弃不已，当然也不乏对两者都不感冒的人。那么，现在有一款iPhone XS Max和一款三星S10+摆在你面前，刘海屏与挖孔屏设计，你会站在哪一方？网友评论：早报点评：颜值这东西太主观，我们不妨比比价格？10.抖音、多闪、微视、钉钉宣布春节红包活动细则抖音宣布上线“美好音符年”活动，1月28日-2月4日，用户通过抖音参与“集音符，分五亿”活动，分享总计5亿元的红包。活动期间，用户通过邀请好友得音符、面对面得音符、完成“特殊任务”等方式获得随机音符，集齐“哆、来、咪、发、索、拉、西”七音符的用户皆可参与瓜分5亿红包，最高可获2019元。1月28日- 2月6日期间，闪发推出领1亿红包活动，用多闪随拍记录生活、邀请好友、给亲戚朋友发拜年视频，就可以获得新年红包。阿里巴巴钉钉宣布将在1月30日上线钉钉企业拜年红包，钉钉红包产品负责人介绍说，钉钉企业拜年红包的最大特点就是红包由企业管理者发给员工，员工再将带有企业名称和logo等标识的红包发给客户和合作伙伴等。腾讯微视宣布将在春节期间上线微视视频红包春节活动，联合华为荣耀、联想等60多家企业和敦煌研究院、颐和园管理处等机构，发出5亿现金红包。2月2日-2月19日期间，微视短视频将每天抽出10位“万元锦鲤”。网友评论：微视用户暴涨在此一举了，错过就要再等一年。【本周新闻】 有赞年会宣布“996工作制”引热议：不把员工当人(北京时间)1月28日，星期一【更多内容，欢迎访问】http://forum.huaweicloud.com/forum.php?mod=forumdisplay&fid=569&filter=typeid&typeid=266（内容来源于互联网，如侵犯您的合法权益或有其他任何疑问，请联系：huaweicloud.bbs@huawei.com沟通处理。谢谢！）

云早报，(北京时间)12月5日，星期三【云头条】Gartner 2019 年「基础设施和运维」十大趋势：Serverless、边缘计算、SaaS 变复杂等Gartner公司强调了基础设施和运维（I&O）领导者在2019年必须开始准备迎接的几大技术和趋势，以便支持数字化基础设施。Gartner的分析师们在Gartner IT基础设施、运维和云战略大会上介绍了研究结果。（查看原文）【华为云新闻】华为云API创新大赛来了，谁是API创意之王？云计算时代，创新风起云涌，信息瞬息万变。API凭借简单、快速、低成本、低风险的特性，迅速成为时代的宠儿。越来越多的企业以API形式对外提供服务和数据，实现内部系统集成、成熟业务能力开放及业务能力变现 。依托华为云API市场、API Gateway能力，华为云广撒英雄帖，邀请各路精英参与华为云API创新大赛，共同打造API经济，繁荣API生态，实现业务创新。（查看原文）【互联网新闻】1.汇丰银行：iPhone销售放缓，苹果需要转向这三个产品汇丰（HSBC）分析师表示，随着iPhone销售放缓、拖累苹果股价走低，苹果需要一款新产品，而且该公司已经有三个可能的业务方向：增强现实（AR）眼镜、自动驾驶以及医疗服务。汇丰分析师表示，如果它想保持令人印象深刻的增长速度，就需要一种新的高价、高利润产品。网友评论：库克：还是卖 iPhone 挣钱。2.微信：已封禁勒索病毒作者账户12月1日，国内出现首例要求微信支付赎金的勒索病毒，该病毒会对用户的电脑文件进行加密，交付赎金的方式是通过扫描微信支付二维码。根据火绒安全分析，该病毒使用"供应链污染"的方式传播。该病毒首先通过相关论坛，植入被大量开发者使用的"易语言"编程程序，进而植入他们编写的各种软件产品，所有使用这些软件产品的电脑都可能被感染。活跃的染毒软件超过50款。截至4日晚，该病毒至少感染了10万台电脑。微信官方表示，已经对所涉勒索病毒作者账户进行封禁、收款二维码予以紧急冻结。微信用户财产和账户安全不受任何威胁。微信提醒广大用户，该勒索病毒可能通过任何形式的支付方式索要转账，若遭遇勒索，不要付款，及时报警。目前，多数安全软件都已进行升级，可查杀此病毒。网友评论：这个黑客不讲究啊。3.谷歌下架猎豹文件管理器App，猎豹：占Q3收入的0.03%猎豹移动声明，其已注意到旗下众多App之一的CM File Manager（文件管理器）今天被Google Play暂时下架。猎豹方面表示。CM File Manager是一款对公司收入贡献占比很小的文件管理工具，在猎豹移动2018年第三季度财报中，收入不到58,000美元，仅占同期公司总收入的0.03%。同时猎豹移动表示，将高度重视此次事件，并与Google Play一直保持持续沟通，以解决可能出现的任何问题。网友评论：猎豹和 Google有故事4.北京市互金协会：立即停止关于STO的各类宣传培训北京市互联网金融行业协会近日发布《关于防范以STO名义实施违法犯罪活动的风险提示》。近期有部分机构或个人以STO（Security Token Offering，即证券化代币发行）名义继续从事宣传培训、项目推介、融资交易等相关活动。互金协会表示，STO涉嫌非法金融活动，应严格遵守国家法律和监管规定，立即停止关于STO的各类宣传培训、项目推介、融资交易等活动。涉嫌违法违规的机构和个人将会受到驱离、关闭网站平台及移动APP、吊销营业执照等严厉惩处。网友评论：没相关专业知识和技能，还是要谨慎投资虚拟货币5.高通骁龙855发布 AI算力是845的3倍12月4日消息，在2018骁龙技术峰会上，高通发布了其年度旗舰手机芯片骁龙855，采用台积电7nm工艺，搭载了高通第四代AI引擎，采用CPU+GPU+DSP的方式提供AI算力，据悉其AI算力是前代产品骁龙845的3倍。骁龙855上还集成了首个支持计算机视觉ISP，并搭载了一个Elite Gaming系统，通过与全球各大游戏厂商合作，专门为游戏优化了画面、音效、电池续航等技术。高通总裁Cristiano Amon表示，5G智能手机将在未来几个月能够买到。他还公布了高通的5G终端厂商合作伙伴，一加、OPPO、vivo和小米等国内厂商在列。此外，高通还推出了全球首个超声波3D屏下指纹识别模块，据高通表示，这是唯一一个能够穿透不同类型污渍准确识别指纹的移动解决方案网友评论：但你能用上要到明年上半年了。6.市场监管总局：电商经营者应依法办理市场主体登记近日，市场监管总局发布公告，称电子商务经营者应当依法办理市场主体登记，电子商务经营者申请登记为个体工商户的，允许其将网络经营场所作为经营场所进行登记。对于在一个以上电子商务平台从事经营活动的，需要将其从事经营活动的多个网络经营场所向登记机关进行登记。允许将经常居住地登记为住所，个人住所所在地的县、自治县、不设区的市、市辖区市场监督管理部门为其登记机关。以网络经营场所作为经营场所登记的个体工商户，仅可通过互联网开展经营活动，不得擅自改变其住宅房屋用途用于从事线下生产经营活动并应作出相关承诺。登记机关要在其营业执照“经营范围”后标注“（仅限于通过互联网从事经营活动）”。网友评论：有经营就要登记，有登记就要纳税7.IBM研发新模拟芯片 可用内存做AI计算12月4日消息，据报道，IBM研究院公布了人工智能硬件的最新进展——通过内存计算的方式，将内存单元作为处理器来使用，可将能源需求减少90% 。在本周举办的国际电子器件会议（IEDM）和神经信息处理系统会议（NeurIPS）上，IBM介绍了迄今为止精度最高的“8-bit模拟芯片”（较此前提升了一倍）。这套全新的解决方案，使用了被称作“投影相变存储器”的新方法，简称 Proj-PCM 。与具有类似精度的数字架构相比，其能耗仅为1/33。8.乐视网：北京中院裁定查封、扣押或者冻结公司等9002万元财产乐视网发公告称，11月9日，公司披露了《关于公司涉及诉讼（仲裁）事项的公告》。近期，根据北京市第一中级人民法院的《民事裁定书（申请人：天弘创新）》，裁定如下：查封、扣押或者冻结被申请人乐视网、乐乐互动体育文化发展（北京）有限公司、北京鹏翼资产管理中心（有限合伙）名下价值9002万的财产。乐视网公告称，《民事裁定书》涉及保全金额非上市公司最终需承担金额，上市公司最终法律责任以有权机关裁决结果为准。乐视网称，若上市公司胜诉、裁决意见证明天弘创新此次申请为错误保全，上市公司保留向申请人追究错误保全责任的权利。目前贾跃亭所持乐视网股份已几乎全部质押，且已被全部冻结、轮候冻结，乐视网则要求贾跃亭以Faraday Future（以下简称FF）资产或股权抵债。网友评论：笼罩乐视的一张网正在缩紧9.法拉第未来资金愈发紧张，再让数百名员工休无薪假法拉第未来发表推文称，由于在与大股东产生纠纷期间资金越来越紧张，计划让数百名员工休无薪假。法拉第未来今年10月就让数百名员工休无薪假，使美国员工数量由约1000人缩水至600人。多名消息人士向The Verge透露，今天法拉第未来让至少250名员工休无薪假。网友评论：再休就没人了。10.杨伟东涉经济问题配合警方调查，樊路远将任优酷总裁36氪讯，阿里影业董事长樊路远将兼任优酷总裁。根据举报，原总裁杨伟东因经济问题，正在配合警方调查。阿里大文娱表示，“一切信息以警方披露为准。阿里有史以来，对这类事情都是态度鲜明，决不妥协。”另据《财经》杂志消息，优酷原总裁杨伟东此次涉嫌贪腐的项目主要集中在优酷于2018年春季推出的“这就是”系列综艺。阿里内部对于杨伟东的调查已经持续一段时间，杨伟东此次涉嫌贪腐的项目主要集中在优酷于2018年推出的“这就是”系列综艺，主要是关于综艺项目的收支问题。该系列综艺以《这！就是街舞》打头阵，后陆续推出了《这！就是灌篮》等。网友评论:《这！就是后果》【本周早报】应通 78 亿收购中信网络 49% 股权完成 ~(北京时间)12月3日，星期一ZStack完成1亿元B轮融资~(北京时间)12月4日，星期二【更多内容，欢迎访问】http://forum.huaweicloud.com/forum.php?mod=forumdisplay&fid=569&filter=typeid&typeid=266（内容来源于互联网，如侵犯您的合法权益或有其他任何疑问，请联系：huaweicloud.bbs@huawei.com沟通处理。谢谢！）

Gartner 2019 年「基础设施和运维」十大趋势：Serverless、边缘计算、SaaS 变复杂等云头条 Gartner公司强调了基础设施和运维（I&O）领导者在2019年必须开始准备迎接的几大技术和趋势，以便支持数字化基础设施。Gartner的分析师们在Gartner IT基础设施、运维和云战略大会上介绍了研究结果。Gartner的高级研究主任罗斯•温瑟（Ross Winser）说：“I&O变得比以往任何时候都更深入地参与到现代企业前所未有的领域。I&O领导者关注的重点不再仅仅是交付工程和运维，而是交付支持和实现企业组织业务战略的产品和服务。问题已经变成‘我们如何利用AI、网络自动化或边缘计算等能力，支持快速增长的基础设施并满足业务需求？”温瑟先生在发言时鼓励I&O领导者为2019年的十大技术和趋势作好准备，以支持数字化基础设施。它们是：ServerlessServerless计算是一种新兴的软件架构模式，有望让企业不需要配置和管理基础设施。I&O领导者需要采用一种以应用为中心的Serverless计算方法，管理API和服务级别协议（SLA），而不是物理基础设施。温瑟先生说：“‘Serverless’这个术语有点用词不当。事实上，服务器依然存在，但服务提供商负责配置和扩展运行环境所需要的全部底层资源，因而带来诱人的敏捷性。”Serverless并不替代容器或虚拟机，因此了解如何最有效地使用该技术、何处使用该技术至关重要。温瑟先生补充道：“由于到2020年全球企业中20%以上将部署Serverless计算技术，今天这个比例连5%都不到，I&O团队内部开发支持和管理能力势必会成为焦点。”AI的影响AI发挥的价值在日益增加；I&O领导者需要管理日益庞大的基础设施，但又不用扩大员工规模，AI将为他们助一臂之力。AI有望成为企业组织的革命性技术、成为数字化企业的核心，影响力已在企业内部得到体现。据Gartner声称，到2022年，全球AI创造的业务价值将达到近3.9万亿美元。网络敏捷性（或缺乏网络敏捷性？）网络支撑着IT系统所做的一切：云服务、物联网（IoT）和边缘服务，将来会继续如此。温瑟先生说：“团队在确保网络可用性方面一直面临很大的压力；正因为如此，团队文化常常是限制变革，不过对网络团队而言，用户对敏捷性的需求有所增加。”2019年及以后的重点必须转向I&O领导者如何帮助其团队加快网络运营的步伐以满足需求。温瑟先生说：“答案的一部分是打造依赖自动化和分析的网络敏捷性，并应对成功所需的真正重大的技能转变。”随着5G问世、云日益成熟加上物联网设备数量激增，企业对网络的需求只会不断增长。 温瑟先生说：“这些只是领导者预料得到的其中几个压力， 所以现在是应对这个挑战的关键时期。”数据中心死亡Gartner预测，到2025年，80%的企业会完全迁离本地数据中心，当前的趋势是将工作负载转移到主机代管、主机托管和云计算，促使企业纷纷关闭传统数据中心。温瑟先生说：“I&O领导者要准备好根据业务需求来放置工作负载，并不受到物理位置的制约。从主机代管到公共云，市面上有众多方案可以替代本地数据中心。领导者要确定是否有真正战略性的理由表明继续用本地数据中心来满足需求，如果它们考虑到相关的大量投**常分摊于多年时更是如此。”必须现在开始准备，因为关键的准备时期是2021年至2025年。边缘计算物联网和沉浸式技术将把更多的信息处理推向边缘，重新定义和重新塑造I&O领导者需要部署和管理的资产。边缘是设备和人员与网络化数字世界连接的物理位置，基础设施将日益扩展到边缘。边缘计算是分布式计算拓扑结构的一部分，其中信息处理在边缘附近进行，而设备和人员在边缘处生成或消费该信息。它涉及物理、经济和土地等领域，所有这些都是影响如何使用边缘、何时使用边缘的几个因素。温瑟先生说：“这是不是取代云计算，而是增强云计算的另一个趋势。企业组织采用这个趋势的关键时期是2020年至2023年。”数字化多样性管理数字化多样性管理的重点不是人员，而是发现和维护任何一家现代数字化企业中都“存在”的资产。温瑟先生说：“要求I&O部门了解、支持和管理的‘物件’的品种和数量已经有了大幅增加。传统的资产管理仍然很重要，但我们正进入面对新资产的领域，而新资产可能对企业客户的财务、健康和福利带来直接的影响。”关键的时期是2020年至2025年，现在让I&O部门有所准备至关重要。I&O部门的新角色I&O领导者发现，要证明配备人员的理由，就需要解决成本、活动和客户质量期望之间的复杂关系。在如今的现代数字化企业中，必须将员工数量与业务绩效和战略目标结合起来，从业务价值方面向IT和业务领导者解释I&O为何需要配备人员。温瑟先生说：“比如说，IT部门在日益扮演从聚合、定制、集成和治理方面支持云服务这个角色。云服务方面的一大挑战是牢牢控制成本，业务部门要求I&O部门能做到这一点。I&O部门不是仅仅专注于工程和运营，而是必须开发代理服务所需的能力；这就要求I&O扮演与以前不同的角色。”这个趋势的关键时期是从2019年立即开始。软件即服务（SaaS）变复杂化SaaS是指由一家或多家提供商远程拥有、交付和管理的软件。提供商基于一套共同的规范和数据定义来交付软件，所有签约客户在任何时候以一对多的模式使用该软件，采用按使用量付费的模式，或者基于使用度量指标的订阅模式。2019年及以后，SaaS会对企业将来如何看待基础设施的交付战略带来重大影响。然而，大多数I&O领导者仍然专注于基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）这两大解决方案。温瑟先生说：“SaaS本身正变得很复杂，IT部门还没有像预期的那样应对这种复杂性。向SaaS转变必须得到I&O的支持，从确保随时了解所用资产的情况，直到支持合规需求和企业集成需求。领导者必须立即开始着手这项工作，因为这个压力会持续到2021年及以后。”人才管理变得至关重要在过去，企业基于IT员工管理的技术堆栈对他们进行纵向组织管理。随着基础设施变得数字化，需要员工跨技术堆栈横向工作，以便识别和修复本企业中阻碍工作的技术。2019年及以后，扩大I&O技能组合、实践和程序以适应混合运营模式将至关重要。温瑟先生说：“简而言之，人才是现代高绩效技术型企业组织的一个关键要素，优秀的人才需求量很大。多才多艺、适应性强的人迅速成为企业必不可少的资源，在混合环境下更是如此。”支持全球基础设施尽管很少有基础设施从本质上来说真正“全球性”，但企业组织仍要为“基础设施无处不在”这个概念做好准备。在这么做的同时，I&O领导者必须兼顾预算紧张和成本压力的现状。想应对这个挑战，一个方法是明智地选择全球成功所需要的合作伙伴网络。温瑟先生说：“I&O领导者必须认真审视现有的合作伙伴，并提高期望。他们能否清楚地表明合作伙伴在全球基础设施背景下为他们带来的价值？他们是否从其合作伙伴最近的投入中发掘所有的价值？‘B团队’合作伙伴在2019年及以后将没有时间――在2020年到2023年，I&O领导者必须密切关注这个趋势。”（内容来源于互联网，如侵犯您的合法权益或有其他任何疑问，请联系：huaweicloud.bbs@huawei.com沟通处理。谢谢！）

前言Spring Boot已成为当今最流行的Java后端开发框架，典型的应用方式是在云上购买一台虚拟机，每天24小时在上面运行Java程序，在这种情况下，用户必须维护自己的虚拟机环境，而且按照包月包年等方式进行付费。华为云FunctionGraph（函数工作流服务）有着零运维、低成本计算的特点，FunctionGraph按需运行代码，无需配置和管理主机，您仅需为代码执行的每100ms和次数付费，如果代码没有运行的话，不会产生任何费用，而且每个月还有较多的免费额度。FunctionGraph有明显的成本和维护优势，但是怎样才能把标准的Spring Boot应用程序当做函数在FunctionGraph上运行起来呢？现在以我本地的一个SpringBoot工程（链接https://functionstage-examples.obs.cn-north-1.myhwclouds.com/ServerlessSpringBootDemo.zip）为例展示快速迁移到华为云FunctionGraph的流程。准备工作下载ServerlessSpringBoot2-1.0.0.jar（链接https://functionstage-examples.obs.cn-north-1.myhwclouds.com/ServerlessSpringBoot2-1.0.0.jar）；迁移流程1、  制作函数zip包：按照上面的动图添加fgs.properties配置文件，增加两个配置项fgs.component-scan和fgs.mapper-scan，然后导包。 所得的ServerlessSpringBootDemo.zip就是最终的函数代码包。 2、  创建函数：在华为云入口找到FunctionGraph服务，进去后选择创建函数，函数名称建议设置为Controller中的根路径，例如本例的webtest，选择语言为Java8，另外设置函数执行入口为com.huawei.fgs.ext.handler.Main.handler，选择zip包方式上传代码（或者可以将代码先传入OBS桶，使用OBS上传方式创建），创建成功。3、  创建APIG触发器函数创建完成后修改内存为1024，修改超时时间为30（首次启动时间较长）并保存。接下来切换到触发器选项卡，点击创建触发器，选择APIG，将安全认证改成NONE，后端超时设置为30000，和函数超时保持一致，点击确定完成创建。检验结果直接在浏览器中访问APIG生成的URL，因为demo中的Controller中并没有匹配/webtest路径的RequestMapping，因此一开始提示找不到路径，稍加修改后可以看到效果：总结综上所述，整个迁移过程非常简单，用户无需改造自己的业务代码，只需在资源目录下新增fgs.properties文件即可，导包过程和常规情况稍有不同，按照上面的步骤也可以在数秒内完成，最后创建好函数和触发器之后，整个流程就完成了。注意事项1、  使用SpringBoot的AOP特性时，请不要将切面定义到Controller层，否则会导致无法使用；2、  目前Controller都会视作RestController，所有的接口均会以ResponseBody形式返回，暂时不支持返回html页面；3、  在application.properties中去掉server.port配置，加入spring.main.web-environment=false配置项可以小幅提升首次启动速度；4、  如果代码需要经常改动，请将所有的依赖包打包成一个zip，上传到OBS，创建函数时填入依赖代码包的地址，后续更新代码时，只需要上传一个小的jar包即可；5、  如果业务代码中使用了filter，需要对代码进行修改，具体方式后续会提供（本demo中有简单使用例子，依赖FunctionGraph的Java SDK(链接https://functionstage-sdk.obs.myhwclouds.com/java-sdk/fss-java-sdk-1.1.0.zip)中的Runtime-1.1.0.jar和ServerlessSpringBoot2-1.0.0.jar）；6、  如果需要使用本demo的代码，请先把application.properties中的mysql信息改为自己的公网访问配置：另外在数据库中创建users表和books表。users表结构如下：books表结构如下：

内容速览：---前言---Serverless优势---构建无服务器的图片分类Web应用---构建事件触发的实时图片分类系统前  言在过去“5分钟Serverless实践”系列文章中，我们介绍了如何构建无服务器API和Web应用，从本质上来说，它们都属于基于APIG触发器对外提供一个无服务器API的场景。现在本文将介绍一种新的设计模式：基于事件的实时数据处理。为了更形象地描述，我们以图片分类为例，先介绍通过APIG触发器如何构建一个图片分类的Web应用，再介绍通过OBS触发器如何构造一个实时的图片分类系统。 Serverless优势相比于传统的架构，无服务器架构具有如下优点：1. 无需关注任何服务器，只需关注核心业务逻辑，提高开发和运维效率；2.  事件触发，灵活扩展；3. 函数运行随业务量弹性伸缩，按需付费，执行才计费，对于负载波峰波谷非常明显的场景可以减少大量成本；4. 通过简单的配置即可连通函数工作流和其它各云服务，甚至云服务和云服务； 构建无服务器的图片分类Web应用像以往的文章介绍的那样，serverless很擅长构建一个Web应用，如下图，该系统会将用户上传的图片进行分类，并打上类别标签。  我们可以通过函数工作流服务来快速构建这个系统，并且完全无需关注服务器，且弹性伸缩运行、按需计费，如图：创建函数，在函数中调用华为云图片分析服务的图片标签接口，给图片打标签分类。再为该函数配置一个APIG触发器，这样便可以对外提供一个图片分类的API，最后部署前端页面到OBS，托管为静态网站，从而构建出一个完整的图片分类的无服务器Web应用。页面调用API，他会自动触发函数执行，而开发者编写的函数只需实现接收到图片之后如何处理图片的逻辑即可，最后将结果返回给页面。 接下来，我们将介绍如何完整地将此无服务器Web应用构建出来。 1. 准备工作进入华为云图片检测服务，申请开通图片检测服务的图片标签功能，成功申请后便可以调用图片标签接口了。 2. 构建后端程序进入函数工作流服务，选择模板“图片打标签Web后端”，创建函数。函数创建完成之后，为其配置具有IAM访问权限的委托，因为本函数代码中获取用户的ak、sk需要拥有访问IAM的权限。 创建成功后，API的URL可以在函数详情页面的“触发器”栏看到：至此，我们就成功地构建了一个无服务器的图片分类API。 3. 搭建前端页面为了更方便地搭建前端页面，我们提供了对应的函数模板实现快速构建前端页面。选择模板“图片打标签Web前端”，创建函数，其中自定义数据REST_API中设置上一步创建的API URL，创建完成后，函数详情页面的“触发器”栏中的URL就是页面的浏览器访问地址。至此，我们就成功地构建了一个无服务器的图片分类Web应用。接下来，我们将介绍另一种场景。 构建事件触发的实时图片分类系统本文接下来将具体介绍事件触发的实时数据处理场景，考虑下面场景，用户上传图片到OBS桶中，需要自动执行图片分类，并按照类别转储到另一个桶的不同目录下。比如下面这个例子，上传一张企鹅图片到一个桶，图片就会自动转储到另一个桶对应的penguins、seabird、bird目录下。 我们可以通过函数工作流服务来快速构建这个系统，并且完全无需关注服务器，且弹性伸缩运行、按需计费，如图：创建函数，在函数中调用华为云图片分析服务的图片标签接口，给图片打标签分类。再为该函数配置一个OBS触发器，监控桶的POST事件，当向该桶上传一个文件时，便会自动触发函数执行，从而实现一个基于事件触发的无服务器系统。用户向桶中上传一张图片，它会自动触发函数执行，而开发者编写的函数只需实现从桶中下载图片并分类转储的逻辑即可。 接下来，我们将介绍如何完整地将此事件触发的图片分类系统构建出来。准备工作1. 申请开通图像识别服务“图像标签”功能2. 进入对象存储服务（OBS）服务，创建两个桶，一个用于接收待分类的图片（source），一个用于存储分类后的图片（result），并将桶的“桶策略”设为公共读写。 创建函数1. 进入函数工作流服务创建函数页面，选择“图片实时分类（按图片类型）”函数模板，该模板已为您提供本案例的代码。 2. 设置环境变量result_bucket为存储分类后图片的桶的名称（result）3. 配置OBS触发器，桶选择接受待分类图片的桶（source），事件选择post。当向桶中上传新图片时，会触发函数执行。4. 点击创建，创建函数和触发器。 配置函数1. 进入函数详情页面，进入“配置”标签，给函数设置一个具有访问IAM和OBS权限的委托，使函数能够获取到用户的AK、SK，并访问OBS桶资源。2. 保存配置 测试函数1. 向接收待分类图片的桶（source）中上传一张图片2. 查看存储分类结果的桶（result）中的文件，会发现图片存储到了对应类别的目录下。 更多精彩：函数工作流，0负担享受编程的乐趣

内容速览：---前言---Serverless优势---构建无服务器的图片分类Web应用---构建事件触发的实时图片分类系统前  言在过去“5分钟Serverless实践”系列文章中，我们介绍了如何构建无服务器API和Web应用，从本质上来说，它们都属于基于APIG触发器对外提供一个无服务器API的场景。现在本文将介绍一种新的设计模式：基于事件的实时数据处理。为了更形象地描述，我们以图片分类为例，先介绍通过APIG触发器如何构建一个图片分类的Web应用，再介绍通过OBS触发器如何构造一个实时的图片分类系统。 Serverless优势相比于传统的架构，无服务器架构具有如下优点：1. 无需关注任何服务器，只需关注核心业务逻辑，提高开发和运维效率；2.  事件触发，灵活扩展；3. 函数运行随业务量弹性伸缩，按需付费，执行才计费，对于负载波峰波谷非常明显的场景可以减少大量成本；4. 通过简单的配置即可连通函数工作流和其它各云服务，甚至云服务和云服务； 构建无服务器的图片分类Web应用像以往的文章介绍的那样，serverless很擅长构建一个Web应用，如下图，该系统会将用户上传的图片进行分类，并打上类别标签。  我们可以通过函数工作流服务来快速构建这个系统，并且完全无需关注服务器，且弹性伸缩运行、按需计费，如图：创建函数，在函数中调用华为云图片分析服务的图片标签接口，给图片打标签分类。再为该函数配置一个APIG触发器，这样便可以对外提供一个图片分类的API，最后部署前端页面到OBS，托管为静态网站，从而构建出一个完整的图片分类的无服务器Web应用。页面调用API，他会自动触发函数执行，而开发者编写的函数只需实现接收到图片之后如何处理图片的逻辑即可，最后将结果返回给页面。 接下来，我们将介绍如何完整地将此无服务器Web应用构建出来。 1. 准备工作进入华为云图片检测服务，申请开通图片检测服务的图片标签功能，成功申请后便可以调用图片标签接口了。 2. 构建后端程序进入函数工作流服务，选择模板“图片打标签Web后端”，创建函数。函数创建完成之后，为其配置具有IAM访问权限的委托，因为本函数代码中获取用户的ak、sk需要拥有访问IAM的权限。 创建成功后，API的URL可以在函数详情页面的“触发器”栏看到：至此，我们就成功地构建了一个无服务器的图片分类API。 3. 搭建前端页面为了更方便地搭建前端页面，我们提供了对应的函数模板实现快速构建前端页面。选择模板“图片打标签Web前端”，创建函数，其中自定义数据REST_API中设置上一步创建的API URL，创建完成后，函数详情页面的“触发器”栏中的URL就是页面的浏览器访问地址。至此，我们就成功地构建了一个无服务器的图片分类Web应用。接下来，我们将介绍另一种场景。 构建事件触发的实时图片分类系统本文接下来将具体介绍事件触发的实时数据处理场景，考虑下面场景，用户上传图片到OBS桶中，需要自动执行图片分类，并按照类别转储到另一个桶的不同目录下。比如下面这个例子，上传一张企鹅图片到一个桶，图片就会自动转储到另一个桶对应的penguins、seabird、bird目录下。 我们可以通过函数工作流服务来快速构建这个系统，并且完全无需关注服务器，且弹性伸缩运行、按需计费，如图：创建函数，在函数中调用华为云图片分析服务的图片标签接口，给图片打标签分类。再为该函数配置一个OBS触发器，监控桶的POST事件，当向该桶上传一个文件时，便会自动触发函数执行，从而实现一个基于事件触发的无服务器系统。用户向桶中上传一张图片，它会自动触发函数执行，而开发者编写的函数只需实现从桶中下载图片并分类转储的逻辑即可。 接下来，我们将介绍如何完整地将此事件触发的图片分类系统构建出来。准备工作1. 申请开通图像识别服务“图像标签”功能2. 进入对象存储服务（OBS）服务，创建两个桶，一个用于接收待分类的图片（source），一个用于存储分类后的图片（result），并将桶的“桶策略”设为公共读写。 创建函数1. 进入函数工作流服务创建函数页面，选择“图片实时分类（按图片类型）”函数模板，该模板已为您提供本案例的代码。 2. 设置环境变量result_bucket为存储分类后图片的桶的名称（result）3. 配置OBS触发器，桶选择接受待分类图片的桶（source），事件选择post。当向桶中上传新图片时，会触发函数执行。4. 点击创建，创建函数和触发器。 配置函数1. 进入函数详情页面，进入“配置”标签，给函数设置一个具有访问IAM和OBS权限的委托，使函数能够获取到用户的AK、SK，并访问OBS桶资源。2. 保存配置 测试函数1. 向接收待分类图片的桶（source）中上传一张图片2. 查看存储分类结果的桶（result）中的文件，会发现图片存储到了对应类别的目录下。 更多精彩：函数工作流，0负担享受编程的乐趣

1      前  言在上一篇“5分钟Serverless实践”系列文章中，我们介绍了什么是Serverless，以及如何构建一个无服务器的图片鉴黄Web应用，本文将延续这个话题，以敏感词过滤为例，介绍如何构建一个无服务器API，即无服务器的后端系统。 2      函数工作流函数工作流（FunctionGraph，FGS）是一项基于事件驱动的函数托管计算服务，托管函数具备以毫秒级弹性伸缩、免运维、高可靠的方式运行。通过函数工作流，开发者无需配置和管理服务器，只需关注业务逻辑，编写函数代码，以无服务器的方式构建应用，便能开发出一个弹性高可用的后端系统，并按实际运行消耗的资源计费。极大地提高了开发和运维效率，减小了运作成本。 相比于传统的架构，函数工作流构建的无服务器架构具有如下优点：1. 无需关注任何服务器，只需关注核心业务逻辑，提高开发和运维效率；2. 函数运行随业务量弹性伸缩，按需付费，执行才计费，对于负载波峰波谷非常明显的场景可以减少大量成本；3. 通过简单的配置即可连通函数工作流和其它各云服务，甚至云服务和云服务； 3      构建无服务器的敏感词过滤后端系统为了进一步让大家感受函数工作流的优势，我们将介绍如何通过函数工作流快速构建一个无服务器的敏感词过滤系统，本文我们主要关注后端系统，前端的表现形式很多，大家可以自行构建。如下图，该系统会识别用户上传的文本内容是否包含敏感信息（如**、政治等），并对这些词语进行过滤。 试想，如果我们通过传统的模式开发此应用，需要如何开发？即使是基于现在的云平台，我们也仍需要购买云服务器，关注其规格、镜像、网络等各指标的选型和运维，然后在开发过程中可能还需要考虑与其他云服务的集成使用问题，使代码中耦合大量非业务代码，并且服务器等资源也并非是按需的，特别是对于访问量波峰波谷非常明显的场景，会造成大量多余的费用。 现在我们可以通过函数工作流服务来快速构建这个系统，并且完全无需关注服务器，且弹性伸缩运行、按需计费，如图：创建函数，在函数中调用华为云内容检测服务提供的文本检测接口，实现文本的敏感词检测，并为该函数配置一个APIG触发器，这样便可以对外提供一个敏感词过滤的API，从而构建出一个完整的敏感词过滤的无服务器后端系统。客户端调用API，他会自动触发函数执行，而开发者编写的函数只需实现接收到文本之后如何处理文本的逻辑即可，最后将结果返回给客户端。至此，我们就构建了一个完整的无服务器敏感词过滤后端系统。 接下来，我们将介绍如何完整地将此无服务器后端系统构建出来。1. 准备工作进入华为云内容检测服务，申请开通文本内容检测，成功申请后便可以调用内容检测服务提供的文本检测接口了。 2. 创建函数进入函数工作流服务页面，创建函数，实现文本检测的接口调用和敏感词过滤，代码如下（Python）：# -*- coding:utf-8 -*- import json import base64 import urllib import urllib2 import ssl import sys   reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8')   def do_filter(msg,str_list):     result = ''     try:         if len(str_list) <=0:             return msg         for str in str_list:             str_tmp = msg.replace(str,'')             msg = str_tmp         result = msg     except:         print("_do_filter catch an exception!")     return result   def filter(context, msg):     result = ''     try:         ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context                  token = context.getToken();         headers = {'Content-Type':'application/json;charset=utf8','X-Auth-Token':token}                  url = "https://ais.cn-north-1.myhwclouds.com/v1.0/moderation/text"                  values = {}         values['categories'] = ['**','ad','politics','abuse','contraband']         #msg = base64.b64encode(msg)         item = {'type':'content','text':msg}         values['items'] = [item]                  data = json.dumps(values)         print("data: %s"%data)                  request = urllib2.Request(url,data,headers)         rsp = urllib2.urlopen(request)         http_rsp = rsp.read()         print("http response: %s" %http_rsp)                  json_rsp = json.loads(http_rsp)         result = json_rsp['result']                  suggestion = result['suggestion']                  if suggestion == 'pass':             print("input msg have passed the checking!")             result = msg         else:             detail = result['detail']                      if detail.has_key('**'):                 list_** = detail['**']                 msg = do_filter(msg,list_**)             if detail.has_key('ad'):                 list_ad = detail['ad']                 msg = do_filter(msg,list_ad)             if detail.has_key('politics'):                 list_politics = detail['politics']                 msg = do_filter(msg,list_politics)             if detail.has_key('abuse'):                 list_abuse = detail['abuse']                 msg = do_filter(msg,list_abuse)             if detail.has_key('contraband'):                 list_contraband = detail['contraband']                 msg = do_filter(msg,list_contraband)             result = msg     except Exception, e:         print e         print("filter catch an exception!")     return result   def handler (event, context):     print("message filter begin!")     result = ""     response = {}     http_method = event.get('httpMethod')          if http_method == 'OPTIONS':         response = {             'statusCode': 200,             'isBase64Encoded': True,             'headers': {                 "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",                 "Access-Control-Allow-Origin": "*",                 "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type,Accept",                 "Access-Control-Allow-Methods": "GET,POST,PUT,DELETE"             },             'body': base64.b64encode('{"result":'+ '"' + result +'"}'),         }         return response     body = event.get('body')     body_decode = base64.b64decode(body)     json_object = json.loads(body_decode)     msg = json_object['msg']          print('msg : %s'%msg)          try:         result = filter(context, msg)         response = {             'statusCode': 200,             'isBase64Encoded': True,             'headers': {                 "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",                 "Access-Control-Allow-Origin": "*",                 "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type,Accept",                 "Access-Control-Allow-Methods": "GET,POST,PUT,DELETE"             },             'body': base64.b64encode('{"result":'+ '"' + result +'"}'),         }     except:         print("function catch an exception!")          return response函数创建完成之后，为其配置具有IAM访问权限的委托，因为本函数代码中获取用户的ak、sk需要拥有访问IAM的权限。 3. 创建APIG触发器为函数配置一个APIG触发器，这样便得到一个调用该函数的HTTP（S） API，供外部调用。 创建成功后，API的URL可以在函数详情页面的“触发器”栏看到：  4. 测试使用postman等工具向上一步中创建的APIG触发器的接口发送post请求，body体为：{“msg”: “过滤检测的文本”}，查看返回信息。比如发送 {"msg": "just ** ..."}， 返回体为 {"result": "just  ..."} 至此，我们就完整地构建了一个无服务器的敏感词过滤后端系统。 欢迎扫码查看更多精彩：

5分钟Serverless实践|构建无服务器的敏感词过滤后端系统 1      前  言在上一篇“5分钟Serverless实践”系列文章中，我们介绍了什么是Serverless，以及如何构建一个无服务器的图片鉴黄Web应用，本文将延续这个话题，以敏感词过滤为例，介绍如何构建一个无服务器API，即无服务器的后端系统。 2      函数工作流函数工作流（FunctionGraph，FGS）是一项基于事件驱动的函数托管计算服务，托管函数具备以毫秒级弹性伸缩、免运维、高可靠的方式运行。通过函数工作流，开发者无需配置和管理服务器，只需关注业务逻辑，编写函数代码，以无服务器的方式构建应用，便能开发出一个弹性高可用的后端系统，并按实际运行消耗的资源计费。极大地提高了开发和运维效率，减小了运作成本。 相比于传统的架构，函数工作流构建的无服务器架构具有如下优点：1. 无需关注任何服务器，只需关注核心业务逻辑，提高开发和运维效率；2. 函数运行随业务量弹性伸缩，按需付费，执行才计费，对于负载波峰波谷非常明显的场景可以减少大量成本；3. 通过简单的配置即可连通函数工作流和其它各云服务，甚至云服务和云服务； 3      构建无服务器的敏感词过滤后端系统为了进一步让大家感受函数工作流的优势，我们将介绍如何通过函数工作流快速构建一个无服务器的敏感词过滤系统，本文我们主要关注后端系统，前端的表现形式很多，大家可以自行构建。如下图，该系统会识别用户上传的文本内容是否包含敏感信息（如**、政治等），并对这些词语进行过滤。 试想，如果我们通过传统的模式开发此应用，需要如何开发？即使是基于现在的云平台，我们也仍需要购买云服务器，关注其规格、镜像、网络等各指标的选型和运维，然后在开发过程中可能还需要考虑与其他云服务的集成使用问题，使代码中耦合大量非业务代码，并且服务器等资源也并非是按需的，特别是对于访问量波峰波谷非常明显的场景，会造成大量多余的费用。 现在我们可以通过函数工作流服务来快速构建这个系统，并且完全无需关注服务器，且弹性伸缩运行、按需计费，如图：创建函数，在函数中调用华为云内容检测服务提供的文本检测接口，实现文本的敏感词检测，并为该函数配置一个APIG触发器，这样便可以对外提供一个敏感词过滤的API，从而构建出一个完整的敏感词过滤的无服务器后端系统。客户端调用API，他会自动触发函数执行，而开发者编写的函数只需实现接收到文本之后如何处理文本的逻辑即可，最后将结果返回给客户端。至此，我们就构建了一个完整的无服务器敏感词过滤后端系统。 接下来，我们将介绍如何完整地将此无服务器后端系统构建出来。1. 准备工作进入华为云内容检测服务，申请开通文本内容检测，成功申请后便可以调用内容检测服务提供的文本检测接口了。 2. 创建函数进入函数工作流服务页面，创建函数，实现文本检测的接口调用和敏感词过滤，代码如下（Python）：# -*- coding:utf-8 -*- import json import base64 import urllib import urllib2 import ssl import sys   reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8')   def do_filter(msg,str_list):     result = ''     try:         if len(str_list) <=0:             return msg         for str in str_list:             str_tmp = msg.replace(str,'')             msg = str_tmp         result = msg     except:         print("_do_filter catch an exception!")     return result   def filter(context, msg):     result = ''     try:         ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context                  token = context.getToken();         headers = {'Content-Type':'application/json;charset=utf8','X-Auth-Token':token}                  url = "https://ais.cn-north-1.myhwclouds.com/v1.0/moderation/text"                  values = {}         values['categories'] = ['**','ad','politics','abuse','contraband']         #msg = base64.b64encode(msg)         item = {'type':'content','text':msg}         values['items'] = [item]                  data = json.dumps(values)         print("data: %s"%data)                  request = urllib2.Request(url,data,headers)         rsp = urllib2.urlopen(request)         http_rsp = rsp.read()         print("http response: %s" %http_rsp)                  json_rsp = json.loads(http_rsp)         result = json_rsp['result']                  suggestion = result['suggestion']                  if suggestion == 'pass':             print("input msg have passed the checking!")             result = msg         else:             detail = result['detail']                      if detail.has_key('**'):                 list_** = detail['**']                 msg = do_filter(msg,list_**)             if detail.has_key('ad'):                 list_ad = detail['ad']                 msg = do_filter(msg,list_ad)             if detail.has_key('politics'):                 list_politics = detail['politics']                 msg = do_filter(msg,list_politics)             if detail.has_key('abuse'):                 list_abuse = detail['abuse']                 msg = do_filter(msg,list_abuse)             if detail.has_key('contraband'):                 list_contraband = detail['contraband']                 msg = do_filter(msg,list_contraband)             result = msg     except Exception, e:         print e         print("filter catch an exception!")     return result   def handler (event, context):     print("message filter begin!")     result = ""     response = {}     http_method = event.get('httpMethod')          if http_method == 'OPTIONS':         response = {             'statusCode': 200,             'isBase64Encoded': True,             'headers': {                 "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",                 "Access-Control-Allow-Origin": "*",                 "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type,Accept",                 "Access-Control-Allow-Methods": "GET,POST,PUT,DELETE"             },             'body': base64.b64encode('{"result":'+ '"' + result +'"}'),         }         return response     body = event.get('body')     body_decode = base64.b64decode(body)     json_object = json.loads(body_decode)     msg = json_object['msg']          print('msg : %s'%msg)          try:         result = filter(context, msg)         response = {             'statusCode': 200,             'isBase64Encoded': True,             'headers': {                 "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",                 "Access-Control-Allow-Origin": "*",                 "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type,Accept",                 "Access-Control-Allow-Methods": "GET,POST,PUT,DELETE"             },             'body': base64.b64encode('{"result":'+ '"' + result +'"}'),         }     except:         print("function catch an exception!")          return response函数创建完成之后，为其配置具有IAM访问权限的委托，因为本函数代码中获取用户的ak、sk需要拥有访问IAM的权限。 3. 创建APIG触发器为函数配置一个APIG触发器，这样便得到一个调用该函数的HTTP（S） API，供外部调用。 创建成功后，API的URL可以在函数详情页面的“触发器”栏看到：  4. 测试使用postman等工具向上一步中创建的APIG触发器的接口发送post请求，body体为：{“msg”: “过滤检测的文本”}，查看返回信息。比如发送 {"msg": "just ** ..."}， 返回体为 {"result": "just  ..."} 至此，我们就完整地构建了一个无服务器的敏感词过滤后端系统。 欢迎扫码查看更多精彩：