Serverless新宠：阿里云SAE，解锁应用部署新姿势

什么是阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）

阿里云 Serverless 应用引擎（Serverless App Engine，简称 SAE）是一款全托管、免运维、高弹性的通用 PaaS 平台，它实现了 Serverless 架构与微服务架构的完美融合 ，能让企业专注于应用程序的开发和业务逻辑，而无需关心底层基础设施的管理。

SAE 支持多种语言，如 Java、PHP、Python 等常见开发语言，无论是开发 Web 应用、微服务，还是定时任务，都能在 SAE 平台上找到合适的解决方案。在部署方式上，它支持 WAR、JAR、Docker 镜像等多种部署形式，企业可以根据自身应用的特点和需求，灵活选择最适合的部署方式。同时，SAE 提供了应用全生命周期管理功能，从应用的创建、部署、运行，到监控、升级、下线，每个环节都能在 SAE 平台上得到一站式的支持。

例如，一家电商企业使用 SAE 部署其微服务架构的应用。开发团队只需将编写好的 Java 代码打包成 JAR 包，通过简单的配置，就能快速部署到 SAE 平台上。在业务高峰期，SAE 能够自动根据流量情况进行弹性伸缩，保证应用的性能和可用性；而在业务低谷期，又能自动减少资源使用，节省成本。并且，开发团队可以随时通过 SAE 控制台对应用进行监控和管理，如查看应用的运行状态、日志信息，进行版本升级等操作，极大地提高了开发和运维效率。

SAE 核心优势大放送

（一）成本精益，资源零浪费

SAE 采用按量计费模式，用户只需为实际使用的资源付费 ，这就像是家里的水电费，用多少付多少，避免了非活跃时段的资源浪费。例如，对于一个电商企业，其业务具有明显的高峰和低谷期。在促销活动期间，如 “双 11”“618” 等，业务流量会大幅增长，需要大量的计算资源来支持。而在活动结束后的低谷期，流量大幅下降，此时如果采用传统的固定资源配置方式，企业仍需为闲置的资源支付费用，造成了资源浪费和成本增加。但使用 SAE 后，在业务高峰期，企业可以根据实际流量自动扩展资源，满足业务需求；在低谷期，资源会自动收缩，企业只需为少量的基础资源付费，大大降低了成本。据统计，某电商企业在使用 SAE 后，资源成本降低了 30% - 50%，这为企业节省了大量的资金，提高了企业的竞争力。

（二）极速弹性，策略超灵活

SAE 支持秒级弹性伸缩，能够在短时间内快速响应业务流量的变化。这就好比一个智能的水龙头，当水流需求大时，能迅速加大出水量；当需求小时，又能及时减小出水量。其原理是通过实时监控业务指标，如 CPU 使用率、内存使用率、QPS 等，一旦发现指标超出预设的阈值，系统就会立即触发弹性伸缩机制，自动增加或减少实例数量，以保证应用的性能和可用性。

SAE 提供了丰富的弹性策略，包括定时弹性策略、监控指标弹性策略和混合弹性策略 。定时弹性策略适用于资源使用率有周期性规律的应用场景，比如证券交易系统，每天的交易时间集中在特定的时间段，在开盘前和收盘后，系统可以根据预设的时间自动调整资源，减少闲置资源的浪费。监控指标弹性策略则适用于突发流量和典型周期性流量的应用场景，例如游戏平台在新游戏上线或举办活动时，流量会突然大幅增加，通过监控指标弹性策略，系统可以根据 CPU 使用率、QPS 等指标的变化，实时调整资源，确保游戏的流畅运行。混合弹性策略则结合了定时弹性策略和监控指标弹性策略的优点，适用于同时处理兼具周期性资源需求波动与突发流量特点的应用场景，如在线教育平台，在上课时间会有大量的学生在线学习，同时也可能会因为促销活动等原因导致流量突发增长，混合弹性策略可以更好地应对这种复杂的流量变化。

以某互联网游戏公司为例，在新游戏上线的宣传期，通过 SAE 的弹性策略，根据监控到的流量变化，在短时间内快速增加了服务器实例数量，成功应对了玩家注册和登录的高峰，保障了游戏的稳定运行，没有出现卡顿和掉线的情况，有效提升了玩家的游戏体验，同时也避免了因过度预分配资源而造成的成本浪费。在游戏热度趋于平稳后，又及时减少了实例数量，降低了成本。

（三）容器化低门槛，微服务治理强

SAE 支持 WAR、JAR、Docker 镜像等多种部署方式，无论企业是采用传统的 Java Web 应用开发模式，还是新兴的容器化开发模式，都能轻松将应用部署到 SAE 平台上。这就像一个万能的收纳盒，无论物品的形状和大小如何，都能找到合适的存放方式。

SAE 深度集成 MSE（微服务引擎），为用户提供了完整的微服务治理能力 。在微服务架构中，服务之间的调用关系复杂，需要对服务进行有效的管理和治理，以确保系统的稳定性和可靠性。SAE 提供的无损上线、下线功能，能够保证在服务升级或下线时，不影响正在进行的业务请求，就像在高速公路上进行道路维护时，不影响车辆的正常行驶。金丝雀灰度功能则允许企业在部分用户中先进行新版本的测试，根据测试结果逐步扩大范围，最终实现全量上线，大大降低了新版本上线的风险，就像在新产品推出市场前，先进行小范围的试销，根据市场反馈进行调整后再全面推广。

例如，一家大型金融企业采用 SAE 部署其微服务架构的核心业务系统。通过 SAE 的多部署方式支持，顺利将多个不同类型的微服务应用迁移到平台上。在业务系统的日常运维中，利用 SAE 集成的 MSE 微服务治理能力，实现了服务的无损上线、下线，以及金丝雀灰度发布。在一次重要的系统升级中，通过金丝雀灰度功能，先将新版本推送给 1% 的用户进行测试，收集用户反馈和系统运行数据，经过一段时间的观察和优化后，逐步将新版本的覆盖范围扩大到 100%，成功完成了系统升级，期间没有出现任何业务中断和用户投诉的情况，保障了金融业务的稳定运行。

（四）开源任务框架无缝迁移

在企业的应用开发中，常常会使用到开源任务框架，如 XXL - JOB、ElasticJob 等，来实现任务的调度和管理。SAE 对这些开源任务框架提供了无缝迁移的支持，与传统的开源任务框架相比，具有诸多优势。

传统的开源任务框架在使用时，往往需要企业自行搭建和维护复杂的运行环境，包括服务器、中间件等，这不仅增加了企业的运维成本，还容易出现环境配置不一致等问题。而 SAE 提供了全托管的服务，企业无需关心底层基础设施的管理，只需将任务框架迁移到 SAE 平台上，即可享受平台提供的各种能力。

SAE 对开源任务框架的迁移做到了对代码无侵入 ，企业无需对原有的任务代码进行大量的修改，就能将其迁移到 SAE 平台上运行，大大降低了迁移的难度和成本。例如，某企业原本使用 XXL - JOB 框架来管理定时任务，在迁移到 SAE 平台时，只需要进行简单的配置调整，就成功将任务迁移到了 SAE 上，并且任务的执行效率和稳定性得到了显著提升。同时，SAE 还能对任务资源进行更高效的管理和调度，根据任务的实际需求动态分配资源，避免了资源的浪费，提高了资源的利用率。

（五）安全保障全方位

在当今数字化时代，应用的安全至关重要。SAE 采用了底层安全容器技术，为应用提供了一个安全隔离的运行环境。安全容器就像是一个坚固的保险箱，将应用与外界的潜在威胁隔离开来，防止恶意攻击和数据泄露。同时，SAE 通过 VPC（虚拟私有云）网络隔离机制，实现了不同应用之间的网络隔离 ，每个应用都在自己独立的网络空间中运行，进一步增强了应用的安全性。

例如，对于一家电商企业来说，其应用中包含了大量的用户信息和交易数据，这些数据的安全至关重要。使用 SAE 后，通过底层安全容器技术和 VPC 网络隔离机制，有效保障了应用的安全运行。即使在面对网络攻击时，安全容器和 VPC 网络隔离也能起到很好的防护作用，确保用户数据的安全，维护了企业的信誉和用户的信任。

（六）服务集成一体化

SAE 与阿里云的多种云产品实现了深度集成，如 SLB（负载均衡）、SLS（日志服务）、ARMS（应用实时监控服务）等 。这种集成带来了诸多优势，能够简化企业的应用架构。以 SLB 为例，它可以将用户的请求均匀地分发到多个实例上，实现负载均衡，提高应用的可用性和性能。当用户访问量增加时，SLB 能够自动将请求分配到更多的实例上，确保应用能够快速响应用户的请求，避免出现单点故障。

与 SLS 的集成则方便了企业对应用日志的管理和分析。企业可以实时收集、存储和分析应用的日志信息，通过对日志的分析，能够快速定位应用中出现的问题，及时进行故障排查和修复。例如，当应用出现异常时，通过查看 SLS 中的日志信息，企业可以了解到异常发生的时间、位置以及相关的请求参数等，从而快速找到问题的根源并解决问题。

ARMS 的集成则为企业提供了实时的应用监控能力，企业可以实时了解应用的运行状态，包括 CPU 使用率、内存使用率、QPS、响应时间等指标。通过对这些指标的监控，企业可以及时发现应用中的性能瓶颈和潜在问题，提前采取措施进行优化，保障应用的稳定运行。例如，当发现某个接口的响应时间过长时，企业可以通过 ARMS 的分析功能，深入了解接口的调用情况，找出导致响应时间过长的原因，如数据库查询慢、代码逻辑复杂等，然后针对性地进行优化，提高接口的性能。

多场景适用，实力见证

（一）中小企业快速上云

对于中小企业来说，技术实力和资金相对有限，在进行数字化转型时，往往面临着诸多挑战。传统的应用部署方式需要企业自行购买服务器、搭建运维团队，这不仅成本高昂，而且技术门槛高，增加了企业的负担。而阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）为中小企业提供了一种低门槛、高效的上云解决方案。

以某中小企业为例，该企业主要从事电商业务，随着业务的发展，原有的单体应用架构逐渐无法满足业务需求，需要进行微服务架构的转型并迁移到云上 。在使用 SAE 之前，企业尝试过自行搭建 Kubernetes 集群来部署微服务应用，但由于缺乏专业的运维人员，在集群的搭建、配置和维护过程中遇到了诸多问题，如集群稳定性差、资源利用率低等，导致项目进展缓慢，成本不断增加。

在采用 SAE 后，这些问题得到了有效解决。SAE 屏蔽了底层 IaaS 购买和运维细节，以及底层镜像仓库和 Kubernetes 细节，企业只需通过简单的 WAR/JAR 方式，就能轻松将微服务应用部署到平台上。这大大降低了企业的技术门槛，使企业无需投入大量精力和资源去学习和管理复杂的底层技术，能够将更多的时间和精力聚焦于核心业务的开发和创新。

同时，SAE 的按量计费模式为企业节省了大量成本。在业务低谷期，企业可以根据实际需求减少资源使用，只需为实际使用的资源付费，避免了资源的浪费。据该企业统计，使用 SAE 后，运维效率提升了 50% 以上 ，云资源成本降低了 30% - 40%，研发周期也缩短了 20% - 30%，使企业能够更加敏捷地响应市场变化，提升了企业的竞争力。

（二）应对突发流量挑战

在当今数字化时代，许多业务场景会面临突发流量的挑战，如电商大促、在线教育直播、社交媒体热点事件等。这些场景下，流量往往会在短时间内急剧增长，如果应用无法及时应对，就会出现性能下降、服务中断等问题，严重影响用户体验，甚至给企业带来巨大的经济损失。阿里云 SAE 的自动弹性伸缩能力，能够有效应对这些突发流量挑战，保障业务的稳定运行。

以电商大促活动为例，在 “双 11”“618” 等购物狂欢节期间，电商平台的流量会呈现爆发式增长。某电商企业在使用 SAE 之前，为了应对大促期间的流量高峰，需要提前预估流量，并手动增加服务器资源。然而，由于流量的不确定性，很难做到精准预估，常常出现资源不足导致服务卡顿，或者资源过度预留造成成本浪费的情况。

在采用 SAE 后，该电商企业通过配置 SAE 的自动弹性伸缩策略，根据 CPU 使用率、QPS 等指标实时监控流量变化 。当流量增加时，SAE 能够在秒级内自动增加实例数量，快速扩展计算资源，确保应用能够稳定响应用户请求；当流量回落时，又能自动减少实例数量，释放资源，降低成本。在一次 “双 11” 大促活动中，该电商平台的流量在短时间内增长了 10 倍以上，SAE 迅速启动弹性伸缩机制，在 5 秒内完成了实例的扩容，成功应对了流量高峰，保障了用户的购物体验。活动结束后，SAE 又自动将实例数量缩减到正常水平，为企业节省了大量的资源成本。据统计，使用 SAE 后，该电商企业在大促期间的服务可用性达到了 99.99% 以上，资源成本降低了 20% - 30%。

同样，在在线教育直播场景中，当知名教师进行直播授课时，会吸引大量学生同时在线观看，导致流量瞬间增加。某在线教育平台使用 SAE 部署其直播服务，通过 SAE 的弹性伸缩能力，能够根据在线人数自动调整资源，确保直播的流畅性。在一次热门课程直播中，在线人数在几分钟内突破了 10 万人，SAE 及时进行了弹性扩容，保证了直播的稳定进行，没有出现卡顿和掉线的情况，受到了学生和教师的一致好评。

（三）任务调度与计算

在企业的业务系统中，常常会有一些任务需要定时执行或进行批量数据处理，如定时发送邮件、生成报表、数据同步等。传统的任务调度方式通常采用开源任务框架，如 XXL - JOB、ElasticJob 等，这些框架虽然功能强大，但在使用过程中也存在一些问题，如资源利用率低、运维复杂等。阿里云 SAE Job 为任务调度与计算提供了一种更高效、更便捷的解决方案。

SAE Job 是 SAE 的一种新的运完即停的负载类型，聚焦任务场景 。它具有以下特性和优势：

• 单机、广播、并行计算、分片运行：能够根据业务需求，灵活选择任务的执行方式。例如，在数据批处理任务中，可以将数据分片，通过并行计算的方式加快处理速度，提高任务执行效率。

• 定时、失败自动重试、监控报警：支持设置定时任务，按照预定的时间自动执行任务。当任务执行失败时，能够自动重试，确保任务的成功执行。同时，提供了监控报警功能，用户可以实时了解任务的执行状态，当出现异常时及时收到通知，便于及时处理问题。

• 全托管免运维：用户无需关心底层资源的管理和维护，只需专注于任务的业务逻辑开发。SAE Job 提供了一站式的全托管管理界面，任务的生命周期管理、可观测性等功能开箱即用，大大降低了用户的使用门槛和运维成本。

与传统任务框架相比，SAE Job 具有明显的优势。以定时任务为例，传统的定时任务框架需要在服务器上部署和运行，服务器需要 7*24 小时运行，即使在任务执行间隙，也会占用资源，造成资源浪费。而 SAE Job 采用按需使用、按量付费的模式，只有在任务执行时才会拉起计算资源，任务完成后立即释放资源，大大提高了资源利用率，降低了成本。

在实际应用中，某金融企业需要每天定时生成财务报表，并将报表数据同步到多个系统中。在使用 SAE Job 之前，企业采用 XXL - JOB 框架来实现定时任务，需要专门维护一台服务器来运行任务，并且在任务执行过程中，由于服务器资源有限，有时会出现任务执行缓慢或失败的情况。在采用 SAE Job 后，企业只需将任务代码上传到 SAE 平台，配置好定时规则和任务参数，SAE Job 就能按时自动执行任务。在任务执行过程中，SAE 会根据任务的需求动态分配资源，确保任务的高效执行。如果任务执行失败，SAE Job 会自动重试，直到任务成功执行为止。同时，企业可以通过 SAE 控制台实时监控任务的执行状态和日志信息，方便及时发现和解决问题。使用 SAE Job 后，该金融企业的任务执行效率提高了 30% 以上，资源成本降低了 50% 以上。

（四）微服务治理与 Serverless 实践

随着企业业务的不断发展和扩张，应用架构逐渐从单体架构向微服务架构演进。微服务架构将应用拆分成多个独立的服务，每个服务可以独立开发、部署和扩展，提高了应用的灵活性和可维护性。然而，微服务架构也带来了一些挑战，如服务之间的通信、服务注册与发现、限流降级、分布式事务等问题，需要有效的微服务治理机制来解决。阿里云 SAE 在微服务架构中发挥着重要作用，为企业提供了完善的微服务治理能力，助力企业打造高效的分布式应用系统。

SAE 深度集成 MSE（微服务引擎），为用户提供了丰富的微服务治理功能 。在服务注册与发现方面，SAE 支持多种主流的微服务框架，如 Spring Cloud、Dubbo 等，能够自动实现服务的注册与发现，使服务之间能够相互通信。当一个服务启动时，会自动向注册中心注册自己的地址和端口等信息，其他服务在调用时，可以通过注册中心获取到目标服务的地址，从而实现服务之间的调用。

在限流降级方面，SAE 提供了强大的限流降级功能，能够有效防止因流量过大或服务故障导致的系统崩溃。例如，当某个服务的请求量超过预设的阈值时，SAE 可以自动对请求进行限流，限制请求的速率，保护服务不被压垮。同时，当某个服务出现故障时，SAE 可以自动将请求降级到备用服务或返回默认值，确保系统的可用性。

以某大型互联网企业为例，该企业采用微服务架构构建其核心业务系统，使用 SAE 来部署和管理微服务应用。在业务高峰期，系统面临着巨大的流量压力，通过 SAE 的限流降级功能，成功保护了核心服务的稳定运行。当某个热门商品的抢购活动开始时，瞬间涌入了大量的请求，SAE 及时对相关服务进行了限流，将请求速率控制在合理范围内，避免了服务因过载而崩溃。同时，通过配置降级策略，当某个服务出现故障时，自动将请求降级到备用服务，保证了用户的基本操作不受影响，如查看商品信息、下单等。

在服务治理方面，SAE 还提供了无损上线、下线，金丝雀灰度发布等功能 。无损上线、下线功能确保了在服务升级或下线时，不会影响正在进行的业务请求，保证了服务的连续性。金丝雀灰度发布功能则允许企业在部分用户中先进行新版本的测试，根据测试结果逐步扩大范围，最终实现全量上线，降低了新版本上线的风险。例如，该互联网企业在进行一次重要的系统升级时，通过 SAE 的金丝雀灰度发布功能，先将新版本推送给 10% 的用户进行测试，收集用户反馈和系统运行数据。经过一段时间的观察和优化，确认新版本稳定可靠后，再逐步将新版本的覆盖范围扩大到 50%、80%，最终实现全量上线。在整个升级过程中，没有出现任何业务中断和用户投诉的情况，保障了业务的稳定运行。

上手教程，轻松部署

（一）前期准备

在开始使用阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）之前，需要进行一些前期准备工作。首先，要开通 SAE 服务，这一步骤相对简单，登录阿里云官网，在产品与服务中找到 Serverless 应用引擎，按照页面提示进行开通操作即可 。

创建命名空间是必不可少的环节。命名空间是对一组资源和对象的抽象整合，在同一个集群内可创建不同的命名空间，不同命名空间中的数据彼此隔离，使得它们既可以共享同一个集群的服务，也能够互不干扰 。例如，可以将开发环境、测试环境和生产环境的业务分别放在不同的命名空间中。登录 SAE 控制台，在左侧导航栏单击 “命名空间（环境）”，在顶部菜单栏选择地域，然后单击 “创建命名空间”。在弹出的创建命名空间面板中，输入命名空间名称（名称必须唯一，不超过 64 个字符）和命名空间描述信息（不超过 100 个字符），最后单击 “确定” 即可完成命名空间的创建。

VPC（虚拟私有网络）的创建也至关重要。VPC 是用户或企业专有的云上私有网络，不同的专有网络之间二层逻辑隔离 。用户可以完全掌控自己的专有网络，例如选择 IP 地址范围、配置路由表和网关等，还可以在自己定义的专有网络中使用阿里云资源，如云服务器、云数据库 RDS 和负载均衡等。登录阿里云专有网络控制台，在左侧导航栏选择 “VPC”，然后单击 “创建 VPC”。在创建 VPC 页面，填写相关信息，如 VPC 名称（长度为 1～128 个字符，不能以 http:// 或 https:// 开头）、VPC 的网段（建议使用 RFC 1918 标准中指定的私有 IPv4 地址作为 VPC 的主 IPv4 网段，网段掩码推荐使用 16~28 位，例如 10.0.0.0/16、172.16.0.0/16、192.168.0.0/16 等，也可以使用除 100.64.0.0/10、224.0.0.0/4、127.0.0.0/8 或 169.254.0.0/16 及其子网外的自定义地址段作为专有网络的主 IPv4 网段）、是否开启 IPv6 网段等，填写完成后单击 “确定” 即可创建 VPC。创建 VPC 后，还需要创建交换机，交换机是组成专有网络的基础网络设备，用来连接不同的云资源。在 VPC 详情页面，选择 “交换机”，然后单击 “创建交换机”，选择 VPC、可用区，设置交换机名称和网段等信息，最后单击 “确定” 完成交换机的创建。

（二）创建应用实战

以一个简单的 Java Web 应用为例，详细展示在 SAE 控制台创建应用的过程。登录 SAE 控制台，在左侧导航栏选择 “应用管理”>“Web 应用”，在顶部菜单栏选择地域，然后单击 “创建应用” 。

在 “基础信息设置” 区域，配置应用名称（自定义，例如 “my-java-web-app”）、应用描述（可简要描述应用的功能和用途）、命名空间（选择前期创建好的命名空间） 。若提示当前命名空间没有绑定 VPC，单击 “绑定 VPC”，根据页面提示绑定 VPC；若无可用的 VPC，可在弹出的绑定 VPC 面板中，单击 “创建 VPC”，根据前面介绍的方法创建 VPC。

在 “应用部署方式” 中，选择 “从源码仓库持续部署”（如果应用已经打包成镜像，也可以选择 “选择镜像部署”），然后单击 “设置持续部署” 。在 “设置持续部署” 面板，配置源代码库相关信息，如代码仓库类型（假设选择 Gitee）、仓库用户（填写 Gitee 账号）、仓库名称（填写存放 Java Web 应用代码的仓库名称）、仓库分支（通常选择 master 分支） 。

在 “HTTP 流量全托管” 区域，配置 HTTP 监听端口（例如 8080，需与应用中配置的端口一致） 。如果应用有其他特殊配置需求，可单击 “下一步：高级设置”，继续为应用配置环境变量、日志等高级功能 。完成所有配置后，单击 “一键创建应用”，等待应用创建完成，这个过程可能需要几分钟时间，期间可以在 “基础信息页面” 查看创建进度。

（三）应用后续管理

应用创建完成后，还需要进行一系列的后续管理操作，以确保应用的稳定运行和高效性能。

在优化配置方面，可以设置启动命令和环境变量 。启动命令用于指定应用启动时执行的命令，例如对于 Java 应用，可以设置启动命令为 “java -jar myapp.jar”。登录 SAE 控制台，找到目标应用，在左侧导航栏选择 “应用配置”，在 “启动命令” 输入框中填写启动命令。环境变量则用于传递一些配置信息给应用，比如数据库连接字符串、API 密钥等。在 “应用配置” 页面的 “环境变量” 区域，单击 “添加环境变量”，填写变量名和变量值。

在管理部署环节，需要维护代码和设置自动部署策略 。如果应用的代码有更新，可将更新后的代码推送到代码仓库，SAE 会自动检测到代码变更并进行部署。为了实现更灵活的部署控制，可以设置自动部署策略。在 SAE 控制台，选择目标应用，在左侧导航栏选择 “部署管理”，然后单击 “自动部署策略”。在这里可以设置触发自动部署的条件，如代码提交次数、时间间隔等。

监控运行状态是保障应用稳定的重要手段，主要包括请求监控和应用日志分析 。SAE 提供了丰富的监控指标，如 CPU 使用率、内存使用率、QPS（每秒查询率）、响应时间等。登录 SAE 控制台，选择目标应用，在左侧导航栏选择 “监控告警”，可以查看各种监控指标的实时数据和历史趋势。通过分析这些指标，可以及时发现应用中的性能瓶颈和潜在问题。应用日志则记录了应用运行过程中的各种信息，包括错误信息、业务操作记录等。在 “监控告警” 页面的 “日志查询” 区域，可以输入查询条件，如时间范围、日志级别等，查询应用的日志信息，以便快速定位和解决问题。

根据业务需求调整资源也是必不可少的，SAE 支持按需扩缩容实例 。当业务流量增加时，需要增加实例数量以提高应用的处理能力；当业务流量减少时，可以减少实例数量以节省成本。在 SAE 控制台，选择目标应用，在左侧导航栏选择 “弹性伸缩”，可以设置弹性伸缩策略。例如，可以根据 CPU 使用率来触发弹性伸缩，当 CPU 使用率超过 80% 时，自动增加实例数量；当 CPU 使用率低于 30% 时，自动减少实例数量。同时，还可以设置最小实例数和最大实例数，以确保应用在不同流量情况下都能稳定运行 。

对比评测，脱颖而出

（一）与其他 Serverless 平台横向对比

在当今的云计算市场中，Serverless 平台如雨后春笋般涌现，每个平台都有其独特的特点和优势。为了更清晰地了解阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）的竞争力，我们将从语言运行时支持、微服务治理能力、DevOps 工具链完善程度、任务调度支持等方面，对 SAE 与 AWS Lambda、GCP Cloud Run、百度 Scf、华为 CPS 等平台进行横向对比。

在语言运行时支持方面，SAE 展现出了强大的兼容性，支持 Java、PHP、Python 等多种常见开发语言，能够满足不同开发者的需求 。相比之下，AWS Lambda 虽然也支持多种语言，但在某些特定语言的运行时优化上，可能不如 SAE 全面。例如，在 Java 应用的部署和运行中，SAE 基于 Alibaba Dragonwell 11 增强的 AppCDS 启动加速技术，使得 Java 冷启动提速 40% ，大大提高了应用的启动效率，而 AWS Lambda 在这方面可能没有如此显著的优势。

微服务治理能力是衡量一个 Serverless 平台是否适合企业级应用的重要指标。SAE 深度集成 MSE（微服务引擎），为用户提供了完整的微服务治理能力，包括无损上线、下线，金丝雀灰度发布，限流降级，服务注册与发现等功能 。与 GCP Cloud Run 相比，GCP Cloud Run 虽然提供了基本的容器编排和管理功能，但在微服务治理方面，功能相对较弱，缺乏像 SAE 那样全面的服务治理能力。例如，在金丝雀灰度发布功能上，SAE 能够实现从前端流量到多个级联微服务的接口、方法级别的全链路灰度，而 GCP Cloud Run 在这方面的功能可能不够完善，无法满足企业对精细化灰度发布的需求。

完善的 DevOps 工具链可以提高开发和运维的效率，降低项目的成本和风险。SAE 提供了完整的 CI/CD 方案，支持各种部署流程，集成了代码仓库、镜像仓库、测试、部署、上线等全流程 ，能够实现快速迭代开发和稳定可靠的发布上线。与百度 Scf 相比，百度 Scf 在 DevOps 工具链的完善程度上可能稍逊一筹。例如，SAE 支持多种主流的代码仓库，如 GitHub、Gitee 等，并且能够与这些代码仓库无缝集成，实现代码的自动构建和部署，而百度 Scf 在与某些代码仓库的集成上可能存在一些兼容性问题，或者在自动化部署的功能上不够强大，需要用户进行更多的手动配置和操作。

任务调度在企业的业务系统中起着至关重要的作用。SAE 支持 XXL - JOB、ElasticJob 等开源任务框架的无缝迁移，并且提供了全托管免运维的任务调度服务，支持单机、广播、并行计算、分片运行等多种任务执行方式，以及定时、失败自动重试、监控报警等功能 。与华为 CPS 相比，华为 CPS 在任务调度支持方面可能存在一些局限性。例如，SAE 能够根据任务的需求动态分配资源，实现任务的高效执行，而华为 CPS 在资源分配的灵活性和任务执行的多样性上可能不如 SAE，无法满足企业对复杂任务调度场景的需求。

（二）用户真实体验反馈

阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）凭借其卓越的性能和丰富的功能，赢得了众多用户的认可和好评。许多用户在使用 SAE 后，都切实感受到了其带来的显著优势，这些真实的体验反馈也进一步证明了 SAE 的价值和可靠性。

某互联网初创公司主要从事在线教育平台的开发和运营，在业务快速发展的过程中，面临着应用部署效率低、成本高、运维难度大等问题。在采用 SAE 之前，该公司使用传统的服务器部署方式，每次部署新功能或进行应用升级，都需要耗费大量的时间和人力，而且由于业务流量的不确定性，经常出现资源不足或浪费的情况。同时，运维团队需要时刻关注服务器的运行状态，处理各种服务器故障和性能问题，运维成本高昂。

在使用 SAE 之后，这些问题得到了有效解决。该公司的开发人员表示，SAE 的部署效率极高，通过简单的配置和操作，就能在短时间内完成应用的部署和更新，大大缩短了产品的迭代周期。例如，以前部署一个新功能需要花费一天的时间，现在使用 SAE，只需要几个小时就能完成，极大地提高了开发效率，使公司能够更快地响应市场需求，推出新的课程和服务。

成本降低也是该公司使用 SAE 后的一大显著收益。SAE 的按量计费模式，让公司只需为实际使用的资源付费，避免了资源的浪费。在业务低谷期，资源会自动收缩，成本大幅降低。据该公司统计，使用 SAE 后，云资源成本降低了约 40% ，这为公司节省了大量的资金，提升了公司的盈利能力。

运维难度的减小也让运维团队松了一口气。SAE 提供的全托管服务，使得运维团队无需再关注底层基础设施的管理和维护，如服务器的配置、网络的设置、安全的防护等，这些工作都由 SAE 平台自动完成。运维团队只需专注于应用的业务逻辑和性能优化，大大减轻了工作负担。而且，SAE 提供的实时监控和报警功能，能够及时发现应用中的问题，并提供详细的日志信息，方便运维团队快速定位和解决问题。该公司的运维人员表示，使用 SAE 后，运维效率提升了至少 50% ，应用的稳定性和可用性也得到了显著提高。

另一家传统制造业企业在数字化转型过程中，选择了 SAE 来部署其企业级应用。该企业的 CIO 表示，SAE 的微服务治理能力为企业的应用架构升级提供了强大的支持。通过 SAE 集成的 MSE 微服务引擎，企业实现了服务的无损上线、下线，以及金丝雀灰度发布，确保了应用在升级和更新过程中的稳定性和可靠性。在一次重要的应用升级中，通过金丝雀灰度发布功能，先将新版本推送给 10% 的用户进行测试，根据用户反馈和系统运行数据，对新版本进行了优化和调整，然后逐步扩大新版本的覆盖范围，最终成功完成了全量上线，期间没有出现任何业务中断和用户投诉的情况，保障了企业业务的正常运行。

这些用户的真实体验反馈，充分展示了阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）在提升部署效率、降低成本、减小运维难度等方面的显著优势，也为更多企业选择 SAE 提供了有力的参考和借鉴。

未来展望，SAE 新征程

随着数字化转型的加速推进，Serverless 技术正处于蓬勃发展的阶段，阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）也将迎来更加广阔的发展空间和更多的创新机遇。

从技术发展趋势来看，Serverless 技术将不断朝着更加智能化、自动化的方向演进。未来，SAE 有望在智能运维方面取得更大的突破，通过人工智能和机器学习技术，实现对应用运行状态的实时监测和智能分析，自动预测和解决潜在的问题，进一步降低运维成本，提高应用的稳定性和可靠性。例如，利用机器学习算法对应用的性能数据进行分析，提前发现可能出现的性能瓶颈，并自动调整资源配置，确保应用在高负载情况下也能稳定运行。

在应用拓展领域，SAE 将深度融入更多的行业场景，为不同行业的企业提供更加定制化的解决方案。在金融行业，SAE 可以助力银行、证券等金融机构实现核心业务系统的快速迭代和高效运维，满足金融业务对稳定性和安全性的极高要求；在制造业，SAE 可以帮助企业实现生产过程的数字化管理和智能化控制，提高生产效率和产品质量；在医疗行业，SAE 可以支持医疗信息系统的快速部署和灵活扩展，为医疗服务的创新提供技术支持。

对于广大开发者和企业而言，SAE 是一个值得信赖和尝试的平台。它不仅提供了强大的技术能力和丰富的功能特性，还能帮助企业降低成本、提高效率、提升竞争力。无论你是中小企业希望快速实现数字化转型，还是大型企业追求更高效的应用架构和运维模式，亦或是开发者想要探索创新的技术实践，SAE 都能为你提供有力的支持。

阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）以其卓越的性能、丰富的功能和广泛的应用场景，成为了企业实现数字化转型和创新发展的得力助手。让我们共同期待 SAE 在未来的发展中，不断创造新的辉煌，为云计算领域带来更多的惊喜和变革。