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CAP定理指出，任何一个通过网络连接的、共享数据的分布式系统多只能同时满足以下三个需求中的两个：——《云原生：运用容器、函数计算和数据构建下一代应用》#云函数简介#

前端程序员一定不能轻视前端工程化, 否则就掉队了。node做后端，比JAVA更轻量，JAVA太笨重。node.js 作为前端不一定要学，但对于想横向扩展技术面的程序员来说，nodejs是前端er学习成本低的后端语言，仅此而已。其实就是网关，或者叫代理，客户端并不直接请求后端服务进行数据交互，而是先经过网关再去请求后端的业务逻辑。可能有人觉得这是多此一举，但对于大型的项目来说这是必要的。比如腾讯云的网关做了很多基础工作，如检验登录态、获取一些用户基本的信息（如uid等），后端的业务就统一不需要做鉴权等等一系列繁琐的工作，可以专注业务逻辑。大型公司都要求功能分离，API化，感觉nodejs做microservice也飞起。这玩意配合docker简直云函数神奇，腾讯就是这么搞的。#云函数简介#

【跨越行业绊脚石，阿里云函数计算发布 7 大技术突破】2021云栖大会现场，阿里巴巴研究员、阿里云智能云原生应用平台总经理 丁宇（叔同）重磅发布了函数计算的 7 大技术创新和突破，加速现代应用架构的革新。跨越行业绊脚石，阿里云函数计算发布 7 大技术突破-阿里云开发者社区

小程序独立开发的144天。近期改动 主要把习惯打卡功能完善了一下功能实在是太多， bug也多，代码写麻了。以后小程序就走简约路线了。近期日活基本保持在50左右，累计用户2500。我做小程序的出发点其实就是自用，所以即使仅有一个人用也值了哈哈。小程序没有分包，使用uniapp开发，用到了云函数和云存储，图片基本上都上云了，2m代码限只能说勉勉强强，uniapp还能压缩代码 不然代码估计要有2.5m了。打卡应用 很多。与其用多款打卡app，真不如一个app就把功能做全。市面上的打卡app我基本上都体验过。很难有一款让我有持续下去的动力。我做的这个有点类似于时光序。但是时光序那可真是大杂烩，而且缺乏激励手段。我小程序很大一部分时间用在了激励机制上。有人说，功能太多没有重点。我其实是有的，重点就是目标。通过目标展开所有的活动。为目标创建事项，笔记，待办，习惯，任务等等。

求解云计算任务调度问题的算法研究云计算，是在网格计算、并行计算、分布式计算等模式的基础上，开发出来的一种全新的计算模式。云计算利用虚拟化技术将一群计算机聚集起来形成了一个巨大资源池，并有专门的软件对资源进行自动管理。云计算服务商将它作为商品提供给用户，当用户接入互联网后便可以使用云计算强大的计算和存储能力，并按照 Pay-As-You-Go的方式，也就是按自己的需求申请资源，按实际用量、使用时间等支付相应的费用。作为一种新型计算模式，云计算具有方便快捷、按需网络访问的优势，也大大满足了数字经济时代企业和个人日益增长的数据计算需求。在云计算环境中重要的一项核心技术就是任务调度，其调度结果直接影响着云计算系统整体的性能。任务调度就是将用户提交的任务合理高效的分配到虚拟机上运行的过程。一个合理高效的任务调度方案，既要提高用户的任务完成质量，也要满足云计算服务商的利益要求，两者权衡之下才是好的结果。如此一来，我们就可以把云计算任务调度问题看作是一个优化问题，并通过启发式算法解决。启发式算法在低维数据下能够表现出优异的寻优能力，但在高维数据下的寻优能力会变得较差，而云计算环境中面临的是大规模的任务数量、海量的数据。那么，如何使用启发式算法求解高维任务调度问题是难点所在。并且在任务调度问题中需要考虑的因素很多，用户及服务商两方都要照顾到，但是不同的用户会有不同的要求，有的用户只偏向于时间长短，不在乎花费多少，有的用户既想缩短时间，也想以具性价比的价格获取云计算服务。如何合理地调度用户提交的任务，使这些任务能够较快地、较低成本地得到处理，使虚拟机资源得到高效分配，负载均衡等等，逐渐成为本领域的研究热点及技术难点。综上所述，在云计算环境下，如何设计一个求得近似于优解的任务调度算法需要深入研究，具有很大的研究价值，既可丰富云计算领域的理论知识，也具有很大的现实意义。鉴于云计算任务调度问题的NP属性，主流的任务调度方法一般应用启发式智能算法进行求解。由于启发式智能算法数学基础较为薄弱，在求解该问题的过程中，往往容易表现出：算法早熟、后期收敛速度变慢、解精度降低等问题。如何获得一个合理高效的任务调度方案值得研究。本文以应用启发式智能算法求解任务调度问题，提升算法的性能为研究切入点， 主要研究了以下几个方面。设计了单目标云计算任务调度双种群TLBO算法。算法具有两个种群并分别以独立机制进行演化，种群之间实施生态学意义的竞争。将“教”算子改造成非线性自适应行为，将“学”算子与头脑风暴思想结合，以提升算法的寻优精度与速度。同时使优个体具有倒位变异的行为，赋予算法跳出局部优约束的能力。以任务完成时间为优化目标，应用该算法对任务调度问题求解。实验结果表明该算法具有较快的收敛速度和较好的解精度，得到了任务完成时间较短的任务调度方案，值得信赖。设计了多目标云计算任务调度混合HHO-TLBO算法。该算法引入了自适应的TLBO“教”算子，将教与学优化算法与哈里斯鹰优化算法的思想进行融合，使种群内的个体具有向优个体与种群均值学习的行为。使得哈里斯鹰具备了自主学习能力，也加强了算法的寻优能力；其次加入基于t分布混合变异的新阶段，通过t分布混合变异得到新个体以摆脱局部优的束缚。依据概率对种群个体变异，避免算法陷入局部优的约束。将该算法应用于云任务调度问题中，以任务完成时间、任务完成成本及虚拟机负载均衡综合设计适应度函数。将任务完成时间、任务完成成本、虚拟机负载均衡进行归一化和加权处理，作为云任务调度的多目标优化函数。后通过实验结果表明，MTLHHO 算法有效节省了任务完成时间，并且该算法不仅降低了云任务完成时间，使得虚拟机的工作负荷更为平衡，同时有效均衡了虚拟机的负载，使得消耗成本适中，证明了MTLHHO算法求解任务调度问题的有效性。

近体验腾讯多款产品，跟阿里云体验上各有优势，总体上感觉还是阿里云更好一些。我从2011年到现在一直使用阿里云的服务器相关产品，由于近开发的小程序想使用微信的云开发，所以一些资源需要在腾讯云购买，发现腾讯云的MYSQL便宜的是60元一个月，Redis便宜的是76一个月，而阿里云MySQL便宜的是45一个月，Redis是25一个月，相对来说阿里云门槛更低，对于一些小项目还是可以省下一些成本。然后深度对比了阿里云的函数计算和腾讯云的云函数，都是serverless产品，但函数计算功能更强大一些，主要表现在可以的设置单实例多并发、内置各软件版本比较新，这让我的程序可以很轻松地移植到平台上，并且发挥比较好的性能，而腾讯云的优势似乎只有固定的输出IP。虽然我认为阿里云更好用，但我仍然觉得未来腾讯云会抢下更多市场，光是微信云开发、云托管都让很多人转入了腾讯云，不知道以后还会放什么大招。另外回答一下一个网友的问题，有网友问买阿里云或腾讯云的服务器分别买哪个地区的更好点？1、买阿里云就买杭州地区。杭州地区是阿里云的第一个机房，很多新产品都是优先在杭州地区发布，杭州地区的各方面都比较完善。2、买腾讯云就买上海地区。微信的API、微信云开发等数据都是默认在上海地区，并且有的项目只在上海地区，如果要产品互通必须在同地域，买上海地区就没错。