〇 分享简介 〇

微服务架构近年来已成为构建应用架构的一种主流方式，特别是在应对业务复杂性和快速迭代需求的场景中。AI在过去几年的快速发展，为微服务智能化奠定了基础。微服务与AI的结合为现代软件开发和业务解决方案带来了前所未有的灵活性和智能化。这种结合使企业可以实现更高效的业务开发、弹性服务扩展以及智能化的业务决策。

微服务架构在灵活性和扩展性方面具有诸多优势，但随着其规模的扩大，复杂性问题也变得愈加突出。要有效应对这一挑战，可以从以下几个关键方面入手：优化开发框架、简化应用生成和推动无代码化并实现智能化的运维诊断。通过这些手段，不仅可以显著降低开发门槛，还能大幅提升运维效率。将AI技术融入微服务架构，是解决这些复杂性问题的重要探索方向。

本次分享将结合阿里云内部微服务智能化探索的实践和经验，帮助大家快速理解并探讨实现微服务智能化的有效途径。

〇 分享收益 〇

目标：

1.、围绕微服务架构的设计，开发，测试和运维实现全链路的智能化提效。

2、了解接入层面向应用，快速解决AI的流量、安全、请求响应、定制插件等技术问题方法和实践。

3、了解面向模型快速具备多模型的聚合能力，提升模型的吞吐率和容错率。

成功要点：

1)大模型是解决问题的手段不是目的，切忌拿着锤子找钉子，同时也要理清模型与业务的边界，否则结果只能适得其反。

2)数据是企业的核心资产也是AI的基石，数据的质量和管理水平在很大程度上决定了AI系统的成败，数据的日常的积累很重要。

3)微服务智能化的体系化建设是微服务从设计、开发、测试到运维全链路的探索，成为研发范式的变革。

启示：

技术的发展往往不是线性的而是爆炸式的，不同技术领域的融合常常会激发创新实现关键性的技术突破。

〇 分享亮点 〇

1、微服务的智能化建设

1) AI开发框架-Spring Cloud Alibaba AI

2) 从代码补全到生成应用的探索

3) 智能化测试、诊断与运维

2、如何快速应对AI流量的挑战

1) AI流量带来的挑战

2) 构建AI系统的统一接入层

3 AI技术发展的展望

4、 QA