Alex Seaton介绍了如何构建无服务器数据库，使用Python和pandas DataFrames进行数据管理，旨在简化系统、提高读取速度，避免MongoDB的复杂性。通过对象存储实现数据版本控制和一致性，解决了全局状态和冲突解决等数据管理挑战，最终发展出高效的时间序列数据存储解决方案ArcticDB。

过去十年，云架构遵循无状态原则，但到2025年，AI代理需求推动企业转向虚拟私有云和本地部署，以满足数据安全和合规要求。同时，代理从无状态函数转向持久云工作站，以支持多步骤工作流。这一转变要求企业重新审视计算、资源管理和安全策略，以实现可靠的自动化。

Unkey重建了API认证服务，从无服务器架构转向有状态的Go服务器，性能提升六倍，解决了缓存和延迟问题。新系统简化了代码，降低了成本，支持客户自托管，并计划明年推出可移植的部署平台。

Amazon SageMaker AI推出无服务器模型定制功能，支持多种热门AI模型。用户可通过简易界面快速定制，缩短流程时间，并支持强化学习等微调技术，自动选择计算资源，简化模型训练与部署。该功能已在多个地区上线。

AWS Lambda托管实例是一项新功能，允许在EC2实例上运行Lambda函数，以优化成本并支持稳定工作负载。AWS负责实例的设置和管理，减少冷启动，用户可通过Lambda控制台访问EC2定价模型，享受高达72%的折扣，适合多请求处理。

AWS推出Lambda Managed Instances，允许在EC2上运行Lambda函数，保留无服务器架构的优势。该功能满足客户对专用硬件和成本优化的需求，简化运维，支持多并发请求，降低计算成本，适合高流量应用和特定计算需求。

Serverless Workspaces现已在所有云平台公开预览，简化了数据和AI项目的创建。用户可以快速创建工作区，享受无服务器计算和预配置存储，减少管理工作，提高项目启动速度。

Databricks推出的无服务器快照恢复功能解决了断开连接后无法保留状态的问题。用户只需点击“重新连接”，即可在几秒内恢复Python和Spark的完整环境，提升了用户体验，避免了繁琐的重新初始化过程。

LocalStack 现已集成到 AWS Toolkit for Visual Studio Code，简化了无服务器应用的本地测试与调试，支持多服务工作流的集成测试，提升开发效率。

Apache Spark MLlib（Python）和Optuna在Databricks的无服务器笔记本和标准集群上公测，支持分布式机器学习，增强安全性和协作能力，提供统一的机器学习体验。

GrafanaLabs的Daniel Fitzgerald推出了一种新开源解决方案，利用无服务器架构将GitLab CI/CD事件集成到Grafana可观察性堆栈中。这一集成使团队能够实时监控部署事件与性能指标的关联，解决了源控制、CI/CD工具和可观察性系统之间的碎片化问题。通过轻量级无服务器函数，团队可以快速设置集成，提升软件交付生命周期的可视化和响应能力。

Node.js曾是JavaScript的主要运行时，但新兴的Bun和Hono提供了更快的性能和简化的工作流程。Bun专注于速度，Hono是一个支持多种JavaScript运行时的快速Web框架。使用这两者构建API具有快速、简单设置和支持TypeScript等优点。本文介绍了如何创建一个无服务器API，接收两个数字并计算其和。

该课程由穆罕默德·阿卜杜拉开发，教授如何使用C#和Azure构建无服务器和微服务解决方案，内容涵盖Azure Functions、Docker和Kubernetes，适合从基础到生产级的学习。

本文介绍了如何利用AWS构建无服务器咖啡店管理系统，使用Lambda、Cognito和DynamoDB等服务实现安全登录和库存管理。教程包括创建DynamoDB表、Lambda函数和API网关等步骤，最终构建可扩展的生产级应用。

IBM Cloud Code Engine推出支持GPU的无服务器集群，简化了大规模计算密集型工作负载的管理。该平台自动处理基础设施，提供高性能计算资源，支持弹性扩展，用户仅为实际使用的资源付费。这一创新提升了数据科学家和开发者的工作效率，增强了企业在AI和复杂模拟领域的竞争力。

本文探讨了如何结合生成式人工智能代理与AWS无服务器架构，构建高效的源代码分析平台。传统工具在理解上下文和跨文件关联分析方面存在不足，而智能代理通过自然语言理解和上下文推理提升了分析的深度和准确性。文章总结了最佳实践和设计模式，强调可扩展性、成本优化和分析质量的重要性。

AWS宣布将LocalStack与Visual Studio Code的AWS工具包集成，简化无服务器应用的本地测试，提升开发效率。开发者可在IDE中直接连接LocalStack，支持多种AWS服务，优化无服务器开发体验。

本文介绍了如何构建基于无服务器架构的机器学习应用，帮助中型零售商通过AI模型优化定价。项目涵盖数据处理、模型训练与调优、API部署等步骤，实现实时价格预测，提升销售效率。