菜鸟云
结论先行：阿里云函数计算（FC）与交互式建模（DSW）的核心差异在于应用场景、资源管理方式及开发模式。FC专注无服务器事件驱动型短任务，适合轻量化、高并发的瞬时计算；DSW则为AI开发者提供交互式长周期建模环境，侧重灵活调试与资源持久化。二者互补，需根据需求选择。
一、定位与核心功能差异
函数计算（FC）
- 无服务器架构：用户无需管理底层资源，代码以函数为单位运行，自动扩缩容，响应事件触发（如API调用、OSS文件上传）。
- 短任务优化：单次执行时长默认限制为10分钟（可调整），适用于API后端、文件处理、IoT数据处理等瞬时、高并发场景。
- 按需计费：根据函数调用次数和运行时间付费，空闲时无成本。
交互式建模（DSW）
- 持久化开发环境：提供预装框架（如PyTorch、TensorFlow）的JupyterLab实例，支持交互式代码调试、模型训练及数据可视化。
- 长周期任务支持：实例可长期运行，适合AI模型开发、数据分析等需要持续资源占用的场景。
- 按实例规格计费：根据选择的CPU/GPU资源配置按小时付费，停机后仍需保留存储费用。
二、适用场景对比
| 维度 | 函数计算FC | 交互式建模DSW |
|---|---|---|
| 典型用例 | API服务、实时数据处理、自动化脚本 | 机器学习模型开发、数据探索、算法调试 |
| 开发流程 | 代码上传→触发运行→查看日志 | 交互式编码→实时调试→结果可视化 |
| 资源控制 | 完全托管，无需关注服务器 | 需手动启停实例，可自定义环境依赖 |
| 成本敏感度 | 低流量时成本接近零 | 实例持续运行成本较高，需主动管理资源生命周期 |
三、技术特性与限制
FC的强项与局限
- 优势：
- 极致弹性：毫秒级启动千个函数实例，应对流量突增。
- 生态集成：无缝对接API网关、日志服务等阿里云产品。
- 局限：
- 状态管理复杂：不适合需维护长连接或中间状态的场景。
- 调试体验弱：依赖日志输出，缺乏实时交互能力。
- 优势：
DSW的核心价值
- 优势：
- 即开即用：预置AI工具链，避免环境配置繁琐。
- 数据持久化：挂载NAS存储，训练中断后可恢复。
- 注意点：
- 资源浪费风险：忘记停止实例会导致持续计费。
- 非事件驱动：需手动触发任务，不适合自动化流水线。
- 优势：
四、选择建议
选FC的场景：
- 需要构建Serverless架构，追求低成本、高可用性。
- 任务执行时间短（分钟级），且无需复杂交互调试。
- 示例：用户上传图片后自动生成缩略图并存入OSS。
选DSW的场景：
- 需交互式开发机器学习模型，频繁调整超参数或可视化结果。
- 处理TB级数据训练，依赖GPU提速且任务耗时数小时以上。
- 示例：基于PyTorch开发图像分类模型，实时验证准确率。
总结：函数计算FC是“轻量级执行引擎”，DSW是“重型AI工作台”。二者分别对应云计算的两种范式——事件驱动与持久化开发。理解业务对响应速度、资源占用时长及交互需求的优先级，是做出正确选择的关键。