云计算导航阿里云的函数计算（Function Compute，简称 FC）和交互式建模（Data Science Workshop，简称 DSW）是两种定位完全不同、面向不同使用场景的云服务产品。它们的主要区别体现在用途、运行模式、资源管理、适用人群和开发方式等方面。以下是详细的对比：
1. 产品定位与用途
| 项目 | 函数计算（FC） | 交互式建模（DSW） |
|---|---|---|
| 定位 | 事件驱动的无服务器（Serverless）计算服务 | 面向数据科学和机器学习的交互式开发环境 |
| 主要用途 | 执行短时、事件触发的代码（如API响应、定时任务、文件处理等） | 进行数据探索、模型训练、算法开发、Jupyter Notebook交互式编程 |
| 典型场景 | Web后端API、文件上传触发处理、定时任务、微服务 | 数据清洗、特征工程、模型训练、可视化分析、深度学习实验 |
2. 运行模式
| 项目 | 函数计算（FC） | 交互式建模（DSW） |
|---|---|---|
| 执行方式 | 事件驱动，按需调用，自动伸缩 | 持续运行的虚拟机实例，用户主动连接 |
| 启动方式 | 触发器（如HTTP、OSS、定时器）触发函数执行 | 用户手动启动实例，通过浏览器访问Jupyter Lab |
| 运行时长 | 通常较短（最长10分钟，可申请延长） | 可长时间运行（数小时甚至数天） |
| 状态管理 | 无状态（每次调用独立） | 有状态（可保存Notebook、中间变量、模型文件） |
3. 资源管理与计费方式
| 项目 | 函数计算（FC） | 交互式建模（DSW） |
|---|---|---|
| 资源模型 | 无服务器，按调用次数和执行时间计费 | 提供固定规格的GPU/CPU实例（如vCPU、内存、显卡） |
| 计费方式 | 按实际资源使用量（调用次数、执行时间、内存）计费，冷启动可能产生延迟 | 按实例运行时长计费（如每小时多少钱），即使空闲也计费 |
| 资源控制 | 完全由平台自动调度 | 用户可选择实例规格（如ecs.gn6i-c8g1.2xlarge带GPU）并手动启停 |
4. 开发与使用方式
| 项目 | 函数计算（FC） | 交互式建模（DSW） |
|---|---|---|
| 开发方式 | 编写函数代码（Python/Node.js/Java等），打包部署 | 在Jupyter Notebook中交互式编写代码，支持Python、R等 |
| 调试方式 | 日志查看、本地模拟、API测试 | 实时运行代码块、可视化输出、变量检查 |
| 依赖管理 | 通过依赖包上传或层（Layer）管理 | 可在Notebook中直接pip install或使用自定义镜像 |
| 持久化存储 | 需配合OSS、NAS等外部存储 | 自动挂载NAS或云盘，可持久保存数据和模型 |
5. 适用人群
| 项目 | 函数计算（FC） | 交互式建模（DSW） |
|---|---|---|
| 主要用户 | 后端开发、DevOps、API开发者 | 数据科学家、AI工程师、算法研究员 |
| 技能要求 | 熟悉事件驱动架构、无服务器编程 | 熟悉Python、机器学习、数据分析、Jupyter使用 |
6. 典型使用流程对比
-
函数计算（FC）：
- 编写一个处理OSS文件上传的函数
- 部署到FC
- 配置OSS事件触发器
- 当用户上传文件时，函数自动执行并处理
-
交互式建模（DSW）：
- 创建一个DSW实例（选择GPU规格）
- 通过浏览器打开Jupyter Lab
- 上传数据集，编写代码进行数据清洗和模型训练
- 保存Notebook和训练好的模型
总结：一句话区别
函数计算（FC）是“事件驱动的代码执行服务”，而交互式建模（DSW）是“为数据科学家打造的云端AI开发工作站”。
如何选择？
- 如果你需要 快速响应事件、构建轻量级后端服务、节省运维成本 → 选择 函数计算（FC）
- 如果你需要 进行机器学习实验、数据探索、模型训练、使用GPU资源 → 选择 交互式建模（DSW）
补充：两者也可以结合使用
例如：
- 在DSW中训练好模型后，将推理逻辑封装成函数，部署到FC，对外提供API服务。
- 使用FC处理数据预处理任务，结果存入OSS，再由DSW读取进行建模。
如需进一步了解，可参考阿里云官方文档：
- 函数计算 FC
- 交互式建模 DSW