作者 | 萬佳

嘉賓 | 楊皓然（不瞋）

**導讀**：雲的下一波浪潮是什麼？楊皓然稱“是 Serverless”。作為一名阿里老兵，他早在 2010 年即加入阿里雲，曾深度參與阿里雲飛天分散式系統研發和產品迭代的全過程。如今，楊皓然是阿里雲 Serverless 負責人。Serverless 有哪些典型的應用場景？Serverless 在研發效能上可以發揮怎樣的作用？Serverless 在阿里內部有哪些實踐？它的發展趨勢是什麼？帶著這些問題，InfoQ 記者近日採訪了阿里雲 Serverless 負責人楊皓然。

# Serverless 走向繁榮

Serverless 首次出現於 2012 年，中文即“無伺服器架構”。它的出現將主機管理、作業系統管理、資源分配、擴容，甚至應用邏輯的全部元件都整合為服務，開發者可以更直接地將大部分後臺能力作為一個能力介面來使用。將開發過程中的能力使用改為服務使用，透過構建或使用一個微服務或微功能來響應事件。

從理念空談到實踐落地，Serverless 開始走向繁榮。

根據 O'Reilly 2019 年 12 月釋出的 Serverless 使用調研報告顯示，已有 40% 的受訪者所在的組織採用了 Serverless，並且使用 Serverless 技術的行業也十分廣泛。尤其值得關注的是，有超過 50% 的受訪者在一至三年內採用 Serverless，而 15% 的受訪者在三年前就已經開始使用 Serverless。

在楊皓然看來，“Serverless 的繁榮”是必然的：

1.  首先，從使用者需求角度看，在數字化轉型時代，企業面臨巨大的競爭壓力和不確定性，“產品 time-to-market 的能力比任何時候都重要”。  
    
2.  其次，從技術發展的趨勢看，雲的產品體系及其生態正在迅速 Serverles 化。雲服務商在儲存、資料庫、中介軟體、大資料、AI 等領域提供了大量全託管、Serverless 形態的雲服務。同時，API 經濟也驅使開發者提供了大量 Serverless 形態的 API 後端服務。

楊皓然說，“在這樣的背景下，Serverless 計算應運而生，藉助雲的 Serverless 產品體系的能力，遮蔽基礎設施的複雜度，幫助使用者以搭積木的方式構建彈性、可靠、低成本的系統或應用。”

![圖片描述](//img.mukewang.com/5fd9db49000173dc09910860.png)

Serverless 的優勢在於，它將同質化的、負擔繁重的基於伺服器等基礎設施的開發和運維等工作從應用開發中移除，讓使用者聚焦於業務創新。相比傳統的開發模式，Serverless 模式基於大量成熟的雲服務能力構建應用，客戶的決策點更少，實施複雜度更低。

因此，對企業而言，Serverless 架構有著巨大的應用潛力。楊皓然稱，“隨著雲產品的完善，產品的整合和被整合能力的加強，軟體交付流程自動化能力的提高，我們相信在 Serverless 架構下，企業的敏捷性有 10 倍提升的潛力。”  
此外，Serverless 還能幫助使用者大幅度提升資源利用率，降低成本，並實現更好的可靠性。

![圖片描述](//img.mukewang.com/5fd9db560001a8a907560446.png)

不過，他也坦然指出：

Serverless 最大的挑戰在於工具鏈不夠成熟，產品限制較多和適用場景不夠廣泛。但是，這些問題會隨著產品能力的提升而不斷改善。在垂直領域，比如前端全棧場景，已經出現針對 Serverless 架構最佳化的應用框架，進一步降低使用者的使用門檻，提高研發效率。

# Serverless 的典型應用場景

## 1. 小程式/Web/Mobile/API 後端服務

在小程式/Web/Mobile/API 場景中，業務邏輯複雜多變，迭代上線速度要求高，並且這類線上應用資源利用率通常小於 30%，尤其是小程式等長尾應用，資源利用率更是低於 10%。Serverless 計算的免運維、按需付費的特點非常適合構建小程式/Web/Mobile/API 後端系統，透過預留計算資源 + 實時自動伸縮，開發者能夠快速構建延時穩定、能承載高頻訪問的線上應用。

據楊皓然介紹，在阿里內部，使用 Serverless 構建後端服務是落地最多的場景，包括前端全棧領域的 Serverless For Frontends、機器學習演算法服務、小程式平臺實現等等。

## 2. 執行大規模批處理任務

典型的離線任務批處理任務系統，例如大規模音影片檔案轉碼服務，包含計算資源管理、任務優先順序排程、任務編排、任務可靠執行、任務資料視覺化等一系列功能。如果從機器或容器層次開始構建，使用者通常使用訊息佇列進行任務資訊的持久化和計算資源的分配，使用 K8s 等容器編排系統實現資源的伸縮和容錯，自動搭建或整合監控報警系統。

如果任務涉及多個步驟，還需要整合工作流服務實現可靠步驟執行，而透過 Serverless 計算平臺，使用者只需要專注於實現任務處理邏輯。同時，Serverless 計算的極致彈效能很好地滿足突發任務對算力的需求。

## 3. 基於事件驅動架構的線上應用和離線資料處理

Serverless 計算服務透過事件驅動方式廣泛的與雲端各種型別服務整合，使用者無需管理伺服器等基礎設施和編寫整合多個服務的“膠水程式碼”，輕鬆構建松耦合、分散式的事件驅動架構的應用。

以阿里雲函式計算為例，透過 API 閘道器和函式計算的整合，使用者可以快速實現 API 後端服務。透過物件儲存和函式計算的事件整合，函式能實時響應物件建立、刪除等事件，實現以物件儲存為中心的大規模資料處理。透過訊息中介軟體和函式計算的事件整合，使用者能快速實現海量訊息的處理。透過和阿里雲 EventBridge 的整合，無論是一方雲服務，還是三方的 SaaS 服務，或者是使用者自建的系統，所有的事件都可以快速便捷的被函式計算處理。

## 4. 運維自動化

透過定時觸發器，使用者能夠用函式快速實現定時任務，而無需管理執行任務的底層伺服器。透過雲監控觸發器，使用者可以接收 ECS 重啟 / 當機、OSS 物件儲存流控等 IaaS 層服務的運維事件，並自動觸發函式處理。

# Serverless 對研發效能的變革和創新

Serverless 為使用者提供了一種新的應用構建方式。基於大量成熟雲服務，使用者可以像搭積木一樣構建彈性高可用的應用。比如，藉助物件儲存和函式計算的整合，使用者能快速實現大規模資料的並行處理，而無需從頭構建和運維底層計算和儲存平臺，從而大大減少了研發人員的心智負擔，提高效率。

此外， Serverless 計算很好地支撐了“基礎設施即程式碼”的模式，提供了大量配套工具，讓軟體交付流水線的每個環節都高度自動化，幫助開發人員能夠聚焦更具創新性的工作，提高研發效能。

# Serverless 在阿里內部的實踐

據楊皓然介紹，阿里目前已經在前端全棧、大規模批處理任務執行、機器學習演算法服務、運維自動化等領域廣泛採用 Serverless 架構，成本和研發效能收益明顯。

## 前端全棧領域

阿里提出 SFF（Serverless For Frontends）架構。SFF 可以利用 Serverless 的彈性擴縮容能力，減少研發對基礎設施和運維的關注。對前端開發者而言，他們只需寫幾個函式即可實現後端業務邏輯，推動業務快速上線。

以淘寶為例，淘寶的內容導購頻道使用 SFF 架構平穩支撐雙十一大促。此前，導購業務面臨的問題有兩個：

一是導購業務更新迭代頻繁，每次更新後都需要前後端同學的共同配合，這就帶來很大的溝通成本；二是導購頻道承載淘寶業務核心鏈路流量，每次大促前都要提前預留大量計算資源，帶來很大的運維代價。

淘寶使用 SFF 架構後，頻道的業務邏輯由函式承接，每個業務對應獨立的入口函式，函式呼叫下層中介軟體獲取資料，透過資料組裝與裁剪計算業務資料，並返回給前端。Serverless 彈性免運維的特性讓前端工程師有能力獨立負責整條業務鏈路，全程不需要後端工程師參與，降低了前後端的聯調成本，消除了運維代價。

據悉，淘寶在使用 SFF 架構後，專案人力節省 50%，研發效能提升 40%。

楊皓然稱，“阿里巴巴經濟體前端委員會也在積極探索針對 Serverless 最佳化的新框架、新工具，增強的 Nodejs 執行時等，推動更多業務場景落地。今年，Serverless 無疑將成為前端全棧領域的熱點。”

除了前端全棧領域，阿里內部還大量使用 Serverless 架構實現負載有明顯波峰波谷的計算密集型應用，包括音影片處理、基於 headless chrome 的前端自動化測試等，“每天的資源用量達到數萬核小時規模”。

此外，阿里雲資料庫自治服務（DAS）要完成幾十萬資料庫例項的指標分析和預測，對資源的彈性和可靠性有極高的要求。它使用函式計算執行線上和離線的機器學習演算法應用，能夠輕鬆應對流量洪峰。而開發人員專注於演算法的設計、實現和調優，大幅提高產品的迭代速度。

針對 Serverless 的發展，楊皓然認為：Serverless 近年來一直在高速發展，呈現出越來越大的影響力。同時，主流的雲服務商也在不斷豐富雲產品體系，提高更好的開發工具、更高效的應用交付流水線、更好的可觀測性和更細膩的產品間整合。

# Serverless 的未來發展

在談到 Serverless 的發展趨勢，楊皓然提到了四個方面：

## 1. Serverless 將無處不在

任何足夠複雜的技術方案都將被實現為全託管、Serverless 化的後端服務。對於任何以 API 作為功能透出方式的平臺型產品或組織，例如釘釘、微信、滴滴等，Serverless 都將是其平臺戰略中最重要的部分。

## 2. Serverless 將和容器生態有更加緊密的融合

容器在應用的可移植性和交付流程敏捷性上實現了顛覆式創新，它是現代應用構建和交付的一次重要變革。當今，全世界的開發人員都習慣將容器作為應用交付和分發的方式。圍繞容器，已經有了完整的應用交付工具鏈。未來，容器映象也將成為函式計算等更多 Serverless 應用的分發方式，容器龐大的工具生態和 Serverless 免運維、極致彈性結合在一起，為使用者帶來全新的體驗。

## 3. Serverless 將透過事件驅動的方式連線雲及其生態中的一切

無論是使用者自己的應用，還是合作伙伴的服務；無論是 on-premise 環境，還是公有云，所有的事件都能以 Serverless 的方式處理。雲服務及其生態將更緊密的連線在一起，成為使用者構建彈性高可用應用的基石。

## 4. Serverless 計算將持續提高計算密度，實現最佳的效能功耗比和效能價格比

Serverless 計算平臺一方面要求最高的安全性和最小的資源開銷，魚與熊掌必須兼得；另一方面要保持對原有程式執行方式的相容，比如支援任意二進位制檔案，這使得適用於特定語言 VM 的方案不可行。因此 AWS Firecracker，Google gVisor 這樣新的輕量虛擬化技術應運而生。以 AWS Firecracker 為例，透過對裝置模型的裁剪和 kernel 載入流程的最佳化，實現了百毫秒的啟動速度和極小的記憶體開銷。

實現最佳效能功耗比和效能價格比的另一個重要方向是支援異構硬體。長期以來，X86 處理器的效能越來越難以提升。而在 AI 等對算力要求極高的場景，GPU、FPGA、TPU（Tensor Processing Units） 等架構的處理器的計算效率更具優勢。隨著異構硬體虛擬化、資源池化、異構資源排程、應用框架支援的成熟，異構硬體的算力也能透過 Serverless 的方式釋放，大幅降低使用者使用門檻。

人力節省 50%，研發效能提升 40%，阿里 Serverless 架構落地實踐

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