本文分享自天翼雲開發者社群 @《通通透透看無伺服器計算：由來、場景和問題》，作者: 我是小朋友

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一、無伺服器（ Serverless）計算是什麼

雲端計算湧現出很多改變傳統 IT架構和運維方式的新技術，比如虛擬機器、容器、微服務，無論這些技術應用在哪些場景，降低成本、提升效率是雲服務永恆的主題。過去十年來，我們已經把應用和環境中很多通用的部分變成了服務。Serverless的出現，帶來了跨越式變革。Serverless把主機管理、作業系統管理、資源分配、擴容，甚至是應用邏輯的全部元件都外包出去，把它們看作某種形式的商品——廠商提供服務，我們掏錢購買。過去是“構建一個框架執行在一臺伺服器上，對多個事件進行響應”，Serverless則變為“構建或使用一個微服務或微功能來響應一個事件”，做到當訪問時，調入相關資源開始執行，執行完成後，解除安裝所有開銷，真正做到按需按次計費。這是雲端計算向縱深發展的一種自然而然的過程。

Serverless是一種構建和管理基於微服務架構的完整流程，允許你在服務部署級別而不是伺服器部署級別來管理你的應用部署。它與傳統架構的不同之處在於，完全由第三方管理，由事件觸發，存在於無狀態（Stateless）、暫存（可能只存在於一次呼叫的過程中）計算容器內。構建無伺服器應用程式意味著開發者可以專注在產品程式碼上，而無須管理和操作雲端或本地的伺服器或執行時。Serverless真正做到了部署應用無需涉及基礎設施的建設，自動構建、部署和啟動服務。

國內外的各大雲廠商 Amazon、微軟、Google、IBM、阿里雲、騰訊雲、華為雲相繼推出Serverless產品，Serverless也從概念、願景逐步走向落地，在各企業、公司應用開來。

二、理解 Serverless技術---FaaS和BaaS

Serverless由開發者實現的服務端邏輯執行在無狀態的計算容器中，它由事件觸發，完全被第三方管理，其業務層面的狀態則被開發者使用的資料庫和儲存資源所記錄。

Serverless涵蓋了很多技術，分為兩類：FaaS和BaaS。

1）Function-as-a-Service (FaaS)

• 小段程式碼，按需執⾏，按需擴充套件，無需管理任何基礎實施相關的部分。

• 事件驅動型計算。函式被事件觸發或者被HTTP請求呼叫。

2）Backend-as-a-Service (BaaS)

• 第三方基於API的服務，實現應用開發中的基礎功能模組。

• 這些API像服務一樣，自動擴充套件，無需管理。

1.Faas

FaaS意在無須自行管理伺服器系統或自己的伺服器應用程式，即可直接執行後端程式碼。其中所指的伺服器應用程式，是該技術與容器和PaaS（平臺即服務）等其他現代化架構最大的差異。

FaaS可以取代一些服務處理伺服器（可能是物理計算機，但絕對需要執行某種應用程式），這樣不僅不需要自行供應伺服器，也不需要全時執行應用程式。

FaaS產品不要求必須使用特定框架或庫進行開發。在語言和環境方面，FaaS函式就是常規的應用程式。例如AWS Lambda的函式可以透過Javascript、Python以及任何JVM語言（Java、Clojure、Scala）等實現。然而Lambda函式也可以執行任何捆綁有所需部署構件的程式，因此可以使用任何語言，只要能編譯為Unix程式即可。FaaS函式在架構方面確實存在一定的侷限，尤其是在狀態和執行時間方面。

在遷往 FaaS的過程中，唯-一需要修改的程式碼是“主方法/啟動”程式碼，其中可能需要刪除頂-級訊息處理程式的相關程式碼（“訊息監聽器介面”的實現），但這可能只需要更改方法簽名即可。在FaaS的世界中，程式碼的其餘所有部分（例如向資料庫執行寫入的程式碼）無須任何變化。

相比傳統系統，部署方法會有較大變化 – 將程式碼上傳至FaaS供應商，其他事情均可由供應商完成。目前這種方式通常意味著需要上傳程式碼的全新定義（例如上傳zip或JAR檔案），隨後呼叫一個專有API發起更新過程。

FaaS中的函式可以透過供應商定義的事件型別觸發。對於亞馬遜AWS，此類觸發事件可以包括S3（檔案）更新、時間（計劃任務），以及加入訊息匯流排的訊息（例如Kinesis）。通常你的函式需要透過引數指定自己需要繫結到的事件源。

大部分供應商還允許函式作為對傳入 Http請求的響應來觸發，通常這類請求來自某種該型別的API閘道器（例如AWS API閘道器、Webtask）。

2.Baas

BaaS（Backend as a Service，後端即服務）是指我們不再編寫或管理所有服務端元件，可以使用領域通用的遠端元件（而不是程式內的庫）來提供服務。理解BaaS，需要搞清楚它與PaaS的區別。

首先 BaaS並非PaaS，它們的區別在於：PaaS需要參與應用的生命週期管理，BaaS則僅僅提供應用依賴的第三方服務。典型的PaaS平臺需要提供手段讓開發者部署和配置應用，例如自動將應用部署到Tomcat容器中，並管理應用的生命週期。BaaS不包含這些內容，BaaS只以API的方式提供應用依賴的後端服務，例如資料庫和物件儲存。BaaS可以是公共雲服務商提供的，也可以是第三方廠商提供的。其次從功能上講，BaaS可以看作PaaS的一個子集，即提供第三方依賴元件的部分。

BaaS服務還允許我們依賴其他人已經實現的應用邏輯。對於這點，認證就是一個很好的例子。很多應用都要自己編寫實現註冊、登入、密碼管理等邏輯的程式碼，而對於不同的應用這些程式碼往往大同小異。完全可以把這些重複性的工作提取出來，再做成外部服務，而這正是Auth0和Amazon Cognito等產品的目標。它們能實現全面的認證和使用者管理，開發團隊再也不用自己編寫或者管理實現這些功能的程式碼。

三、無伺服器（ Serverless）計算如何工作？

與使用虛擬機器或一些底層的技術來部署和管理應用程式相比，無伺服器計算提供了一種更高-級別的抽象。因為它們有不同的抽象和 “觸發器”的集合。

拿計算來講，這種抽象有一個特定函式和抽象的觸發器，它通常是一個事件。以資料庫為例，這種抽象也許是一個表，而觸發器相當於表的查詢或搜尋，或者透過在表中做一些事情而生成的事件。

比如一款手機遊戲，允許使用者在不同的平臺上為全球頂-級玩家使用高分數表。當請求此資訊時，請求從應用程式到 API介面。API介面或許會觸發AWS的Lambda函式，或者無伺服器函式，這些函式再從資料庫表中獲取到資料流，返回包含前五名分數的一定格式的資料。

一旦構建完成，應用程式的功能就可以在基於移動和基於 Web 的遊戲版本中重用。

這跟設定伺服器不同，不是必須要有 Amazon EC2例項或伺服器，然後等待請求。環境由事件觸發，而響應事件所需的邏輯只在響應時執行。這意味著，執行函式的資源只有在函式執行時被建立，產生一種非常高效的方法來構建應用程式。

四、無伺服器（ Serverless）適用於哪些場景？

在現階段， Serverless主要應用在以下幾個場景。首先在Web及移動端服務中，可以整合API閘道器和Serverles服務構建Web及移動後端，幫助開發者構建可彈性擴充套件、高可用的移動或 Web後端應用服務。在IoT場景下可高效的處理實時流資料，由裝置產生海量的實時資訊流資料，透過Serverles服務分類處理並寫入後端處理。另外在實時媒體資訊內容處理場景裡，使用者上傳的音影片到物件儲存OBS，透過上傳事件觸發多個函式，分別完成高畫質轉碼、音訊轉碼等功能，滿足使用者對實時性和併發能力的高要求。無伺服器計算還適合於任何事件驅動的各種不同的用例，這包括物聯網，移動應用，基於網路的應用程式和聊天機器人等。這裡簡單說兩個場景，方便大家思考。

場景一：應用負載有顯著的波峰波谷

Serverless 應用成功與否的評判標準並不是公司規模的大小，而是其業務背後的具體技術問題，比如業務波峰波谷明顯，如何實現削峰填谷。一個公司的業務負載具有波峰波谷時，機器資源要按照峰值需求預估；而在波谷時期機器利用率則明顯下降，因為不能進行資源複用而導致浪費。

業界普遍共識是，當自有機器的利用率小於 30%，使用 Serverless 後會有顯著的效率提升。對於雲服務廠商，在具備了足夠多的使用者之後，各種波峰波谷疊加後平穩化，聚合之後資源複用性更高。比如，外賣企業負載高峰是在用餐時期，安防行業的負載高峰則是夜間，這是受各個企業業務定位所限的；而對於一個成熟的雲服務廠商，如果其平臺足夠大，使用者足夠多，是不應該有明顯的波峰波谷現象的。

場景二：典型用例 - 基於事件的資料處理

影片處理的後端系統，常見功能需求如下：影片轉碼、抽取資料、人臉識別等，這些均為通用計算任務，可由函式計算執行。

開發者需要自己寫出實現邏輯，再將任務按照控制流連線起來，每個任務的具體執行由雲廠商來負責。如此，開發變得更便捷，並且構建的系統天然高可用、實時彈性伸縮，使用者不需要關心機器層面問題。

五、 Serverless 的問題

對於企業來說，支援 Serverless計算的平臺可以節省大量時間和成本，同時可以釋放員工，讓開發者得以開展更有價值的工作，而不是管理基礎設施。另一方面可以提高敏捷度，更快速地推出新應用和新服務，進而提高客戶滿意度。但是Serverless不是完美的，它也存在一些問題，需要慎重應用在生產環境。

1、不適合長時間執行應用

Serverless 在請求到來時才執行。這意味著，當應用不執行的時候就會進入 “休眠狀態”，下次當請求來臨時，應用將會需要一個啟動時間，即冷啟動時間。如果你的應用需要一直長期不間斷的執行、處理大量的請求，那麼你可能就不適合採用 Serverless 架構。如果你透過 CRON 的方式或者 CloudWatch 來定期喚醒應用，又會比較消耗資源。這就需要我們對它做最佳化，如果頻繁呼叫，這個資源將會常駐記憶體，第一次冷啟之後，就可以一直服務，直到一段時間內沒有新的呼叫請求進來，則會轉入“休眠”狀態，甚至被回收，從而不消耗任何資源。

2、完全依賴於第三方服務

當你所在的企業雲環境已經有大量的基礎設施的時候， Serverless 對於你來說，並不是一個好東西。當我們採用某雲服務廠商的 Serverless 架構時，我們就和該服務供應商繫結了，那麼我們再將服務遷到別的雲服務商上就沒有那麼容易了。

我們需要修改一下系列的底層程式碼，能採取的應對方案，便是建立隔離層。這意味著，在設計應用的時候，就需要隔離 API 閘道器、隔離資料庫層，考慮到市面上還沒有成熟的 ORM 工具，讓你既支援Firebase，又支援 DynamoDB等等。這些也將帶給我們一些額外的成本，可能帶來的問題會比解決的問題多。

3、缺乏除錯和開發工具

當我使用 Serverless Framework 的時候，遇到了這樣的問題：缺乏除錯和開發工具。後來，我發現了 serverless-offline、dynamodb-local 等一系列外掛之後，問題有一些改善。然而，對於日誌系統來說，這仍然是一個艱鉅的挑戰。

每次你除錯的時候，你需要一遍又一遍地上傳程式碼。而每次上傳的時候，你就好像是在部署伺服器，並不能總是快速地定位出問題在哪。後來，找了一個類似於 log4j 這樣的可以分級別記錄日誌的 Node.js 庫 winston。它可以支援 error、warn、info、verbose、debug、silly 六個不同級別的日誌，再結合大資料進行日誌分析過濾，才能快速定位問題。

4、構建複雜

Serverless 很便宜，但是這並不意味著它很簡單。AWS Lambda的 CloudFormation配置是如此的複雜，並且難以閱讀及編寫（JSON 格式），雖然CloudFomation提供了Template模板，但想要使用它的話，需要建立一個Stack，在Stack中指定你要使用的Template,然後aws才會按照Template中的定義來建立及初始化資源。

而 Serverless Framework的配置更加簡單，採用的是 YAML 格式。在部署的時候，Serverless Framework 會根據我們的配置生成 CloudFormation 配置。然而這也並非是一個真正用於生產的配置,真實的應用場景遠遠比這複雜。

六、總結

雲端計算經過這麼多年的發展，逐漸進化到使用者僅需關注業務和所需的資源。比如，透過 K8S這類編排工具，使用者只要關注自己的計算和需要的資源（CPU、記憶體等）就行了，不需要操心到機器這一層。

Serverless架構讓人們不再操心執行所需的資源，只需關注自己的業務邏輯，並且為實際消耗的資源付費。可以說，隨著Serverless架構的興起，真正的雲端計算時代才算到來了。

任何新概念新技術的落地，本質上都是要和具體業務去結合，去真正解決具體問題。雖然 Serverless很多地方不成熟，亟待完善。不過Serverless自身的優越特性，對於開發者來說，吸引力是巨大的。相信隨著技術的飛速發展，Serverless在未來還有無限可能！

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通通透透看無伺服器計算：由來、場景和問題

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