一、 從云計(jì)算到 Serverless

自世界上第一臺通用計(jì)算機(jī) ENIAC (圖左)誕生以來，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展就從未停止過前進(jìn)的腳步。2003年-2006年，谷歌先后發(fā)表了這三篇非常經(jīng)典的論文（圖右），指明了HDFS（分布式文件系統(tǒng)）、MapReduce（并行計(jì)算）和HBase（分布式數(shù)據(jù)庫）的技術(shù)基礎(chǔ)及未來機(jī)會，為云計(jì)算發(fā)展方向奠定了基礎(chǔ)。

所以說從。ENIAC 到谷歌的3篇經(jīng)典論文，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展是在不斷的前進(jìn)。而到了云計(jì)算時代，可以說計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展是在飛速的前進(jìn)。

云計(jì)算的概念

對于云計(jì)算的界定，學(xué)術(shù)界的和工業(yè)界有不同的理解，回顧下云計(jì)算的發(fā)展歷程：

1、2006年，谷歌首席執(zhí)行官在搜索引擎大會上首次提出云計(jì)算的概念；同年亞馬遜將其彈性計(jì)算能力作為云服務(wù)器進(jìn)行售賣，標(biāo)志著云計(jì)算這種新興商業(yè)模式正式誕生；

2、2008年，微軟發(fā)布云計(jì)算平臺 Windows Azure，嘗試將技術(shù)和服務(wù)托管化、線上化；

3、2009年，《伯克利云計(jì)算白皮書》發(fā)表,文中明確指出云計(jì)算的定義：云計(jì)算包含互聯(lián)網(wǎng)上的應(yīng)用服務(wù)以及在數(shù)據(jù)中心提供這些服務(wù)的軟硬件設(shè)施。

明確定義后，伯克利提出了關(guān)于云計(jì)算展望，同時也指出云計(jì)算所面臨的10個問題，如服務(wù)的可用性，數(shù)據(jù)的丟失或者數(shù)據(jù)安全性和可審計(jì)性等。

二、Serverless 概念

Serverless 定義

Serverless 翻譯成中文是無服務(wù)器，所謂的無服務(wù)器并非是說不需要依靠服務(wù)器等資源，而是說開發(fā)者再也不用過多考慮服務(wù)器的問題，可以更專注在產(chǎn)品代碼上，同時計(jì)算資源也開始作為服務(wù)出現(xiàn)，而不是作為服務(wù)器的概念出現(xiàn)，Serverless是一種構(gòu)建和管理基于微服務(wù)架構(gòu)的完整流程，允許用戶在服務(wù)部署級別而不是服務(wù)器部署級別來管理用戶的應(yīng)用部署。與傳統(tǒng)架構(gòu)的不同之處在于，它完全由第三方管理，由事件觸發(fā)，存在于無狀態(tài)（Stateless），暫存（可能只存在于一次調(diào)用的過程中）在計(jì)算容器內(nèi)，Serverless 部署應(yīng)用無須涉及更多的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，就可以基本實(shí)現(xiàn)自動構(gòu)建、部署和啟動服務(wù)。

Serverless 架構(gòu)

左邊是傳統(tǒng)意義上來說比較常見的 Web 應(yīng)用的架構(gòu)， 它是由客戶端、服務(wù)端、數(shù)據(jù)庫等元素組成。

以往做此類項(xiàng)目時，開發(fā)者需要在服務(wù)端做很多操作，如購買服務(wù)器、考慮購買數(shù)量、寬帶、操作系統(tǒng)、部署在哪幾個區(qū)、環(huán)境、軟件等等問題。隨后還需要人為對這臺服務(wù)器的健康要實(shí)時去監(jiān)控，不斷的去感知。

而在 Serverless 架構(gòu)下，開發(fā)者只需要關(guān)心我們的業(yè)務(wù)代碼即可，在項(xiàng)目整個的開發(fā)、上線、維護(hù)過程中，用戶并不需要關(guān)注服務(wù)器層面的維護(hù)，也無需為流量的波峰波谷進(jìn)行運(yùn)維資源的投入，這一部分將由云廠商來負(fù)責(zé)；同時在 Serverless 架構(gòu)下，用戶也無需為閑置資源進(jìn)行額外支出。

Serverless 優(yōu)點(diǎn)

Serverless 架構(gòu)擁有零服務(wù)器運(yùn)維和空閑時無計(jì)算成本等特點(diǎn)；其交付心智可以體現(xiàn)為將復(fù)雜留給云廠商，把便捷帶給更多開發(fā)者。綜上所述 Serverless 的優(yōu)勢可以體現(xiàn)在如下：

1）降本提效

云廠商為使用者提供服務(wù)器的管理和運(yùn)維工作，為使用者提供數(shù)據(jù)庫、對象存儲等 Baas 服務(wù)，讓用戶將更多的注意力放在自身的業(yè)務(wù)邏輯上，提升研發(fā)效率，縮小項(xiàng)目的創(chuàng)新周期，同時 Serverless 的使用者不用更多的擔(dān)心自身的服務(wù)器運(yùn)維，基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)維等工作，更不用為這部分有額外的費(fèi)用支出，無需承擔(dān)更多的運(yùn)維工作成本等；Serverless 架構(gòu)提供了較為完善、全面的按量付費(fèi)模型，使用者只需要按照自己實(shí)際使用的資源量付費(fèi)即可；Serverless 架構(gòu)在這一層面有較為明確的優(yōu)勢。

降低運(yùn)維成本
降低人力成本
提高研發(fā)效率
降低創(chuàng)新周期
按量付費(fèi)、降低支出成本

2）安全、方便、可靠

把更專業(yè)的事情交給更專業(yè)的人去做，Serverless 架構(gòu)將更多服務(wù)器運(yùn)維、安全相關(guān)的事情交給云廠商來做，大規(guī)模提升項(xiàng)目整體的安全性；同時，Serverless 架構(gòu)明顯比其它架構(gòu)更簡單，因?yàn)楦嗟?Baas 服務(wù)都是云廠商提供的，使用者將會管理更少的組件，這意味著 Serverless 的使用者可以更簡單更方便的管理項(xiàng)目；同時 Serverless 架構(gòu)擁有著彈性能力，即自動伸縮的能力,該能力可以讓項(xiàng)目在流量增加的時候，自動進(jìn)行擴(kuò)容，在流量降低的時候，自動進(jìn)行縮容，進(jìn)而保證整個業(yè)務(wù)的安全、穩(wěn)定。專業(yè)團(tuán)隊(duì)為用戶保障安全，保障性能，這使得 Serverless 架構(gòu)：

安全風(fēng)險(xiǎn)更低
資源開銷更小
符合“綠色”計(jì)算思想
更加方便管理
彈性伸縮，服務(wù)更可靠
總體來說，托管給云廠商之后呢，不僅可以大規(guī)模的提升項(xiàng)目整體的安全性和穩(wěn)定性，Serverless 架構(gòu)也是明顯比其他架構(gòu)更為簡單的。

面臨的挑戰(zhàn)

Serverless架構(gòu)雖然出現(xiàn)多年但是真正步入“元年”并得以快速發(fā)展的時間其實(shí)很短暫；因此Serverless架構(gòu)擁雖有諸多優(yōu)點(diǎn)，但是也面臨一些困難和挑戰(zhàn)，包括但不限于冷啟動問題嚴(yán)重、開發(fā)工具不完善、廠商鎖定等現(xiàn)象。但是近些年 Serverless 架構(gòu)熱度持續(xù)上升，人們對它寄予厚望，各個廠商也加大投入，相信目前的問題都是暫時的，Serverless 架構(gòu)會朝著更好用、更易用的方向不斷演進(jìn)。

Serverless 架構(gòu)為使用者提供全新的編程范式的同時，當(dāng)用戶在享受 Serverless 帶來的第一波技術(shù)紅利的時候， Serverless 的缺點(diǎn)也逐漸地暴露了出來，例如函數(shù)的冷啟動問題，就是如今頗為嚴(yán)峻且備受關(guān)注的問題。由于 Serverless 架構(gòu)具有彈性伸縮的能力， Serverless 服務(wù)的供應(yīng)商會根據(jù)用戶服務(wù)的流量波動進(jìn)行實(shí)例的增加或縮減，其示意圖如圖所示。

以阿里云函數(shù)計(jì)算為例，當(dāng)系統(tǒng)接收到第一個觸發(fā)函數(shù)的事件時，它將啟動一個容器來運(yùn)行代碼。如果此時收到了新的事件，而第一個容器仍在處理上一個事件，平臺將啟動第二個代碼實(shí)例來處理第二個事件， Serverless 架構(gòu)的這種自動的零管理水平縮放，將持續(xù)到有足夠的代碼實(shí)例來處理所有的工作負(fù)載為止。當(dāng)然，不僅僅是并發(fā)情況下會比較容易觸發(fā)函數(shù)冷啟動，在函數(shù)的前后兩次觸發(fā)時間間隔超過了實(shí)例釋放時間的閾值時，也會觸發(fā)函數(shù)的冷啟動，如下圖所示。

然而這里就涉及一個問題，當(dāng)新的請求或者說是事件到來時，在廣義上可能出現(xiàn)以下兩種情況：

存在空閑且可以直接復(fù)用的實(shí)例:熱啟動。
不存在空閑且可以直接復(fù)用的實(shí)例:冷啟動。
在本地執(zhí)行一個函數(shù)，通常情況下是環(huán)境都已經(jīng)準(zhǔn)備妥當(dāng)，每次執(zhí)行只需要執(zhí)行函數(shù)對應(yīng)的方法即可，但是 Serverless 架構(gòu)下并不是，本地與 FaaS 的函數(shù)調(diào)用區(qū)別示意圖如圖所示。

三、典型應(yīng)用場景

Serverless 架構(gòu)自提出到現(xiàn)在經(jīng)過若干年的發(fā)展，已經(jīng)在很多領(lǐng)域中有著非常多的最佳實(shí)踐，CNCF 總結(jié)出一些 Serverless 架構(gòu)所適合的場景。

實(shí)時文件處理

視頻應(yīng)用、社交應(yīng)用等場景下，用戶上傳的圖片、音視頻往往總量大、頻率高，對處理系統(tǒng)的實(shí)時性和并發(fā)能力都有較高的要求。例如，對于用戶上傳的圖片，可以使用多個函數(shù)對其分別處理，包括圖片的壓縮、格式轉(zhuǎn)換等，以滿足不同場景下的需求。

數(shù)據(jù)ETL處理

通常要對大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，需要搭建 Hadoop 或者 Spark 等相關(guān)大數(shù)據(jù)的框架，同時要有一個處理數(shù)據(jù)的集群。通過 Serverless 技術(shù)，只需要將獲得到的數(shù)據(jù)不斷的存儲到對象存儲，并且通過對象存儲相關(guān)觸發(fā)器觸發(fā)數(shù)據(jù)拆分函數(shù)進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)或者任務(wù)的拆分，然后再調(diào)用相關(guān)處理函數(shù)，處理完成之后，存儲到云數(shù)據(jù)庫中。

函數(shù)計(jì)算近乎無限擴(kuò)容的能力可以使用戶輕松地進(jìn)行大容量數(shù)據(jù)的計(jì)算。利用Serverless架構(gòu)可以對源數(shù)據(jù)并發(fā)執(zhí)行多個 mapper 和 reducer 函數(shù)，在短時間內(nèi)完成工作，整個流程可以簡化為以下圖中所示；相比傳統(tǒng)工作方式，使用 Serverless 架構(gòu)更能避免資源的閑置浪費(fèi)，從而節(jié)省成本。

機(jī)器學(xué)習(xí)（AI推理預(yù)測）

在AI模型完成訓(xùn)練后，對外提供推理服務(wù)時，可以使用 Serverless 架構(gòu)，通過將數(shù)據(jù)模型包裝在調(diào)用函數(shù)中，在實(shí)際用戶請求到達(dá)時再運(yùn)行代碼。相對于傳統(tǒng)的推理預(yù)測，這樣做的好處是無論是函數(shù)模塊還是后端的 GPU 服務(wù)器，以及對接的其他相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，都是可以進(jìn)行按量付費(fèi)以及自動伸縮，從而保證性能的同時也確保了服務(wù)的穩(wěn)定。

Web 應(yīng)用/移動應(yīng)用后端

Serverless 架構(gòu)和云廠商所提供的其他云產(chǎn)品進(jìn)行結(jié)合，開發(fā)者能夠構(gòu)建可彈性擴(kuò)展的移動或 Web 應(yīng)用程序，輕松創(chuàng)建豐富的無服務(wù)器后端，而且這些程序可在多個數(shù)據(jù)中心高可用運(yùn)行，無需在可擴(kuò)展性、備份冗余方面執(zhí)行任何管理工作。

音視頻轉(zhuǎn)碼

在視頻應(yīng)用、社交應(yīng)用等場景下，用戶會上傳一些視頻，通常上傳的視頻會進(jìn)行一些轉(zhuǎn)碼，包括轉(zhuǎn)換為不同的清晰度。 Serverless 技術(shù)與對象存儲相關(guān)產(chǎn)品組合后，可利用對象存儲相關(guān)觸發(fā)器，即上傳者將視頻上傳到對象存儲中，觸發(fā) Serverless 架構(gòu)的計(jì)算平臺(FaaS 平臺)對其進(jìn)行處理，處理之后將其重新存儲到對象存儲中，這個時候其他用戶就可以選擇編碼后的視頻進(jìn)行播放，還可以選擇不同的清晰度，如圖所示。

綜上所述， Serverless 架構(gòu)的典型應(yīng)用場景更多是由 Serverless 架構(gòu)的特點(diǎn)決定的。當(dāng)然，隨著時間的不斷推移， Serverless 架構(gòu)也在不斷演進(jìn)，特點(diǎn)會更加突出，劣勢會被彌補(bǔ)。

四、Serverless 產(chǎn)品介紹

公有云產(chǎn)品

自 Serverless 概念被提出，其從不為人知到引人注目經(jīng)歷了數(shù)年，Serverless 架構(gòu)也在飛速發(fā)展，在 Serverless 架構(gòu)中，計(jì)算機(jī)服務(wù)通常由 Faas 平臺提供。AWS Lanmbda、Google Cloud Functions、阿里云函數(shù)計(jì)算等都是有代表性的工業(yè)化產(chǎn)品。

CNCF 列出的 Faas 平臺

阿里云 Serverless

Serverless 架構(gòu)對底層的技術(shù)基礎(chǔ)要求很高，而從圖中可以看出阿里云關(guān)于 Serverless 架構(gòu)的整體形態(tài)是十分完善的，并且一直在自建自研的路上不斷精進(jìn)。阿里云 Serverless 產(chǎn)品在阿里巴巴經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部已經(jīng)實(shí)現(xiàn)落地，在淘寶、支付寶、閑魚、飛豬、釘釘，包括在語雀都有很好的體現(xiàn)。

函數(shù)計(jì)算是國內(nèi)生態(tài)最完整、功能最豐富的 Serverless 產(chǎn)品，開發(fā)者一步上云、一鍵 Serverless 化將成為現(xiàn)實(shí)。上圖是阿里云 Serverless 從產(chǎn)品維度的一些分析，下圖則表達(dá)了 Serverless 從功能或者架構(gòu)，底層基礎(chǔ)設(shè)施，和在計(jì)算層面所展現(xiàn)出來的典型業(yè)務(wù)能力。例如說彈性伸縮、負(fù)載均衡、流量控制、高可用部署、版本灰度故障恢復(fù)等。像在運(yùn)行時的容器鏡像服務(wù)，阿里云在去年便已推出，隨后AWS 、騰訊等，也都相繼推出容器鏡像。圖中詮釋了阿里云 Serverless 是如何通過底層，逐漸的向上層建設(shè)，讓開發(fā)者可以更簡單、更方便的使用 Serverless 的全過程。

開源產(chǎn)品

不僅僅在工業(yè)界有諸多廠商不斷為 Serverless 架構(gòu)努力，在開源領(lǐng)域也有諸多優(yōu)秀的 Serverless 項(xiàng)目。包括 OpenWhisk、Fission、Knative 以及 Kubeless 等在內(nèi)的眾多優(yōu)秀的開源 FaaS 平臺都已得到 CNCF 的認(rèn)可。