《Serverless發(fā)展早有“端倪”，函數(shù)計算源于云用戶需求》要點(diǎn)：
本文介紹了Serverless發(fā)展早有“端倪”，函數(shù)計算源于云用戶需求，希望對您有用。如果有疑問，可以聯(lián)系我們。

Serverless架構(gòu)用來描述那些顯著或完全依賴于第三方應(yīng)用或服務(wù)(“在云端”)的應(yīng)用程序.這些程序經(jīng)常是移動端APP或者是最近幾年比較火熱的單頁Web應(yīng)用.這些應(yīng)用可以完全基于云的服務(wù)進(jìn)行構(gòu)建,比如AWS的S3和DynamoDB或者是阿里云的OSS和TableStore.但是總是有一些獨(dú)立的服務(wù)器邏輯代碼需要運(yùn)行,傳統(tǒng)的部署方法是使用云服務(wù)器來進(jìn)行進(jìn)程的托管,但是FaaS (Functions as a Service)的出現(xiàn)改變了這種情況.FaaS能夠讓用戶將自己服務(wù)器邏輯代碼以Serverless的方式托管到云上,讓用戶以應(yīng)用函數(shù)為單位對應(yīng)用進(jìn)行開發(fā)、運(yùn)行、管理,無需基礎(chǔ)設(shè)施層面的關(guān)心構(gòu)建和維護(hù)工作.

Serverless架構(gòu)于2014年進(jìn)入大眾視線,AWS、谷歌云、微軟Azure和IBM Bluemix等云廠商提供服務(wù).業(yè)界認(rèn)為,Serverless化可大幅降低IT成本,將云的費(fèi)用減少10%-90%.可口可樂架構(gòu)師Patrick Brandt曾向外媒披露,向Serverless架構(gòu)轉(zhuǎn)移是主要出于降低IT運(yùn)維費(fèi)用并且提高服務(wù)部署效率.

2017年4月云棲大會?南京峰會,阿里云發(fā)布了函數(shù)計算產(chǎn)品.阿里云函數(shù)計算負(fù)責(zé)人不瞋認(rèn)為,從云計算整體發(fā)展趨勢而言,Serverless的出現(xiàn)是意料之中.云計算的第一階段是基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù),用戶能夠使用和調(diào)動大規(guī)模的計算資源；接下來需要攻關(guān)的是如何高效利用資源、更加有效的降低成本,更加彈性的面對業(yè)務(wù)波動,這就是函數(shù)計算的用武之地.InfoQ對不瞋進(jìn)行了專訪,并將內(nèi)容整理如下.

什么是Serverless?什么是FaaS?

其實(shí),廣義的Serverless覆蓋范圍很大,很多云服務(wù)產(chǎn)品可以被視作Serverless化的.以存儲服務(wù)的發(fā)展歷程為例：最初常見是云服務(wù)器,此種情況對用戶熟悉的原有開發(fā)方式的模擬,但是需要自行處理云服務(wù)器宕機(jī)帶來的數(shù)據(jù)不可用問題,云磁盤上的數(shù)據(jù)也不便于分享；后來,對象存儲(OSS),文件存儲(NAS),表格存儲(TableStore),消息服務(wù)(MNS)等都屬于Serverless服務(wù).這些服務(wù)不再有機(jī)器的概念,用戶能夠享受自動的擴(kuò)容和負(fù)載平衡,性能水平擴(kuò)展,通過API方便的讀寫數(shù)據(jù),易于共享,并且按實(shí)際存儲的數(shù)據(jù)量以及訪問次數(shù)付費(fèi).此外,類似阿里云大數(shù)據(jù)計算服務(wù)(MaxCompute) 也是Serverless的,提供了MapReduce,和Streaming等多種計算框架,用戶不需要管理計算資源.

Serverless是一個寬泛的概念,很多存儲、計算和中間件服務(wù)都是Serverless的.而FaaS是Serverless的子集,也是實(shí)現(xiàn)整個應(yīng)用Serverless化的核心服務(wù).FaaS的關(guān)鍵特征是：事件驅(qū)動、細(xì)粒度調(diào)用、實(shí)時彈性伸縮,無需管理服務(wù)器等底層資源.在不瞋看來,FaaS興起是對現(xiàn)有技術(shù)很好的補(bǔ)充,配合使用已有的云服務(wù)產(chǎn)品,即可以真正構(gòu)建Serverless的應(yīng)用.阿里云之所以研發(fā)FaaS產(chǎn)品-函數(shù)計算,也是觀察到在存儲和計算業(yè)務(wù)中,從server-base到Serverless的演變趨勢和用戶的需求.

Serverless與微服務(wù)是一脈相承的

微服務(wù)和Serverless是契合的,都強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的解耦.

將業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)拆分到Function的粒度再去實(shí)現(xiàn),這種方法其實(shí)并不新奇；微服務(wù)本身是被越來越廣泛使用的模式,并且已經(jīng)有Netflix、Uber等公司的成功經(jīng)驗(yàn).用戶完全可以把一個微服務(wù)實(shí)現(xiàn)為Function.阿里云函數(shù)計算設(shè)計的一個重要目標(biāo)也是使之成為以微服務(wù)方式構(gòu)建應(yīng)用的最好平臺.微服務(wù)式架構(gòu)其實(shí)是很有挑戰(zhàn)的,在拆成成百上千的服務(wù)之后,需要高度自動化的發(fā)布部署系統(tǒng),管理各個微服務(wù)之間的依賴.從某種角度而言,Serverless和微服務(wù)是不同層面、但又互相促進(jìn)的：微服務(wù)式是開發(fā)模式,Serverless是計算平臺.

不瞋稱其個人理解是,讓Serverless這種計算平臺變成支撐微服務(wù)開發(fā)模式的最好的平臺.當(dāng)越來越多公司熟悉并實(shí)踐微服務(wù)的開發(fā)模式,那么遷移到Serverless就會更順理成章,因?yàn)橄到y(tǒng)已經(jīng)被解耦成了眾多松耦合的微服務(wù).

所以,Serverless和微服務(wù)的未來發(fā)展是相互借力的.一個有力的例子就是,大規(guī)模使用微服務(wù)的方式構(gòu)建系統(tǒng)的公司,例如Netflix,也在廣泛的使用AWS Lambda這類FaaS服務(wù)來構(gòu)建Serverless應(yīng)用.

但是,微服務(wù)化改造并非易事.將一個巨型單體應(yīng)用以微服務(wù)的方式拆分解耦,繼而改造為Serverless應(yīng)用,是采用漸進(jìn)的方式逐步替換還是完全重寫?這是業(yè)界非常關(guān)心也經(jīng)常討論的問題,不瞋認(rèn)為需要依據(jù)情況而定：有時直接重寫更快；而在系統(tǒng)錯綜復(fù)雜的情況下,為了保險起見也可平滑過渡,一點(diǎn)點(diǎn)向微服務(wù)化演進(jìn).拆分微服務(wù)有三個考量,組織結(jié)構(gòu)(參考康威定律),運(yùn)維發(fā)布頻率(比如將每周發(fā)布兩次的服務(wù)與每兩個月發(fā)布一次的服務(wù)進(jìn)行拆分)和邏輯調(diào)用頻度(將高頻調(diào)用邏輯和低頻調(diào)用邏輯分開,在Serverless架構(gòu)下能夠進(jìn)一步降低成本).以上三點(diǎn)需根據(jù)業(yè)務(wù)需求情況進(jìn)行綜合考量,沒有普適性的優(yōu)先級之分.

Serverless適用的兩大場景

場景一：應(yīng)用負(fù)載有顯著的波峰波谷

Serverless化與否的評判標(biāo)準(zhǔn)并不是公司規(guī)模的大小,而是其業(yè)務(wù)背后的具體技術(shù)問題,比如業(yè)務(wù)波峰波谷明顯,如何實(shí)現(xiàn)削峰填谷.一個公司的業(yè)務(wù)負(fù)載具有波峰波谷時,機(jī)器資源要按照峰值需求預(yù)估；而在波谷時期機(jī)器利用率則明顯下降,因?yàn)椴荒苓M(jìn)行資源復(fù)用而導(dǎo)致浪費(fèi).

業(yè)界普遍共識是,當(dāng)自有機(jī)器的利用率小于30%,使用Serverless后會有顯著的效率提升.對于云廠商,在具備了足夠多的用戶之后,各種波峰波谷疊加后平穩(wěn)化,聚合之后資源復(fù)用性更高.比如,外賣企業(yè)負(fù)載高峰是在用餐時期,安防行業(yè)的負(fù)載高峰則是夜間,這是受各個企業(yè)業(yè)務(wù)定位所限的；而對于一個云廠商,如果其平臺足夠大,用戶足夠多,是不會有明顯的波峰波谷的現(xiàn)象的.

場景二：典型用例-基于事件的數(shù)據(jù)處理

視頻處理的后端系統(tǒng),常見功能需求如下：視頻轉(zhuǎn)碼、抽取數(shù)據(jù)、人臉識別等,這些均為通用計算任務(wù),可由函數(shù)計算執(zhí)行.

開發(fā)者需要自己寫出實(shí)現(xiàn)邏輯,再將任務(wù)按照控制流連接起來,每個任務(wù)的具體執(zhí)行由云廠商來負(fù)責(zé).如此,開發(fā)變得更便捷,并且構(gòu)建的系統(tǒng)天然高可用、實(shí)時彈性伸縮,用戶不需要關(guān)心機(jī)器層面問題.

使用小tips：函數(shù)的執(zhí)行本身是無狀態(tài)的,如果要持久化數(shù)據(jù)則需使用OSS等存儲服務(wù).雖然用戶可以使用本地的磁盤,但是需要假定這些數(shù)據(jù)在函數(shù)執(zhí)行完成后就不再需要了.

Serverless帶來哪些沖擊?

Serverless不等于沒有運(yùn)維,但是運(yùn)維內(nèi)容變了

在Serverless出現(xiàn)之前,用戶運(yùn)維時要考慮機(jī)器掛了怎么辦,連接數(shù)暴漲了怎么辦等等.用戶用云,從某種意義上講是為了提高效率,而效率又分為開發(fā)效率、運(yùn)維效率和成本效率.Serverless之后,運(yùn)維從事的更多是業(yè)務(wù)運(yùn)維,摸清依賴關(guān)系,設(shè)定監(jiān)控項(xiàng)進(jìn)行健康報警.

運(yùn)維不再負(fù)責(zé)機(jī)器運(yùn)維,而是業(yè)務(wù)運(yùn)維.比如函數(shù)A調(diào)用函數(shù)B,這樣的依賴關(guān)系是否合理；從業(yè)務(wù)邏輯上去評估哪些關(guān)鍵路徑需要報警,哪些是允許失敗的.原來的機(jī)器運(yùn)維需要關(guān)心配置問題、操作系統(tǒng)、Kernel升級和網(wǎng)絡(luò)設(shè)定等.所以其實(shí)Serverless更加推動了DevOps,Ops工作被改變了,Serverless對開發(fā)人員也更加友好.

長遠(yuǎn)而講,Serverless會沖擊傳統(tǒng)PaaS

如果Serverless平臺可以解決通用問題,并且有吸引力,那確實(shí)會對傳統(tǒng)的云計算有沖擊；但是,這是個漸進(jìn)的過程.Serverless可以部署在公有云、私有云和混合云上.(備注：目前阿里云推出的產(chǎn)品尚限于公有云.)

在不瞋看來,Cloud-Native應(yīng)用是指基于各種云的服務(wù)構(gòu)建的高可用、可伸縮的應(yīng)用.例如通過函數(shù)計算實(shí)現(xiàn)控制流邏輯、整合對象存儲、離線數(shù)據(jù)處理等云服務(wù),就能快速搭建一個實(shí)時彈性伸縮、高可用的業(yè)務(wù)系統(tǒng).因此Serverless是構(gòu)建Cloud-Native應(yīng)用的理想方式.

開發(fā)模式和職責(zé)的改變

未來,Serverless一旦流行開來,用戶可以依托于云計算廠商提供的平臺類服務(wù),快速構(gòu)建彈性高可用的系統(tǒng),從而專注于業(yè)務(wù)邏輯的創(chuàng)新.

四問阿里云的函數(shù)計算

阿里云函數(shù)計算是不是一種跟風(fēng)行為?

函數(shù)即服務(wù)(FaaS)并非阿里云首創(chuàng),2014年10月hook.io推出了首個FaaS服務(wù).同年AWS Lambda問世,2016年Google Cloud Functions 和 Microsoft Azure Functions相繼商用化,具備開源版和商用版IBM Bluemix的OpenWhisk也提供類似的功能.Uber曾經(jīng)演示過其私有云平臺如何構(gòu)建去模式化觸發(fā)(Schemaless triggers),和云廠商的FaaS服務(wù)有異曲同工之妙的(https://eng.uber.com/schemaless-part-three/).

不瞋稱,函數(shù)計算的推出其實(shí)是因?yàn)榭蛻粼谑褂眠^程中產(chǎn)生了這種需求,并且同時也確實(shí)契合了云的發(fā)展趨勢.

阿里云做產(chǎn)品是由用戶需求驅(qū)動,比如觀察到用戶在使用OSS對象存儲時,通常需要由存儲事件觸發(fā)的數(shù)據(jù)處理.例如在音視頻行業(yè)中,上傳的視頻文件通常會進(jìn)行轉(zhuǎn)碼、鑒黃等處理.通過對這些需求的分析,然后去思考是否可以抽象為通用的技術(shù)解決方案.這是主要驅(qū)動力,當(dāng)然同時也會觀察業(yè)界的發(fā)展,不過本質(zhì)上還是與所服務(wù)用戶的需求相關(guān).

從什么時候開始積累函數(shù)計算的技術(shù)能力?

函數(shù)計算的技術(shù)可以分成兩個部分去看：

第一部分是服務(wù)的內(nèi)核：包括資源動態(tài)的調(diào)度,用戶函數(shù)的隔離運(yùn)行,還有自動的負(fù)載均衡和流控,這是后臺必須要具備的能力.

第二部分是服務(wù)的外延：當(dāng)提供成計算服務(wù)供其他人去使用時,平臺需要為用戶提供優(yōu)秀的debugging和tracing能力、函數(shù)依賴的管理、持續(xù)集成持續(xù)發(fā)布等功能.

對于內(nèi)核部分的技術(shù),包括資源的調(diào)度,程序運(yùn)行的隔離等等,阿里云飛天計算平臺有長期的積累.相對而言,外延部分比較新；業(yè)界也處于早期階段,目前尚沒有統(tǒng)一的廠商構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn),還有很大的發(fā)展空間.打造好的服務(wù)外延的出發(fā)點(diǎn)是,怎么可以讓用戶基于函數(shù)計算構(gòu)建復(fù)雜的Serverless應(yīng)用,只有解決了這個本質(zhì)問題,函數(shù)計算才能變成主流的通用計算服務(wù).

除了函數(shù)計算技術(shù)本身,函數(shù)計算的產(chǎn)品生態(tài)非常重要,函數(shù)計算本身是事件、消息和數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算模式,還需要其他云服務(wù)與之協(xié)同配合應(yīng)用于不同的場景中,比如OSS的多媒體數(shù)據(jù)寫入和訪問、LogService的日志、API Gateway的請求、消息服務(wù)的消息到達(dá),這些都為函數(shù)計算的技術(shù)生態(tài)提供了協(xié)作關(guān)系.此外,對于數(shù)據(jù)處理方案,不瞋稱用戶也可以接入第三方的數(shù)據(jù)處理服務(wù).

按需付費(fèi),如何面對“缺斤短兩”的問題?

Serverless計算的一個核心優(yōu)勢是按需付費(fèi).因此關(guān)鍵的問題是,如何讓用戶能很容易預(yù)估費(fèi)用?如何證明費(fèi)用的真實(shí)性?

不瞋稱,云服務(wù)的費(fèi)用問題不是新問題,Serverless服務(wù)需要給用戶提供簡潔的,易于預(yù)估的費(fèi)用模型,非常豐富的計量指標(biāo)和細(xì)粒度的賬單,讓用戶能夠推敲驗(yàn)證.

此外,好的產(chǎn)品設(shè)計還需要考慮到如何幫用戶規(guī)避錯誤.有時候用戶實(shí)現(xiàn)的函數(shù)邏輯可能會有bug,導(dǎo)致突然間錯誤消耗大量資源,比如在具有巨大計算能力的云平臺上寫出了無限遞歸調(diào)用的函數(shù)；在這個方面,不瞋稱阿里云也有考量,函數(shù)計算允許用戶設(shè)置費(fèi)用上限,并且提供豐富的監(jiān)控和報警功能,幫助用戶減少因?yàn)樽陨硎д`帶來的資源過度使用的損失.

函數(shù)計算產(chǎn)品短期和長期的目標(biāo)是什么?

阿里云的FaaS產(chǎn)品與業(yè)界相比的差異在哪里?坦白講,目前還在發(fā)展的初期階段,未來則會根據(jù)用戶場景進(jìn)行不斷優(yōu)化.目前使用函數(shù)計算的用戶來自于電商、游戲、IoT等領(lǐng)域,用戶的主要訴求是可以專注于業(yè)務(wù)邏輯開發(fā),不再維護(hù)后端服務(wù)器；此外用戶也非常看重按需付費(fèi),削峰填谷等特性.

短期主攻數(shù)個典型的用戶場景,打造出尖銳的用戶體驗(yàn),自下向上的積累理解和經(jīng)驗(yàn).阿里云的函數(shù)計算目前還只支持Node.js,在多語言支持上有待提高.還有一種做法是去語言化,定一個與語言無關(guān)的http交互協(xié)議.但是后者的使用門檻稍微高一些：前者是寫一個Function,而后者卻需要用戶實(shí)現(xiàn)一個mini web server.

在此基礎(chǔ)上,從云發(fā)展的宏觀角度思考,自上而下地制定中長期目標(biāo).持續(xù)改進(jìn)服務(wù)的內(nèi)核和外延能力,讓平臺變成構(gòu)建復(fù)雜應(yīng)用的核心計算平臺.

還有,如何拓展技術(shù)的邊界,計算場景是否可以發(fā)生在不同的計算環(huán)境中,不同的計算介質(zhì)如FPGA、GPU、邊緣節(jié)點(diǎn)、端設(shè)備.其中邊緣節(jié)點(diǎn)計算需求在工控領(lǐng)域中尤為突出,比如如何收集偏遠(yuǎn)地區(qū)風(fēng)力發(fā)電站的數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)智能化?在惡劣環(huán)境下,網(wǎng)絡(luò)傳輸并不總是可靠且成本很高,這時就需要在本地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,然后再將提煉的數(shù)據(jù)傳到云端.為什么這種情況函數(shù)計算適合?因?yàn)樗呀?jīng)脫離了機(jī)器概念,抽象出了統(tǒng)一的計算模型去支撐云端和邊緣計算.基于Serverless寫的程序,是不需要考慮如何部署、管控和重度運(yùn)維.用戶可以自己在遠(yuǎn)端的辦公室進(jìn)行調(diào)控,比如將某些計算任務(wù)部署到邊緣節(jié)點(diǎn)上,實(shí)現(xiàn)和云端類似的監(jiān)控,在網(wǎng)絡(luò)良好時,再進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸.而且在本地對噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理提煉,能有效的降低傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量,大幅降低成本.

Serverless未來光明,但挑戰(zhàn)猶在

比起微服務(wù)、DevOps,Serverless的落地和流行將更快

使用函數(shù)計算構(gòu)建Serverless架構(gòu),以很高的開發(fā)效率去構(gòu)建一個系統(tǒng),并且這個系統(tǒng)天然就是實(shí)時可伸縮的.對于用戶而言,良好落地Serverless的要點(diǎn)主要在于架構(gòu)設(shè)計,用戶需要首先理解Serverless,然后從現(xiàn)有的業(yè)務(wù)中提煉出業(yè)務(wù)邏輯.即Serverless流行起來難度不在于開發(fā)門檻,而在于思維和架構(gòu)的轉(zhuǎn)變.如果熟知微服務(wù),對Serverless的理解會更加方便.

正如前文所說,Serverless讓微服務(wù)的實(shí)現(xiàn)更輕松,更適應(yīng)基于微服務(wù)的松耦合系統(tǒng)設(shè)計.但是反觀微服務(wù)化和DevOps改造實(shí)施起來比較重,技術(shù)門檻不低.而Serverless很輕,和微服務(wù)的目標(biāo)趨同,但是發(fā)布、運(yùn)維等環(huán)節(jié)的云服務(wù)化更徹底；用戶只需設(shè)定資源和發(fā)布部署等規(guī)則,因此Serverless會更加容易落地.

不過,Serverless對于用戶而言,還是很新的概念.縱然DevOps、微服務(wù)等已經(jīng)被廣泛認(rèn)知了,但是全面落地尚且遙遠(yuǎn),怎么看待Serverless的推進(jìn)呢?任何新的概念的落地,本質(zhì)上都是要和具體業(yè)務(wù)去結(jié)合,去真正解決具體問題.這要取決于,一開發(fā)人員對技術(shù)的理解度,二是用戶在實(shí)施中的漸進(jìn)與積累,三是企業(yè)對按需付費(fèi)的強(qiáng)烈意愿.

沒有什么業(yè)務(wù)需求是空穴來風(fēng),也沒有什么技術(shù)發(fā)展是一蹴而就.

作者簡介：

不瞋,函數(shù)計算研發(fā)經(jīng)理.2010年加入阿里云,參與了阿里云飛天分布式系統(tǒng)的研發(fā),歷任批量計算的架構(gòu)師,表格存儲(NoSQL)研發(fā)經(jīng)理,深度參與了阿里云系統(tǒng)研發(fā)和產(chǎn)品迭代的全過程.對大規(guī)模分布式計算,大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和處理有非常深入的理解.現(xiàn)為阿里云函數(shù)計算產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人,致力于構(gòu)建下一代彈性、高可用的無服務(wù)器計算平臺.

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