Serverless 架構到底要不要服務器？

阿裏雲雲棲號

Serverless 是什麼？

Serverless 架構是不是就不要服務器了？回答這個問題，我們需要了解下 Serverless 是什麼。

Serverless 架構近幾年頻繁出現在一些技術架構大會的演講標題中，很多人對於 Serverless，只是從字面意義上理解——無服務器架構，但是它真正的含義是開發者再也不用過多考慮服務器的問題，當然，這並不代表完全去除服務器，而是我們依靠第三方資源服務器後端，從 2014 年開始，經過這麼多年的發展，各大雲服務商基本都提供了 Serverless 服務。比如使用 Amazon Web Services(AWS) Lambda 計算服務來執行代碼。

國內 Serverless 服務的發展相對 AWS 要晚一點，目前也都有對 Serverless 的支持。比較著名的雲服務商有阿裏雲、騰訊雲。它們提供的服務也大同小異：函數計算、對象存儲、API 網關等，非常容易上手。架構是如何演進到 Serverless ？

看看過去幾十年間，雲計算領域的發展演進曆程。總的來說，雲計算的發展分為三個階段：虛擬化的出現、虛擬化在雲計算中的應用以及容器化的出現。雲計算的高速發展，則集中在近十幾年。

總結來說有如下的里程碑事件：

通過虛擬化技術將大型物理機虛擬成單個的 VM 資源。

將虛擬化集群搬到雲計算平台上，只做簡單運維。

把每一個 VM 按照運行空間最小化的原則切分成更細的 Docker 容器。

基於 Docker 容器構建不用管理任何運行環境、僅需編寫核心代碼的 Serverless 架構。

從裸金屬機器的部署應用，到 Openstack 架構和虛擬機的劃分，再到容器化部署，這其中典型的就是近些年 Docker 和 Kubernetes 的流行，進一步發展為使用一個微服務或微功能來響應一個客戶端的請求 ，這種方式是雲計算發展的自然過程。

這個發展曆程也是一場 IT 架構的演進，期間經曆了一系列代際的技術變革，把資源切分得更細，讓運行效率更高，讓硬件軟件維護更簡單。IT 架構的演進主要有以下幾個特點：

硬件資源使用顆粒度變小

資源利用率越來越高

運維工作逐步減少

業務更聚焦在代碼層面

1. Serverless 架構的組成

Serverless架構分為 Backend as a Service(BaaS) 和 Functions as a Service(FaaS) 兩種技術，Serverless 是由開發者實現的服務端邏輯運行在無狀態的計算容器中，它是由事件觸發、完全被第三方管理的。

2. 什麼是 BaaS?

Baas 的英文翻譯成中文的含義：後端即服務，它的應用架構由大量第三方雲服務器和 API 組成，使應用中關於服務器的邏輯和狀態都由服務提供方來管理。比如我們的典型的單頁應用 SPA 和移動 APP 富客戶端應用，前後端交互主要是以 RestAPI 調用為主。只需要調用服務提供方的 API 即可完成相應的功能，比如常見的身份驗證、雲端數據/文件存儲、消息推送、應用數據分析等。

3. 什麼是 FaaS?

FaaS 可以被叫做：函數即服務。開發者可以直接將服務業務邏輯代碼部署，運行在第三方提供的無狀態計算容器中，開發者只需要編寫業務代碼即可，無需關注服務器，並且代碼的執行是由事件觸發的。其中 AWS Lambda 是目前最佳的 FaaS 實現之一。

Serverless 的應用架構是將 BaaS 和 FaaS 組合在一起的應用，用戶只需要關注應用的業務邏輯代碼，編寫函數為粒度將其運行在 FaaS 平台上，並且和 BaaS 第三方服務整合在一起，最後就搭建了一個完整的系統。整個系統過程中完全無需關注服務器。Serverless 架構的特點

總得來說，Serverless 架構主要有以下特點：

實現了細粒度的計算資源分配

不需要預先分配資源

具備真正意義上的高度擴容和彈性

按需使用，按需計費

由於 Serverless 應用與服務器的解耦，購買的是雲服務商的資源，使得 Serverless 架構降低了運維的壓力，也無需進行服務器硬件等預估和購買。

Serverless 架構使得開發人員更加專注於業務服務的實現，中間件和硬件服務器資源都托管給了雲服務商。這同時降低了開發成本，按需擴展和計費，無需考慮基礎設施。

Serverless 架構給前端也帶來了便利，大前端深入到業務端的成本降低，開發者只需要關注業務邏輯，前端工程師輕松轉為全棧工程師。Serverless 有哪些應用場景？

應用場景與 Serverless 架構的特點密切相關，根據 Serverless 的這些通用特點，我們歸納出下面幾種典型使用場景：彈性伸縮、大數據分析、事件觸發等。

1. 彈性伸縮

由於雲函數事件驅動及單事件處理的特性，雲函數通過自動的伸縮來支持業務的高並發。針對業務的實際事件或請求數，雲函數自動彈性合適的處理實例來承載實際業務量。在沒有事件或請求時，無運行實例，不占用資源。如視頻直播服務，直播觀眾不固定，需要考慮適度的並發和彈性。直播不可能 24 小時在線，有較為明顯的業務訪問高峰期和低谷期。直播是事件或者公眾點爆的場景，更新速度較快，版本迭代較快，需要快速完成對新熱點的技術升級。

2. 大數據分析

數據統計本身只需要很少的計算量，離線計算生成圖表。在空閑的時候對數據進行處理，或者不需要考慮任何延時的情況下。

開發者編寫代碼，目前支持的語言 Java、NodeJS、Python 等語言；

把代碼上傳到函數計算上，上傳的方式有通過 API 或者 SDK 上傳，也可以通過控制台頁面上傳，還可以通過命令行工具 Fcli 上傳；

通過 API&SDK 來觸發函數計算執行，同樣也可以通過雲產品的事件源來觸發函數計算執行；

函數計算在執行過程中，會根據用戶請請求量動態擴容函數計算來保證請求峰值的執行，這個過程對用戶是透明無感知的；

函數執行結束。

3. 事件觸發

事件觸發即雲函數由事件驅動，事件的定義可以是指定的 http 請求，或者數據庫的 binlog 日志、消息推送等。通過 Serverless 架構，在控制台上配置事件源通知，編寫業務代碼。業務邏輯添加到到函數計算裏，業務高峰期函數計算會動態伸縮，這個過程不需要管理軟硬件環境。常見的場景如視頻、OSS 圖片，當上傳之後，通過進行後續的過濾、轉換和分析，觸發一系列的後續處理，如內容不合法、容量告警等。小結

回到我們文章的開頭，Serverless 架構不是不要服務器了，而是依托第三方雲服務平台，服務端邏輯運行在無狀態的計算容器中，其業務層面的狀態則被開發者使用的數據庫和存儲資源所記錄。

Serverless 無服務器架構有其適合應用的場景，但是也存在局限性。總得來說，Serverless 架構還不夠成熟，很多地方尚不完善。Serverless 依賴雲服務商提供的基礎設施，目前來說雲服務商還做不到真正的平台高可用。Serverless 資源雖然便宜，但是構建一個生產環境的應用系統卻比較複雜。

雲計算還在不斷發展，基礎設施服務日趨完善，開發者將會更加專注於業務邏輯的實現。雲計算將平台、中間件、運維部署的責任進行了轉移，同時也降低了中小企業上雲的成本。讓我們一起期待 Serverless 架構的未來。

作者：aoho

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