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(Serverless模式下,按照实际消耗资源及使用存储进行计费)

4.更少的代码,更快的交付速度。

(Serverless提供成熟的代码构建发布、版本切换等特性,交付速度更快)

Serverless由开发者实现的服务端逻辑运行在无状态的计算容器中,它由事件触发, 完全被第三方管理,其业务层面的状态则被开发者使用的数据库和存储资源所记录。Serverless涵盖了很多技术,分为两类:FaaS和BaaS。

FaaS(Function as a Service,函数即服务)

FaaS意在无须自行管理服务器系统或自己的服务器应用程序,即可直接运行后端代码。其中所指的服务器应用程序,是该技术与容器和PaaS(平台即服务)等其他现代化架构最大的差异。

FaaS可以取代一些服务处理服务器(可能是物理计算机,但绝对需要运行某种应用程序),这样不仅不需要自行供应服务器,也不需要全时运行应用程序。

FaaS产品不要求必须使用特定框架或库进行开发。在语言和环境方面,FaaS函数就是常规的应用程序。例如AWS Lambda的函数可以通过Javascript、Python以及任何JVM语言(Java、Clojure、Scala)等实现。然而Lambda函数也可以执行任何捆绑有所需部署构件的进程,因此可以使用任何语言,只要能编译为Unix进程即可。FaaS函数在架构方面确实存在一定的局限,尤其是在状态和执行时间方面。

在迁往FaaS的过程中,唯一需要修改的代码是“主方法/启动”代码,其中可能需要删除顶级消息处理程序的相关代码(“消息监听器接口”的实现),但这可能只需要更改方法签名即可。在FaaS的世界中,代码的其余所有部分(例如向数据库执行写入的代码)无须任何变化。

相比传统系统,部署方法会有较大变化 – 将代码上传至FaaS供应商,其他事情均可由供应商完成。目前这种方式通常意味着需要上传代码的全新定义(例如上传zip或JAR文件),随后调用一个专有API发起更新过程。

FaaS中的函数可以通过供应商定义的事件类型触发。对于亚马逊AWS,此类触发事件可以包括S3(文件)更新、时间(计划任务),以及加入消息总线的消息(例如Kinesis)。通常你的函数需要通过参数指定自己需要绑定到的事件源。

大部分供应商还允许函数作为对传入Http请求的响应来触发,通常这类请求来自某种该类型的API网关(例如AWS API网关、Webtask)。

BaaS(Backend as a Service,后端即服务)

BaaS(Backend as a Service,后端即服务)是指我们不再编写或管理所有服务端组件,可以使用领域通用的远程组件(而不是进程内的库)来提供服务。理解BaaS,需要搞清楚它与PaaS的区别。

首先BaaS并非PaaS,它们的区别在于:PaaS需要参与应用的生命周期管理,BaaS则仅仅提供应用依赖的第三方服务。典型的PaaS平台需要提供手段让开发者部署和配置应用,例如自动将应用部署到Tomcat容器中,并管理应用的生命周期。BaaS不包含这些内容,BaaS只以API的方式提供应用依赖的后端服务,例如数据库和对象存储。BaaS可以是公共云服务商提供的,也可以是第三方厂商提供的。其次从功能上讲,BaaS可以看作PaaS的一个子集,即提供第三方依赖组件的部分。

BaaS服务还允许我们依赖其他人已经实现的应用逻辑。对于这点,认证就是一个很好的例子。很多应用都要自己编写实现注册、登录、密码管理等逻辑的代码,而对于不同的应用这些代码往往大同小异。完全可以把这些重复性的工作提取出来,再做成外部服务,而这正是Auth0和Amazon Cognito等产品的目标。它们能实现全面的认证和用户管理,开发团队再也不用自己编写或者管理实现这些功能的代码。

函数计算介绍及其应用

从用户角度,他需要做的只是编码,然后把代码上传到函数计算中。上传代码就意味着应用部署。当有高并发请求涌入时,开发者也无需手动扩容,函数计算会根据请求量毫秒级自动扩容,弹性可靠地运行任务,并内置日志查询、性能监控、报警等功能帮助开发者发现问题并定位问题。

函数计算是事件驱动的无服务器应用,事件驱动是说可以通过事件源自动触发函数执行,比如当有对象上传至OSS中时,自动触发函数,对新上传的图片进行处理函数计算支持丰富的事件源类型,包括日志服务、对象存储、表格存储、消息服务、API网关、CDN等。

除了事件触发外,也可以直接通过API/SDK直接调用函数。调用可以分为同步调用与异步调用,当请求到达函数计算后,函数计算会为请求分配执行环境,如果是异步调用,函数计算会将请求事件存入队列中,等待消费。

函数的测试与部署

服务是函数计算资源管理的单位,同一个服务下有很多函数,这些函数共享服务的网络 配置、权限配置、存储配置、日志配置。 服务可以对应成一个“应用”,这个应用由很多函数共同组成,这些函数具有相同的访 问权限、网络配置,日志也记录到相同的 logstore。这些函数本身的配置可以各不相同, 比如同一服务下有的函数内存是 3G,有的函数内存是 512M,有些函数用 Python 写, 有些函数用 Node.js 写。

开发流程

函数测试部分,Serverless稍微薄弱一点,软肋,这个调试一般可以采用云调试、命令行工具、VSCode 插件、无工具调试等方式,具体怎么调试我就不一一说明了,有兴趣的可以尝试一下。

至于部署,比较简单,我们可以使用在线部署、客户端部署(通过命令行工具、通过 VSCode 插件)。命令行工具的 - h 指令真的很棒, 无论使用什么指令,我们都可以通过 - h 查看到使用方法。

Serverless容器服务及部署

Serverless Kubernetes 是以容器和 kubernetes 为基础的 Serverless 服 务,它提供了一种简单易用、极致弹性、最优成本和按需付费的 Kubernetes 容器服务, 其无需节点管理和运维,无需容量规划,让用户更关注应用而非基础设施的管理。我们可以把把 Serverless Kubernetes 简称为 ASK。

当下各大云厂商都推出了自己的 Serverless 容器服务,上图为 Gartner 评估机构 整理的 Serverless 容器产品 Landscape,其中阿里云有 Serverless Kubernetes ASK 和 ECI;AWS 有 Fargate,基于 Fargate 有 EKS on Fargate 和 ECS on Fargate 两种形态;Azure 有 ACI。另外 Gartner 也预测,到 2023 年,将有 70% 的 AI 应用以容器和 Serverless 方式运行。

在对 Serverless Kubernetes 的基础概念有了充分了解之后,我们直接进入容器服务控制台进行集群的创建。集群创建完成后,接下来我们部署一个无状态的 nginx 应用,主要分成三步:

1.应用基本信息:名称、POD 数量、标签等;

2.容器配置:镜像、所需资源、容器端口、数据卷等;

3.高级配置:服务、路由、HPA、POD 标签等

创建完成后,在路由中就可以看到服务对外暴露的访问方式了。

Serverless应用引擎

主要的挑战:

1.开发难度和入门门槛高,业务轻量化困难,不能平滑地迁移现有应用 ;

2.担心被云厂商锁定,如 FaaS 形态的 Serverless 产品,每个厂商都希望推出自己的 标准,缺乏开源的规范和开源的生态支持。相似的一幕曾经在容器领域上演,直到后来 Kubernetes 成为事实标准,Serverless 还在寻找自己的事实标准;

3.如何方便地本地开发调试、监控,和现有业务做深度整合。

低门槛,无需任何代码改造就能直接使用的 Serverless PaaS 平台(SAE),是企业在线业 务平滑上云的最佳选择。

SAE 提供了成本更优、效率更高的应用托管方案。底层基于统一的 K8s 技术底座, 帮用户屏蔽复杂的 IaaS 层和 K8s 集群运维,提供计算资源、弹性、隔离性等能力,用 户只需关心应用实例的规格和实例数。 在应用层,除提供了生命周期管理、多发布策略外,还提供监控、日志、微服务治理能 力,解决应用可观测性和治理需求。同时提供一键启停、应用编排等高级能力,进一步提效 和降本。核心场景主要面向在线应用:微服务应用、Web 应用、多语言应用等。 在开发者工具方面,和 CI/CD 工具做了良好的集成,无论是 Jenkins 还是云效,都 能直接部署应用到 SAE,也可以通过 Cloud Toolkit 插件工具实现本地一键部署应用到 云端,可以说SAE覆盖了应用上云的完整场景

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

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