來源 | Serverless 公眾號

背景

Serverless 概念從 2012 年開始提出，真正推出相關(guān)云產(chǎn)品是 2014 年 AWS 推出 Lambda。如果我們將 Serverless 比作一個嬰兒，那么它已經(jīng) 6 歲了。

雖然業(yè)界對 Serverless 尚無一致認可的定義，但是我相信大部分開發(fā)者在聽到 Serverless 時，會聯(lián)想到 Lambda，并且冒出“函數(shù)”、“按需（調(diào)用次數(shù)）收費”、“事件驅(qū)動”等關(guān)鍵詞。確實當年剛剛誕生的 Serverless 就像下面可愛的“紫薯人”，紫色充滿神秘感（當年剛推出的時候絕對是黑科技），讓人印象深刻。

剛剛出生的 Serverless

AWS 的巨大影響力以及本身攜帶的一身黑科技，確實讓人記住了 Serverless，但是也正因為誕生的時候太印象深刻，以至于現(xiàn)在提到已經(jīng) 6 歲的 Serverless，很多人的印象還是停留在Serverless=Lambda或者Serverless=FC（Function Compute），這不得不說是某種遺憾。

現(xiàn)在的 Serverless

今天企業(yè)都在全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型，整個技術(shù)架構(gòu)體系都渴望依托云原生來獲取巨大技術(shù)紅利，Serverless 從誕生的第一天起就是云原生的，所以我們有必要再系統(tǒng)地認識一下 Serverless 的理念以及這些年誕生的相關(guān)產(chǎn)品，相信不管你是前端、后端、架構(gòu)師、SRE、CTO，都會有所收獲，并且在未來能更好地發(fā)揮 Serverless 的技術(shù)價值助力商業(yè)成功。

定義

業(yè)界一直在嘗試定義 Serverless，比如 CNCF 給出的定義是：NoOps 和 Pay as You Run，還有伯克利說 Serverless = FaaS + BaaS。但是我想說，Serverless 其實無需再去定義，他本身就已經(jīng)非常清晰明確：“Server + less”，他是一個理念，核心思想就是你不再需要關(guān)注 Server，作為對比的是 IaaS 時代，購買服務(wù)器，安裝各種工具，再在上面開發(fā)自己的業(yè)務(wù)。

Server 不會消失，而是讓一般的開發(fā)者不需要再關(guān)注 Server，這意味著【智能彈性】、【快速交付】、【更低成本】，這也是 Serverless 相關(guān)產(chǎn)品的典型特性。

所以沒必要再去給 Serverless 做什么定義，他本身已經(jīng)描述得很清晰。我們拋開概念，看看在各個具體技術(shù)領(lǐng)域的產(chǎn)品，相信你會有更直觀的認識。

PaaS 在 Serverless 時代的重生

PaaS 本身的概念挺大，廣義的說它處于 IaaS 和 SaaS 之間，我們先從一個具體的產(chǎn)品說起：GAE（Google App Engine）。2006 年 AWS 推出了 IaaS 的云計算，Google 認為云計算不應(yīng)該是 IaaS 這樣的底層形態(tài)，所以在 2008 年推出了自己的云計算代表產(chǎn)品 GAE（關(guān)于這里的發(fā)展緣由，可以參考張磊的這篇文章：容器十年 ，一部軟件交付編年史）。

初推出的 GAE，也像 Lambda，讓人眼前一亮，但是很快開發(fā)者就發(fā)現(xiàn)它的限制非常多，用今天的話說就是典型的“我不要你覺得，我要我覺得”，最后的結(jié)果就是大家都紛紛回到了 IaaS 的懷抱。

到后來的 PaaS 產(chǎn)品比如 Cloud Foundry，這類 PaaS 產(chǎn)品相對更實際一些，底層 IaaS 還是云廠商提供，上層提供一套應(yīng)用管理生態(tài)，背后的思想還是不希望開發(fā)者通過 IaaS 這么底層的方式去使用云計算，而是從 PaaS 開始，不過它也不是 Serverless 化的，你還是要考慮服務(wù)器的維護、更新、擴展和容量規(guī)劃等等。

SAE（Serverless App Engine）

到了現(xiàn)在，隨著容器技術(shù)的成熟，以及 Serverless 理念的進一步發(fā)展，PaaS 和 Serverless 理念也開始融合，這樣的產(chǎn)品既有 PaaS 為代表的【快速交付】，又有 Serverless 的特點【智能彈性】、【更低成本】，典型的產(chǎn)品代表就是阿里云在 2019 年推出的產(chǎn)品：SAE（Serverless App Engine）。

**首先，它是一個 PaaS，再具體一點說，是一個應(yīng)用 PaaS。**這意味著大部分開發(fā)者使用起來都會非常自然，因為里面的概念你會非常熟悉，比如應(yīng)用發(fā)布、重啟、灰度、環(huán)境變量、配置管理等等。

**同時，它也是 Serverless 化的。**這意味著你不必再關(guān)心服務(wù)器，不用再申請機器，維護服務(wù)器，裝一堆工具，而是按需使用，按分鐘計費，結(jié)合強大的彈性能力（定時彈性、指標彈性）實現(xiàn)極致成本。

最后，得益于 Docker 為代表的容器技術(shù)的發(fā)展，SAE 解決了經(jīng)典 PaaS 的突出問題（各種限制和強綁定），依托于容器鏡像，在上面可以跑任意的語言的應(yīng)用。

看到這里，我相信大部分開發(fā)者對于 PaaS 和 Serverless 結(jié)合的產(chǎn)品已經(jīng)有了一個輪廓，在中國云原生用戶調(diào)研報告中（2020 年） ，這種形態(tài)的 Serverless 產(chǎn)品開始被越來越多的開發(fā)者采用。

在這個基礎(chǔ)上，還有另外一個話題值得再討論一下，那就是微服務(wù)和 Serverless。

微服務(wù)和 Serverless

現(xiàn)在業(yè)界關(guān)于微服務(wù)和 Serverless，會有部分這樣的認知：認為當前云計算典型代表技術(shù)是微服務(wù)，下一代的代表技術(shù)是 Serverless，這會讓你覺得 Serverless 比微服務(wù)要先進，甚至?xí)X得未來有了 Serverless 就沒有微服務(wù)了，類似下面這張圖：

個人認為產(chǎn)生這一認知還是因為將 Serverless 的理念具象化到函數(shù)計算（FaaS）這樣的產(chǎn)品。現(xiàn)在我們聊到微服務(wù)，會想到背后的技術(shù)框架，比如 Spring Cloud、Dubbo，但是其實微服務(wù)這個詞已經(jīng)遠遠超出了純技術(shù)框架的范疇，它背后也有核心的支撐思想，包括：

微服務(wù)雖然一定程度上增加了技術(shù)復(fù)雜度，但是在一定規(guī)模下它會降低系統(tǒng)復(fù)雜度和組織復(fù)雜度。

現(xiàn)代業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來越復(fù)雜，很多業(yè)務(wù)系統(tǒng)會基于領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計（DDD），微服務(wù)其實是 DDD 背后的支撐技術(shù)。

單體、微服務(wù)和復(fù)雜度

所以如果到了 Serverless 時代就沒法用微服務(wù)，我相信很多開發(fā)者會覺得不知所措，或者會“抵觸未來”，因為他們會覺得有人給我描繪了一個未來，但是完全不知道怎么走過去。

拋開各種具體的技術(shù)實現(xiàn)，回到背后的理念，Serverless 代表的是一種無需關(guān)注服務(wù)器，降低使用云計算服務(wù)的理念，所以它和微服務(wù)其實不沖突，完全可以共存。在阿里云的 SAE 中，集成了微服務(wù)的能力（依托于阿里云產(chǎn)品 MSE），這意味著：

部署在 SAE 這類 Serverless 平臺上的應(yīng)用，完全可以繼續(xù)使用微服務(wù)開發(fā)，不需要經(jīng)過任何改造。

在 SAE 上甚至提供了很多微服務(wù)能力增強，包括了注冊中心托管、服務(wù)治理等等，進一步降低開發(fā)者使用微服務(wù)的門檻和負擔。

所以在 Serverless 類的 PaaS 產(chǎn)品上，Serverless 和微服務(wù)不再是對立的，開發(fā)者完全可以繼續(xù)使用微服務(wù)技術(shù)開發(fā)，同時也可以享受 Serverless 理念所帶來的【智能彈性】、【更低成本】等。

函數(shù)計算 FC

講完 Serverless Application（應(yīng)用），我們再來看看 Serverless Function（函數(shù)），FC 作為”根正苗紅“的 Serverless 產(chǎn)品，相信大家都對它不陌生，經(jīng)過這么些年的發(fā)展，它已經(jīng)在前端 Serverless、多媒體處理、AI、事件類的場景（云產(chǎn)品事件、數(shù)據(jù)庫變更事件等等）、物聯(lián)網(wǎng)消息等場景得到了很好地應(yīng)用，甚至也有越來越多的公司將業(yè)務(wù)完全構(gòu)建在 FC 之上，比如：世紀聯(lián)華的 Serverless 實踐。

另外針對早期的很多技術(shù)限制，現(xiàn)在也已經(jīng)有了解決方案：

早期大多數(shù)的函數(shù)計算產(chǎn)品都對磁盤大小、代碼包大小、運行時長、內(nèi)存規(guī)格等有限制，阿里云函數(shù)計算推出了性能實例基本解決了這些限制。

針對冷啟動問題，可以使用預(yù)留性能實例解決。

下面我們就具體介紹部分使用 FC 的典型的場景。

前端 Serverless

前端經(jīng)過了 Ajax、Nodejs、React 等技術(shù)迭代后，已經(jīng)形成了相對成熟的技術(shù)體系，特別是 Nodejs，使前端和服務(wù)端產(chǎn)生了聯(lián)系。

前端和后端的分工發(fā)揮了各個的優(yōu)點，但是在協(xié)作的過程中也一直存在一個問題，后端同學(xué)通常是面向領(lǐng)域和服務(wù)提供接口，但是前端是面向用戶具體的數(shù)據(jù)接口，有時候一個簡單的需求會因為兩邊的定義和聯(lián)調(diào)搞半天。所以也誕生了 BFF（Backends For Frontends）這樣一層，誰使用誰開發(fā)，專門解決領(lǐng)域模型 - UI 模型的轉(zhuǎn)換。

理想很美好，現(xiàn)實也很骨感，如果前端同學(xué)去做 BFF 這一層，發(fā)現(xiàn)要學(xué)習(xí)后端的 DevOps、高可用、容量規(guī)劃等等，這些其實是前端同學(xué)不想關(guān)心的，這種訴求在 Serverless 時代得到了很好地解決，由 BFF 變?yōu)榱?SFF（Serverless For Frontend）,讓前端同學(xué)只要寫幾個 Function，其他都交給 Serverless 平臺。

類似的還有服務(wù)端渲染 SSR（Server Side Rendering），本來前后端分工后，后端只需要寫接口，前端負責渲染，但是在 SEO 友好以及快速首屏渲染等需求背景下，有時候會用到服務(wù)端渲染的方案，同樣，使用 Serverless 前端同學(xué)又可以愉快地玩耍了。

其實現(xiàn)在很多偏前端產(chǎn)品里面（比如各類小程序以及語雀等產(chǎn)品），前端同學(xué)會全棧完成整體開發(fā)，越來越多地會用到 Serverless 相關(guān)技術(shù)。

當然，要用好 Serverless，需要完整的生態(tài)，包括相關(guān)的框架、運行時、工具鏈、配置規(guī)范等等，這方面可以參考阿里 Midway。

多媒體處理

現(xiàn)在在線教育、直播、短視頻等行業(yè)都蓬勃發(fā)展，也催生了很多視頻需求，包括視頻的處理，例如視頻剪輯、切分、組合、轉(zhuǎn)碼、分辨率調(diào)整、客戶端適配等等，典型場景的比如：

• 每周五定期產(chǎn)生幾百個 4G 以上的 1080P 大視頻， 但是希望當天幾個小時后全部處理完；

• 甚至您有更高級的自定義處理需求，比如視頻轉(zhuǎn)碼完成后，需要記錄轉(zhuǎn)碼詳情到數(shù)據(jù)庫，或者在轉(zhuǎn)碼完成后，自動將熱度很高的視頻預(yù)熱到 CDN 上，從而緩解源站壓力。

這些訴求在 Serverfull 的場景下，你可能需要搭建一套復(fù)雜的系統(tǒng)來支撐，但是如果使用 FC，那么你會發(fā)現(xiàn)一切都變得那么簡單。

AI Serverless

AI Model Serving 是函數(shù)計算一個比較典型的應(yīng)用場景。數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練好模型以后往往需要找軟件工程師把模型變成系統(tǒng)或者服務(wù)，通常把這個過程稱之為 Model Serving。函數(shù)計算無需運維和彈性伸縮的特性，正好符合數(shù)據(jù)科學(xué)家對高可用分布式系統(tǒng)的訴求。

Serverless 容器 - ASK

Kubernetes 作為生產(chǎn)級別的容器編排系統(tǒng)，現(xiàn)在已經(jīng)成為了容器編排的事實標準，被廣泛用于自動部署，擴展和管理容器化應(yīng)用。它也有相應(yīng)的 Serverless Kubernetes 產(chǎn)品，比如阿里云的 ASK、AWS Fargate 等。在這類產(chǎn)品中，你無需購買節(jié)點即可直接部署容器應(yīng)用，無需對集群進行節(jié)點維護和容量規(guī)劃，并且根據(jù)應(yīng)用配置的 CPU 和內(nèi)存資源量進行按需付費。ASK 集群提供完善的 Kubernetes 兼容能力，同時降低了 Kubernetes 使用門檻，讓您更專注于應(yīng)用程序，而不是管理底層基礎(chǔ)設(shè)施。

如果您是 K8S 的重度用戶，那么使用 Serverless Kubernetes 是一個不錯的選擇，典型客戶場景包括：

• 微博：在 30s 之內(nèi)可以極速擴容 500 個應(yīng)用實例，應(yīng)對跨年活動和熱點事件；
• 曠視科技：基于 ASK 開發(fā)智能、免運維的 AI 應(yīng)用平臺；
• 趣頭條：基于 ASK 構(gòu)建 Serverless 大數(shù)據(jù)計算平臺。

BaaS

上面提到的都是“計算類” Serverless 產(chǎn)品，FC、SAE、ASK 等，但是我們都知道，開發(fā)過程中不可能只有計算邏輯，還有很多其他依賴，比如存儲、中間件等。**BaaS（Backend-as-a-Service，后端即服務(wù)）**類產(chǎn)品，提供基于 API 的服務(wù)，這些 API 一般都是按需使用、免運維、自動擴縮容的，所以他們也是 Serverless 的。

典型的比如阿里云的 OSS，具有與平臺無關(guān)的 RESTful API 接口，可以在任何應(yīng)用、任何時間、任何地點存儲和訪問任意類型的數(shù)據(jù)。

值得一提還有開發(fā)企業(yè)級應(yīng)用時大家非常熟悉的中間件，以阿里為例當前也在進行 4.0 技術(shù)架構(gòu)升級，全面 BaaS 化，統(tǒng)一運維、交付、計費、支持模式，開箱即用，產(chǎn)品化程度持續(xù)提升。

總結(jié)

總結(jié)一下，上面提到的一系列 Serverless 的產(chǎn)品，覆蓋了前端、后端、容器、BaaS 各個領(lǐng)域，包括很多上面沒有提到的（比如 CDN）其實也算是 Serverless 的產(chǎn)品，所以我不認同伯克利的 Serverless = BaaS + FaaS 的觀點，但是我非常認可他的另一個觀點：“Serverless will dominate cloud computing”。

Serverless 首先是一個理念，不是某一種具體的技術(shù)，當未來某一天，99% 的云產(chǎn)品都有 Serverless 化的形態(tài)時，云計算也就 Serverless 化了，這種變化我認為不是非黑即白的，不是推翻重來這種革命性的，而是全面地降低用戶使用云的成本，全面地提升開發(fā)者的研發(fā)效率。

作者簡介：陳濤，10 年軟件開發(fā)經(jīng)驗，4 年創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，曾在淘寶、滴滴任職，關(guān)注云原生、微服務(wù)、Serverless 等技術(shù)領(lǐng)域，積累了在云計算、電商、從 0 到 1 創(chuàng)業(yè)等方面的研發(fā)、管理和業(yè)務(wù)經(jīng)驗。目前就職阿里云，在云原生應(yīng)用平臺從事 Serverless 應(yīng)用引擎（SAE）的設(shè)計和研發(fā)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的6 岁！是时候重新认识下 Serverless 了的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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