作者｜望宸 等

Serverless 的本質(zhì)是通過(guò)屏蔽底層的計(jì)算資源，來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)層開(kāi)發(fā)的專(zhuān)注度和自由度。但越是往上抽象，云廠商在底層的實(shí)現(xiàn)就越是復(fù)雜。函數(shù)計(jì)算將服務(wù)進(jìn)一步拆分到函數(shù)的顆粒度，這勢(shì)必會(huì)給開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、交付等帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，例如如何對(duì)函數(shù)進(jìn)行端云聯(lián)調(diào)、如何對(duì)函數(shù)進(jìn)行可觀測(cè)和調(diào)試、如何優(yōu)化 GB 級(jí)別的鏡像冷啟動(dòng)？這些以往在服務(wù)的顆粒度時(shí)，都不是問(wèn)題的事情，成了 Serverless 大規(guī)模落地企業(yè)核心生產(chǎn)業(yè)務(wù)的絆腳石。

2021 云棲大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，阿里巴巴研究員、阿里云智能云原生應(yīng)用平臺(tái)總經(jīng)理 丁宇（叔同）重磅發(fā)布了函數(shù)計(jì)算的 7 大技術(shù)創(chuàng)新和突破，加速現(xiàn)代應(yīng)用架構(gòu)的革新。

Serverless Devs 2.0：業(yè)內(nèi)首發(fā) Desktop，支持端云聯(lián)調(diào)、多環(huán)境部署

開(kāi)源近一年， Serverless 開(kāi)發(fā)者平臺(tái) Serverless Devs 2.0 版本正式發(fā)布。相比 1.0 ，2.0 在性能、使用體驗(yàn)實(shí)現(xiàn)全方位提升，業(yè)內(nèi)首發(fā)桌面客戶端 Serverless Desktop，對(duì)桌面客戶端進(jìn)行了精細(xì)設(shè)計(jì)兼具美感和實(shí)用主義，具備更強(qiáng)的企業(yè)級(jí)服務(wù)能力。

作為業(yè)內(nèi)首個(gè)支持主流 Serverless 服務(wù)/框架的云原生全生命周期管理的平臺(tái)，Serverless Devs 致力于為開(kāi)發(fā)者打造 Serverless 應(yīng)用開(kāi)發(fā)一站式服務(wù)，Serverless Devs 2.0 提出多模式調(diào)試方案，包括打通線上線下環(huán)境；本地對(duì)接線上環(huán)境并進(jìn)行調(diào)試的端云聯(lián)調(diào)方案、本地直接進(jìn)行開(kāi)發(fā)態(tài)調(diào)試的本地調(diào)試方案、以及云端運(yùn)維態(tài)調(diào)試的在線調(diào)試/遠(yuǎn)程調(diào)試方案等。新版本增加多環(huán)境部署部署能力，Serverless Devs 2.0 已支持一鍵部署框架 30 余種，包括 Django，Express，Koa，Egg，Flask，Zblog，Wordpress 等。

業(yè)內(nèi)首發(fā)實(shí)例級(jí)別可觀測(cè)和調(diào)試

實(shí)例是函數(shù)資源最小的可被調(diào)度的原子單位，類(lèi)比容器的 Pod。Serverless 將異構(gòu)基礎(chǔ)資源高度抽象，因此“黑盒問(wèn)題”是 Serverless 大規(guī)模普及的核心落地之痛。業(yè)內(nèi)同類(lèi)產(chǎn)品均沒(méi)有透出“實(shí)例”概念，也從未在可觀測(cè)功能中將 CPU、內(nèi)存等指標(biāo)透出，但可觀測(cè)就是開(kāi)發(fā)者的眼睛，沒(méi)有可觀測(cè)，何談高可用呢？

函數(shù)計(jì)算重磅發(fā)布實(shí)例級(jí)別可觀測(cè)能力，對(duì)函數(shù)實(shí)例進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和性能數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行可視化展示，為開(kāi)發(fā)者提供函數(shù)實(shí)例端到端的監(jiān)控排查路徑。通過(guò)實(shí)例級(jí)別指標(biāo)，您可以查看 CPU 和內(nèi)存使用情況、實(shí)例網(wǎng)絡(luò)情況和實(shí)例內(nèi)請(qǐng)求數(shù)等核心指標(biāo)信息，讓“黑盒”不黑。同時(shí)，函數(shù)計(jì)算將通過(guò)開(kāi)放部分實(shí)例登錄權(quán)限，做到既能觀測(cè)，還能調(diào)試。

業(yè)內(nèi)首發(fā)固定數(shù)量、定時(shí)、水位自動(dòng)伸縮的實(shí)例預(yù)留策略

函數(shù)計(jì)算冷啟動(dòng)受到多個(gè)因素影響：代碼和鏡像大小、啟動(dòng)容器、語(yǔ)言運(yùn)行時(shí)初始化、進(jìn)程初始化、執(zhí)行邏輯等，這依賴用戶和云廠商的雙向優(yōu)化。云廠商會(huì)自動(dòng)為每個(gè)函數(shù)分配最合適的實(shí)例數(shù)量，并進(jìn)行平臺(tái)側(cè)的冷啟動(dòng)優(yōu)化。但對(duì)于某些在線業(yè)務(wù)時(shí)延非常敏感，云廠商無(wú)法代替用戶進(jìn)行更深層的業(yè)務(wù)優(yōu)化，如對(duì)代碼或依賴進(jìn)行精簡(jiǎn)、編程語(yǔ)言的選擇、進(jìn)程的初始化、算法優(yōu)化等。

業(yè)內(nèi)同類(lèi)產(chǎn)品普遍是采用預(yù)留固定實(shí)例數(shù)量的策略，即讓用戶配置 N 個(gè)并發(fā)值，除非手動(dòng)調(diào)整，否則在分配了 N 個(gè)實(shí)例后不會(huì)再伸或者縮。這種方案只解決了部分業(yè)務(wù)高峰期的冷啟動(dòng)延時(shí)，但大大增加了運(yùn)維成本和資源成本，對(duì)紅包大促等帶有不定期峰谷的業(yè)務(wù)，其實(shí)并不友好。

因此，函數(shù)計(jì)算率先將部分實(shí)例資源的調(diào)度權(quán)限授予用戶，允許用戶通過(guò)固定數(shù)量、定時(shí)伸縮、按水位伸縮、混合伸縮等多維度的實(shí)例預(yù)留策略，來(lái)預(yù)留適量函數(shù)實(shí)例，分別滿足業(yè)務(wù)曲線相對(duì)平穩(wěn)（如 AI/ML 場(chǎng)景）、峰谷時(shí)間段明確（如游戲互娛、在線教育、新零售等場(chǎng)景）、突發(fā)流量無(wú)法預(yù)估（如電商大促、廣告等場(chǎng)景）、業(yè)務(wù)混雜（如 Web 后臺(tái)、數(shù)據(jù)處理等場(chǎng)景）等不同場(chǎng)景的訴求，從而降低冷啟動(dòng)對(duì)時(shí)延敏感型業(yè)務(wù)的影響，真正實(shí)現(xiàn)彈性和性能兼顧的終極目標(biāo)。

業(yè)內(nèi)率先推出 GPU 實(shí)例

函數(shù)計(jì)算提供彈性實(shí)例和性能實(shí)例兩種實(shí)例類(lèi)型，彈性實(shí)例規(guī)格從 128 MB 到 3 GB，隔離粒度做到了整個(gè)云生態(tài)最細(xì)，能真正實(shí)現(xiàn)普適場(chǎng)景下資源利用率 100%；性能實(shí)例規(guī)格區(qū)間范圍包含 4 GB、8 GB、16 GB 和 32 GB。資源上限更高，主要適用于計(jì)算密集型場(chǎng)景，如音視頻處理、AI 建模和企業(yè)級(jí) Java 應(yīng)用等場(chǎng)景。

隨著專(zhuān)用領(lǐng)域硬件加速的蓬勃發(fā)展，各 GPU 廠商均推出了視頻編解碼專(zhuān)用 ASIC，比如：英偉達(dá)從 Kepler 架構(gòu)集成視頻編碼專(zhuān)用電路、從 Fermi 架構(gòu)集成視頻解碼專(zhuān)用電路。

函數(shù)計(jì)算正式推出了基于 Turning 架構(gòu)的 GPU 實(shí)例，使得 Serverless 開(kāi)發(fā)者可以將視頻編解碼的 workload，下沉到 GPU 硬件加速，從而大大加快了視頻生產(chǎn)、視頻轉(zhuǎn)碼的效率。

最高可交付 2w 實(shí)例/分鐘

所謂“無(wú)服務(wù)器”，并不是說(shuō)軟件應(yīng)用不需要服務(wù)器就可以運(yùn)行了，而是指用戶無(wú)須關(guān)心軟件應(yīng)用運(yùn)行時(shí)，涉及的底層服務(wù)器的狀態(tài)、資源（比如 CPU、內(nèi)存、磁盤(pán)及網(wǎng)絡(luò)）和數(shù)量。軟件應(yīng)用正常運(yùn)行所需要的計(jì)算資源由云計(jì)算廠商動(dòng)態(tài)提供，但實(shí)際上，用戶還是會(huì)關(guān)心云廠商的資源交付能力，以及應(yīng)對(duì)突發(fā)流量場(chǎng)景下資源不足導(dǎo)致的訪問(wèn)波動(dòng)。

函數(shù)計(jì)算依托于阿里云強(qiáng)大的云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)能力，通過(guò)神龍裸金屬資源池和 ECS 資源池雙池互備，在業(yè)務(wù)高峰期，實(shí)現(xiàn)最大交付達(dá) 2w 實(shí)例/分鐘，這近一步提升了函數(shù)計(jì)算在客戶核心業(yè)務(wù)上的交付能力。

VPC 網(wǎng)絡(luò)建連優(yōu)化：從10s 優(yōu)化至 200ms

當(dāng)用戶需要在函數(shù)中訪問(wèn)用戶 VPC 中的資源，例如 RDS/NAS 時(shí)，需要打通 VPC 網(wǎng)絡(luò)。業(yè)內(nèi) FaaS 產(chǎn)品普遍采用動(dòng)態(tài)掛載 ENI 的方式來(lái)實(shí)現(xiàn) VPC 打通，即在 VPC 創(chuàng)建一個(gè) ENI，掛載到 VPC 中執(zhí)行函數(shù)的機(jī)器上。該方案讓用戶能非常簡(jiǎn)單地聯(lián)動(dòng)后端云服務(wù)，但 ENI 掛載的速度一般需要10秒以上，在延時(shí)敏感業(yè)務(wù)場(chǎng)景下帶來(lái)極大的性能開(kāi)銷(xiāo)。

函數(shù)計(jì)算通過(guò)將 VPC 網(wǎng)關(guān)服務(wù)化，實(shí)現(xiàn)計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)解耦，計(jì)算節(jié)點(diǎn)的伸縮不再受限于 ENI 掛載的能力。該方案由網(wǎng)關(guān)服務(wù)負(fù)責(zé) ENI 的掛載、網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的高可用和自動(dòng)伸縮，而函數(shù)計(jì)算專(zhuān)注于計(jì)算節(jié)點(diǎn)的調(diào)度，最終實(shí)現(xiàn) VPC 網(wǎng)絡(luò)建連時(shí)，函數(shù)冷啟動(dòng)時(shí)間降至 200 ms。

GB 級(jí)別鏡像啟動(dòng)：從分鐘級(jí)優(yōu)化至秒級(jí)

函數(shù)計(jì)算在 2020 年 8 月率先發(fā)布了容器鏡像的函數(shù)部署方式，AWS Lambda 在 2020 年 12 月 Re-Invent，國(guó)內(nèi)友商在 2021 年 6 月也相繼宣布了 FaaS 支持容器的重磅功能。冷啟動(dòng)一直都是 FaaS 的痛點(diǎn)，引入比代碼壓縮包大幾十倍的容器鏡像后，加重了冷啟動(dòng)過(guò)程帶來(lái)的時(shí)延。

函數(shù)計(jì)算創(chuàng)新性的發(fā)明了 Serverless Caching，根據(jù)不同的存儲(chǔ)服務(wù)特點(diǎn)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能高效的緩存體系，實(shí)現(xiàn)軟硬件協(xié)同優(yōu)化，將 Custom Container 體驗(yàn)進(jìn)一步提升。到目前為止，函數(shù)計(jì)算已經(jīng)將鏡像加速優(yōu)化到了較高的水準(zhǔn)。我們?cè)诤瘮?shù)計(jì)算的公開(kāi)用例（https://github.com/awesome-fc）里面，挑選了 4 個(gè)典型的鏡像，并將它們適配至國(guó)內(nèi)外幾個(gè)大型云廠商進(jìn)行橫向?qū)Ρ?#xff0c;每間隔 3 小時(shí)調(diào)用上述鏡像，重復(fù)數(shù)次。

實(shí)驗(yàn)證明，在 GB 級(jí)別鏡像冷啟動(dòng)的場(chǎng)景下，函數(shù)計(jì)算已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了分鐘級(jí)到秒級(jí)的跨越。

先行一步，志在千里

2009 年，伯克利就當(dāng)時(shí)興起的云計(jì)算提出 6 點(diǎn)預(yù)測(cè)，包括服務(wù)的按需付費(fèi)成為可能、物理硬件的利用率將大大提高等，在過(guò)去的 12 年間，這些都已成為事實(shí)。2019 年，伯克利再次預(yù)測(cè) Serverless 計(jì)算將會(huì)成為云時(shí)代默認(rèn)的計(jì)算范式，并取代 Serverful （傳統(tǒng)云）計(jì)算模式。

參照云計(jì)算這 12 年的發(fā)展歷程，Serverless 正處于驗(yàn)證伯克利預(yù)測(cè)的第 3 年，剛過(guò)四分之一。這 3 年間，從云的未來(lái)的美好暢想，到云廠商倡導(dǎo)的 Serverless First 和大規(guī)模投入，再到企業(yè)用戶充分利用 Serverless 的優(yōu)勢(shì)來(lái)優(yōu)化現(xiàn)有架構(gòu)，并客觀的面對(duì)影響 Serverless 大規(guī)模落地企業(yè)核心業(yè)務(wù)的絆腳石，再到今天，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和突破來(lái)化解行業(yè)共同的痛點(diǎn)。這不僅需要先行一步的勇氣和魄力，更需要志在千里的使命和責(zé)任。

特別感謝 墨飏、黛忻、筱姜、劉宇 對(duì)本文做出的貢獻(xiàn)。

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總結(jié)

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