Serverless

思考：Serverless架构如何落地实践？

小陈在收到业务部门的加急需求后，开始进行技术调研。他发现无论是将图片进行压缩或解压缩操作，都发生在相对较短的时间窗口内，对计算资源需求的弹性很大，存在着明显的高峰期和低谷期，且峰值的资源需求往往会比较高。如果要开发一个单独的应用功能来实现需求的话，需要考虑分布式架构、负载均衡、弹性伸缩等多方面的技术问题，对于开发资源的投入还是一个不小的挑战。小陈对需求实现的具体方式有些拿捏不准，准备找师傅大刘来探讨一番。

小陈：师傅，业务部门提的那个网站图片文件处理需求，如果要为此开发一个应用的话，我初步评估了下涉及到的技术栈还比较多，我担心自己不能完全胜任，咱们团队内部短时间内也很难协调开发资源。

大刘：运营部门对功能上线的时间催得很急，目前看起来确实是有这个风险。你觉得要实现需求，目前遇到的主要难点在哪？

小陈：图片压缩处理的功能本身实现起来其实并不复杂，但是为了实现这样的功能应用，光有应用代码还不够，需要选择合适的技术架构来承载，包括相关的容量规划、资源准备、应用配置等工作，同时还需要结合业务波峰波谷的变化考虑计算资源的弹性能力，以及合理的成本控制。需要考虑的问题还是挺多的，感觉有点亚历山大。

大刘：嗯，按你说的，如果按照传统应用的开发方式，对任何应用的开发，除了应用本身以外还需要关注资源层面的问题，确实不是一件简单的事儿。前一阵不是学习了Serverless么，不妨想想Serverless架构有助于解决我们面临的挑战吗？

小陈：师傅您这倒是提醒我了，Serverless倡导的就是屏蔽资源层面的复杂性，关注在应用功能逻辑本身，或许是适合解决我们当前的需求场景的一种方案。

大刘：当然，其实你前面所提到的难点，我认为Serverless架构都可以在一定程度上很好的解决。

小陈：Serverless架构的模式和理念我已经有所理解了，但如何才能利用它快速的落地我们的需求呢，有什么好的工具和产品吗？

大刘：建议你可以去了解一下函数计算这种服务，它可以算是Serverless的一种最佳实践了，各大云厂商基本都会提供这种形态的产品，比如阿里云函数计算服务，去研究研究，相信可以帮助到你。

小陈：好的师傅，我这就去学习。

函数计算诞生的需求背景

在之前的课程《Serverless技术和应用初体验》中我们学习过，Serverless通常被看作包含FaaS（Function as a Service，函数即服务）与BaaS（Backend as a Service，后端即服务）两部分。其中FaaS部分，通常负责业务逻辑的实现，其代表性产品就是函数计算，是Serverless中比较常见和通用的产品服务。通过函数计算服务，开发人员无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传，函数计算会自动准备好计算资源，并以弹性、可靠的方式运行代码。

以上述提到的网站图片处理业务场景为例，我们在传统架构下，需要在云服务器或容器集群上部署应用来解析web图片和进行图片处理，用户通过手机端/网页端上传图片素材后，应用程序对素材进行定制处理，例如按用户属性分类、按区域分类，审核鉴定图片，压缩图片文件以及建立索引等，经过处理之后把素材存储到云存储中，用户通过最近节点的CDN可以轻松获取经过处理的图片素材。

注：CDN指Content Delivery Network 内容分发网络，是由不同区域的服务器组成的分布式网络，解决跨地域、跨运营商网络性能问题，提供稳定快速的加速服务，供用户就近获取内容，降低源站压力。

传统架构下的图片处理业务

在传统架构中，我们需要考虑的环节比较多，例如：

• 需要采购多少台服务器？服务器采用什么规格？
• 如何配置网络和操作系统？
• 如何部署环境？
• 如何负载均衡和分布式处理？
• 如何动态伸缩？
• 如何升级配置？
• 如何应对服务器宕机和相关运维事件？
• 如何应对用户请求峰值？
• 如何应对系统监控报警？

为了帮助应用开发者摆脱服务器等底层基础设施管理的负担，专注于业务层的创新，而将底层服务器资源的管理和调度交给云厂商自动完成，Serverless计算模式就应运而生了。而函数计算服务，可以充分的发挥出Serverless架构的优势能力。通过使用函数计算，用户可以设置云存储的触发器，当用户的行为满足了触发器的条件时，会立即触发函数计算的执行，同样当业务访问量是峰值的时候，函数计算服务会自动扩容来支撑整个业务处理。处理后的数据回传到云存储OSS中，其他用户通过CDN可以访问被处理后的素材资源。

Serverless架构下的图片处理业务

在函数计算场景下，无论应用调用的频繁与否，开发者可以不需要关心业务波峰波谷对资源带来的影响，而是交给云平台来保障底层资源弹性扩容的有效性，甚至支持计算资源缩容到0，在没有业务处理请求时无需占用资源。这样即简化了运维管理的工作，又降低了成本开支，还通过云平台本身的安全能力增强了安全保障，同时还降低了整个业务开发、部署、迭代的技术门槛。在较为复杂的AI等高计算需求场景中，也可以支持按量付费的GPU计算资源，帮助企业更加高效率的实现业务的上线与迭代。