無(wú)服務(wù)器架構(gòu)是應(yīng)用軟件架構(gòu)的未來(lái)嗎？

Serverless已經(jīng)在軟件世界掀起了一場(chǎng)革命，業(yè)界普遍認(rèn)為它是云計(jì)算和軟件架構(gòu)的未來(lái)，但還有很多伙伴，并不了解Serverless。所以呢，今天我就帶大家來(lái)徹底認(rèn)識(shí)一下Serverless，以免大家錯(cuò)過(guò)這波浪潮。內(nèi)容分為四部分：

全文約12800字，讀完之后你對(duì)Serverless的歷史、現(xiàn)狀和未來(lái)，會(huì)有清晰的認(rèn)知，有助于你評(píng)估公司的業(yè)務(wù)要不要采用Serverless架構(gòu)、采用哪家的Serverless方案，也有助于你評(píng)估自己要不要學(xué)習(xí)實(shí)踐Serverless。

讓我們開(kāi)始挑戰(zhàn)吧！

應(yīng)用軟件架構(gòu)和托管模型的演變史

在過(guò)去的幾十年里，應(yīng)用軟件架構(gòu)和托管模型經(jīng)歷了從中央主機(jī)到無(wú)服務(wù)器的重大轉(zhuǎn)變。

20世紀(jì)70~80年代，是中央主機(jī)時(shí)代。

由于中央主機(jī)非常昂貴（IBM650小型機(jī)要價(jià)就高達(dá)50萬(wàn)美金），企業(yè)的一般做法是，買(mǎi)一臺(tái)大型機(jī)或小型機(jī)，“供奉”在自建機(jī)房中，安排一名主機(jī)管理員，集中控制和管理中央主機(jī)，其他人員要通過(guò)計(jì)算機(jī)做某種操作，必須經(jīng)過(guò)相關(guān)人員批準(zhǔn)才可以。

這個(gè)時(shí)代，計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的主要用途就是為了達(dá)成商業(yè)策略而為業(yè)務(wù)建造各種系統(tǒng)，比如財(cái)務(wù)系統(tǒng)、工資管理系統(tǒng)、核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)的核心功能，都運(yùn)行在中央主機(jī)上，而客戶(hù)端終端只具備基礎(chǔ)功能，通常是用來(lái)在屏幕上輸入和顯示數(shù)據(jù)。

1984年，IBM公司推出了以80286處理器為核心組成的16位增強(qiáng)型個(gè)人計(jì)算機(jī)IBM PC/AT，并采取技術(shù)開(kāi)放策略，個(gè)人計(jì)算機(jī)開(kāi)始風(fēng)靡，PC時(shí)代來(lái)臨。

隨著PC時(shí)代的發(fā)展，客戶(hù)端/服務(wù)器架構(gòu)（即Client/Server架構(gòu)，C/S架構(gòu)）興起。在C/S架構(gòu)中，服務(wù)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的管理，客戶(hù)端負(fù)責(zé)完成與用戶(hù)的交互任務(wù)，承載大量的業(yè)務(wù)邏輯和展示邏輯。

C/S架構(gòu)的主要特點(diǎn)是交互性強(qiáng)、具有安全的存取模式、響應(yīng)速度快、方便處理大量數(shù)據(jù)。但是C/S架構(gòu)缺少通用性，系統(tǒng)維護(hù)、升級(jí)往往需要重新設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，維護(hù)和管理難度高。C/S架構(gòu)在局域網(wǎng)中應(yīng)用較多。

20世紀(jì)90年代中期發(fā)生了互聯(lián)網(wǎng)革命，Web興起，瀏覽器普及，基于瀏覽器構(gòu)建Web應(yīng)用成為現(xiàn)實(shí)，B/S架構(gòu)（即Browser/Server架構(gòu)，瀏覽器/服務(wù)器架構(gòu)）開(kāi)始興起。在B/S架構(gòu)中，服務(wù)器承擔(dān)主要的事務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)，基于瀏覽器的Web應(yīng)用成了客戶(hù)端，負(fù)責(zé)顯示邏輯，壓力很小，并且因?yàn)闉g覽器的通用性，Web應(yīng)用無(wú)需安裝，打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)就能使用，非常方便。

C/S架構(gòu)和B/S架構(gòu)的迅猛發(fā)展，推動(dòng)著x86服務(wù)器贏得了時(shí)代的青睞，取代大型機(jī)和小型機(jī)，成了服務(wù)器的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，IT公司紛紛基于B/S架構(gòu)對(duì)外提供Web服務(wù)，他們把買(mǎi)來(lái)的x86服務(wù)器放進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商（Internet Service Provider，ISP）的機(jī)房?jī)?nèi)，由ISP負(fù)責(zé)維護(hù)，比如分配IP、網(wǎng)絡(luò)帶寬，免去申請(qǐng)商業(yè)化寬帶以及管理服務(wù)器的麻煩，于是服務(wù)器托管業(yè)務(wù)開(kāi)始蓬勃發(fā)展。

后來(lái)ISP又發(fā)展出服務(wù)器租賃業(yè)務(wù)——客戶(hù)自己不買(mǎi)服務(wù)器，而是租用ISP的服務(wù)器。

ISP服務(wù)器租賃模式，算是后來(lái)云計(jì)算的雛形了，但它有比較多的缺陷：

市場(chǎng)需要更好的資源分配與管理模式。

緣起于20世紀(jì)50年代末的虛擬化技術(shù)，在20世紀(jì)末、21世紀(jì)初，隨著全虛擬化、半虛擬化及硬件輔助虛擬化等技術(shù)的涌現(xiàn)，迅速發(fā)展成熟，x86服務(wù)器的虛擬化隨之完成，一臺(tái)物理服務(wù)器上，可以構(gòu)建出幾臺(tái)甚至幾十臺(tái)虛擬主機(jī)，物理主機(jī)托管所遇到的資源分配與管理難題，迎刃而解，主機(jī)托管服務(wù)從物理機(jī)托管轉(zhuǎn)向虛擬機(jī)托管，云計(jì)算1.0時(shí)代拉開(kāi)序幕。

2000年，亞馬遜開(kāi)始基于Xen虛擬化技術(shù)開(kāi)發(fā)EC2（Elastic Compute Cloud，彈性計(jì)算云），產(chǎn)品主要用于內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)置。2005年，亞馬遜將這一技術(shù)提供給簽訂了保密協(xié)議的一些客戶(hù)。

2006年8月9日，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特在搜索引擎大會(huì)上首次提出“云計(jì)算”（Cloud Computing）的概念。

2006年8月25日，亞馬遜正式發(fā)布EC2，這是歷史上第一個(gè)商業(yè)化的IaaS服務(wù)。EC2的發(fā)布，宣布云計(jì)算時(shí)代正式到來(lái)。

由于亞馬遜率先探索云計(jì)算并在內(nèi)部和客戶(hù)中獲得大量應(yīng)用，它在這個(gè)新興領(lǐng)域建立了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，當(dāng)阿里巴巴、Google、IBM、微軟等公司開(kāi)始發(fā)力云計(jì)算時(shí)，亞馬遜已經(jīng)初步形成涵蓋IaaS、PaaS的產(chǎn)品體系，確立了在IaaS和云服務(wù)領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)地位。

2008年，云計(jì)算的市場(chǎng)認(rèn)可度越來(lái)越高，越來(lái)越多的企業(yè)，開(kāi)始基于云來(lái)構(gòu)建自己的業(yè)務(wù)服務(wù)。

互聯(lián)網(wǎng)流媒體視頻內(nèi)容行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)品牌Netflix，2009年時(shí)，其所有客戶(hù)流量都在自己的數(shù)據(jù)中心，然而到2010年年底，這些流量中的大部分已經(jīng)運(yùn)行在亞馬遜的公有云解決方案AWS上了。Netflix將服務(wù)全面遷移到AWS，讓亞馬遜來(lái)負(fù)責(zé)基礎(chǔ)設(shè)置問(wèn)題，自己則將精力專(zhuān)注于構(gòu)建和提高業(yè)務(wù)應(yīng)用，公司業(yè)務(wù)得以快速發(fā)展。

2010年10月，一款名為Instagram的照片分享應(yīng)用發(fā)布。第一天有25000人注冊(cè)使用。3個(gè)月后，Instagram的用戶(hù)激增至100萬(wàn)，然后這個(gè)數(shù)字很快達(dá)到1000萬(wàn)。一年半以后，Instagram的用戶(hù)增長(zhǎng)到接近3000萬(wàn)。

Instagram之所以能夠如此迅速地發(fā)展，是因?yàn)樗暮笈_(tái)構(gòu)建在云上，可以按需使用計(jì)算資源，他們只用專(zhuān)注于應(yīng)用架構(gòu)和用戶(hù)體驗(yàn)這兩項(xiàng)他們所擅長(zhǎng)的事情。

隨著技術(shù)和市場(chǎng)的演進(jìn)，云服務(wù)發(fā)展出IaaS、PaaS和SaaS三種模式。

到2013年，云計(jì)算的實(shí)驗(yàn)性階段結(jié)束，在初創(chuàng)企業(yè)和中小型企業(yè)中被廣為接受，但是大型企業(yè)的步伐仍然比較遲緩。

這個(gè)階段，企業(yè)的后端服務(wù)，運(yùn)行在云端的虛擬機(jī)中，每一個(gè)虛擬機(jī)使用獨(dú)立的操作系統(tǒng)內(nèi)核與運(yùn)行時(shí)。

設(shè)想一下，同一個(gè)客戶(hù)租用了多臺(tái)虛擬機(jī)，這些虛擬機(jī)的操作系統(tǒng)版本、運(yùn)行時(shí)都一模一樣，它們也運(yùn)行在同一個(gè)物理服務(wù)器上，可它們無(wú)法共用資源。從這樣的場(chǎng)景設(shè)想就可以看出，這個(gè)階段的虛擬主機(jī)托管，仍然存在一定的資源浪費(fèi)。

2013~2014年，微服務(wù)架構(gòu)流行起來(lái)。

2013年3月，dotCloud公司的創(chuàng)始人之一，Docker之父Solomon?Hykes正式?jīng)Q定將其容器技術(shù)項(xiàng)目Docker開(kāi)源。之后Docker人氣迅速攀升，發(fā)展進(jìn)入快車(chē)道，每一個(gè)月都會(huì)發(fā)布一個(gè)版本。

2014年6月9日，Docker 1.0版本正式發(fā)布。云計(jì)算從“云主機(jī)托管”進(jìn)入了容器時(shí)代。

Docker在應(yīng)用程序級(jí)別實(shí)現(xiàn)虛擬化，直接復(fù)用本地主機(jī)的操作系統(tǒng)，而傳統(tǒng)的虛擬化方式則是硬件虛擬化，要在本地主機(jī)上仿真出一臺(tái)或多臺(tái)具備各種硬件的虛擬計(jì)算機(jī)，用戶(hù)要給每臺(tái)虛擬機(jī)單獨(dú)安裝一個(gè)操作系統(tǒng)。

兩種方式的對(duì)比如下圖所示。

Docker以更為輕量級(jí)的方式解決了資源分配問(wèn)題，比如一個(gè)VM的大小大概是20GB，而運(yùn)行著相同應(yīng)用程序的容器大概只有200MB。

虛擬化技術(shù)因?yàn)镈ocker的出現(xiàn)進(jìn)入了新階段。

2014年11月，AWS發(fā)布了ECS（Amazon EC2 Container Service），一個(gè)高性能容器管理服務(wù)，支持Docker容器。

Google在Docker項(xiàng)目剛興起時(shí)（2014年6月），開(kāi)源了與容器技術(shù)相關(guān)的內(nèi)部系統(tǒng)Borg，Borg后來(lái)演變?yōu)镵ubernetes（簡(jiǎn)稱(chēng)為K8S）。

2015年7月22日，K8S迭代到v1.0并正式對(duì)外公布。但很長(zhǎng)一段時(shí)間里，K8S并沒(méi)有顯現(xiàn)出對(duì)Docker容器編排的另外兩大工具Swarm和Mesos的特別優(yōu)勢(shì)。

2015年12月11日，Google、RedHat等開(kāi)源基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的玩家們牽頭發(fā)起的CNCF（Cloud Native Computing Foundation）基金會(huì)（即云原生計(jì)算基金會(huì)）正式成立。云原生計(jì)算基金會(huì)的口號(hào)是，堅(jiān)持和整合開(kāi)源技術(shù)來(lái)讓編排容器作為微服務(wù)架構(gòu)的一部分。

Google將Kubernetes托管給了CNCF基金會(huì)。Kubernetes社區(qū)在 2016 年之后得到了空前的發(fā)展。后來(lái)，隨著Docker在其產(chǎn)品中集成Kubernetes，Kubernetes成了云化容器編排的標(biāo)準(zhǔn)。

Docker解決了資源分配問(wèn)題，Kubernetes解決了云與容器的結(jié)合問(wèn)題，云計(jì)算告別了僅僅租賃服務(wù)器的時(shí)代，真正成熟，進(jìn)入2.0時(shí)代。

在這個(gè)時(shí)代，后端服務(wù)運(yùn)行在容器之中，容器即服務(wù)（CaaS），云服務(wù)形態(tài)也演變成下面的形式。

容器化技術(shù)進(jìn)一步降低了服務(wù)器與運(yùn)維成本，但這個(gè)時(shí)候，企業(yè)依然需要運(yùn)維自己的后端服務(wù)，運(yùn)維成本仍在。運(yùn)維成本還可以進(jìn)一步降低嗎？

同時(shí)，IT企業(yè)還有一個(gè)更大的成本——研發(fā)成本。能否有一種方案，可以簡(jiǎn)化后端服務(wù)的編碼從而降低企業(yè)成本呢？

答案是無(wú)服務(wù)器（Serverless）架構(gòu)。

無(wú)服務(wù)器架構(gòu)將服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)從應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員那里完全抽象出來(lái)了，開(kāi)發(fā)人員無(wú)需關(guān)心服務(wù)器，只需將業(yè)務(wù)服務(wù)編寫(xiě)為函數(shù)，并將這些函數(shù)部署到云基礎(chǔ)架構(gòu)中。

這樣一來(lái)，服務(wù)器端開(kāi)發(fā)成本大大降低，同時(shí)因?yàn)榉?wù)器完全由第三方管理，實(shí)現(xiàn)了零運(yùn)維，運(yùn)維成本接近于零。

歷史上第一個(gè)Serverless平臺(tái)可以追溯到2006年，但一直沒(méi)有獲得廣泛的關(guān)注。2014年，隨著Docker和Kubernetes的興起，Serverless再度成為人們追逐的焦點(diǎn)。

2014年底，AWS Lambda發(fā)布，這是第一個(gè)成熟的Serverless服務(wù)，是Serverless發(fā)展史上的里程碑，昭示著無(wú)服務(wù)器時(shí)代的到來(lái)。

之前，無(wú)論是中央主機(jī)、PC時(shí)代的物理機(jī)托管、云計(jì)算1.0時(shí)代的虛擬機(jī)托管、還是云計(jì)算2.0時(shí)代的容器技術(shù)，應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)商都需要運(yùn)營(yíng)并管理“服務(wù)器”。

而進(jìn)入無(wú)服務(wù)器時(shí)代，很多應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)商不需要自己的服務(wù)器了，開(kāi)發(fā)和運(yùn)維復(fù)雜度大大降低，開(kāi)發(fā)模式和架構(gòu)模式也因此發(fā)生了巨大變化。

以AWS Lambda開(kāi)發(fā)為例，邏輯上只需要三個(gè)步驟，非常簡(jiǎn)潔。

AWS Lambda的推出，宣告了FaaS（Function as a Service，函數(shù)即服務(wù)）的誕生，云服務(wù)形態(tài)也隨之演變成下面的形式。

如果從應(yīng)用軟件服務(wù)端托管的視角來(lái)看待應(yīng)用軟件架構(gòu)和托管模型的演變歷史，可以發(fā)現(xiàn)，實(shí)際上演變史可以分成四個(gè)階段：物理機(jī)、虛擬機(jī)、容器化和Serverless。

每個(gè)階段對(duì)“服務(wù)器”等資源的抽象程度不同，企業(yè)在不同階段對(duì)業(yè)務(wù)專(zhuān)注的程度也不同。

下圖從抽象程度和業(yè)務(wù)專(zhuān)注程度這兩個(gè)維度對(duì)比了四個(gè)階段，簡(jiǎn)要描述了每個(gè)階段的特點(diǎn)。

概覽應(yīng)用軟件架構(gòu)和服務(wù)托管的演變歷史，抽象程度越來(lái)越高、業(yè)務(wù)專(zhuān)注程度越來(lái)越高，是基本規(guī)律，從這點(diǎn)出發(fā)，可以預(yù)見(jiàn)，Serverless將會(huì)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

所以接下來(lái)，我們要來(lái)詳細(xì)了解一下Serverless。

Serverless詳解

CNCF（云原生計(jì)算基金會(huì)）出品的《CNCF Serverless Whitepaperv1.0》，對(duì)Serverless computing做出了解釋?zhuān)?/p>

“Serverless computing refers to the concept of building and runningapplications that do not require server management. It describes afiner-grained deployment model where applications, bundled as one or morefunctions, are uploaded to a platform and then executed, scaled, and billed inresponse to the exact demand needed at the moment.”

翻譯成中文，意思是：

“無(wú)服務(wù)器計(jì)算指的是構(gòu)建和運(yùn)行不需要服務(wù)器管理的應(yīng)用程序的概念。它描述了一個(gè)細(xì)粒度的部署模型——應(yīng)用被打包成一個(gè)或多個(gè)函數(shù)，上傳到一個(gè)平臺(tái)上，然后按需執(zhí)行，按需進(jìn)行規(guī)模縮放，同時(shí)應(yīng)用也按實(shí)際使用量向平臺(tái)付費(fèi)?！?/section>

在當(dāng)下語(yǔ)境中，Serverless，通常被稱(chēng)為“無(wú)服務(wù)器架構(gòu)”，指開(kāi)發(fā)者無(wú)須關(guān)心服務(wù)器，他們編寫(xiě)的代碼不會(huì)明確地部署在某些特定的硬件服務(wù)器、虛擬主機(jī)或容器中，而是托管到類(lèi)似AWS這樣的云計(jì)算廠(chǎng)商提供的云服務(wù)中，最終達(dá)到的效果是，開(kāi)發(fā)者無(wú)需配置及擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施，就可以運(yùn)行自己的服務(wù)。

“無(wú)服務(wù)器架構(gòu)”中的無(wú)服務(wù)器，并不是說(shuō)真的不需要服務(wù)器，實(shí)際上它仍然需要服務(wù)器及相關(guān)環(huán)境，只是這些東西由類(lèi)似亞馬遜這樣的云計(jì)算廠(chǎng)商提供，企業(yè)和開(kāi)發(fā)者不用關(guān)心。

從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，Serverless就是FaaS和BaaS的結(jié)合，Serverless = FaaS + BaaS 。

FaaS，即Function as a Service，指云計(jì)算廠(chǎng)商提供的幫你運(yùn)行函數(shù)的平臺(tái)，比如AWS Lambda、Microsoft Azure Functions、阿里云的函數(shù)計(jì)算、Google Cloud Functions等。

BaaS，即Backend as a Service，指一些后端云服務(wù)，比如對(duì)象存儲(chǔ)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、消息隊(duì)列等。有了BaaS，開(kāi)發(fā)者不再編寫(xiě)或管理所有服務(wù)端組件，可以使用云計(jì)算廠(chǎng)商提供的遠(yuǎn)程組件（而不是進(jìn)程內(nèi)的庫(kù)）來(lái)提供服務(wù)，能夠極大地簡(jiǎn)化應(yīng)用開(kāi)發(fā)難度。

傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，往往是C/S或B/S架構(gòu)：企業(yè)在后端的物理服務(wù)器（或虛擬主機(jī)或容器）上運(yùn)行一個(gè)超長(zhǎng)生命周期的服務(wù)進(jìn)程，處理應(yīng)用方方面面的邏輯，客戶(hù)端或?yàn)g覽器通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)后端服務(wù)進(jìn)程來(lái)獲取相應(yīng)服務(wù)。

采用Serverless架構(gòu)后，原來(lái)后端服務(wù)進(jìn)程負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)邏輯，被移入客戶(hù)端，客戶(hù)端使用FaaS和BaaS來(lái)實(shí)現(xiàn)這些業(yè)務(wù)邏輯。

下圖展示了C/S架構(gòu)應(yīng)用與Serverless架構(gòu)應(yīng)用的關(guān)系，有助于我們理解什么是Serverless架構(gòu)。

圖片來(lái)自martinfowler.com

在CNCF（云原生計(jì)算基金會(huì)）出品的《CNCF Serverless Whitepaperv1.0》中，有一張圖，描述了Serverless的簡(jiǎn)短歷史。

2006年，Zimki平臺(tái)出現(xiàn)，提供服務(wù)端JavaScript應(yīng)用。Zimki是第一個(gè)“按照實(shí)際調(diào)用付費(fèi)”的平臺(tái)，它雖然沒(méi)有使用Serverless這個(gè)名詞，但實(shí)際上它是歷史上第一個(gè)Serverless平臺(tái)。

2012年，云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)提供商Iron.io的副總裁Ken Fromm在《Why the future of software andapps is serverless》一文中提出，首次提到Serverless名詞及概念。Iron.io提供的Serverless產(chǎn)品是IronWorker，一個(gè)基于容器技術(shù)構(gòu)建的分布式平臺(tái)，提供“work-on-demand”服務(wù)。

2014年底，亞馬遜發(fā)布AWS Lambda，把“Serverless”這一范式提高到了一個(gè)全新的層面。

AWS Lambda及其配套的各種BaaS，為云中運(yùn)行的應(yīng)用程序提供了一種全新的架構(gòu)模式：企業(yè)再也不用在服務(wù)器上持續(xù)運(yùn)行進(jìn)程以等待HTTP請(qǐng)求或API調(diào)用，只需要把自己開(kāi)發(fā)的函數(shù)（功能）上傳到AWS的某臺(tái)服務(wù)器上，就可以通過(guò)某種事件機(jī)制觸發(fā)代碼的執(zhí)行，按需完成特定的功能。

亞馬遜發(fā)布了AWS Lambda之后，Serverless這個(gè)概念開(kāi)始變得流行起來(lái)，在很多場(chǎng)合反復(fù)出現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外的各大云廠(chǎng)商也都爭(zhēng)相跟進(jìn)。

2016年，IBM發(fā)布了IBM OpenWhiskon Bluemix，Google發(fā)布了GoogleCloud Functions，微軟發(fā)布了Azure Cloud Functions。

2017年，阿里云發(fā)布了函數(shù)計(jì)算Function Compute（函數(shù)計(jì)算FC），騰訊云發(fā)布了Serverless Clound Function（騰訊云函數(shù)SCF），華為發(fā)布了Huawei Function Stage。

隨著Serverless概念的持續(xù)發(fā)酵，2016年10月，第一屆Serverlessconf在倫敦舉辦，在兩天時(shí)間里，來(lái)自全世界40多位演講嘉賓為開(kāi)發(fā)者分享了關(guān)于這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)展。

現(xiàn)在，業(yè)界普遍認(rèn)為，Serverless是云時(shí)代的全新計(jì)算范式，將引領(lǐng)云計(jì)算在下一個(gè)十年乘風(fēng)破浪。

Serverless帶來(lái)很多好處，典型的有以下10種。

（1）加速研發(fā)，縮短產(chǎn)品上市時(shí)間

采用Serverless架構(gòu)，企業(yè)無(wú)需自主研發(fā)后端服務(wù)程序，只需聚焦客戶(hù)側(cè)，專(zhuān)注業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)，整個(gè)研發(fā)工作量大幅降低，研發(fā)周期大大縮短，產(chǎn)品上市時(shí)間將大大縮短。

（2）無(wú)運(yùn)維

企業(yè)采用Serverless解決方案，服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用程序等等方面的管理工作，由委托服務(wù)提供商維護(hù)，無(wú)須企業(yè)自己維護(hù)，運(yùn)維工作降低到接近于零。

（3）業(yè)務(wù)專(zhuān)注程度提升

采用Serverless，企業(yè)無(wú)須關(guān)心基礎(chǔ)設(shè)施管理和常見(jiàn)的后端服務(wù)（BaaS）研發(fā)，能夠?qū)Ｗ⒃谧约荷瞄L(zhǎng)的業(yè)務(wù)上，為用戶(hù)提供更好的服務(wù)。

（4）彈性擴(kuò)展

Serverless架構(gòu)一個(gè)顯而易見(jiàn)的優(yōu)點(diǎn)是，“橫向擴(kuò)展是完全自動(dòng)的、有彈性的、且由服務(wù)提供者所管理”。所以企業(yè)只需要支付應(yīng)用需要的計(jì)算能力，就可以獲得由服務(wù)提供者保障的擴(kuò)展能力，既不用擔(dān)心自己的服務(wù)規(guī)模倍增時(shí)沒(méi)有資源可用，也不用擔(dān)心自己的服務(wù)收縮時(shí)導(dǎo)致資源浪費(fèi)。

（5）高可用性和容錯(cuò)性

在Serverless架構(gòu)模式下，云服務(wù)商提供的FaaS或BaaS服務(wù)，經(jīng)過(guò)大量測(cè)試和實(shí)踐檢驗(yàn)，自帶高可用性和容錯(cuò)性，企業(yè)使用Serverless，省去了自研相關(guān)服務(wù)所需的研發(fā)、測(cè)試、驗(yàn)證等等工作，直接可以獲得一套具備高可用性與容錯(cuò)性的服務(wù)。

（6）降低風(fēng)險(xiǎn)

對(duì)于組件越多越復(fù)雜的系統(tǒng)，出故障的風(fēng)險(xiǎn)就越大。企業(yè)使用Serverless架構(gòu)，通過(guò)FaaS或BaaS將后端組件外包出去，讓專(zhuān)業(yè)人員來(lái)處理可能的故障，往往比企業(yè)自己修復(fù)更可靠，修復(fù)時(shí)間也更短，可以有效提升企業(yè)的系統(tǒng)穩(wěn)定性，降低潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

（7）降低開(kāi)發(fā)成本

企業(yè)采用Serverless架構(gòu)，基于FaaS和BaaS構(gòu)建應(yīng)用程序，后端服務(wù)所需的各種應(yīng)用程序組件作為商品被采購(gòu)，原本需要后端研發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的大量開(kāi)發(fā)工作，不再需要，開(kāi)發(fā)成本顯著降低。

（8）降低基礎(chǔ)設(shè)施成本

企業(yè)采用Serverless結(jié)構(gòu)，無(wú)須購(gòu)買(mǎi)服務(wù)器、帶寬、存儲(chǔ)等基礎(chǔ)設(shè)置，節(jié)省了相關(guān)成本。

（9）降低運(yùn)維成本

使用Serverless，企業(yè)無(wú)需關(guān)心服務(wù)器，幾乎沒(méi)有運(yùn)維工作，運(yùn)維成本（含人員、運(yùn)營(yíng)、開(kāi)發(fā)等）大大降低。

（10）按需付費(fèi)，降低經(jīng)營(yíng)成本

使用Serverless，企業(yè)只需要為每次函數(shù)的運(yùn)行付費(fèi)，是真正的按實(shí)際使用量付費(fèi)，函數(shù)不運(yùn)行，則不花錢(qián)。同時(shí)，Serverless方案可以根據(jù)服務(wù)規(guī)模的變化自動(dòng)伸縮，企業(yè)無(wú)需為潛在的高峰服務(wù)預(yù)購(gòu)相關(guān)資源。整體來(lái)看，經(jīng)營(yíng)成本會(huì)顯著下降。

Serverless目前正在快速發(fā)展之中，在現(xiàn)階段，也存在一些問(wèn)題。

（1）無(wú)狀態(tài)。

Serverless要實(shí)現(xiàn)自由的縮放，無(wú)狀態(tài)是必須的。

在無(wú)狀態(tài)這個(gè)背景下，每次函數(shù)執(zhí)行，使用的都可能是不同的容器，函數(shù)之間無(wú)法進(jìn)行內(nèi)存或數(shù)據(jù)共享。

而很多企業(yè)的業(yè)務(wù)服務(wù)是有狀態(tài)的，采用Serverless架構(gòu)，就需要通過(guò)類(lèi)似Redis這樣的存儲(chǔ)服務(wù)，以共享數(shù)據(jù)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)的存儲(chǔ)和傳遞。而與存儲(chǔ)交互就不可避免的增加了延遲和復(fù)雜性。

（2）本地測(cè)試?yán)щy。

借助類(lèi)似SAM這樣的工具，AWS Lambda和MicrosoftAzure已經(jīng)可以本地運(yùn)行FaaS功能，程序調(diào)試相比2018年之前，已經(jīng)方便了不少。但Serverless應(yīng)用的本地測(cè)試仍然是一個(gè)很棘手的問(wèn)題。

雖然可以在測(cè)試環(huán)境下使用各種數(shù)據(jù)庫(kù)和消息隊(duì)列來(lái)模擬生產(chǎn)環(huán)境，但是對(duì)于無(wú)服務(wù)應(yīng)用的集成或者端到端測(cè)試尤其困難，很難在本地模擬應(yīng)用程序的各種連接，并與性能和縮放的特性結(jié)合起來(lái)測(cè)試，并且Serverless應(yīng)用本身也是分布式的，簡(jiǎn)單的將無(wú)數(shù)的FaaS和BaaS組件粘合起來(lái)也是有挑戰(zhàn)性的。

（3）冷啟動(dòng)時(shí)間可能帶來(lái)性能問(wèn)題。

Serverless在收到事件（請(qǐng)求）時(shí)才會(huì)運(yùn)行特定的函數(shù)（功能）。

這意味著，當(dāng)某個(gè)函數(shù)在一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有被請(qǐng)求時(shí)，它的所有實(shí)例都可能被運(yùn)行時(shí)移除，這種情況下，對(duì)該函數(shù)的下一次請(qǐng)求來(lái)臨時(shí)，運(yùn)行時(shí)就需要下載函數(shù)代碼、啟動(dòng)一個(gè)容器、在容器里面再啟動(dòng)一個(gè)運(yùn)行環(huán)境，最后再來(lái)執(zhí)行函數(shù)代碼。這樣就會(huì)有相對(duì)較長(zhǎng)的冷啟動(dòng)時(shí)間。

如果企業(yè)的應(yīng)用需要特別短的響應(yīng)時(shí)間，這個(gè)冷啟動(dòng)時(shí)間就可能是一個(gè)性能瓶頸。

（4）沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，容易出現(xiàn)廠(chǎng)商鎖定現(xiàn)象。

Serverless還是新興技術(shù)，處于快速發(fā)展階段，缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

在不同的無(wú)服務(wù)計(jì)算服務(wù)商之間，不僅僅是函數(shù)的調(diào)用語(yǔ)義和打包方式不同，許多無(wú)服務(wù)應(yīng)用也依賴(lài)于其生態(tài)系統(tǒng)的專(zhuān)有 BaaS 服務(wù)（例如對(duì)象存儲(chǔ)、鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、身份驗(yàn)證、日志監(jiān)控等）。

某一服務(wù)商的用戶(hù)，往往需要針對(duì)該服務(wù)商的API編程，容易被該廠(chǎng)商鎖定。

（5）無(wú)服務(wù)器計(jì)算可能存在成本不可預(yù)測(cè)的情況。

對(duì)于一些用戶(hù)來(lái)說(shuō)，無(wú)服務(wù)計(jì)算采用即付即用的計(jì)費(fèi)模型的一個(gè)缺點(diǎn)是成本不可預(yù)測(cè)。這與許多組織管理預(yù)算的方式不太一致，當(dāng)公司想要知道下一年無(wú)服務(wù)計(jì)算的成本預(yù)算是多少，并來(lái)批準(zhǔn)預(yù)算時(shí)就不太好制定預(yù)算。

這種需求是合理的，云服務(wù)商可能會(huì)通過(guò)提供基于 bucket 的定價(jià)方式來(lái)緩解這個(gè)問(wèn)題，類(lèi)似于電話(huà)公司為特定使用量提供固定費(fèi)率計(jì)費(fèi)方式一樣。

我們還相信，隨著越來(lái)越多的組織使用無(wú)服務(wù)計(jì)算，他們將能夠基于歷史來(lái)預(yù)測(cè)他們的成本，就像當(dāng)今公共事業(yè)服務(wù)（如電力）所使用的辦法。

（6）運(yùn)行時(shí)間的限制

當(dāng)前各云平臺(tái)對(duì)于FaaS的運(yùn)行時(shí)間都有10-15分鐘的限制，這種限制影響了許多場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)，尤其是一些強(qiáng)狀態(tài)依賴(lài)的場(chǎng)景，例如長(zhǎng)時(shí)間保持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)連接的情況等。

（7）多租戶(hù)問(wèn)題

多租戶(hù)是指幾個(gè)不同客戶(hù)（或租戶(hù)）的多個(gè)軟件實(shí)例在同一臺(tái)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，并且可能在同一托管應(yīng)用程序中運(yùn)行。這會(huì)帶來(lái)安全性（一個(gè)客戶(hù)可以查看另一人的數(shù)據(jù)）、健壯性（一個(gè)客戶(hù)的軟件錯(cuò)誤導(dǎo)致另一個(gè)客戶(hù)的軟件失?。┖托阅埽ǜ哓?fù)載的客戶(hù)導(dǎo)致另一個(gè)客戶(hù)放慢速度）等各方面的問(wèn)題。

目前，AWS Lambda已經(jīng)足夠成熟，沒(méi)有此類(lèi)問(wèn)題。但對(duì)于不那么成熟的服務(wù)平臺(tái)，應(yīng)該注意這些問(wèn)題。

以上是Serverless在現(xiàn)階段存在的一些問(wèn)題，會(huì)在一定程度上影響服務(wù)體驗(yàn)，但這些都是暫時(shí)的，相信隨著Serverless實(shí)踐的不斷深入和Serverless生態(tài)的持續(xù)進(jìn)化，它們很快就會(huì)得到改善或解決。

使用Serverless，企業(yè)幾乎可以為任何類(lèi)型的應(yīng)用程序或后端服務(wù)運(yùn)行代碼。下面是一些典型的應(yīng)用場(chǎng)景說(shuō)明。

（1）Web應(yīng)用

在Web應(yīng)用中，可以整合API網(wǎng)關(guān)和Serverles服務(wù)構(gòu)建Web后端，幫助開(kāi)發(fā)者構(gòu)建可彈性擴(kuò)展、高可用的Web后端應(yīng)用服務(wù)。

（2）移動(dòng)應(yīng)用后端

使用Serverless作為移動(dòng)應(yīng)用（包括小程序）的后端非常有吸引力，這種方案使得開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)REST API訪(fǎng)問(wèn)BaaS來(lái)實(shí)現(xiàn)后端功能，而他們可以專(zhuān)注在移動(dòng)業(yè)務(wù)上。典型的應(yīng)用包括音視頻處理、圖形優(yōu)化、批量通知、離線(xiàn)異步任務(wù)、認(rèn)證、人臉識(shí)別等。

（3）IoT場(chǎng)景

在IoT場(chǎng)景下，可高效的處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，由設(shè)備產(chǎn)生海量的實(shí)時(shí)信息流數(shù)據(jù)，通過(guò)Serverless服務(wù)分類(lèi)處理并寫(xiě)入后端處理。

（4）機(jī)器學(xué)習(xí)及AI模型處理

當(dāng)前其實(shí)在云端已經(jīng)提供了應(yīng)用層面的Serverless機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，例如AWS的Sagemaker服務(wù)，用戶(hù)只要輸入數(shù)據(jù)，設(shè)置好模型，Sagemaker就會(huì)幫忙做訓(xùn)練，并按照模型的訓(xùn)練時(shí)間來(lái)計(jì)費(fèi)。

Berkeley的研究人員也開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于Serverless的更為通用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Cirrus。

另外，企業(yè)也可以使用類(lèi)似AWS Lambda這樣的服務(wù)，對(duì)即將輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)做預(yù)處理。

關(guān)于如何將Serverless和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)，目前有很多研究者正在進(jìn)行各式各樣的探索。

（5）工作流（業(yè)務(wù)邏輯）

有一些業(yè)務(wù)邏輯由一系列的步驟組成，比如訂單請(qǐng)求和批準(zhǔn)、庫(kù)存交易處理等，這些步驟和環(huán)節(jié)可以采用Serverless架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，在客戶(hù)端事件和有狀態(tài)管理器的協(xié)作下，整個(gè)業(yè)務(wù)邏輯都可以很好的實(shí)現(xiàn)。股票交易系統(tǒng)，就是一個(gè)典型的例子。

Amazon提供了AWS Step Functions，專(zhuān)門(mén)用來(lái)支持快速工作流，算是相當(dāng)友好了。

（6）多媒體處理

在實(shí)時(shí)多媒體場(chǎng)景下，用戶(hù)將圖像、音視頻等上傳到對(duì)象存儲(chǔ)中，可以通過(guò)上傳事件觸發(fā)多個(gè)函數(shù)，分別完成圖像處理、高清轉(zhuǎn)碼、音頻轉(zhuǎn)碼等功能，滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)實(shí)時(shí)性和并發(fā)能力的高要求。

（7）持續(xù)集成

在傳統(tǒng)的持續(xù)集成系統(tǒng)中，構(gòu)建工作往往是在新代碼提交或Pull Request觸發(fā)后執(zhí)行，但卻通常需要配置一系列構(gòu)建主機(jī)隨時(shí)待命，這就帶來(lái)資源浪費(fèi)，采用Serverless，可以消除預(yù)配置主機(jī)，降低成本。

（8）數(shù)據(jù)處理

企業(yè)可以使用類(lèi)似AWS Lambda這樣的FaaS服務(wù)來(lái)執(zhí)行代碼以響應(yīng)數(shù)據(jù)更改、系統(tǒng)狀態(tài)變化或用戶(hù)操作等觸發(fā)器，并借此構(gòu)建各種實(shí)時(shí)的無(wú)服務(wù)器數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

（9）事件驅(qū)動(dòng)的各種場(chǎng)景

無(wú)服務(wù)器計(jì)算適合于任何事件驅(qū)動(dòng)的各種不同的用例，這包括物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)應(yīng)用、基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序、聊天機(jī)器人、實(shí)時(shí)翻譯、數(shù)據(jù)更改審計(jì)、定時(shí)任務(wù)、批處理任務(wù)、機(jī)器學(xué)習(xí)及AI模型處理等。

從2014年AWS Lambda發(fā)布到現(xiàn)在，時(shí)間過(guò)去了7年，Serverless已經(jīng)走過(guò)了最初的新興階段，種種跡象表明，Serverless的成熟度已經(jīng)非常之高。

首先，提供Serverless服務(wù)的云供應(yīng)商越來(lái)越多，Amazon、Google、Microsoft、IBM、Alibaba、Tencent、Cloudflare、Huawei、Oracle等9大供應(yīng)商，都有了自己的成熟產(chǎn)品。

其次，開(kāi)發(fā)工具和框架已經(jīng)相對(duì)完整、完善。

比如Serverless興起的前兩年，F(xiàn)aaS相關(guān)的開(kāi)發(fā)，還不支持本地運(yùn)行，現(xiàn)在普遍都支持了。

比如，前幾年工具匱乏，現(xiàn)在云服務(wù)商自己就提供了從Web IDE到命令行工具到既有IDE插件到監(jiān)控等多種形式的工具，比如AWS，就提供了AWS Cloud9、AWSCodePipeline、AWS Config、AWSLambda Power Tuning、AWS X-Ray、AWSCloudFormation、AWS Toolkit for JetBrains、Amazon CloudWatch、AWS Serverless ApplicationRepository等各種形式各種用途的工具.

另外，還有很多第三方工具，如Serverless、Thundra、Datadog、Amplify、Architect、Claudia.js等。

然后，Serverless已經(jīng)能夠支持市面上的各種主流開(kāi)發(fā)語(yǔ)言和框架，包括Python、JavaScript、Java、Golang、C#、Ruby、F#、TypeScript、PHP、Node.js、C++、Visual Basic等。

最重要的是，經(jīng)過(guò)幾年的發(fā)展，已經(jīng)有數(shù)量眾多的來(lái)自各行各業(yè)的企業(yè)，采用了Serverless架構(gòu)。

O’REILLY在2019年11月份發(fā)布了一份Serverless使用情況的調(diào)研報(bào)告，關(guān)于采用Serverless的行業(yè)數(shù)據(jù)分析如下圖所示。

可以看到，像軟件、金融、銀行、咨詢(xún)和專(zhuān)業(yè)服務(wù)、計(jì)算機(jī)、電子、通信、醫(yī)療、教育、政府、媒體與娛樂(lè)、制造等等行業(yè)都有在用Serverless。

同時(shí)，這份調(diào)研報(bào)告也指出，只有三分之一的受訪(fǎng)者在規(guī)模小于100人的公司工作，其中企業(yè)規(guī)模大于10000人的受訪(fǎng)者占據(jù)了差不多五分之一的份額。這在一定程度上表明，2019年關(guān)注Serverless的不僅是沒(méi)有技術(shù)債務(wù)或管理費(fèi)用的初創(chuàng)公司，大型企業(yè)也很重視Serverless。

2020年2月份，Datadog發(fā)布的一份關(guān)于Serverless的報(bào)告，再次驗(yàn)證了這個(gè)趨勢(shì)。

Datadog的報(bào)告指出，使用Amazon Web Services的 Datadog 客戶(hù)中有近一半已經(jīng)采用了 Lambda。

同時(shí)，令人意外的是，AWS Lambda 的廣泛采用并不是由更新、更小的公司所驅(qū)動(dòng)的。相反，在基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模最大的那些公司中，超過(guò)四分之三的公司都采用了AWS Lambda。

從Amazon官網(wǎng)上，也可以看到很多來(lái)自較大規(guī)模公司的案例，比如齊心集團(tuán)、可口可樂(lè)、景泰科技、iRobot、湯森路透、Benchling、Financial Engines、Square Enix、Localytics、華夏航空、涂鴉智能、FINRA等。

這些案例覆蓋的行業(yè)和領(lǐng)域也相當(dāng)廣泛，包括人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、航空、醫(yī)療、快消、工業(yè)自動(dòng)化、金融、咨詢(xún)、游戲、辦公用品、非營(yíng)利組織等。這也印證了O’REILLY和Datadog報(bào)告的有效性。

不僅有很多客戶(hù)采用了云服務(wù)商的Serverless方案，云服務(wù)商本身，自己也有非常深入的實(shí)踐。

比如阿里云推出了函數(shù)計(jì)算FC，淘寶、支付寶、釘釘?shù)劝⒗锵档墓?，都已?jīng)將函數(shù)計(jì)算應(yīng)用于生產(chǎn)業(yè)務(wù)。

比如Amazon推出了基于AWS Lambda的無(wú)服務(wù)器計(jì)算方案，亞馬遜電商也進(jìn)行了廣泛深入的實(shí)踐。

在reInvent 2021大會(huì)，亞馬遜創(chuàng)始人兼CEO Andy Jassy提到，亞馬遜電商一半的新應(yīng)用都已經(jīng)跑在AWS Lambda上，Lambda現(xiàn)在每月會(huì)處理上萬(wàn)億次調(diào)用，換成每秒的話(huà)，已經(jīng)在百萬(wàn)每秒的數(shù)量級(jí)，這已經(jīng)相當(dāng)于天貓雙十一的量級(jí)。

這是非常有說(shuō)服力的實(shí)踐和數(shù)據(jù)。

綜合以上這些情況，我們可以看到，Serverless的生態(tài)和商業(yè)成熟度，都已經(jīng)達(dá)到了就緒狀態(tài)，可以支持企業(yè)完成各種商業(yè)化服務(wù)的開(kāi)發(fā)了。

《CNCF Serverless Whitepaper v1.0》指出，當(dāng)一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的負(fù)載符合以下條件時(shí)，應(yīng)該優(yōu)先選擇Serverless架構(gòu)：

近幾年，各個(gè)行業(yè)已經(jīng)在這些原則的指引下進(jìn)行了很多的Serverless實(shí)踐?？偨Y(jié)來(lái)看，如下三類(lèi)客戶(hù)很適合選擇Serverless：

目前提供Serverless服務(wù)的云供應(yīng)商很多，比如Amazon、Microsoft、IBM、Google、Alibaba、Tencent、Cloudflare、Huawei等，但能在國(guó)內(nèi)提供良好服務(wù)并且處于市場(chǎng)前列的，只有Amazon、Microsoft、Alibaba和Tencent。

接下來(lái)我們就這四家服務(wù)商做一些介紹，并對(duì)比他們的解決方案。

（1）Amazon

我們?cè)诮榻BServerless歷史時(shí)已經(jīng)提到，Amazon Web Services（AWS）在2014年推出了AWS Lambda產(chǎn)品，把FaaS帶入市場(chǎng)。

自發(fā)布以來(lái)，AWS Lambda已經(jīng)成了無(wú)服務(wù)器架構(gòu)的代名詞。憑借著最廣泛的服務(wù)類(lèi)別，AWS Lambda一直保持著市場(chǎng)領(lǐng)先地位，它最著名的案例，莫過(guò)于Netflix的無(wú)服務(wù)器公有云應(yīng)用。在國(guó)內(nèi)，齊心集團(tuán)、涂鴉智能、華夏航空等，是AWS的典型案例。

（2）Microsoft

2016年，Microsoft推出了MicrosoftAzure Cloud Functions，是AWS Lambda的重要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。Microsoft Azure Cloud Functions提供了一組與Amazon類(lèi)似的服務(wù)，它更關(guān)注于Microsoft體系產(chǎn)品的語(yǔ)言和工具。Azure Functions 的一個(gè)案例是Have I Been Pwned。

（3）阿里巴巴（Alibaba）

2017年4月，阿里云發(fā)布了FaaS產(chǎn)品——函數(shù)計(jì)算Function Compute（FC），后續(xù)基于阿里云生態(tài)，不斷完善功能。目前，阿里系的淘寶、支付寶、釘釘?shù)纫呀?jīng)將Serverless應(yīng)用于生產(chǎn)業(yè)務(wù)。新浪微博、世紀(jì)聯(lián)華是阿里云函數(shù)計(jì)算FC的典型客戶(hù)。

（4）騰訊（Tencent）

2017年4月，Tencent發(fā)布了FaaS類(lèi)型的產(chǎn)品——Serverless Cloud Function（騰訊云函數(shù)，SCF）。騰訊云函數(shù)與騰訊云生態(tài)整合，形成了自己的解決方案。騰訊云將全球流行的ServerlessFramework平臺(tái)引入中國(guó)，還將ServerlessDays社區(qū)大會(huì)引入中國(guó)，推動(dòng)了中國(guó)的Serverless技術(shù)發(fā)展。芒果TV、蘑菇街等是騰訊云函數(shù)的典型客戶(hù)。

總的說(shuō)來(lái)，上面提到的各大服務(wù)商都能夠提供相似的服務(wù)，也都能夠在托管式架構(gòu)上運(yùn)行各種應(yīng)用，可以給用戶(hù)帶來(lái)Serverless的各種優(yōu)勢(shì)。

為了幫助你找出最適合自己的供應(yīng)商，接下來(lái)我將從五個(gè)方面深入比較它們的服務(wù)：

1）方案完整性

AWS Lambda或者Alibaba函數(shù)計(jì)算FC這樣的FaaS服務(wù)，僅僅是Serverless的一部分，單靠它們，難以構(gòu)建真實(shí)的、復(fù)雜的業(yè)務(wù)。所以，各家云服務(wù)商，往往還會(huì)結(jié)合自己的云生態(tài)，提供各種BaaS，與FaaS集成，形成對(duì)客戶(hù)更有價(jià)值的解決方案。

Amazon的方案如下圖所示：

Microsoft Azure Functions的方案集如下圖所示：

Microsoft的方案集，更像是應(yīng)用場(chǎng)景的羅列，我根據(jù)網(wǎng)站上的信息，未能找到它所說(shuō)的“一系列云服務(wù)”的列表。

Alibaba的Serverless產(chǎn)品家族如下圖所示：

Tencent的Serverless產(chǎn)品家族：

綜合四家云服務(wù)商官網(wǎng)上對(duì)自己Serverless產(chǎn)品的介紹，對(duì)比之后可以發(fā)現(xiàn)，Amazon的方案完整性最高，遠(yuǎn)超其它幾家。

這跟Amazon在云服務(wù)領(lǐng)域的戰(zhàn)略有很強(qiáng)的相關(guān)性——Amazon在IaaS領(lǐng)域和Serverless方面，推出商業(yè)化產(chǎn)品的時(shí)間，都比其它廠(chǎng)商領(lǐng)先兩年，這使得它在產(chǎn)品研發(fā)、市場(chǎng)驗(yàn)證、客戶(hù)積累、服務(wù)體系搭建等方面贏得了優(yōu)勢(shì)。

2）支持的編程語(yǔ)言

為了讓用戶(hù)可以在托管的環(huán)境中運(yùn)行自己的應(yīng)用，Serverless提供商往往會(huì)在它們所提供的公有云環(huán)境里支持多種編程語(yǔ)言。

Amazon：Python、C#、F#、Node.js、VisualBasic、Golang、Java、Ruby、PHP、PowerShell、Rust、C++、Custom Runtime；

Microsoft：Python、C#、F#、Node.js、PHP、Java、Bash、Batch、PowerShell、Java、JavaScript、TypeScript、Golang、Rust；

Alibaba：Python、Node.js、Golang、Java、PHP、C#、F#、PowerShell、PHP、C++、Ruby、Lua、Dart、TypeScript、Custom Runtime；

Tencent：Python、Node.js、Golang、Java、PHP、Custom Runtime；

四家供應(yīng)商都支持了常見(jiàn)的主流編程語(yǔ)言，相互之間沒(méi)有太大差別。

另外，Amazon、Alibaba、Tencent都支持定制運(yùn)行時(shí)（Custom Runtime），客戶(hù)可以根據(jù)自己的需求來(lái)支持慣用的編程語(yǔ)言。（我在Microsoft的官網(wǎng)上沒(méi)有查到Azure Functions對(duì)Custom Runtime的支持。）

3）工具支持

為了方便用戶(hù)開(kāi)發(fā)、調(diào)試、部署、監(jiān)控基于Serverless架構(gòu)的應(yīng)用，各家服務(wù)商必須要提供針對(duì)Serverless的各種工具。

Amazon：AWS CLI、AWS Cloud9、AWS CodePipeline、AWS Config、AWS Lambda Power Tuning、AWS X-Ray、AWS CloudFormation、AWS Toolkit for JetBrains、Amazon CloudWatch、AWS Serverless ApplicationRepository、Amazon Inspector、AWSWAF、AWS CloudTrail、AWS SSO、Amazon GuardDuty、AWS Shield、Amazon Cognito、AWS SAM。

Microsoft：VS Code、VisualStudio、Azure CLI、Azure Devops、Azure Functions Core Tools、Azure Jenkins插件、Github。

Alibaba：Funcraft、fcli、Serverless Devs Tool、Aliyun Serverless VSCode插件、Midway Serverless。

Tencent：Serverless Web IDE、Serverless Framework CLI（命令行工具）、SCF VSCode插件、ASW 工作流、CloudBase。

目前各家云服務(wù)商給出的工具鏈，結(jié)合開(kāi)源工具，可以滿(mǎn)足基本的Serverless應(yīng)用開(kāi)發(fā)與部署。

相比之下， Amazon的工具鏈最為完整、豐富，涵蓋開(kāi)發(fā)、部署、監(jiān)控、遷移、安全控制與管理等各個(gè)維度。

4）開(kāi)源生態(tài)

下面是一些常見(jiàn)的與Serverless相關(guān)的開(kāi)源項(xiàng)目及工具，我搜集了它們和四家云服務(wù)商的融合關(guān)系。

Serverless Framework：Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Knative、Tencent Clound。

Midway：Amazon AWS、AlibabaCloud、Tencent Cloud

Serverless Devs：Amazon AWS、Alibaba Cloud、Tencent Cloud

Datadog：Amazon AWS、MicrosoftAzure

Triggermesh：Amazon、Google、Oracle

Claudia.js：Amazon

Zappa：Amazon

Amplify-CLI：Amazon

Knative：Amazon（AWS Lambda可以用Triggermesh移植到Knative）

Architect：Amazon AWS Lambda

LambCI：Amazon AWS Lambda

Thundra：Amazon AWS Lambda

從這些開(kāi)源項(xiàng)目對(duì)云廠(chǎng)商的支持情況看，Amazon與開(kāi)源生態(tài)融合程度更高一些。

在GitHub上以“Serverless”為關(guān)鍵字進(jìn)行檢索，結(jié)果也是如此，排在前面的大部分開(kāi)源項(xiàng)目，都和AWSLambda相關(guān)。

5）第三方評(píng)價(jià)

Forrester是全球最權(quán)威的IT咨詢(xún)?cè)u(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)之一，它的The Forrester Wave是業(yè)界公認(rèn)最嚴(yán)苛的廠(chǎng)商綜合能力評(píng)估模型之一，F(xiàn)orresterWave報(bào)告在全球范圍內(nèi)受到高度認(rèn)可。

2020年3月份，F(xiàn)orrester發(fā)布了《The Forrester New Wave?: Function-As-A-Service Platforms, Q1 2020》。

在這次的報(bào)告中，Amazon和Microsoft處于領(lǐng)導(dǎo)者象限，其中Amazon在市場(chǎng)表現(xiàn)上遙遙領(lǐng)先。騰訊（Tencent）和阿里巴巴（Alibaba）處于強(qiáng)勁表現(xiàn)者象限。

2021年3月，F(xiàn)orrester發(fā)布了《The Forrester Wave?: Function-As-A-Service Platforms, Q1 2021》。

在這次的報(bào)告中，Amazon、Microsoft、阿里巴巴（Alibaba）處于領(lǐng)導(dǎo)者象限。其中，Alibaba首次獲得領(lǐng)導(dǎo)者評(píng)價(jià)，Amazon一直是領(lǐng)導(dǎo)者，并且市場(chǎng)表現(xiàn)再次依然遙遙領(lǐng)先。騰訊（Tencent）處于強(qiáng)勁表現(xiàn)者象限。

通過(guò)方案完整性、支持的編程語(yǔ)言、工具支持、開(kāi)源生態(tài)、第三方評(píng)價(jià)這五個(gè)方面的對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)，四大主流Serverless提供商，都能提供準(zhǔn)備就緒的商業(yè)服務(wù)。

相較之下，Amazon在方案完整性、工具支持、開(kāi)源生態(tài)融合性和第三方評(píng)價(jià)這幾方面，具有更好的表現(xiàn)，遙遙領(lǐng)先其他幾家云供應(yīng)商。

Serverless的未來(lái)發(fā)展

了解了Serverless的歷史、現(xiàn)狀及供應(yīng)商的情況，讓我們?cè)賮?lái)看一下Serverless在未來(lái)幾年的可能發(fā)展方向。

Serverless仍然處于快速發(fā)展階段，將來(lái)Serverless的一個(gè)重要發(fā)展，就是減輕設(shè)計(jì)上的固有缺陷并消除或改善實(shí)現(xiàn)層面的缺陷。

現(xiàn)在的Serverless，各個(gè)廠(chǎng)商都有自己的實(shí)現(xiàn)，函數(shù)調(diào)用語(yǔ)義、打包方式、事件源、支持的編程語(yǔ)言等等都不相同，同時(shí)各廠(chǎng)商的無(wú)服務(wù)應(yīng)用也依賴(lài)于其生態(tài)系統(tǒng)的專(zhuān)有 BaaS 服務(wù)，這就導(dǎo)致業(yè)界沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

目前已經(jīng)有CloudEvents這樣的開(kāi)源項(xiàng)目，用于制作統(tǒng)一的事件格式，提升不同平臺(tái)之間的服務(wù)互操作能力。未來(lái)還會(huì)有更多類(lèi)似的開(kāi)源或開(kāi)放項(xiàng)目，促進(jìn)Serverless平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化，最后會(huì)形成業(yè)界的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

目前基于Serverless開(kāi)發(fā)大型項(xiàng)目還比較復(fù)雜，未來(lái)如果能出現(xiàn)一些強(qiáng)大的開(kāi)發(fā)框架，企業(yè)基于這類(lèi)框架，方便開(kāi)發(fā)大型項(xiàng)目，對(duì)Serverless的深入發(fā)展會(huì)非常有幫助。

目前Midway Serverless、Serverless Framework等框架，已經(jīng)在做類(lèi)似的事情，但都還處在基礎(chǔ)發(fā)展階段，未來(lái)會(huì)有具備更復(fù)雜功能的、更完善的、更強(qiáng)大的框架出現(xiàn)。

前面我在介紹Serverless的不足時(shí)，提到過(guò)“廠(chǎng)商鎖定”問(wèn)題。

未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)一些開(kāi)發(fā)框架或者抽象層級(jí)更高的編程語(yǔ)言，能夠兼容各大云平臺(tái)，對(duì)云供應(yīng)商的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行抽象和隔離。比如說(shuō)，開(kāi)發(fā)者要使用FaaS，不用針對(duì)AWS Lambda或AzureFunctions編程，只要基于某種新的編程語(yǔ)言編寫(xiě)代碼，就可以根據(jù)需要，編譯成適合AWS Lambda或者Azure Functions的執(zhí)行碼，上傳到AWS Lambda或者Azure Functions去運(yùn)行，這樣就實(shí)現(xiàn)了一次編寫(xiě)、到處運(yùn)行的目的，能夠大大提升開(kāi)發(fā)效率，同時(shí)也解決了廠(chǎng)商鎖定問(wèn)題。

目前Knative、OpenFaaS、OpenWhisk等開(kāi)源Serverless項(xiàng)目，正在做相關(guān)的事情，但還在初級(jí)階段。

現(xiàn)有的云存儲(chǔ)服務(wù)在訪(fǎng)問(wèn)延遲和IOPS上都有明顯的局限，未來(lái)可能會(huì)有新的 BaaS 存儲(chǔ)服務(wù)出現(xiàn)，它們的性能與本地塊存儲(chǔ)相當(dāng)，并且具有臨時(shí)性和持久性存儲(chǔ)的特性，能幫助無(wú)服務(wù)器計(jì)算擴(kuò)展更多的應(yīng)用類(lèi)型。

Serverless的無(wú)狀態(tài)，限制了很多有狀態(tài)業(yè)務(wù)采用Serverless架構(gòu)，同時(shí)也限制了基于Serverless構(gòu)建復(fù)雜的應(yīng)用。將來(lái)的Serverless解決方案，在新的存儲(chǔ)服務(wù)的協(xié)作下，可能會(huì)對(duì)“狀態(tài)”有更好的策略，能支撐更多復(fù)雜業(yè)務(wù)。

最后，援引《A Berkeley View on Serverless Computing》一文的預(yù)測(cè)作為本文的結(jié)尾：無(wú)服務(wù)計(jì)算將成為云時(shí)代的默認(rèn)計(jì)算范式，在很大程度上取代Serverful 計(jì)算，從而結(jié)束客戶(hù)機(jī)-服務(wù)器時(shí)代。

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