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Serverless是云原生的實現(xiàn)方式并把底層計算資源當成基礎設施，每個產(chǎn)品的實現(xiàn)方式也不一樣，但并不代表無服務器，只是底層服務器對用戶透明并完全由廠商負責運維。

Serverless計算允許開發(fā)者專注于編寫和部署代碼，而無需管理服務器，自動按需擴展資源。

Serverless架構相比傳統(tǒng)云計算，是在底層計算資源的基礎上更高階的抽象和使用，并允許開發(fā)者專注于編寫和部署代碼，而無需管理服務器，自動按需擴展資源。傳統(tǒng)云計算對底層計算資源進行編排，但仍需客戶運維。

冷啟動一直是Serverless領域面臨的優(yōu)化難題之一，華為云創(chuàng)新提出了基于進程級快照的冷啟動加速解決方案，致力于在用戶幾乎無感知的前提下，有效提升應用的冷啟動性能。特別是Java應用冷啟動速度慢的問題尤為突出，華為云在冷啟動性能優(yōu)化方面做到90%+性能提升。

以下幾種類型的應用最適合遷移到 Serverless 架構：

1、事件驅(qū)動應用：包括 IoT 設備數(shù)據(jù)處理、文件上傳后的圖像處理、日志分析、視頻直播/轉(zhuǎn)碼等，這些應用以事件驅(qū)動的方式執(zhí)行服務，按需供給，開發(fā)者無需關注業(yè)務波峰波谷，節(jié)省閑時成本，最終降低運維成本。

2、Web 應用和移動后端：RESTful API 和 GraphQL等接口可以很好地與 Serverless 結合，實現(xiàn)按需計算和自動擴展。

3、微服務：Serverless 的無狀態(tài)特性和自動擴展能力非常適合構建獨立部署的服務單元。

4、定時任務：例如數(shù)據(jù)備份、報告生成、定期清理等工作，可以通過計劃事件來觸發(fā) Serverless 函數(shù)執(zhí)行。

5、AI/ML 推理：短期的機器學習模型推理任務，尤其是那些不需要長期占用資源的情況。

6、臨時或階段性項目：比如活動期間的限時促銷、封閉測試等，這類應用可以在需求高峰期迅速擴展，并在非活躍期減少開銷。

1、在高訪問量情況下，Serverless 的初期成本優(yōu)勢明顯。傳統(tǒng)架構需要提前預估流量并采購和配置足夠的服務器、存儲設備和網(wǎng)絡設備等硬件資源，這涉及到大量的資金投入。而 Serverless 無需預先購買這些硬件，只需在流量到來時根據(jù)實際使用情況付費，對于一些創(chuàng)業(yè)公司或者新上線的應用，這種方式可以大大減輕資金壓力。

2、Serverless 的自動伸縮特性在高訪問量下可以有效控制成本。盡管隨著訪問量增加，Serverless 的費用會相應上升，但它的增長是與實際的請求處理量緊密相關的。而傳統(tǒng)架構為了應對峰值流量，往往會過度配置資源，在平時就會造成這些資源的閑置浪費，即使在高訪問量期間，也可能因為架構不夠靈活而無法充分利用資源。

3、如果應用處于長時間、穩(wěn)定的高訪問量狀態(tài)，并且對性能有非常高的要求（例如要求極低的延遲），在某些情況下 Serverless 成本可能會高于傳統(tǒng)架構，Serverless 的計費方式是基于函數(shù)執(zhí)行次數(shù)和資源消耗，在長時間高負載下，這些費用可能會累積到一個較高的水平,Serverless 的冷啟動和精細的計費方式可能會導致成本上升。

一、利用華為云Serverless函數(shù)托管服務FunctionGraph的自動伸縮功能

以 華為云FunctionGraph 為例，它會根據(jù)傳入請求的速率自動調(diào)整函數(shù)執(zhí)行實例的數(shù)量。當請求流量增加時， FunctionGraph 會自動啟動更多的實例來處理請求；當流量減少時，會關閉多余的實例。這種自動伸縮是基于內(nèi)置的算法，該算法會考慮請求的并發(fā)數(shù)、函數(shù)執(zhí)行時間以及可用函數(shù)實例資源等多種因素。例如，假設一個基于 FunctionGraph 的 Web 應用，平時每秒只有 10 個請求， FunctionGraph 會維持少量的函數(shù)實例。但如果在促銷活動期間，每秒請求數(shù)增加到 1000 個， FunctionGraph 會迅速啟動足夠多的實例來處理這些請求，確保應用的響應性能。

二、基于指標的伸縮管理，即監(jiān)控關鍵指標

1、彈性實例數(shù)和并發(fā)數(shù)：

彈性實例數(shù)反映了單位時間內(nèi)運行的彈性實例數(shù)量，并發(fā)數(shù)則表示在同一時刻正在處理的請求數(shù)量。這兩個指標是監(jiān)控伸縮性的基礎。通過實時監(jiān)控這些指標，可以提前預測流量的變化趨勢，從而做好資源準備。

例如，使用云服務提供商提供的監(jiān)控工具（如 華為云的AOM）來跟蹤這些指標。當發(fā)現(xiàn)并發(fā)數(shù)持續(xù)上升，并且并發(fā)數(shù)接近設置的單函數(shù)最大實例數(shù)的閾值時，就可以考慮調(diào)整伸縮策略，如提高單函數(shù)最大實例數(shù)限制或增加預留實例數(shù)量。

2、函數(shù)執(zhí)行時間和資源利用率：

函數(shù)執(zhí)行時間直接影響用戶體驗，較長的執(zhí)行時間可能導致用戶等待時間過長。資源利用率（CPU、內(nèi)存）則反映了函數(shù)運行的效率。如果發(fā)現(xiàn)函數(shù)執(zhí)行時間過長或者資源利用率過高，可能需要優(yōu)化函數(shù)代碼，或者調(diào)整資源分配。

例如，一個日志加工函數(shù)在處理日志時執(zhí)行時間過長。通過監(jiān)控發(fā)現(xiàn)這個問題后，可以考慮優(yōu)化算法來縮短執(zhí)行時間，或者增加分配給函數(shù)的內(nèi)存資源來提高處理效率。同時，監(jiān)控資源利用率可以幫助企業(yè)確定是否有資源浪費的情況，例如，如果一個函數(shù)一直占用大量內(nèi)存但實際使用很少，就可以適當減少分配的內(nèi)存。

一、企業(yè)構建事件驅(qū)動的應用：

1、企業(yè)首先需要明確應用中的事件來源。事件源可以是多種多樣的，例如用戶App中的操作（如點擊按鈕、提交表單等）、消息隊列中的消息（如來自其他系統(tǒng)的業(yè)務消息）等。梳理出所有可能的事件源，為后續(xù)的事件處理做好準備。

2、根據(jù)事件的類型和業(yè)務需求，編寫相應的 Serverless函數(shù)來處理事件。每個函數(shù)應該具有明確的單一職責，例如，一個處理用戶注冊事件的函數(shù)可能負責驗證用戶輸入的信息、將用戶數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫等操作。

以一個電商應用為例，當有用戶下單的事件發(fā)生時，對應的 Serverless 函數(shù)會負責驗證訂單信息（包括商品庫存檢查、價格計算等）、生成訂單記錄、通知倉庫發(fā)貨等一系列操作。這些函數(shù)可以使用不同的編程語言編寫，如 Python、Node.js 等，具體取決于企業(yè)開發(fā)團隊的技能和應用的需求。

但對于復雜的業(yè)務場景，可能需要多個 Serverless 函數(shù)協(xié)同工作來處理事件。這時就需要進行事件流的編排，確定事件在不同函數(shù)之間的傳遞順序和觸發(fā)條件。可以使用工作流引擎或者事件編排工具來實現(xiàn)。

例如，在一個企業(yè)級的供應鏈管理系統(tǒng)中，一個采購訂單事件可能首先觸發(fā)庫存檢查函數(shù)，根據(jù)庫存情況決定是否需要觸發(fā)采購申請函數(shù)，采購申請批準后再觸發(fā)供應商下單函數(shù)等。通過事件流編排工具（如 FunctionGraph的 workflow）可以清晰地定義和管理這些事件流程。

3、企業(yè)需要為事件處理過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)選擇合適的存儲方案。對于臨時的數(shù)據(jù)，可以使用內(nèi)存存儲（如在函數(shù)執(zhí)行期間存儲一些中間計算結果）、 緩存（如Redis）、消息（如Kafka） ；對于持久化的數(shù)據(jù)，如用戶記錄、業(yè)務訂單等，可以使用數(shù)據(jù)庫（如關系型數(shù)據(jù)庫 MySQL）。

二、優(yōu)化事件驅(qū)動的 Serverless 應用：

1、優(yōu)化 Serverless 函數(shù)的代碼是提高性能的關鍵。這包括減少函數(shù)的執(zhí)行時間、降低資源消耗（如內(nèi)存、CPU）?？梢酝ㄟ^代碼重構、算法優(yōu)化、使用高效的庫等方式來實現(xiàn)。

2、由于網(wǎng)絡、系統(tǒng)等原因，事件處理可能會失敗。企業(yè)需要建立重試機制，當函數(shù)執(zhí)行失敗時，自動進行重試?？梢栽O置重試次數(shù)、重試間隔等參數(shù)，根據(jù)不同的事件重要性和失敗類型來靈活調(diào)整。

3、成本優(yōu)化，優(yōu)化資源分配，確保 Serverless 函數(shù)使用的資源（如內(nèi)存、執(zhí)行時間）與實際需求相匹配。避免過度分配資源導致不必要的成本增加?？梢酝ㄟ^性能測試和成本分析來確定最佳的資源配置方案。

例如，在一個測試環(huán)境中，模擬不同的流量場景，觀察函數(shù)在不同資源配置下的性能和成本。通過分析結果，找到一個既能滿足性能要求又能降低成本的資源分配點，如將一個函數(shù)的內(nèi)存分配從 4096MB 降低到 1024MB，同時保證其在高流量情況下的執(zhí)行時間仍在可接受范圍內(nèi)。

開發(fā)者可以基于以下關鍵策略：

1、使用日志聚合服務LTS收集和分析事件信息和錯誤日志，并確保日志信息結構化，便于讀取和分析。

2、利用調(diào)用鏈工具比如APM等來追蹤請求完整路徑，識別性能瓶頸和故障點。

3、上報關鍵指標數(shù)據(jù)，比如成功率等，并設置告警及時通知。

Serverless將計算資源的管理抽象化，顯著改變了傳統(tǒng)的開發(fā)和部署流程，主要包括以下改變：

1、無服務器函數(shù)：開發(fā)者可以專注于編寫業(yè)務邏輯，無需關心底層基礎設施的配置和維護。

2、事件驅(qū)動：應用設計圍繞事件觸發(fā)，提高了系統(tǒng)的響應性和可擴展性。

3、按需資源：云服務自動分配和管理計算資源，開發(fā)者只需上傳代碼，無需手動部署或擴展服務器。

4、持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）：Serverless環(huán)境與CI/CD工具的集成更加緊密，實現(xiàn)代碼的自動測試、構建和部署。

建議掌握以下技能：

1、事件驅(qū)動編程：理解和設計基于事件觸發(fā)的業(yè)務流程。

2、無狀態(tài)設計：確保函數(shù)或服務能夠獨立處理請求，不依賴于會話狀態(tài)。

3、微服務架構：將應用分解為獨立的、可重用的組件，提高系統(tǒng)的靈活性和可維護性。

4、云服務API：熟悉云平臺提供的API，如FunctionGraph等。

5、監(jiān)控和日志工具：掌握如LTS、AOM等工具，用于監(jiān)控和調(diào)試Serverless應用。

6、CI/CD工具：如Jenkins、GitLab CI、CircleCI等，用于自動化測試和部署流程。

7、容器技術：雖然Serverless主要關注函數(shù)級別的無服務器，但了解容器（如Docker）和容器編排（如Kubernetes）對于構建和部署微服務仍然重要。

1、使用模塊化設計，將每個第三方服務的集成封裝為獨立的模塊或函數(shù)，避免代碼耦合，便于單獨測試和維護。

2、針對第三方依賴，可以使用云服務提供的依賴包進行管理，使用平臺提供的依賴包能力進行版本管理。

3、使用ServiceBridge函數(shù)作為BaaS訪問統(tǒng)一入口，業(yè)務使用輕量SDK訪問BaaS服務，無需關注連接邏輯。