在现阶段,Serverless主要应用在以下几个场景。首先在Web及移动端服务中,可以整合API网关和Serverles服务构建Web及移动后端,帮助开发者构建可弹性扩展、高可用的移动或 Web后端应用服务。在IoT场景下可高效的处理实时流数据,由设备产生海量的实时信息流数据,通过Serverles服务分类处理并写入后端处理。另外在实时媒体资讯内容处理场景里,用户上传的音视频到对象存储OBS,通过上传事件触发多个函数,分别完成高清转码、音频转码等功能,满足用户对实时性和并发能力的高要求。无服务器计算还适合于任何事件驱动的各种不同的用例,这包括物联网,移动应用,基于网络的应用程序和聊天机器人等。这里简单说两个场景,方便大家思考。
1 场景一:应用负载有显著的波峰波谷 Serverless 应用成功与否的评判标准并不是公司规模的大小,而是其业务背后的具体技术问题,比如业务波峰波谷明显,如何实现削峰填谷。一个公司的业务负载具有波峰波谷时,机器资源要按照峰值需求预估;而在波谷时期机器利用率则明显下降,因为不能进行资源复用而导致浪费。
业界普遍共识是,当自有机器的利用率小于 30%,使用 Serverless 后会有显著的效率提升。对于云服务厂商,在具备了足够多的用户之后,各种波峰波谷叠加后平稳化,聚合之后资源复用性更高。比如,外卖企业负载高峰是在用餐时期,安防行业的负载高峰则是夜间,这是受各个企业业务定位所限的;而对于一个成熟的云服务厂商,如果其平台足够大,用户足够多,是不应该有明显的波峰波谷现象的。
2 场景二:典型用例 - 基于事件的数据处理 视频处理的后端系统,常见功能需求如下:视频转码、抽取数据、人脸识别等,这些均为通用计算任务,可由函数计算执行。
开发者需要自己写出实现逻辑,再将任务按照控制流连接起来,每个任务的具体执行由云厂商来负责。如此,开发变得更便捷,并且构建的系统天然高可用、实时弹性伸缩,用户不需要关心机器层面问题。
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