今日，由阿里云 20+ 位云原生技术专家共同编撰的《云原生架构白皮书》正式对外发布。作为业界第一本全方位构建云原生架构规划与实践全景图的白皮书，本书在详细阐述云原生架构定义的同时，完整展示云原生架构应用所需的演进路径与设计规则，旨在帮助企业更好地理解与应用云原生架构，助力企业数字化转型升级。
随着以 Kubernetes 为代表的云原生技术成为云计算的容器界面，Kubernetes 成为云计算的新一代操作系统。面向特定领域的后端云服务（BaaS）则是这个操作系统上的服务 API，存储、数据库、中间件、大数据、AI 等领域的大量产品与技术都开始提供全托管的云形态服务，如今越来越多用户已习惯使用云服务，而不是自己搭建存储系统、部署数据库软件。
当这些 BaaS 云服务日趋完善时，Serverless 因为屏蔽了服务器的各种运维复杂度，让开发人员可以将更多精力用于业务逻辑设计与实现，而逐渐成为云原生主流技术之一。
全托管的计算服务，客户只需要编写代码构建应用，无需关注同质化的、负担繁重的基于服务器等基础设施的开发、运维、安全、高可用等工作；
通用性，结合云 BaaS API 的能力，能够支撑云上所有重要类型的应用；
自动的弹性伸缩，让用户无需为资源使用提前进行容量规划；
按量计费，让企业使用成本得有效降低，无需为闲置资源付费。
函数计算（Function as a Service）是 Serverless 中最具代表性的产品形态。它通过把应用逻辑拆分多个函数，每个函数都通过事件驱动的方式触发执行，例如当对象存储（OSS）中产生的上传 / 删除对象等事件，能够自动、可靠地触发 FaaS 函数处理，且每个环节都是弹性和高可用的，客户能够快速实现大规模数据的实时并行处理。同样的，通过消息中间件和函数计算的集成，客户可以快速实现大规模消息的实时处理。
目前函数计算这种 Serverless 形态在普及方面仍存在一定困难，例如：
函数编程以事件驱动方式执行，这在应用架构、开发习惯方面，以及研发交付流程上都会有比较大的改变；
函数编程的生态仍不够成熟，应用开发者和企业内部的研发流程需要重新适配；
细颗粒度的函数运行也引发了新技术挑战，比如冷启动会导致应用响应延迟，按需建立数据库连接成本高等。
针对这些情况，在 Serverless 计算中又诞生出更多其他形式的服务形态，典型的就是和容器技术进行融合创新，通过良好的可移植性，容器化的应用能够无差别地运行在开发机、自建机房以及公有云环境中；基于容器工具链能够加快解决 Serverless 的交付。云厂商如阿里云提供了弹性容器实例（ECI）以及更上层的 Serverless 应用引擎（SAE），Google 提供了 CloudRun 服务，这都帮助用户专注于容器化应用构建，而无需关心基础设施的管理成本。此外 Google 也开源了基于 Kubernetes 的 Serverless 应用框架 Knative。
相对函数计算的编程模式，这类 Serverless 应用服务支持容器镜像作为载体，无需修改即可部署在Serverless 环境中，可以享受到 Serverless 带来的全托管免运维、自动弹性伸缩、按量计费等优势。下面是传统的弹性计算服务、基于容器的 Serverless 应用服务和函数计算的对比：
近两年来 Serverless 近年来呈加速发展趋势，用户使用 Serverless 架构在可靠性、成本和研发运维效率等方面获得显著收益。
小程序 /Web/Mobile/API 后端服务
在小程序、Web/Moible 应用、API 服务等场景中，业务逻辑复杂多变，迭代上线速度要求高，而且这类在线应用，资源利用率通常小于 30%，尤其是小程序等长尾应用，资源利用率更是低于 10%。Serverless 免运维，按需付费的特点非常适合构建小程序 /Web/Mobile/API 后端系统，通过预留计算资源 + 实时自动伸缩，开发者能够快速构建延时稳定、能承载高频访问的在线应用。在阿里内部，使用 Serverless 构建后端服务是落地最多的场景，包括前端全栈领域的 Serverless For Frontends，机器学习算法服务，小程序平台实现等等。
在构建典型任务批处理系统时，例如大规模音视频文件转码服务，需要包含计算资源管理、任务优先级调度、任务编排、任务可靠执行、任务数据可视化等一系列功能。如果从机器或者容器层开始构建，用户通常使用消息队列进行任务信息的持久化和计算资源分配，使用 Kubernetes 等容器编排系统实现资源的伸缩和容错，自行搭建或集成监控报警系统。而通过 Serverless 计算平台，用户只需要专注于任务处理逻辑的处理，而且 Serverless 计算的极致弹性可以很好地满足突发任务下对算力的需求。
通过将对象存储和 Serverless 计算平台集成的方式，能实时响应对象创建、删除等操作，实现以对象存储为中心的大规模数据处理。用户既可以通过增量处理对象存储上的新增数据，也可以创建大量函数实例来并行处理存量数据。
典型 Serverless 计算服务通过事件驱动的方式，可以广泛地与云端各种类型服务集成，用户无需管理服务器等基础设施和编写集成多个服务的“胶水”代码，就能够轻松构建松耦合、基于分布式事件驱动架构的应用。
通过和事件总线的集成，无论是一方 BaaS 云服务，还是三方的 SaaS 服务，或者是用户自建的系统，所有事件都可以快速便捷地被函数计算处理。例如通过和 API 网关集成，外部请求可以转化为事件，从而触发后端函数处理。通过和消息中间件的事件集成，用户能快速实现对海量消息的处理。
开发运维自动化
通过定时触发器，用户用函数的方式就能够快速实现定时任务，而无须管理执行任务的底层服务器。通过将定时触发器和监控系统的时间触发器集成，用户可以及时接收机器重启、宕机、扩容等 IaaS 层服务的运维事件，并自动触发函数执行处理。
为了实现精准、实时的实例伸缩和放置，必须把应用负载的特征作为资源调度依据，使用“白盒”调度策略，由Serverless 平台负责管理应用所需的计算资源。平台要能够识别应用特征，在负载快速上升时，及时扩容计算资源，保证应用性能稳定；在负载下降时，及时回收计算资源，加快资源在不同租户函数间的流转，提高数据中心利用率。因此更实时、更主动、更智能的弹性伸缩能力是函数计算服务获得良好用户体验的关键。通过计算资源的弹性调度，帮助用户完成指标收集、在线决策、离线分析、决策优化的闭环。
在创建新实例时，系统需要判断如何将应用实例放置在下层计算节点上。放置算法应当满足多方面的目标：
容错：当有多个实例时，将其分布在不同的计算节点和可用区上，提高应用的可用性。
资源利用率：在不损失性能的前提下，将计算密集型、I/O 密集型等应用调度到相同计算节点上，尽可能充分利用节点的计算、存储和网络资源。动态迁移不同节点上的碎片化实例，进行“碎片整理”，提高资源利用率。
性能：例如复用启动过相同应用实例或函数的节点、利用缓存数据加速应用的启动时间。
数据驱动：除了在线调度，系统还将天、周或者更大时间范围的数据用于离线分析。离线分析的目的是利用全量数据验证在线调度算法的效果，为参数调优提供依据，通过数据驱动的方式加快资源流转速度，提高集群整体资源利用率。
负载均衡和流控
资源调度服务是 Serverless 系统的关键链路。为了支撑每秒近百万次的资源调度请求，系统需要对资源调度服务的负载进行分片，横向扩展到多台机器上，避免单点瓶颈。分片管理器通过监控整个集群的分片和服务器负载情况，执行分片的迁移、分裂、合并操作，从而实现集群处理能力的横向扩展和负载均衡。
在多租户环境下，流量隔离控制是保证服务质量的关键。由于用户是按实际使用的资源付费，因此计算资源要通过被不同用户的不同应用共享来降低系统成本。这就需要系统具备出色的隔离能力，避免应用相互干扰。
Serverless 计算平台的定位是通用计算服务，要能执行任意用户代码，因此安全是不可逾越的底线。系统应当从权限管理、网络安全、数据安全、运行时安全等各个维度全面保障应用的安全性。轻量安全容器等新的虚拟化技术实现了更小的资源隔离粒度、更快的启动速度、更小的系统开销，使数据中心的资源使用变得更加细粒度和动态化，从而更充分地利用碎片化资源。
以上内容出自阿里云出品的《云原生架构白皮书》。
本报告共分为七大章节，涵盖为什么需要云原生架构、云原生架构定义、主要云原生技术、阿里巴巴云原生架构设计、阿里云云原生产品介绍、云原生架构实践案例、云原生架构未来发展趋势几部分，详细阐述了云原生领域的整体落地应用及未来发展趋势。
