为 Serverless Devs 插上 Terraform 的翅膀,实现企业级多环境部署(下)

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎免费试用套餐包,4320000 CU,有效期3个月
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 在上篇中,主要介绍了 Serverless Devs 多环境功能的使用,用户读完可能会些疑问,本文会就一些常见问题进行下回答。

在上篇中,主要介绍了 Serverless Devs 多环境功能的使用,用户读完可能会些疑问,本文会就一些常见问题进行下回答。


1、Serverless Devs 和 Terraform 的关系

可能有些用户会问,既然你们已经支持了 Terraform,那 Serverless Devs 还有什么作用,是不是直接用 Terraform 就可以了?


Serverless Devs 和 Terraform 的定位还是明显不同的。Serverless Devs 面向应用管理及 DevOps,Terraform 面向云资源,是两个不同的领域,但并不表示不能在某些层面有交集或者不能集成,集成和被集成能力本来就是开源工具是否标准化的一个衡量标准。


Terraform 解决的是云资源的 Provisioning,这个领域是有非常清晰的方法论的。而 Serverless Devs 更应该强调如何使用好云资源,两者的关系可以用几个场景说明:


  • Serverless Devs 更多关注如何把代码或者安装依赖分片上传到NAS上,更少关注VPC/交换机/安全组/NAS挂载点如何创建出来;
  • Serverless Devs 更多关注如何把文件上传到 OSS,并且自动触发函数完成报表的生成,更少关注 OSS Bucket 如何创建;
  • Serverless Devs 更多关注如何构建代码/镜像、制作 Layer、部署代码、发布版本、灰度放量来构造完整的 CI/CD 体验,更少关注 FC 的网络、日志仓库、ACR 实例如何创建出来;
  • Serverless Devs 更多关注如何远程调试代码,如何登陆到线上实例,如何通过日志以及监控快速发现业务的异常;


可以看到 Serverless Devs 更加重点关注的是应用运行态以及运维态的操作,这也是 Serverless 架构的工具最重要的使命,但 Serverless Devs 负责的是 Serverless 应用全生命周期管理,必然少不了资源的管理,我们在实践过程中发现,无论是用云产品 SDK 还是 Pulumi 这类 GPLs 都需要投入很大精力在资源生命周期的对接上,这对于组件开发者对接更多云产品来说是非常低效的。


而 Terraform 在这方面是最专业的,无论是标准化程度、受认可程度以及资源的丰富度都能很好满足终端用户及开发者的需求,因此才触发 Serverless Devs 和 Terraform 结合这一想法。


Serverless Devs 没有和 Terraform 耦合,相反的是让 Terraform 的 HCL 语言自然的在 Serverless Devs 的组件规范里玩转起来,可以认为是 Serverless Devs 支持多语言的一种能力。对开发者的价值是可以比较低代码的完成基础设施的搭建,把精力投入到和 Serverless 应用生命周期管理相关的开发上,不然就得开发大量的资源CRUD代码,这个是非常低效的。


2、多环境功能和直接用Terraform有什么不同

既然多环境部署也走的是Terraform,那和我直接用Terraform部署资源有什么区别?


  • Terraform 是个人版的工具,需要本地管理ak/sk、本地安装 Provider;而多环境是个多租的服务,不需要用户自己来维护这些
  • 多环境功能重要的是"管理"的能力,比如模板有版本管理能力,当模板发布了新版本并且 IaC 的变更是不兼容的,此时用户如果更新环境会导致未知问题,这种情况下系统会自动识别并且保证存量环境的变更还使用旧版本,不受不兼容变更带来的影响
  • Terraform 是纯面向资源的编排工具,和应用的关联很弱;而环境和服务、流水线可以天然地形成连接关系,比如通过环境可以感知到资源被哪些服务所使用、服务可以通过环境的授权来获取访问资源的权限、可以在流水线中将服务一次性部署到所有环境上,而这些是 Terraform 做不了的
  • Terraform 只是多环境实现 IaC 的一个技术选型,未来还计划对接 ROS、Pulumi 等 IaC 项目

3、多环境和环境变量的关系

在 CI/CD 中使用环境变量,环境变量中配置VPC、NAS啥的,s.yaml中引用环境变量似乎就可以了,为什么还要造一个环境概念?


环境和环境变量从名字就能区分出定位的差异,环境变量就是一组静态配置,虽然可以将一些资源配置写到环境变量内并在 CI/CD 流水线中引用,但这种方式不具备资源纳管的能力。


而环境是个实体资源,具备基础设施的生命周期管理能力,通过环境可以完成基础设施的增删改查,并可以通过访问控制的方式授予用户的操作权限,更新环境时还可以对接一些安全检查的能力。


通过环境可以让基础设施受到保护,比如当多个服务共享环境时,如果发起环境删除,系统会自动发现环境被其他服务所依赖,此时删除会被拒绝。

4、只能企业用户使用么,个人开发者怎么用

我是个人开发者,不懂 Terraform,文章中各种模板定义看的有点晕,那我还适合用这个功能么?

个人开发者一样适用,但不应该让这部分用户承担写模板的工作,而是由平台提供各种业务场景化的模板,开发者开箱即用,这也是我们后续的主要工作。


对个人用户来说,上阿里云最复杂的某过于RAM、VPC、ECS、SLB、NAS这些复杂的概念,学习曲线太长。在 Serverless 架构下这个问题尤为明显,Serverless 宣称低门槛、低成本、低运维,但是上手Serverless需要了解一大堆概念,配置一大堆东西,很多用户在这过程中就被"劝退"了,而环境模板和环境可以极大地简化云产品的上手成本,同时又能很安全地操作。


举个例子,用户选择一个模板部署环境,就可以一键拉起所有云资源,这样才算是真正的 Serverless。


5、实现原理

  • 遵循 Serverless Devs 组件开发规范,通过实现一个组件来完成和后端服务的对接
  • 后端服务采用 Serverless + K8s 的架构,通过消息触发函数,来完成模板的渲染以及部署任务的执行
  • 采用 KubeVela 来完成 K8s 资源的管理以及 Terraform 任务的执行


6、多环境为什么是组件级的能力,而不是CLI的能力

Serverless Devs 分为 CLI组件

  • CLI 提供最通用的能力,不依赖任何组件,比如:s init、s config、s verify、--template、--debug
  • 组件提供特定的功能,比如 s deploy、s build、s invoke 这些是fc组件的能力


从 env 命令的通用性以及要解决的问题上看,做到 CLI 内也是合适的。但从实现上看,因为需要一个服务端的控制平面来完成用户资源的部署,出于安全性考虑必须要特定的云服务来完成,所以才通过一个组件来完成。


首焦.png
使用 Serverless 1 分钟轻松搭建你的首个个人网站!


免费额度,轻松上手!小白也可极速建站:无需考虑服务器和网站源码,我们为你提供免费计算资源,运维管理服务器。活动期间完成场景体验,即有机会领取天猫超市 10 元代金券


活动时间:2022年6月20日-7月1日(工作日期间领取)答疑群:钉钉搜索 “44700570”体验地址:点击阅读原文 or 浏览器访问(建议pc端体验)


https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/serverless2022

相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
目录
打赏
0
0
0
0
675
分享
相关文章
函数计算支持热门 MCP Server 一键部署
云上托管 MCP 搭建 AI Agent 将成为趋势。函数计算 FC 目前已经支持开源 MCP Server 一键托管,欢迎体验。
931 115
借助 serverless 将 MCP 服务部署到云端
本文介绍了如何将 MCP 服务通过 SSE 协议部署到云端,避免本地下载和启动的麻烦。首先,使用 Python 实现了一个基于 FastMCP 的网络搜索工具,并通过设置 `transport='sse'` 启用 SSE 协议。接着,编写客户端代码测试服务功能,确保其正常运行。随后,利用阿里云函数计算服务(FC 3.0)以 Serverless 方式部署该服务,包括创建函数、配置环境变量、添加依赖层以及部署代码。最后,提供了客户端测试方法和日志排查技巧,并展示了如何在不同工具(如 Cherry-Studio、Cline 和 Cursor)中配置云端 MCP 服务。
847 11
借助 serverless 将 MCP 服务部署到云端
HarmonyOS5云服务技术分享--Serverless抽奖模板部署
本文详细介绍了如何使用华为HarmonyOS的Serverless模板快速搭建抽奖活动,手把手教你完成从前期准备到部署上线的全流程。内容涵盖账号注册、云函数配置、参数调整、托管上线及个性化定制等关键步骤,并附带常见问题解答和避坑指南。即使是零基础用户,也能轻松上手,快速实现抽奖活动的开发与部署。适合希望高效构建互动应用的开发者参考学习。
函数计算支持热门 MCP Server 一键部署
MCP(Model Context Protocol)自2024年发布以来,逐渐成为AI开发领域的实施标准。OpenAI宣布其Agent SDK支持MCP协议,进一步推动了其普及。然而,本地部署的MCP Server因效率低、扩展性差等问题,难以满足复杂生产需求。云上托管成为趋势,函数计算(FC)作为Serverless算力代表,提供一键托管开源MCP Server的能力,解决传统托管痛点,如成本高、弹性差、扩展复杂等。通过CAP平台,用户可快速部署多种热门MCP Server,体验高效灵活的AI应用开发与交互方式。
2470 10
基于函数计算一键部署 AI 陪练,快速打造你的专属口语对练伙伴
AI 口语学习涵盖发音训练、对话交流、即时反馈、个性化场景模拟和流利度提升等。本方案以英语口语学习的场景为例,利用函数计算 FC 部署 Web 应用,结合智能媒体服务(AI 实时互动)的 AI 智能体和百炼工作流应用,实现英语口语陪练。
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
鹰角网络为应对游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求,采用阿里云 EMR Serverless Spark 替代原有架构。迁移后实现研发效率提升,支持业务快速发展、计算效率提升,增强SLA保障,稳定性提升,降低运维成本,并支撑全球化数据架构部署。
343 56
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
Serverless架构下的OSS应用:函数计算FC自动处理图片/视频转码(演示水印添加+缩略图生成流水线)
本文介绍基于阿里云函数计算(FC)和对象存储(OSS)构建Serverless媒体处理流水线,解决传统方案资源利用率低、运维复杂、成本高等问题。通过事件驱动机制实现图片水印添加、多规格缩略图生成及视频转码优化,支持毫秒级弹性伸缩与精确计费,提升处理效率并降低成本,适用于高并发媒体处理场景。
Serverless MCP 运行时业界首发,函数计算让 AI 应用最后一公里提速
作为云上托管 MCP 服务的最佳运行时,函数计算 FC 为阿里云百炼 MCP 提供弹性调用能力,用户只需提交 npx 命令即可“零改造”将开源 MCP Server 部署到云上,函数计算 FC 会准备好计算资源,并以弹性、可靠的方式运行 MCP 服务,按实际调用时长和次数计费,欢迎你在阿里云百炼和函数计算 FC 上体验 MCP 服务。
368 30
云大使 X 函数计算 FC 专属活动上线!享返佣,一键打造 AI 应用
如今,AI 技术已经成为推动业务创新和增长的重要力量。但对于许多企业和开发者来说,如何高效、便捷地部署和管理 AI 应用仍然是一个挑战。阿里云函数计算 FC 以其免运维的特点,大大降低了 AI 应用部署的复杂性。用户无需担心底层资源的管理和运维问题,可以专注于应用的创新和开发,并且用户可以通过一键部署功能,迅速将 AI 大模型部署到云端,实现快速上线和迭代。函数计算目前推出了多种规格的云资源优惠套餐,用户可以根据实际需求灵活选择。
Serverless MCP 运行时业界首发,函数计算让 AI 应用最后一公里提速
Serverless MCP 运行时业界首发,函数计算支持阿里云百炼 MCP 服务!阿里云百炼发布业界首个全生命周期 MCP 服务,无需用户管理资源、开发部署、工程运维等工作,5 分钟即可快速搭建一个连接 MCP 服务的 Agent(智能体)。作为云上托管 MCP 服务的最佳运行时,函数计算 FC 为阿里云百炼 MCP 提供弹性调用能力。
 Serverless MCP 运行时业界首发,函数计算让 AI 应用最后一公里提速

相关产品

  • 函数计算
  • 推荐镜像

    更多
    AI助理

    你好,我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等