思考：如何才能快速、低成本地推出AIGC应用？
公司新上线的综合性网站平台，经过一年多的沉淀，聚集了一批忠实、热情的用户，网站的互动内容分享很活跃。由于近来AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）技术火热，受关注度很高，为了增强用户互动、提高趣味性，公司希望网站推出新功能，吸引有创意、想象力的用户参与到产品的设计优化中来，还可将产品使用图片生成趣味插图用于分享，引发用户共情，进一步推升网站人气。对于这项创新需求，网站的技术负责人大刘找到了技术实习生小陈，希望他来做一些调研和准备。
大刘：咱们公司网站最近想推出一项新功能，借助AIGC技术来增强用户与咱们产品的互动。我觉得这个需求比较有创意，用到的也是新技术，是一件挺有意思的事情。不过正式启动前需要做一些前期调研，这是一个难得的机会，想交给你来试试，如何？
小陈：好嘞，谢谢师傅信任，我会尽力做好调研。AIGC我一直有关注，比如ChatGPT、Stable Diffusion等，在学校里都是同学们讨论的热门话题之一。现在互联网上有不少好用的模型、应用，代码也是开源的，在调研阶段可以拿来即用。不过我有个疑虑，这些AI模型对于计算资源的消耗往往是挺可观的，部署测试也要花费不少时间精力，我怕应付不过来呢。
大刘：你说的没错，这个问题我之前就有考虑，像这样一类AIGC应用，如果按照传统的应用开发模式，全流程的开发、部署一个完整应用，它的开发周期长、成本高、运维也很复杂。但近些年其实还有一种新的开发模式，只需要提供应用的核心代码，然后通过无服务器Serverless技术去执行，这种开发方式短平快，并且资源完全按需付费，很大程度上可以解决你前面提到的几个顾虑。
小陈：这个Serverless的方式听起来很有意思啊，无服务器，难道不需要服务器么？
大刘：哈哈，这个问题就留给你来研究和学习了。你可以先基于Serverless方向展开学习，需要做一些功课来论证基于Serverless架构实现AIGC应用的技术可行性。如果调研中有任何问题，可以随时来找我，我们一起讨论。根据以往的经验，多多讨论有助于加深理解。
小陈：好的，师傅不要嫌我麻烦就好。
大刘：Serverless是被高度关注的下一代云原生技术，受到业界厂商和开发者的高度重视，借这个机会好好学习，对你今后技术发展也一定会大有帮助。
小陈：明白，我清楚调研方向了，谢谢师傅！
为什么需要Serverless
按照传统开发模式开发一个应用，需要经历完整开发流程，编写应用全部代码，开发工作量大、周期长、成本高。而且，代码开发只是开发项目中的一部分，除此之外还有其他大量的工作要完成，包括应用上线的工作，如容量规划、资源采购、软件安装与配置、应用调试与功能验证等，及管理运维的工作，如安全加固、安装监控、运维管理与优化等。
应用上线、管理运维相关工作繁杂冗长、成本高昂，需要占用大量的时间精力。但遗憾的是，这些并不是应用的核心能力和开发者的主体工作。所以，开发人员更希望将有限的精力聚焦在代码研发、打磨业务逻辑上。开发人员期望的开发模式，只需关注具体业务逻辑代码的开发，也就是模块级别的实现，除此之外都转交给云厂商，让专业的人做专业的事，如下图。大家各司其职、强强联手，合力打造卓越应用，两全其美。那么，这种期望中的开发模式可行吗？
传统开发模式 vs 期望开发模式
开发人员期望的开发模式，正好与Serverless（无服务器）倡导的理念是高度一致的，即让开发人员专注于业务代码编写，不必关心底层基础设计及软硬件配置。
著名的 Serverless 实践者 Ben Kehoe 这样描述 Serverless 原生心智，当我们在业务中考虑做什么时可以体会一下这种心智：
- 我的业务是什么？
- 做这件事情能不能让我的业务出类拔萃？
- 如果不能，我为什么要做这件事情而不是让别人来解决这个问题？
- 在解决业务问题之前没有必要解决技术问题。
这个Serverless原生心智正好说出了开发人员的心声，那么，Serverless是怎么产生的呢，让我们继续探究。
Serverless从何而来
我们都知道IT技术是用来解决业务问题的，而IT技术的载体则是各种各样的应用程序。这些应用程序提供了用户界面，实现了业务逻辑，运行在底层基础设施之上，为最终用户提供业务服务。
出于对降本增效的不懈追求，计算模式不断发展进步，从早期的物理机发展出虚拟机，又从虚拟机发展到容器技术，再从容器技术推升到Serverless技术，这是一个业务逻辑不断聚焦、技术栈不断抽象的技术进步必然过程。IT技术演进过程中的物理机、虚拟机、容器化的发展阶段，被统一称作基于服务器的计算模式，也就是Serverful模式，与之相对的则是“无服务器”模式，也就是Serverless模式。上述发展过程，简单如下图所示。
计算模式发展历程
可以看出，在Serverful模式下，面对业务负载增加时需要扩展资源，其扩展单元要么是服务器，要么是虚拟机，或者是容器组，这三者的资源扩展速度是不断上升的，资源扩展颗粒度是持续减小的，对人员技能的要求也越来越高。而在Serverless模式下，扩展单元则变成了更轻量级的函数，部署速度更快，敏捷性更高，同时还降低了人员的技能要求。
让我们简单回顾下计算模式发展的主要阶段，了解每个阶段为什么会产生，有什么特点，又引出了什么新问题：
- 大型机：为解决复杂计算问题而研制出来。由于特别昂贵，大型机非常稀缺，能拥有大型机的机构不多，小企业有很多计算需求，但却无法获得计算的机会。
- X86：为了满足大量小企业的计算需求，推出了价格相对低廉的X86服务器。但是，X86服务器从购买到上线，周期长、运维困难、资源利用率也不高。
- 虚拟化：为了提高服务器资源利用率，打破服务器不可分割的限制，推出了虚拟化技术。虚拟化提高了资源利用率、可用性，降低了运维难度。但虚拟化种类偏少，仍需管理硬件并需要专业技术支持，使用门槛较高，虚拟化授权费也不低。
- 云计算：为进一步减少运维，降低成本，丰富产品，云计算应运而生。云计算提供了丰富的IaaS、PaaS平等产品和服务，提高了企业的工作效率。但在应用构建、运维、弹性扩展、故障恢复等工作方面，仍有较多工作，需用户完成。
- 容器化：为了提高应用系统在不同环境之间迁移的兼容性，出现了容器技术。随着容器技术的大范围应用，为了推动应用程序集群的资源管理自动化，又产生了容器编排技术。在拥抱容器编排技术之后，企业的运维工作进一步减少，但容器化仍需要一定的技术门槛。
- Serverless：出于对降本增效的不懈需求，企业的工作重心越来越聚焦在业务逻辑上，希望进一步削减容器化工作，于是Serverless应运而生。Serverless只需要关注业务逻辑，支持自动弹性、按量付费，进一步降低了使用心智。
由此可见，计算模式的每一次革命，都进一步增强了人们对业务逻辑的聚焦，降低了对底层技术展的关注，是执行降本增效的必然结果。是时候该好好认识Serverless了。
