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跨越行业绊脚石,阿里云函数计算发布7大技术突破

简介: 如何对函数进行端云联调、如何对函数进行可观测和调试、如何优化 GB 级别的镜像冷启动?这些以往在服务的颗粒度时,都不是问题的事情,成了 Serverless 大规模落地企业核心生产业务的绊脚石。 2021云栖大会现场,阿里巴巴研究员、阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇(叔同)重磅发布了函数计算的7大技术创新和突破,加速现代应用架构的革新。

Serverless 的本质是通过屏蔽底层的计算资源,来实现业务层开发的专注度和自由度。但越是往上抽象,云厂商在底层的实现就越是复杂。函数计算将服务进一步拆分到函数的颗粒度,这势必会给开发、运维、交付等带来新的挑战,例如如何对函数进行端云联调、如何对函数进行可观测和调试、如何优化 GB 级别的镜像冷启动?这些以往在服务的颗粒度时,都不是问题的事情,成了 Serverless 大规模落地企业核心生产业务的绊脚石。


2021云栖大会现场,阿里巴巴研究员、阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇(叔同)重磅发布了函数计算的7大技术创新和突破,加速现代应用架构的革新。 

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Serverless Devs 2.0:业内首发 Desktop,支持端云联调、多环境部署

开源近一年, Serverless 开发者平台 Serverless Devs 2.0 版本正式发布。相比 1.0 ,2.0在性能、使用体验实现全方位提升,业内首发桌面客户端 Serverless Desktop,对桌面客户端进行了精细设计兼具美感和实用主义,具备更强的企业级服务能力。

作为业内首个支持主流 Serverless 服务/框架的云原生全生命周期管理的平台,Serverless Devs 致力于为开发者打造 Serverless 应用开发一站式服务,Serverless Devs 2.0 提出多模式调试方案,包括打通线上线下环境;本地对接线上环境并进行调试的端云联调方案、本地直接进行开发态调试的本地调试方案、以及云端运维态调试的在线调试/远程调试方案等。新版本增加多环境部署部署能力,Serverless Devs 2.0 已支持一键部署框架 30 余种,包括 Django,Express,Koa,Egg,Flask,Zblog,Wordpress 等。


业内首发实例级别可观测和调试

实例是函数资源最小的可被调度的原子单位,类比容器的 Pod。Serverless 将异构基础资源高度抽象,因此“黑盒问题”是 Serverless 大规模普及的核心落地之痛。业内同类产品均没有透出“实例”概念,也从未在可观测功能中将CPU、内存等指标透出,但可观测就是开发者的眼睛,没有可观测,何谈高可用呢?

函数计算重磅发布实例级别可观测能力,对函数实例进行实时监控和性能数据采集,并进行可视化展示,为开发者提供函数实例端到端的监控排查路径。通过实例级别指标,您可以查看 CPU 和内存使用情况、实例网络情况和实例内请求数等核心指标信息,让“黑盒”不黑。同时,函数计算将通过开放部分实例登录权限,做到既能观测,还能调试。


业内首发固定数量、定时、水位自动伸缩的实例预留策略

函数计算冷启动受到多个因素影响:代码和镜像大小、启动容器、语言运行时初始化、进程初始化、执行逻辑等,这依赖用户和云厂商的双向优化。云厂商会自动为每个函数分配最合适的实例数量,并进行平台侧的冷启动优化。但对于某些在线业务时延非常敏感,云厂商无法代替用户进行更深层的业务优化,如对代码或依赖进行精简、编程语言的选择、进程的初始化、算法优化等。

业内同类产品普遍是采用预留固定实例数量的策略,即让用户配置 N 个并发值,除非手动调整,否则在分配了 N 个实例后不会再伸或者缩。这种方案只解决了部分业务高峰期的冷启动延时,但大大增加了运维成本和资源成本,对红包大促等带有不定期峰谷的业务,其实并不友好。

 因此,函数计算率先将部分实例资源的调度权限授予用户,允许用户通过固定数量、定时伸缩、按水位伸缩、混合伸缩等多维度的实例预留策略,来预留适量函数实例,分别满足业务曲线相对平稳(如AI/ML场景)、峰谷时间段明确(如游戏互娱、在线教育、新零售等场景)、突发流量无法预估(如电商大促、广告等场景)、业务混杂(如Web后台、数据处理等场景)等不同场景的诉求,从而降低冷启动对时延敏感型业务的影响,真正实现弹性和性能兼顾的终极目标。


业内率先推出 GPU 实例

函数计算提供弹性实例和性能实例两种实例类型,弹性实例规格从 128 MB 到 3 GB,隔离粒度做到了整个云生态最细,能真正实现普适场景下资源利用率 100%;性能实例规格区间范围包含4 GB、8 GB、16 GB和32 GB。资源上限更高,主要适用于计算密集型场景,如音视频处理、AI建模和企业级Java应用等场景。 随着专用领域硬件加速的蓬勃发展,各 GPU 厂商均推出了视频编解码专用 ASIC,比如:英伟达从 Kepler 架构集成视频编码专用电路、从 Fermi 架构集成视频解码专用电路。

函数计算正式推出了基于 Turning 架构的 GPU 实例,使得 Serverless 开发者可以将视频编解码的 workload,下沉到 GPU 硬件加速,从而大大加快了视频生产、视频转码的效率。


最高可交付 2w 实例/分钟

所谓“无服务器”,并不是说软件应用不需要服务器就可以运行了,而是指用户无须关心软件应用运行时,涉及的底层服务器的状态、资源(比如 CPU、内存、磁盘及网络)和数量。软件应用正常运行所需要的计算资源由云计算厂商动态提供,但实际上,用户还是会关心云厂商的资源交付能力,以及应对突发流量场景下资源不足导致的访问波动。

函数计算依托于阿里云强大的云基础设施服务能力,通过神龙裸金属资源池和 ECS 资源池双池互备,在业务高峰期,实现最大交付达 2w 实例/分钟,这近一步提升了函数计算在客户核心业务上的交付能力。


VPC 网络建连优化:从10s 优化至 200ms

当用户需要在函数中访问用户 VPC 中的资源,例如 RDS/NAS 时,需要打通 VPC 网络。业内 FaaS 产品普遍采用动态挂载 ENI 的方式来实现 VPC 打通,即在 VPC 创建一个 ENI,挂载到 VPC 中执行函数的机器上。该方案让用户能非常简单地联动后端云服务,但 ENI 挂载的速度一般需要10秒以上,在延时敏感业务场景下带来极大的性能开销。

函数计算通过将 VPC 网关服务化,实现计算和网络解耦,计算节点的伸缩不再受限于 ENI 挂载的能力。该方案由网关服务负责 ENI 的挂载、网关节点的高可用和自动伸缩,而函数计算专注于计算节点的调度,最终实现 VPC 网络建连时,函数冷启动时间降至 200 ms。

 

GB 级别镜像启动:从分钟级优化至秒级

函数计算在2020年8月率先发布了容器镜像的函数部署方式,AWS Lambda 在2020年12月Re-Invent,国内友商在2021年6月也相继宣布了 FaaS 支持容器的重磅功能。冷启动一直都是 FaaS 的痛点,引入比代码压缩包大几十倍的容器镜像后,加重了冷启动过程带来的时延。

函数计算创新性的发明了 Serverless Caching,根据不同的存储服务特点,构建数据驱动、智能高效的缓存体系,实现软硬件协同优化,将 Custom Container 体验进一步提升。到目前为止,函数计算已经将镜像加速优化到了较高的水准。我们在函数计算的公开用例(https://github.com/awesome-fc)里面,挑选了4个典型的镜像,并将它们适配至国内外几个大型云厂商进行横向对比,每间隔3小时调用上述镜像,重复数次。

实验证明,在 GB 级别镜像冷启动的场景下,函数计算已经实现了分钟级到秒级的跨越。


先行一步,志在千里

2009年,伯克利就当时兴起的云计算提出6点预测,包括服务的按需付费成为可能、物理硬件的利用率将大大提高等,在过去的12年间,这些都已成为事实。

2019年,伯克利再次预测 Serverless 计算将会成为云时代默认的计算范式,并取代 Serverful (传统云)计算模式。

参照云计算这12年的发展历程,Serverless 正处于验证伯克利预测的第3年,刚过四分之一。这3年间,从云的未来的美好畅想,到云厂商倡导的 Serverless First 和大规模投入,再到企业用户充分利用 Serverless 的优势来优化现有架构,并客观的面对影响 Serverless 大规模落地企业核心业务的绊脚石,再到今天,通过技术创新和突破来化解行业共同的痛点。这不仅需要先行一步的勇气和魄力,更需要志在千里的使命和责任。 

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