Serverless 的问题

简介: Serverless 的问题

对于企业来说,支持Serverless计算的平台可以节省大量时间和成本,同时可以释放员工,让开发者得以开展更有价值的工作,而不是管理基础设施。另一方面可以提高敏捷度,更快速地推出新应用和新服务,进而提高客户满意度。但是Serverless不是完美的,它也存在一些问题,需要慎重应用在生产环境。

1 不适合长时间运行应用
Serverless 在请求到来时才运行。这意味着,当应用不运行的时候就会进入 “休眠状态”,下次当请求来临时,应用将会需要一个启动时间,即冷启动时间。如果你的应用需要一直长期不间断的运行、处理大量的请求,那么你可能就不适合采用 Serverless 架构。如果你通过 CRON 的方式或者 CloudWatch 来定期唤醒应用,又会比较消耗资源。这就需要我们对它做优化,如果频繁调用,这个资源将会常驻内存,第一次冷启之后,就可以一直服务,直到一段时间内没有新的调用请求进来,则会转入“休眠”状态,甚至被回收,从而不消耗任何资源。

2 完全依赖于第三方服务
当你所在的企业云环境已经有大量的基础设施的时候,Serverless 对于你来说,并不是一个好东西。当我们采用某云服务厂商的 Serverless 架构时,我们就和该服务供应商绑定了,那么我们再将服务迁到别的云服务商上就没有那么容易了。

我们需要修改一下系列的底层代码,能采取的应对方案,便是建立隔离层。这意味着,在设计应用的时候,就需要隔离 API 网关、隔离数据库层,考虑到市面上还没有成熟的 ORM 工具,让你既支持Firebase,又支持 DynamoDB等等。这些也将带给我们一些额外的成本,可能带来的问题会比解决的问题多。

3 缺乏调试和开发工具
当我使用 Serverless Framework 的时候,遇到了这样的问题:缺乏调试和开发工具。后来,我发现了 serverless-offline、dynamodb-local 等一系列插件之后,问题有一些改善。然而,对于日志系统来说,这仍然是一个艰巨的挑战。

每次你调试的时候,你需要一遍又一遍地上传代码。而每次上传的时候,你就好像是在部署服务器,并不能总是快速地定位出问题在哪。后来,找了一个类似于 log4j 这样的可以分级别记录日志的 Node.js 库 winston。它可以支持 error、warn、info、verbose、debug、silly 六个不同级别的日志,再结合大数据进行日志分析过滤,才能快速定位问题。

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