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2022年11月
2022年03月
我们要关心CPU数量、内存大小、IP地址等等系统级的配置。同时还要关心云主机的操作系统,为部署AI应用拟定策略。操作系统和Tomcat的安全补丁也不能忽视,否则竞争对手可能雇佣黑客来攻击我们的系统。
在IoT场景下可高效的处理实时流数据,由设备产生海量的实时信息流数据,通过Serverles服务分类处理并写入后端处理。
在Web及移动端服务中,可以整合API网关和Serverles服务构建Web及移动后端,帮助开发者构建可弹性扩展、高可用的移动或 Web后端应用服务。
业界普遍共识是,当自有机器的利用率小于 30%,使用 Serverless 后会有显著的效率提升。对于云服务厂商,在具备了足够多的用户之后,各种波峰波谷叠加后平稳化,聚合之后资源复用性更高。比如,外卖企业负载高峰是在用餐时期,安防行业的负载高峰则是夜间,这是受各个企业业务定位所限的;而对于一个成熟的云服务厂商,如果其平台足够大,用户足够多,是不应该有明显的波峰波谷现象的。
开发者需要自己写出实现逻辑,再将任务按照控制流连接起来,每个任务的具体执行由云厂商来负责。如此,开发变得更便捷,并且构建的系统天然高可用、实时弹性伸缩,用户不需要关心机器层面问题。
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。
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。
代码调试支持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。还是比较复杂的。
AWS Lambda的 CloudFormation配置是如此的复杂,并且难以阅读及编写(JSON 格式),虽然CloudFomation提供了Template模板,但想要使用它的话,需要创建一个Stack,在Stack中指定你要使用的Template,然后aws才会按照Template中的定义来创建及初始化资源。
Serverless Framework的配置更加简单,采用的是 YAML 格式。在部署的时候,Serverless Framework 会根据我们的配置生成 CloudFormation 配置。然而这也并非是一个真正用于生产的配置,真实的应用场景远远比这复杂。
Serverless 很便宜,但是这并不意味着它很简单。AWS Lambda的 CloudFormation配置是如此的复杂,并且难以阅读及编写(JSON 格式),虽然CloudFomation提供了Template模板,但想要使用它的话,需要创建一个Stack,在Stack中指定你要使用的Template,然后aws才会按照Template中的定义来创建及初始化资源。
而Serverless Framework的配置更加简单,采用的是 YAML 格式。在部署的时候,Serverless Framework 会根据我们的配置生成 CloudFormation 配置。然而这也并非是一个真正用于生产的配置,真实的应用场景远远比这复杂。
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
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。
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。
1.视频转码;
2.抽取数据;
3.人脸识别。
Serverless 应用成功与否的评判标准并不是公司规模的大小,而是其业务背后的具体技术问题,比如业务波峰波谷明显,如何实现削峰填谷。一个公司的业务负载具有波峰波谷时,机器资源要按照峰值需求预估;而在波谷时期机器利用率则明显下降,因为不能进行资源复用而导致浪费。
1.应用负载有显著的波峰波谷;
2.典型用例 - 基于事件的数据处理。
与使用虚拟机或一些底层的技术来部署和管理应用程序相比,无服务器计算提供了一种更高级别的抽象。因为它们有不同的抽象和“触发器”的集合。
拿计算来讲,这种抽象有一个特定函数和抽象的触发器,它通常是一个事件。以数据库为例,这种抽象也许是一个表,而触发器相当于表的查询或搜索,或者通过在表中做一些事情而生成的事件。
对于私有云来说,现在将业务迁往Serverless架构还为时过早。首先Serverless是从公共云中演化出来的新型架构,适用于运行在公共云上的小程序。而私有云更多承载的是老而笨重的传统业务,难以用Serverless架构改造。其次Serverless依赖BaaS,在私有云中搭建和运维BaaS成本都不低,使用公共BaaS服务又受限于网络带宽和延时,容易导致系统不稳定。
Serverless和容器是苹果和桔子的比较,不在一个平面上。Serverless是一种软件设计架构,容器是软件架构的承载者。虽然没有公开资料,但我们可以推测类似于AWS Lambda这样的Serverless框架使用了某种程度的容器技术,否者难以实现语言无关和毫秒级的启动。尽管已经有一些开源项目使用Docker实现Serverless中的FaaS部分,我们不认为AWS Lambda这样的公共Serverless框架直接使用了Docker,一定是一种更为轻量级、体积更小的容器技术,我们或许可以将它称为Nano-Container。