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一 Serverless概述
无服务器计算近年来与云原生计算都是在…通过Serverless的发展历程及带给我们的挑战引出我们改如何改变思路化繁为简趋利避害更好的利用其优势来释放企业效能为创造带来无限可能。
一 Serverless概述
无服务器计算近年来与云原生计算都是在互联网背景下产生其顾名思义是指开发者在构建和运行应用时无需管理服务器等基础资源设施应用被解耦为细粒度的函数函数是部署和运行的基本单位。用户只为实际使用的资源付费。这些代码完全由事件触发event-trigger平台根据请求自动平行调整服务资源拥有近乎无限的扩容能力空闲时则没有任何资源在运行。代码运行无状态可以轻易实现快速迭代、极速部署。
1.1 Serverless背景
云计算演进历史
在快速发展的互联网时代从最初的物理服务器到使用XEN、KVM等虚拟化技术的虚拟机再到云计算自动管理这些虚拟化资源再到容器技术的出现隔离了应用关于操作系统现在我们又有了Serverless让用户无需关心程序运行环境、资源及数量只要将精力 Focus 到业务逻辑上的技术。
云计算的发展从IaaSPaaSSaaS到最新的BaaSFasS在这个趋势中Serverless(去服务器化。
Serverless的组成
对于一个完整的应用想要上Serverless需要我们考虑前端API网格即后端的服务以及对象存储数据库等从技术角度来说Serverless 就是 FaaS 和 BaaS 的结合。
FaaSFunction as a Service 就是一些运行函数的平台比如阿里云的函数计算、AWS 的 Lambda 等。
BaaSBackend as a Service则是一些后端云服务比如云数据库、对象存储、消息队列等。利用 BaaS可以极大简化我们的应用开发难度。
Serverless 则可以理解为运行在 FaaS 中的使用了 BaaS 的函数。
1.2 Serverless特点
无状态但也决定了Serverless的无状态特性因为每次函数执行可能使用的都是不同的容器无法进行内存或数据共享。如果要共享数据则只能通过第三方服务比如 RedisCOS 等。无运维使用 Serverless 我们不需要关心服务器不需要关心运维。这也是 Serverless 思想的核心。运维的发展经历了人肉运维自动化运维DevOpsAiOps等而Serverless带来一种新的运维模式这种模式下用户需要管理的只有Code可以认为NoOps。事件驱动编程Serverless 的运行才计算便意味着他是事件驱动式计算。低成本运营成本Serverless将用户的服务器数据库中间件委托于BaaS/FaaS用户将不再参与基础设施及软件的维护尤其在大规模的集群运营上成本大幅度降低。开发成本对比IaaS或者PaaS平台的服务器或者操作系统Serverless的架构中用户操作的是服务化的组件比如存储服务授权服务等可以缩短开发周期降低开发难度。按需计费Serverless/FaaS区别于IaaS/PaaS预先分配计算资源的计费方式其计费方式通常是按请求次数及运行时间一方面可以最大程度利用资源另一方面真正的按需计费可以降低用户的资源成本。据统计商业和企业数据中心的典型服务器仅提供5%15%的平均最大处理能力的输出本质上这是对社会资源的一种浪费。而在Serverless架构下提供商将提供更细力度的计算能力最大限度满足实时需求资源利用率将大幅度提升可以认为相对IaaS与PaaS Serverless/FaaS是一种 “绿色” 计算。弹性伸缩Serverless架构一个显而易见的优点即“横向扩展是完全自动的、有弹性的、且由服务提供者所管理”。
二 Serverless带来的挑战
2.1 服务改造
使用场景有限Serverless并不是适用所有场景在目前的发展情况下Serverless适合事件驱动的异步工作流程如果应用本身场景不适应改造起来难度非常大且后期很难达到成效。开发部署目前Serverless的生态处于快速发展阶段目前各大公有云厂商都有自己的Serverless产品为了便于开发人员快速开发厂商都针对自己的产品编写了各种IDE插件可以自动补全代码检测并且可以一键自动化部署到云端但是对于传统一些应用的覆盖面不到目前还有很多需要持续优化改进的地方。运行测试对于函数的测试目前各大公有云也提供了运行测试用例但是对于多个接口参数传递目前还没有很好的功能支撑对于想在部署节点集成到CI中对此也非常的麻烦
2.2 基础设施挑战
底层基础设施构建维护目前对于开源Serverless例如Knative/Openfass/Kubeless还是OpenWhisk对于其的搭建、部署已经后期的维护对于企业都带来了巨大的挑战如果业务迁移上去出现基础设施层问题需要在短时间内进行修复对运维人员提出了非常高的要求。API的维护对于将业务迁移上Serverless对于后期大量的后端API的维护没有统一的管控平台或维护工具对此管理可谓异常困难对于API的后期维护不仅仅是来自统一仓库更是需要将管控延伸到平台上。相关生态维护对于Serverless不仅仅是后端的单个函数其也包含Baas相关的产品如果企业自己选型开源工具需要同时维护API网关对象存储日志监控等都需要用户自己实现对此一入Serverless深似海不但没有降低用户成本反而带来了更大的技术挑战。
三 AWS Lambda概述
针对上述Serverless面对的挑战我们需要清楚的认知知道的业务是否适用于Serverless的场景拆分业务对于某些接口某一类模块功能是否可以迁移上Serverless来优化架构。
对于基础设施带来的挑战在目前公有云快速发展的阶段其为我们提供了统一的一站式上云体验与最佳实践在我们考虑范围内或未来可能遇到的问题都已经替我们考虑到并解决真正的实现了让我们在云计算的时代用户将所有的精力关注在自身的业务创新释放更大业务价值上在此我们就AWS 的Lamdb进行展开实践。
3.1 AWS Lambda概述
什么是AWS Lambda
AWS Lambda 是一项计算服务可使您无需预配置或管理服务器即可运行代码。AWS Lambda 只在需要时执行您的代码并自动缩放从每天几个请求到每秒数千个请求。您只需按消耗的计算时间付费 – 代码未运行时不产生费用。借助 AWS Lambda您几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码并且不必进行任何管理。AWS Lambda 在可用性高的计算基础设施上运行您的代码执行计算资源的所有管理工作其中包括服务器和操作系统维护、容量预置和自动扩展、代码监控和记录。您只需要以 AWS Lambda 支持的一种语言提供您的代码。
Serverless生态
AWS Lambda是属于FaaSServerless还需要Baas的相关服务公有云为我们提供了完整的一套解决方案例如事件响应更改Amazon S3 存储桶或 Amazon DynamoDB 表中的数据以及使用 Amazon API Gateway 运行代码以响应 HTTP 请求或者使用通过 AWS SDK 完成的 API 调用来调用您的代码。借助这些功能您可以使用 Lambda 轻松地为 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB 等 AWS 服务构建数据处理触发程序处理 Kinesis 中存储的流数据或创建您自己的按 AWS 规模、性能和安全性运行的后端。
对于DevOPS您可以使用 CodePipeline 和 AWS CodeBuild 自动部署这些应用程序。
3.2 应用场景
Serverless 有一定的应用场景,分析自身业务的架构即场景结合Serverless的特点来拆解或将适应场景的业务迁移上Serverless。
定制图片网店店家进行商品图片维护时需要根据商品陈列位置将图片动态切割成不同尺寸或者打上不同水印。当店家把图片上传到对象存储 OSS上会通过函数计算上定制的trigger来触发函数计算。根据计算规则生成不同尺寸的图片满足在线商品陈列需求整个过程无需再搭建额外服务器也无需网站美工干预。物联网中的低频请求物联网行业中物联网设备传输数据量小且往往是以固定时间间隔进行数据传输因此经常涉及低频请求场景。例如物联网应用程序每分钟仅运行一次每次运行 50ms这意味着CPU的使用率仅为 0.1%/小时或者说有 1000 个相同的应用可以共享计算资源。而Serverless架构下用户可以购买每分钟 100ms 的资源来满足计算需求既能有效解决效率问题也能降低使用成本。定制事件用户注册时发邮件验证邮箱地址同样可以通过定制的事件来触发后续的注册流程而无需再配置额外的应用无服务器来处理后续的请求。固定时间触发事件触发固定时间触发例如在夜间或者服务空闲时间来处理繁忙时候的交易数据或者运行批量数据来生成数据报表通过Serverless方式不用再额外购买利用率并不高的处理资源。
四 AWS Lambda实践
您将使用 AWS Lambda 控制台创建一个 Lambda 函数。接下来您将使用示例事件数据手动调用 Lambda 函数。AWS Lambda 将执行 Lambda 函数并返回结果。然后您将验证执行结果包括您的 Lambda 函数已创建的日志和各种 CloudWatch 指标由于篇幅有限在此我实践Lambda最基本的使用后期高阶部分可以仓库官网来享受一站式服务体验。
4.1 创建函数
打开 AWS Lambda 控制台选择 Create a function。在函数名称中输入函数名称选择 Create function。 4.2 设计函数
设计器显示您的函数及其上游和下游资源的概述。您可以使用它来配置触发器、层和目标。
创建函数
在此我们创建一个python 3.6 解释器运行时的函数。
创建完成后我们可以看到函数模版代码为
import jsondef lambda_handler(event, context):# TODO implementreturn {statusCode: 200,body: json.dumps(Hello from Lambda!)}完成后可以看到我们编写的函数。 4.3 运行测试
点击测试创建测试事件在此选择一个简单的hello world世界测试模版自定义命名后进行测试。 创建完成测试事件后运行测试可以看到运行的结构。
注意每个用户每个函数可以创建最多 10 个测试事件。这些测试事件不适用于其他用户。
4.4 配置详解
我们可以先来看看运行测试后的结果输出。 通过打印结果我们可以得出以下配置结论
lambda_handler该函数为lambda每次运行的函数所有我们的业务逻辑在该函数内部进行编写通过测试修改函数名称导致函数无法正常运行该函数名称为固定的。event为我们需要处理的数据也就是输入参数。context为该函数运行的一些信息例如aws_request_id为该函数调用后盛出的requestidfunction_name为该函数的名称。在最后我们可以利用函数进行return结果等。
4.5 日志监控
4.5.1 查看日志
对于函数测试运行后我们可以通过监控日志来查看函数运行的相关信息 执行结果部分将执行状态显示为 succeeded还将显示由 return 语句返回的函数执行结果。摘要部分显示在 Log output 部分中报告的密钥信息执行日志中的 REPORT 行。日志输出部分显示 AWS Lambda 针对每次执行生成的日志。这些是由 Lambda 函数写入到 CloudWatch 的日志。为方便起见AWS Lambda 控制台为您显示了这些日志。
4.5.2 查看监控
对于函数运行监控我们可以通过CloudWatch来进行查看后期可以进行统计分析函数的瓶颈及并发数进行调优。 4.6 资源清理
再使用完成函数后进行相关资源清理再清理资源的时候有用有日志和IAM角色也需要一并清理。
删除lambda函数 删除日志组 删除执行角色 至此就完成了整个函数、角色和日志组的清理工作。
4.7 注意事项
并发性当函数代码运行时如果有另外一个请求那么需要去配置函数并返现预配置另一个实例来提升函数的并发性。并发性受区域级别限制的约束触发器是调用 Lambda 函数的资源或配置。这包括可配置为调用函数的 AWS 服务、您开发的应用程序以及事件源映射。事件源映射是 Lambda 中的一种资源它从流或队列中读取项目并调用函数。Virtual Private Cloud (VPC) – 如果您的函数需要通过网络访问无法在 Internet 上获得的资源需要将其配置连接到VPC才能正常获取Internet上的资源。对于敏感数据可以通过环境变量来注入到函数中以保证函数的安全性。 五 Serverless上的思考
在使用 AWS Lambda 时您只需负责自己的代码。AWS Lambda 管理提供内存、CPU、网络和其他资源均衡的计算机群。函数计算虽然适用于很多场景但也不是覆盖全部应用场景的万金油无服务器云函数想要后期更快的发展需要进行业务逻辑的精细梳理和各函数调用其次需要云厂商多个性化定制服务已经自己需要完善生态最少无服务器云函数支持自家云上各产品。虽然目前来说Serverless还是有不少的局限性Serverless一直在发展完善中广大开发者和服务提供者都在寻找Serverless的无限可能。
