关于serverless:独家对话阿里云函数计算负责人不瞋你所不知道的-Serverless

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简介:如果你是一名互联网研发人员,那么极有可能理解并利用过 Serverless 这套技术体系。纵观 Serverless 过来十年,它其实因云而生,也在同时扭转云的计算形式。如果套用技术成熟度曲线来形容的话,那么它曾经走过了萌芽期、认知幻灭期,开始朝着成熟稳固的方向倒退。将来,市场对 Serverless 的接受程度将越来越高。

作者 | 杨丽
起源 | 雷锋网(ID:leiphone-sz)

Serverless 其实离咱们并没有那么边远。
如果你是一名互联网研发人员,那么极有可能理解并利用过 Serverless 这套技术体系。纵观 Serverless 过来十年,它其实因云而生,也在同时扭转云的计算形式。如果套用技术成熟度曲线来形容的话,那么它曾经走过了萌芽期、认知幻灭期,开始朝着成熟稳固的方向倒退。将来,市场对 Serverless 的接受程度将越来越高。

不要诧异,阿里云团队在真正开始构建 Serverless 产品体系的最开始的一两年里,也曾遭逢外部的一些争议。而今,单从阿里团体外部的很多业务线来看,曾经在朝着 Serverless 化的方向倒退了。

日前,阿里云凭借函数计算产品能力寰球第一的劣势,入选 Forrester 2021 年第一季度 FaaS 平台评估报告,成为比肩亚马逊成为寰球前三的 FaaS 领导者。这也是首次有国内科技公司进入 FaaS 领导者象限。

在与雷锋网的访谈中,阿里云 Serverless 负责人不瞋阐释了 Serverless 的演进历程、引入 Serverless 面临的难点与挑战、以及无关云原生的趋势预判。

“肯定要想明确做这件事的终局是什么,包含产品体系的定位,对开发者、对服务商的价值等等这些问题。这要求咱们一直通过实际和意识的深入,让这些问题的答复可能逐步清晰起来。这也是咱们这么多年实际积攒的贵重教训。”不瞋指出。

只管企业的实际还存在种种纳闷和挑战,但 Serverless 实际上离咱们并没有那么边远。举一个最近的例子,新冠疫情让近程办公、在线教育、在线游戏的利用需要短期内减少。业务规模的爆发式增长,对每一个需要的响应须要更加及时,这对利用架构的弹性,对底层计算的速度,对研发效率的晋升等,都要求业务减速向新技术架构演进。

而不瞋的现实就是,帮忙更宽泛的客户实现向新技术架构的平滑迁徙,让 Serverless 渗透到所有的云利用中。

不瞋作为阿里云 Serverless 产品体系的负责人,也是国内 Serverless 的晚期实践者。以下将出现是对这次访谈的残缺总结。

Serverless 的定义

在探讨之前,咱们先明确 Serverless 的定义,确保大家对 Serverless 的认知是统一的。

当初 Serverless 越来越热,无论是工业界还是学术界,都将 Serverless 视为云计算倒退的下一阶段。Serverless 有很多种表述,其中伯克利大学的定义绝对谨严一些。

注:2019 年 2 月,加州大学伯克利分校发表的《Cloud Programming Simplified: A Berkerley View on Serverless Computing》论文,曾在业界引发诸多探讨和关注。
大抵来讲,Serverless 理论对应的是一整套的产品体系,而不是独自一两个产品;同时,这些产品 / 服务之间还具备以下特色:服务之间彼此配合、全托管、用户通过 API 调用就可实现整个性能或利用的开发而无需关注底层基础设施。

这套产品体系目前可分为两类:一类是计算,即 FaaS(Function as a Service);还有一类是 BaaS(Backend as a Service),比方消息中间件、对象存储,都能够看做是 Serverless 化的 BaaS 服务。

Serverless 的演进

一个新技术通常会经验几个阶段:

第一个阶段,是因为其微小后劲引起宽泛关注的阶段。
第二阶段,是认知幻灭的阶段,在这个阶段因为产品初期自身能力不是很健壮,或案例不全等因素,导致用户在应用过程中往往会遇到挫败感。
第三个阶段,是随同实际的减少和产品能力自身的倒退,又会逐渐晋升认知,进而进入一个持重增长的阶段。

须要明确的是,Serverless 并不是一个十分新的技术。像阿里云的 OSS、AWS 的 S3 对象存储,它们都是最早公布的产品之一,一开始其实就是 Serverless 的状态。

但业界对 Serverless 的认知,的确是因 AWS 的 Lambda 带起来的,2014 年 AWS 推出了 Lambda。

2017 年到 2019 年上半年,这段时间,业界对 Serverless 的探讨很多同时又有很多困扰,不晓得如何落地,或者用了之后才忽然感觉跟本人设想的不太一样。

国内外技术倒退放弃着类似的节奏,国外绝对来讲更快一些。从去年开始,国内也开始进入到了稳固倒退的阶段。当初国内上支流云供应商提供的新性能或新产品,80% 以上都是 Serverless 的状态。

阿里云从 2017 年开始打造 Serverless,并于当年正式启动商业化。

目前在阿里团体外部曾经开始落地 Serverless 了,例如飞猪、淘宝、高德等等。在企业赋能方面,尤其是疫情之后,可能看到用户对 Serverless 的认知比之前的确深刻了许多,在很多场景下,切换到 Serverless 架构的确可能为用户带来显著的收益,用户也认可这项技术。

举一项数据来看,目前阿里云 Serverless 曾经服务了上万家付费客户,领有 100+ 的典型案例,函数日调用量超过 120 亿次、函数总量达到 100 万。

新旧观念的转变

对于阿里云本身而言,在最开始构建 Serverless 之初,其实最大的挑战不仅仅是技术层面的,更多的还有观点上的不对称。

首先,Serverless 自身的状态跟以往的计算状态差别比拟大,整个研发和运维的体系跟传统利用是割裂的。如果开发 Serverless 利用,其研发运维的流程和工具跟虚拟化(VM)或容器化的形式不太一样,很多用户会放心供应商锁定(lock-in)的问题,不太心愿本身的技术栈跟某个供应商绑定。

其次,AWS 的 Lambda 最开始做了一个楷模,但它也理论也只适宜于 AWS 的产品体系,如果放在其余的产品体系里会面临十分大的挑战,不易于被用户承受,且限度条件也很多,利用场景也无限。这就要求在技术层面,包含资源调度、平安隔离、多租户治理、流控等方面有很高要求,做起来十分辛苦。因为在此之前没有一个产品的计算状态是如此细粒度、动静的应用资源。

这种挑战,一开始即使在阿里外部,也曾面临过许多争议。

咱们这么多年实际积攒的贵重教训是:肯定要想明确做这件事的终局是什么,包含在产品体系中的定位,对开发者、对云服务商的价值等等这些问题。这要求咱们一直通过实际和意识的深入,让这些问题的答复可能逐步清晰起来。

引入 Serverless 的顾虑

站在客户层面,不同类型的客户对引入第三方的 Serverless 技术其实会有不同层面的思考。

对于超大型企业,比方 Facebook、字节跳动,企业自身就有十分强的基础设施团队,通常他们会抉择本人外部开发这方面技术。

还有一些企业,没有采纳 Serverless 并不是说他们对这个技术有什么冲突,而是当下的落地实际或自身的工具链还无奈做到齐全打消供应商锁定的问题,又或者是因为工具链跟传统开发太过割裂,企业本身无奈同时保护两套开发框架。

这种状况下,用户的零碎架构肯定会面临一个中间状态:既有老的又有新的。如果整个迁徙的过程不是那么平滑的话,供应商的这部分劣势在客户那里是不存在的,因为老的零碎理论是须要保护的。如此,对用户的吸引力其实就没有那么大了。

阿里云最近开源的 Serverless Devs 解决的就是这样的问题。其定位是帮忙用户更简略地开发和运维本人的 Serverless 化和容器化利用,提供利用全生命周期治理的能力。

实质上,Serverless 的环境是在远端,跟用户本地开发环境是人造割裂的,那么在这个过程中,从调试、部署、公布、监控等各个环节,Serverless Devs 都心愿能为用户提供更好的体验。但用户可自在应用其中一个或几个性能,不须要将已有的研发运维的流程齐全迁徙到咱们定义的这套标准里。

过来一年的重大降级

2020 年,疫情的背景下,其实也是阿里云 Serverless 技术升级的要害一年。这一年里,团队做了很多大的降级,包含:

架构层面,曾经降级到神龙裸金属服务器 + 袋鼠平安容器的下一代架构。益处是可能带来十分高的计算密度,进一步晋升弹性能力和性能。
缓存方面,公布容器镜像减速技术,可能让 GB 级别的容器镜像十分快地实现秒级启动。目前曾经演进到了下一代,通过阿里外部大规模业务场景进行打磨。
运行时方面,去年阿里云重写整个语言运行时,使得更具备可扩展性,启动速度更快。

阿里云函数计算全景图

总结起来,两方面因素推动阿里云 Serverless 在过来一年做出重大技术升级:

一是来自用户自身的诉求。比方在教育场景中,老师对开课这件事是有时效性要求的,这就要求后盾可能短时间内启动可能数千个实例进行响应。

二是来自外部对产品效力的要求。对于云服务商而言,Serverless 最外围的一个定位,是可能将云上资源更好地利用起来。整个计算架构的确须要通过新的虚拟化技术、容器技术,同时跟新的硬件联合起来,从而提供一个十分细粒度的、启动十分快、十分弹性的计算模型。这也是为什么咱们要进行架构降级,从原来的虚拟机架构演进到神龙裸金属服务器 + 袋鼠平安容器的架构,将对整体产品的倒退产生一个外围推力。

攻克下一城

阿里云采纳“三位一体”的策略打造整个 Serverless 产品矩阵——本身实际 - 开源 - 商业化。即通过团体外部超大规模、超简单的业务场景来锻炼技术,将技术一直打磨产品化,而后对云上客户提供商业化服务,在这个过程中,还会将一些技术、工具进行开源,遵循开源凋谢的规范,跟开源生态交融。

只有对客户的业务产生价值和帮忙,客户才会认可 Serverless。

短期来看,无论是业务规模,还是产品、技术层面,阿里云 Serverless 都在以十分持重地形式依照本身的节奏向前演进。

一是业务规模会更大,预计每年会有三倍以上的增长。
二是产品层面,以客户为核心,解决用户痛点依然是首要的。往年将在产品细节体验上持续补强,在工具链、可观测性等方面为用户提供更好的体验。
三是技术层面,包含计算、网络、缓存、运行时等外围局部,持续夯实技术细节,实现极致性能。

云时代的新机遇

在利用场景上来看,Serverless 不再仅仅是小程序,还有电商大促、音视频转码、AI 算法服务、游戏利用包散发、文件实时处理、物联网数据处理、微服务等场景。

Serverless 将持续和容器、微服务等生态交融,升高开发者应用 Serverless 技术的门槛,反过来也将促成传统利用的云原生化。

Serverless 另一个外围因素是“被集成”,被集成的对象有两类:

一类跟一方云服务进行接入,阿里云函数计算已被 30 多个一方云服务产品集成。

第二类是通过 EventBridge 事件总线和三方生态被集成。例如和钉钉等 SaaS 利用集成。钉钉的业务中经常须要以简洁、轻量的形式实现用户的定制化需要,这和 Serverless 的利用状态是高度匹配的。

不瞋,阿里云 Serverless 负责人

明天,咱们能够十分明确地看到,整个云的将来肯定是 Serverless 状态的。阿里云外部对这个也没有争议,因为这么多年来,整个产品体系就是朝着 Serverless 方向倒退的。

不是因为有了 Serverless 计算,云才向 Serverless 演进。恰恰相反,因为云的产品体系曾经向 Serverless 演进,才催生了 Serverless 计算。单纯的 Serverless 计算并不能实现很多性能,前提肯定是跟其余云服务及其生态配合,能力体现出其本身的劣势。

无论是工业界还是学术界,都曾经认可这样一个趋势。
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