简介：函数计算 FC 独创 GPU 实例、业内首发实例级别可观测和调试、率先提供端云联调和多环境部署能力、GB 级别镜像启动工夫优化至秒级、VPC 网络建连优化至 200ms，Serverless 利用引擎 SAE 反对微服务框架无缝迁徙、无需容器化革新、业内独创混合弹性策略，这些翻新和冲破，将 Serverless 畛域的技术难题给解了，彻底逾越了影响 Serverless 进一步落地企业外围生产场景的绊脚石。
“即便云计算曾经衰亡，然而大家的工作依然是围绕服务器，不过，这个不会继续太久，云利用正在朝着无服务器的方向倒退。”
这是 Ken Form 在 2012 年的一篇《Why The Future of Software and Apps is Serverless》文章中提出的对于将来云计算的观点。
Serverless First：从云厂商主张到客户主意
Serverless 与身俱来的弹性能力和容错能力，很好的符合了企业在线业务的弹性和稳定性的双重诉求，成为企业云上架构演进的新方向。
时至今日，随着越来越多的大中型企业将传统后端畛域对扩容有灵便需要的执行单元剥离进去，运行在 Serverless 架构上，以及更重视研发和交付效率的守业团队将业务全副 Serverless 化，Serverless First 的理念更加深入人心，使得越来越多的云上工作负载运行在无服务器上。
数字上的变动代表了技术的市场成熟度。
依据 Datadog 往年的一份报告，Datadog 上一半的 AWS 客户应用了 Lambda，80% 的 AWS 容器客户应用了 Lambda，而且这些用户每天调用函数的次数是两年前的 3.5 倍，运行时长达 900 小时 / 天。再看看国内的市场，依据 CNCF 往年公布的《2020 中国云原生调查报告》，31% 的企业正在生产中应用 Serverless 技术，41% 正在评估选型，12% 打算在将来 12 个月内应用。
10 月 21 日，云栖大会云原生峰会现场，阿里云 Serverless 重磅公布了一系列技术冲破，集中解决了行业面临的难点和痛点。随之而来的是各大企业在 Serverless 上的大规模实际，例如网易云音乐应用 Serverless 技术构建离线音视频解决平台、南瓜电影 7 天全面 Serverless 化，并基于此，建设了业务的监控、公布和弹性零碎。
从 First 到 Faster，FC 7 大技术冲破，逾越影响 Serverless 倒退的绊脚石
Serverless 的实质是通过屏蔽底层的计算资源，来实现业务层开发的专一度和自由度。但越是往上形象，云厂商在底层的实现就越是简单。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，都不是问题的事件，成了 Serverless 大规模落地企业外围生产业务的绊脚石。
阿里云函数计算团队自去年进入 Forrester 领导者象限后，持续攻克业内的这些技术难题，并在此次云栖大会重磅公布了 7 大技术创新和冲破。
Serverless Devs 2.0：业内首发 Desktop，反对端云联调、多环境部署
开源近一年，Serverless 开发者平台 Serverless Devs 2.0 版本正式公布。相比 1.0，2.0 在性能、应用体验实现全方位晋升，业内首发桌面客户端 Serverless Desktop，对桌面客户端进行了精密设计兼具美感和实用主义，具备更强的企业级服务能力。
作为业内首个反对支流 Serverless 服务 / 框架的云原生全生命周期治理的平台，Serverless Devs 致力于为开发者打造 Serverless 利用开发一站式服务，Serverless Devs 2.0 提出多模式调试计划，包含买通线上线下环境；本地对接线上环境并进行调试的端云联调计划、本地间接进行开发态调试的本地调试计划、以及云端运维态调试的在线调试 / 近程调试计划等。新版本减少多环境部署部署能力，Serverless Devs 2.0 已反对一键部署框架 30 余种，包含 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 将异构根底资源高度形象，因而“黑盒问题”是 Serverless 大规模遍及的外围落地之痛。业内同类产品均没有透出“实例”概念，也从未在可观测性能中将 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？
函数计算重磅公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，并进行可视化展现，为开发者提供函数实例端到端的监控排查门路。通过实例级别指标，您能够查看 CPU 和内存应用状况、实例网络状况和实例内申请数等外围指标信息，让“黑盒”不黑。同时，函数计算将通过凋谢局部实例登录权限，做到既能观测，还能调试。
业内首发固定数量、定时、水位主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、过程初始化、执行逻辑等，这依赖用户和云厂商的双向优化。云厂商会主动为每个函数调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十分敏感，云厂商无奈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、编程语言的抉择、过程的初始化、算法优化等。
业内同类产品广泛是采纳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，否则在调配了 N 个实例后不会再伸或者缩。这种计划只解决了局部业务高峰期的冷启动延时，但大大增加了运维老本和资源老本，对红包大促等带有不定期峰谷的业务，其实并不敌对。
因而，函数计算率先将局部实例资源的调度权限授予用户，容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，别离满足业务曲线绝对安稳（如 AI/ML 场景）、峰谷时间段明确（如游戏互娱、在线教育、新批发等场景）、突发流量无奈预估（如电商大促、广告等场景）、业务混淆（如 Web 后盾、数据处理等场景）等不同场景的诉求，从而升高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畴蕴含 4 GB、8 GB、16 GB 和 32 GB。资源下限更高，次要实用于计算密集型场景，如音视频解决、AI 建模和企业级 Java 利用等场景。
随着专用畛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，比方：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 开发者能够将视频编解码的 workload，下沉到 GPU 硬件加速，从而大大放慢了视频生产、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须要服务器就能够运行了，而是指用户毋庸关怀软件应用运行时，波及的底层服务器的状态、资源（比方 CPU、内存、磁盘及网络）和数量。软件应用失常运行所须要的计算资源由云计算厂商动静提供，但实际上，用户还是会关怀云厂商的资源交付能力，以及应答突发流量场景下资源有余导致的拜访稳定。
函数计算依靠于阿里云弱小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，这近一步晋升了函数计算在客户外围业务上的交付能力。
VPC 网络建连优化：从 10s 优化至 200ms
当用户须要在函数中拜访用户 VPC 中的资源，例如 RDS/NAS 时，须要买通 VPC 网络。业内 FaaS 产品广泛采纳动静挂载 ENI 的形式来实现 VPC 买通，即在 VPC 创立一个 ENI，挂载到 VPC 中执行函数的机器上。该计划让用户能非常简单地联动后端云服务，但 ENI 挂载的速度个别须要 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。该计划由网关服务负责 ENI 的挂载、网关节点的高可用和主动伸缩，而函数计算专一于计算节点的调度，最终实现 VPC 网络建连时，函数冷启动工夫降至 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 月率先公布了容器镜像的函数部署形式，AWS Lambda 在 2020 年 12 月 Re-Invent，国内友商在 2021 年 6 月也相继发表了 FaaS 反对容器的重磅性能。冷启动始终都是 FaaS 的痛点，引入比代码压缩包大几十倍的容器镜像后，减轻了冷启动过程带来的时延。
函数计算创新性的创造了 Serverless Caching，依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 体验进一步晋升。到目前为止，函数计算曾经将镜像减速优化到了较高的水准。咱们在函数计算的公开用例（https://github.com/awesome-fc）外面，筛选了 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比照，每距离 3 小时调用上述镜像，反复数次。
试验证实，在 GB 级别镜像冷启动的场景下，函数计算曾经实现了分钟级到秒级的逾越。
从专用到通用，从简单到简略，SAE 让 All on Serverless 成为可能
如果说 FaaS 大规模落地企业外围生产业务的难题须要通过技术攻坚来解决，以 SAE 为代表 Serverless PaaS 则将更多的冲破放在产品易用性和场景覆盖度上。
从专用到通用，SAE 人造适宜企业外围业务的大规模落地
不同于 FaaS 状态的 Serverless，SAE 以“利用为核心”，提供了面向利用的 UI 和 API，放弃了服务器和经典 PaaS 状态下的应用体验，即利用看得见、也摸得着，防止了 FaaS 对利用的革新和可观测、可调式绝对较弱的体验，能够做到在线利用的零代码革新和平滑迁徙。
SAE 突破了 Serverless 的落地施行边界，使得 Serverless 不再是前端全栈、小程序的专宠，后盾微服务、SaaS 服务、物联网利用等一样也能够构建在 Serverless 之上，人造适宜企业外围业务的大规模落地。此外，SAE 反对 PHP、Python 等多语言源码包的部署，反对多运行时环境和自定义扩大，真正让 Serverless 实现专用到通用。
从简单到简略，SAE 人造适宜企业应用疾速容器化
传统的 PaaS 被诟以应用简单、迁徙难、扩大麻烦，SAE 底层将虚拟化技术改造成容器技术，充分利用了容器的隔离技术，来晋升启动工夫和资源利用率，实现利用等疾速容器化，而在利用管理层，则保留了原有的 Spring Cloud/Dubbo 等微服务利用的治理范式，不用动用宏大而简单的 K8s 来治理利用。
此外，底层计算资源池化后，其人造的 Serverless 属性使得用户不用再独自购买和继续保有服务器，而是按 CPU 和内存资源量来配置所需的计算资源，再加上通过多年双 11 考验的高级微服务治理能力，让容器 + Serverless + PaaS 得以合三为一，使得技术先进性、资源利用率优化、高效的开发运维体验能够交融在一起。因而，让新技术落地更加简略、安稳。
能够说，SAE 简直全笼罩了利用上云的所有场景，既是利用上云的最佳抉择，也是 All on Serverless 的榜样。
4 大变动，Serverless 减速企业古代利用架构变革
单是技术的当先性，并无奈推动行业的倒退，Serverless 给企业客户和开发者带来的切身变动，这两者组成了市场成熟度的双轮驱动，技术在自我演进，客户在落地反哺，这是任何一项新技术得以继续倒退的正确姿态。
变动一：服务器 vs 代码
守业公司的全栈工程师：“我的工作不再是围绕寒冷干燥的服务器，辞别了服务器的解决工夫比我写代码的工夫还长的困境，能够让我把更多的工夫放在业务上，并且用最相熟的代码来保障利用的稳固运行。”
一个主攻前端方向的全栈工程师的日常可能是这样的：把握至多一门前端语言例如 Node.js 或者 Puppeteer，会写一些 API 接口，再批改一些后端的 bug，还要破费大量的精力在服务器的运维上，公司的业务量越大，花在运维上的工夫越多。
函数计算升高 Node.js 等前端语言的服务器保护门槛，只有会写 JS 代码就能够保护 Node 服务，而无需学习 DevOps 相干常识。
变动二：计算集群 vs 计算资源池
算法畛域的 Java 工程师：“我不再放心算法的增多和复杂度的增高导致的服务器规格多、洽购烦杂、运维难，而是通过有限的资源池、疾速的冷启动以及预留实例，来晋升弹性能力和自由度。”
网易云音乐曾经落地了 60+ 的音视频算法，100+ 的业务场景，用到了 1000+ 台不同规格的云主机和物理机。尽管通过了很多形式去简化了外部业务场景、算法等的对接，但越来越多夹杂存量、增量解决的算法，不同流量的业务场景规模，以及不同业务场景可能会复用同一类算法的，导致在业务上的工夫越来越少。
网易云音乐基于函数计算降级离线音视频解决平台，利用于听歌、K 歌、识曲等业务场景，实现 10 倍速的业务落地，并大幅升高了稠密算法的计算成本和运维老本。
变动三：负载 vs 调度
游戏主程：“我不再放心 SLB 的轮询机制导致无奈感知 Pod 的理论负载，由此引起的负载不均，函数计算的调度零碎会合理安排每个申请，来保障战斗校验场景下的高 CPU 耗费和高弹性解决申请。”
战斗校验是莉莉丝泛滥战斗类游戏的必备业务场景，用来验证玩家客户端上传的战斗是否有舞弊的状况。战斗校验个别须要逐帧计算，CPU 耗费会十分高，通常 1 队 v 1 队的战斗须要 n 毫秒，而 5 队 v 5 队的战斗则须要相应 5n 毫秒，对弹性要求很高。此外，容器架构下挂载的 SLB，会因为轮询机制导致无奈感知 Pod 的理论负载，由此引起的负载不均，产生死循环和稳定性危险。
函数计算的调度零碎帮忙莉莉丝合理安排每个申请，对于死循环问题，也贴心的提供了超时杀过程机制。函数计算将调度零碎的复杂性下沉到了基础设施，厂商深度优化后的冷启动时延大幅降落，从调度、到获取计算资源、再到服务启动，根本在 1 秒 + 左右。
变动四：脚本 vs 自动化
互娱行业运维工程师：我不再放心传统服务器模式下，发版慢和易出错、环境一致性难保障、权限调配繁琐和回滚麻烦的问题，SAE 的全套服务治理能力晋升开发运维效率 70%，而弹性资源池则将业务端的扩容工夫缩短 70%。
一场热映，南瓜电影日注册用户冲破 80w，导致流量入口 API 网关撑不住，紧接着后端的所有服务都面临了极大的稳定性挑战，随后开始紧急扩容，买 ECS，上传脚本到服务器，运行脚本，扩容数据库，整个过程耗时 4 小时。然而，因为这样的热映带来的天然爆点并不少见，这减速了南瓜电影的技术升级思考。
南瓜电影借助 Serverless 利用引擎 SAE 7 天内全面 Severless 化，零门槛拥抱 K8s，轻松应答热映电影的突发流量，相比传统服务器运维模式，开发运维效率晋升 70%，老本降落 40%，扩容效率晋升 10 倍以上。
先行一步，志在千里
2009 年，伯克利就过后衰亡的云计算提出 6 点预测，包含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，在过来的 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 年的倒退历程，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，从云的将来的美妙畅想，到云厂商提倡的 Serverless First 和大规模投入，再到企业用户充分利用 Serverless 的劣势来优化现有架构，并主观的面对影响 Serverless 大规模落地企业外围业务的绊脚石，再到明天，通过技术创新和冲破来化解行业独特的痛点。这不仅须要先行一步的勇气和气魄，更须要志在千里的使命和责任。
原文链接
本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。