卖桃者说
池建强
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第255期 | 到底什么是Serverless?

讲述:池建强大小:19.38M时长:21:10
你好,这里是卖桃者说。现在阿里腾讯都在大力推行一个非常热的技术,叫做 Serverless。那什么是 Serverless 呢?今天推荐的文章来自《Serverless 入门课》中的一讲,帮你搞懂什么是 Serverless。以下全文。
你好,我是秦粤。Serverless 目前是大热的话题,相信你肯定听过。但如果你去百度、Google 或者维基百科上查的话,你会发现它连个准确的定义都没有。
作为本专栏的第一讲,今天我就想带你深入地了解下 Serverless,看看它都能解决哪些问题,以及为什么难定义。

Serverless 能解决什么问题?

理清 Serverless 要解决的问题其实很简单,我们可以从字面上把它拆开来看。
Server 这里指服务端,它是 Serverless 解决问题的边界;而 less 我们可以理解为较少关心,它是 Serverless 解决问题的目的。组合在一起就是“较少关心服务端”。怎么理解这句话呢?我们依然是拆开来分析。

什么是服务端?

我们先看 Server,这里我用 Web 应用经典的 MVC 架构来举例。
现代研发体系主要分为前端和后端,前端负责客户终端的体验,也就是 View 层;后端负责商业的业务逻辑和数据处理,也就是 Control 层和 Model 层。如果你有过一些开发经验,应该会了解自己的代码在本地开发和调试时的数据流。
MVC架构的Web应用
通常我们会在自己电脑上启动一个端口号,例如 127.0.0.1:3001。浏览器访问这个地址,就可以调用和调试自己的代码。但如果我们要将这个 Web 应用部署到互联网上,提供给互联网用户访问,就需要服务端的运维知识了。
MVC架构的Web应用
通常我部署运维一个应用时,由于要考虑容灾和容错,我都会保障异地多活,因此我会部署多个 Web 应用实例。每个 Web 应用实例跟我们在本地开发时是一样的,只是 IP 改为了私有网络 IP。
随着云服务商的兴起,现在已经很少有互联网企业还在自己维护物理机了。在云服务的运维体系中,各个环节都已经有了对应的成熟的云服务产品或解决方案。
为了使多个 Web 应用实例在容灾和容错的场景下稳定地切换流量,我就需要负载均衡服务和反向代理服务。负载均衡服务,正如其名是负责将流量均衡地分配到各个应用机器上。反向代理,常见的就是 Nginx,它的任务是从请求中解析出域名信息,并将请求转发到上游 upstream 的监听地址。
服务端的边界,就是上图中的整个蓝色部分,它是负责应用或代码的线上运维。Serverless 解决问题的边界,就是服务端的边界,即服务端运维。

服务端运维发展史,从 full 到 less

了解完 Server,我们再来看 less。
我们可以先看 Serverfull 的概念,对比 Serverfull 和 Serverless 之间的差别,相信这样可以加深你的理解。Serverfull 就是服务端运维全由我们自己负责,Serverless 则是服务端运维较少由我们自己负责,大多数的运维工作交给自动化工具负责。
可能这么说比较抽象,我举个例子来给你讲吧。这个例子有点长,但可以带你很好地了解下服务端运维的发展史,我们后面也会再次用到。
假设我有一家互联网公司,我的产品是“待办任务(ToDoList)”Web 应用——记录管理每个用户的待办任务列表。针对这个网站的研发,我们简化为两个独立角色:研发工程师小程和运维工程师小服。
做研发的小程,他是个精通前后端的全栈工程师,但他只关心应用的业务逻辑。具体来说就是,整个 MVC 架构 Web 应用的开发都归小程负责,从客户端界面 View 层,到业务逻辑 Control 层,再到数据存储 Model 层,整个 Web 应用的版本管理和线上 bug 修复。
负责运维的小服,则只关心应用的服务端运维事务。他负责部署上线小程的 Web 应用,绑定域名以及日志监控。在用户访问量大的时候,他要给这个应用扩容;在用户访问量小的时候,他要给这个应用缩容;在服务器挂了的时候,他还要重启或者换一台服务器。
史前时代,Serverfull
最开始运维工程师小服承诺将运维的事情全包了,小程不用关心任何部署运维相关的事情。小程每次发布新的应用,都会打电话给小服,让小服部署上线最新的代码。小服要管理好迭代版本的发布,分支合并,将应用上线,遇到问题回滚。如果线上出了故障,还要抓取线上的日志发给小程解决。
小程和小服通过工作职责任务上的安排,将研发和运维完全隔离开来了。好处很明显:分工明确小程可以专心做好自己的业务。缺陷也很明显:小服成了工具人,被困在了大量的运维工作中,处理各种发布相关琐碎的杂事。
这个时代研发和运维隔离,服务端运维都交给小服一个人,纯人力处理,也就是 Serverfull。
我们可以停下来想想,像发布版本和处理线上故障这种工作这些是小程的职责,都要小服协助,是不是应该小程自己处理?
农耕时代,DevOps
后来,小服渐渐发现日常其实有很多事情都是重复性的工作,尤其是发布新版本的时候,与其每次都等小程电话,线上出故障了还要自己抓日志发过去,效率很低,不如干脆自己做一套运维控制台 OpsConsole,将部署上线和日志抓取的工作让小程自己处理。
OpsConsole 上线后,小服稍微轻松了一些,但是优化架构节省资源和扩缩容资源方案,还是需要小服定期审查。而小程除了开发的任务,每次发布新版本或解决线上故障,都要自己到 OpsConsole 平台上去处理。
这个时代就是研发兼运维 DevOps,小程兼任了小服的部分工作。小服将部分服务端运维的工作工具化了,自己可以去做更加专业的事情。相对史前时代,小程负责的更多,看起来是不是小程负责的事情多(More)了?但实际这些事情本身就应该是小程负责的。版本控制、线上故障都是小程自己应该处理的。而且小服将这部分人力的工作工具化了,更加高效。其实已经有变少(less)的趋势了。
我们再想想能否进一步提升效率,让小程连 OpsConsole 平台都可以不用?
工业时代
这时,小服发现资源优化和扩缩容方案也可以利用性能监控 + 流量估算解决。小服又基于小程的开发流程,OpsConsole 系统再进一步,帮小程做了一套代码自动化发布的流水线:代码扫描 - 测试 - 灰度验证 - 上线。现在的小程连 OpsConsole 都不用登陆操作,只要将最新的代码合并到 Git 仓库指定的 develop 分支,剩下的就都由流水线自动化处理发布上线了。
这个时代研发不需要运维了,免运维 NoOps。小服的服务端运维工作全部自动化了。小程也变回到最初,只需要关心自己的应用业务就可以了。我们不难看出,在服务端运维的发展历史中,对于小程来说,小服的角色存在感越来越弱,需要小服参与的事情越来越少,都由自动化工具替代了。这就是“Serverless”。
到这里你一定会想,既然服务端都做到免运维了,小服是不是就自己革了自己的命,失业了?
未来
实现了免运维 NoOps,并不意味着小服要失业了,而是小服要转型。转型去做更底层的服务,做基础架构的建设,提供更加智能、更加节省资源、更加周到的服务。小程则可以完全不被运维的事情困扰,放心大胆地依赖 Serverless 服务,专注做好自己的业务,提升用户体验,思考业务价值。
免运维 NoOps 并不是说服务端运维就不存在了,而是通过全知全能的服务,覆盖研发部署需要的所有需求,让研发同学小程对它的感知越来越少。另外,NoOps 是理想状态,因为我们只能无限逼近 NoOps,所以这个单词是 less,不可能是 ServerLeast 或者 ServerZero
另外你需要知道的是,目前大多数互联网公司,包括一线互联网公司,都还在 DevOps 时代。但 Serverless 的概念已经提出,NoOps 的时代正在到来。
Server 限定了 Serverless 解决问题的边界,即服务端运维;less 说明了 Serverless 解决问题的目的,即免运维 NoOps。所以我们重新组合一下这个词的话,Serverless 就应该叫做服务端免运维。这也就是 Serverless 要解决的问题。

Serverless 为什么难准确定义?

换句话说,服务端免运维,要解决的就是将小服的工作彻底透明化。研发同学只关心业务逻辑,不用关心部署运维和线上的各种问题。要实现这个终态,就意味着需要对整个互联网服务端的运维工作进行极端抽象。
那越抽象的东西,其实越难定义,因为蕴含的信息量太大了,这就是 Serverless 很难准确定义的根本原因。Serverless 对 Web 服务开发的革命之一,就是极度简化了服务端运维模型,使一个零经验的新手,也能快速搭建一套低成本、高性能的服务端应用(下一讲,我就会带你体验一下从零开始的 Serverless 应用)。
我们现在虽然知道了 Serverless 的终态是 NoOps,但它作为一门新兴的技术,我们还是要尝试给它定义吧?

到底什么是 Serverless?

我在日常和其他同事沟通的时候,我发现大家对 Serverless 概念的认知很模糊,往往要根据沟通时的上下内容去看到底此时的 Serverless 在指代什么。主要是因为 Serverless 这个词包含的信息量太大,而且适用性很广,但总结来说 Serverless 的含义有这样两种。
第一种:狭义 Serverless(最常见)= Serverless computing 架构 = FaaS 架构 = Trigger(事件驱动)+ FaaS(函数即服务)+ BaaS(后端即服务,持久化或第三方服务)= FaaS + BaaS
第二种:广义 Serverless = 服务端免运维 = 具备 Serverless 特性的云服务
Serverless定义
我用图片来阐明一下这两种概念。其实你不难看出,广义 Serverless 包含的东西更多,适用范围更广,但我们经常在工作中提到的 Serverless 一般都是指狭义的 Serverless。其实这是历史原因,2014 年 11 月份,亚马逊推出真正意义上的第一款 Serverless FaaS 服务:Lambda。Serverless 的概念才进入了大多数人的视野,也因此 Serverless 曾经一度就等于 FaaS。
我们再聚焦到图上“狭义 Serverless”这里。你注意看的话,图中有几个陌生的名词,我先来给你解释下。FaaS(Function as a Service) 就是函数即服务,BaaS(Backend as a Service) 就是后端即服务。XaaS(X as a Service) 就是 X 即服务,这是云服务商喜欢使用的一种命名方式,比如我们熟悉的 SaaS、PaaS、IaaS 都是这样。
先说 FaaS,函数即服务,它还有个名字叫作 Serverless Computing,它可以让我们随时随地创建、使用、销毁一个函数。
你可以想一下通常函数的使用过程:它需要先从代码加载到内存,也就是实例化,然后被其它函数调用时执行。在 FaaS 中也是一样的,函数需要实例化,然后被触发器 Trigger 或者被其他的函数调用。二者最大的区别就是在 Runtime,也就是函数的上下文,函数执行时的语境。
FaaS 的 Runtime 是预先设置好的,Runtime 里面加载的函数和资源都是云服务商提供的,我们可以使用却无法控制。你可以理解为 FaaS 的 Runtime 是临时的,函数调用完后,这个临时 Runtime 和函数一起销毁。
FaaS 的函数调用完后,云服务商会销毁实例,回收资源,所以 FaaS 推荐无状态的函数。如果你是一位前端工程师的话,可能很好理解,就是函数不可改变 Immutable。简单解释一下,就是说一个函数只要参数固定,返回的结果也必须是固定的。
用我们上面的 MVC 架构的 Web 应用举例,View 层是客户端展现的内容,通常并不需要函数算力。Control 层,就是函数的典型使用场景。MVC 架构里面,一个 HTTP 的数据请求,就会对应一个 Control 函数,我们完全可以用 FaaS 函数来代替 Control 函数。在 HTTP 的数据请求量大的时候,FaaS 函数会自动扩容多实例同时运行;在 HTTP 的数据请求量小时,又会自动缩容;当没有 HTTP 数据请求时,还会缩容到 0 实例,节省开支。
MVC架构的Web应用
此刻或许你会有点疑惑,Runtime 不可控,FaaS 函数无状态,函数的实例又不停地扩容缩容,那我需要持久化存储一些数据怎么办,MVC 里面的 Model 层怎么解决?
此时我就要介绍另一位嘉宾,BaaS 了。
BaaS 其实是一个集合,是指具备高可用性和弹性,而且免运维的后端服务。说简单点,就是专门支撑 FaaS 的服务。FaaS 就像高铁的车头,如果我们的后端服务还是老旧的绿皮火车车厢,那肯定是要散架的。而 BaaS 就是专门为 FaaS 准备的高铁车厢。
MVC 架构中的 Model 层,就需要我们用 BaaS 来解决。Model 层我们以 MySQL 为例,后端服务最好是将 FaaS 操作的数据库的命令,封装成 HTTP 的 OpenAPI,提供给 FaaS 调用,自己控制这个 API 的请求频率以及限流降级。这个后端服务本身则可以通过连接池、MySQL 集群等方式去优化。各大云服务商自身也在改造自己的后端服务,BaaS 这个集合也在日渐壮大。
MVC架构的Model层
基于 Serverless 架构,我们完全可以把传统的 MVC 架构转换为 BaaS+View+FaaS 的组合,重构或实现。
这样看下来的话,狭义 Serverless 的含义也就不难理解了。
第一种:狭义 Serverless(最常见)= Serverless computing 架构 = FaaS 架构 = Trigger(事件驱动)+ FaaS(函数即服务)+ BaaS(后端即服务,持久化或第三方服务)= FaaS + BaaS
Serverless 毋庸置疑正是因为 FaaS 架构才流行起来,进入大家认知的。所以我们最常见的 Serverless 都是指 Serverless Computing 架构,也就是由 Trigger、FaaS 和 BaaS 架构组成的应用。这也是我给出的狭义 Serverless 的定义。
那什么是广义 Serverless 呢?
将狭义的 Serverless 推升至广义,具备以下特性的,就是 Serverless 服务。你可以回忆一下小服的工作,要达成 NoOps,都应该具备什么条件?
小服的工作职责:
无需用户关心服务端的事情(容错、容灾、安全验证、自动扩缩容、日志调试等等)。
按使用量(调用次数、时长等)付费,低费用和高性能并行,大多数场景下节省开支。
快速迭代 & 试错能力(多版本控制,灰度,CI&CD 等等)。
广义 Serverless,其实就是指服务端免运维,也是未来的主要趋势。
总结来说的话就是,我们日常谈 Serverless 的时候,基本都是指狭义的 Serverless,但当我们提到某个服务 Serverless 化的时候,往往都是指广义的 Serverless。我们后面的课程中也是如此。

总结

今天我们一起学习了 Serverless 的边界、目标以及定义。我还介绍了即将贯穿我们整个专栏的 Web 应用,即任务列表。
现在我们可以回过头来看看最初的两个问题了,你是不是已经有答案了呢?
Serverless 能解决什么问题?Serverless 可以使应用在服务端免运维。
Serverless 为什么难定义?Serverless 将服务端运维高度抽象成了一种解决方案,包含的信息量太大了。
另外,Serverless 可分为狭义和广义。狭义 Serverless 是指用 FaaS+BaaS 这种 Serverless 架构开发的应用;广义 Serverless 则是具备 Serverless 特性的云服务。现在的云服务商,正在积极地将自己提供的各种云服务 Serverless 化。
内容听完了,你对 Serverless 是否有了更清晰的认识呢?一个新的技术,如果由顶级大厂推动,那么就值得每个开发人员关注和了解,现在你能谈谈对 Serverless 的认识吗?
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卖桃者说,我们下周见。
(编辑:夏天) 
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    已买这堂课,同时开通了国内某大云厂商的Serverless服务,只是还没写代码发布
    4
  • Ryan Feng
    大概可以理解为业务逻辑和运行资源解耦合吧,随着技术发展的深入,细分领域都在自动化,云拿走了大部分工作,业务开发部署和运维越来越简单
    2
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