38|Serverless:如何基于Serverless架构实现流式数据处理?
许文强
你好,我是文强。
从这节课开始,我们将用两节课的内容来梳理一下 Serverless 、Event(事件)、消息队列三者之间的关系和应用价值。这节课我们就聚焦如何基于 Serverless 架构实现流式处理,下节课会详细分析如何基于消息队列和 Serverless 设计事件驱动架构。
为什么要搞明白上述问题?我们从一张架构图讲起。
这是一张消息队列上下游生态的架构图,分为数据源、总线管道、数据目标三部分。可以看到消息队列在架构中处于缓存层,起到的是削峰填谷的缓冲作用。
从技术上看,构建以消息队列为中心的数据流架构,有很多现成的技术方案和开源框架。比如分布式流计算框架 Spark/Flink,开源体系内自带的 Kafka Stream、SeaTunnel/DataX 等数据集成产品,或者 ELK 体系下的采集和数据处理的组件 Logstash,都具有处理数据的能力。
然而在上面的架构中,存在一个问题:每种技术方案所适用的场景不一样,业务一般需要同时使用多种方案,而使用和运维多种方案的成本很高。
为了解决使用和运维成本问题,接下来我们来学习一种非常实用的方案,那就是基于 Serverless Funciton 实现流式的数据处理。而为了让你对数据流场景有一个更深刻的理解,我们先来看几个业务中常见且典型的数据流场景。
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本文深入探讨了Serverless架构在流式数据处理中的应用。首先介绍了Serverless架构的定义和Serverless Function的概念,以及与Spark的比较。随后详细讲解了基于Serverless实现数据处理的流程和底层架构技术原理。通过使用Serverless Function平台,可以简化数据处理流程,降低开发和运维成本。文章还对基于开源方案和基于Serverless Function方案的优劣势进行了对比,并提供了日志清洗和事件流处理两个场景的实际案例。最后,指出了Serverless架构在流处理方案中的改进空间,包括支持持久化的函数运行态、更多的事件源、丰富的扩缩容因子和高阶算子的封装。整体而言,本文为读者提供了全面的技术视角和实践指导,是了解Serverless架构在流式数据处理中应用的重要参考资料。
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