Module 04 · Emergent Trends and Practices新兴趋势与实践
Serverless Computing无服务器计算
无服务器计算（Serverless）是一种将传统基础设施管理任务（如扩展、调度、修补和配置应用堆栈）卸载到云服务提供商的计算方法，使开发者能够专注于应用程序的代码和业务逻辑。无服务器并不意味着没有服务器，而是指开发者不再负责管理底层的物理或虚拟服务器。
无服务器计算的关键特点
无服务器计算环境根据需求为应用程序分配资源，按需运行代码。以下是一些区分无服务器计算与其他计算模型的关键特征：
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 无需服务器配置 | 开发者无需配置服务器、安装应用堆栈或操作基础设施。 |
| 按需运行代码 | 无服务器计算按请求运行代码，随着请求量的增加，自动扩展。 |
| 仅为使用的资源付费 | 用户只为实际使用的资源付费，而不是像虚拟服务器那样为运行的虚拟机付费，即使虚拟机空闲。 |
| 抽象化基础设施 | 基础设施对开发者进行了抽象，每个功能都在无状态的容器内执行。 |
| 无执行上下文 | 不需要先前的执行上下文来服务请求，每次新请求时都会调用新的函数实例。 |
无服务器计算的实际应用场景
案例：翻译文本文件
在无服务器平台的支持下，您可以在网站前端与存储层之间运行独立的功能。例如，假设您有一个无服务器应用程序，负责翻译文本文件并将翻译后的文件存储在云端存储服务中。
- 工作流程：用户通过网站前端上传文本文件，无服务器应用程序 将这些文件翻译成不同的语言，并将翻译后的文件存储在云存储中。之后，系统返回文件的下载链接。
关键服务
目前，一些主要的无服务器计算服务包括：
- IBM Cloud Functions：基于 Apache OpenWhisk。
- AWS Lambda：亚马逊提供的无服务器计算服务。
- Microsoft Azure Functions：微软提供的无服务器计算平台。
无服务器计算的适用性与挑战
适用场景
无服务器架构并非适用于所有应用或场景。以下是一些适合使用无服务器架构的应用特点：
- 短期运行的无状态函数：通常运行几秒钟到几分钟。
- 季节性工作负载：具有不同时期的低峰和高峰负载。
- 大量空闲时间的生产性数据：如果应用程序中存在大量空闲时间，使用无服务器可以更节省成本。
- 事件驱动或异步请求处理：适合处理基于事件的任务。
- 微服务：可以作为无状态函数构建的微服务。
应用领域
无服务器架构特别适用于以下场景：
- 数据和事件处理：数据清洗、转换、验证等任务。
- 物联网（IoT）：适用于传感器数据流处理。
- 微服务架构：与微服务架构结合，处理高并发请求。
- 移动后端：为移动应用提供后端支持。
数据处理任务
- 结构化数据处理：文本、音频、图像和视频数据的处理，如数据清洗、格式转换、音频标准化、视频转码等。
- 并行任务：数据搜索与处理、基因组数据处理等任务非常适合在无服务器环境下运行。
流数据处理
无服务器计算还适用于各种类型的数据流摄取任务，包括：
- 商业数据流
- 物联网传感器数据
- 日志数据
- 金融市场数据
无服务器计算面临的挑战
1. 适应长期运行任务的挑战
无服务器工作负载会根据工作量自动扩展或缩减，但对于长期运行的任务，传统的服务器环境可能更加简单且成本更低。
2. 供应商依赖性与锁定
无服务器架构通常依赖于特定的云供应商平台，因此存在供应商锁定的风险，特别是在涉及平台功能（如身份验证、扩展、监控或配置管理等）时。
3. 启动延迟问题
由于无服务器架构按需启动和停止，有时需要从零开始启动才能处理新请求。这对某些应用（例如低延迟的金融应用）可能会造成不可接受的延迟。
总结
无服务器计算（Serverless） 是一种创新的计算方法，能够将传统的基础设施管理责任从开发者身上转移，让他们将精力集中在应用的核心功能和业务逻辑上。
无服务器计算的优势：
- 按需资源分配：用户仅为实际使用的资源付费，不必为空闲资源支付费用。
- 自动扩展：根据需求自动调整资源，适应高并发和高峰期负载。
- 简化开发：开发者可以专注于编写核心代码，无需关心基础设施和扩展问题。
适用场景：
无服务器计算适合短期运行的无状态函数、季节性工作负载、微服务架构以及数据处理等任务，尤其是在 数据处理、物联网 和 流数据处理 中表现出色。
然而，对于长时间运行的任务或低延迟需求的应用，传统服务器环境可能更加适合。
无服务器计算是现代云计算的一种重要发展趋势，能够大大提高应用的灵活性和开发效率。