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Serverless 将向何处去?
近年来,Serverless 一直在高速发展,呈现出越来越大的影响力。主流的云服务商也在不断地丰富云产品体系,提供更好的开发工具,更高效的应用交付流水线,更好的可观测性,更细腻的产品间集成,但一切才刚刚开始。
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小象营销团队于2015年在上海成立,团队核心均来自百度搜索部门和国内知名服务商的成员,有非常丰富的产品和项目优化经验,这两年来,服务于国内很多大中型企业和很多初创公司,通过我们多年的经验和服务,帮助他们在搜索营销领域上取得了不断的成功。

趋势 1:Serverless 将无处不在
任何足够复杂的技术方案将被实现为全托管、Serverless 化的后端服务。不只是云产品,也包括合作伙伴和三方服务。云及其生态的能力将通过 API + Serverless 来体现。事实上,对于任何以 API 作为功能透出方式的平台型产品或组织,例如钉钉、微信、滴滴等等,Serverless 都将是其平台战略中最重要的部分。
趋势 2:和容器生态将更加紧密融合
容器在应用的可移植性和交付流程敏捷性上实现了颠覆式创新,是现代应用构建和交付的一次重要变革。
绝佳的可移植性:通过操作系统虚拟化技术,应用及其运行环境被虚拟化为容器,实现了 build once,run anywhere,容器化的应用能够无差别的运行在开发机,on-premise,以及公有云的环境中;
敏捷的交付流程:容器镜像已经成为应用封装和分发事实上的标准,今天全世界的开发人员都习惯将容器作为应用交付和分发的方式,围绕容器,已经建立了完整的应用交付工具链。
容器已经成为现代应用运行的基础,但用户仍然需要负责服务器等基础设施的管理,包括水位预估、机器运维等等。因此业界出现了 AWS Fargate,阿里云 ECI 等 Serverless container 服务,帮助用户专注于容器化应用的构建,而无需负担基础设施的管理成本。从 Serverless 视角来看,函数计算等 Serverless 计算服务为用户带来了全自动的伸缩模式、极致弹性以及完全按需的计量方式,却在用户开发习惯的兼容性、可移植性、完工具链和生态等方面面临挑战,而这正是容器的优势。相信随着技术的发展,未来容器镜像也将成为函数计算等更多 Serverless 应用的分发方式,容器庞大的工具生态和 Serverless 免运维、极致弹性结合在一起,为用户带来全新的体验。
趋势 3:Serverless 将通过事件驱动的方式连接云及其生态中的一切

我们已经在前述章节中讨论了函数计算通过事件驱动和云服务连接的意义,这样的能力也会扩展到整个云的生态。无论是用户自己的应用,还是合作伙伴的服务;无论是 on-premise 环境,还是公有云,所有的事件都能以 Serverless 的方式处理。云服务及其生态将更紧密的连接在一些,成为用户构建弹性高可用的应用的基石。

趋势 4:Serverless 计算将持续提高计算密度,实现最佳的性能功耗比和性能价格比
虚拟机和容器是两种取向不同的虚拟化技术。前者安全性强,开销小,后者则相反。Serverless 计算平台一方面要求最高的安全性和最小的资源开销,鱼与熊掌必须兼得;另一方面要保持对原有程序执行方式的兼容,比如支持任意二进制文件,这使得适用于特定语言 VM 的方案不可行。因此 AWS Firecracker,Google gVisor 这样新的轻量虚拟化技术应运而生。以 AWS Firecracker 为例,通过对设备模型的裁剪和 kernel 加载流程的优化,实现了百毫秒的启动速度和极小的内存开销。一台裸金属实例支持数以千计的实例运行。结合应用负载感知的资源调度算法,云服务商有望在保持稳定性能的前提下,将超卖率提升一个数量级。
当 Serverless 计算的规模和影响力变得越来越大,从应用框架、语言、硬件等层面,根据 Serverless 的负载特点进行端对端优化就变得非常有意义。新的 Java 虚拟机技术大幅提高 Java 应用的启动速度,非易失性内存帮助实例更快被唤醒,cpu 硬件和操作系统协作对高密环境下性能扰动实现精细隔离,所有新技术正在创造崭新的计算环境。
实现最佳性能功耗比和性能价格比的另一个重要方向是支持异构硬件。长期以来,X86 处理器的性能越来越难以提升。而在 AI 等对算力要求极高的场景,GPU、FPGA、TPU(Tensor Processing Units) 等架构的处理器的计算效率更具优势。随着异构硬件虚拟化、资源池化、异构资源调度、应用框架支持的成熟,异构硬件的算力也能通过 Serverless 的方式释放,大幅降低用户使用门槛。
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