高德最佳实践:Serverless规模化落地有哪些价值?
隨著 Serverless 概念的進(jìn)一步普及,開發(fā)者已經(jīng)從觀望狀態(tài)進(jìn)入嘗試階段,更多的落地場(chǎng)景也在不斷解鎖?!癝erverless 只適合小場(chǎng)景嗎?”、“只能被事件驅(qū)動(dòng)嗎?” 這些早期對(duì) Serverless 的質(zhì)疑正在逐漸消散,用戶正在更多的核心場(chǎng)景中,開始采用 Serverless 技術(shù)達(dá)到提效、彈性、成本優(yōu)化等目的。作為地圖應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)者,高德為帶給用戶更好的出行體驗(yàn),不斷在新技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行探索,在核心業(yè)務(wù)規(guī)?;涞?Serverless,現(xiàn)已取得顯著成效。
2020 年的“十一出行節(jié)”期間,高德地圖再創(chuàng)新記錄,當(dāng)日活躍用戶數(shù)突破 1 億的時(shí)間比 2019 年 10 月 1 日提前 3 個(gè)多小時(shí)。
期間,Serverless 作為其中一個(gè)核心技術(shù)場(chǎng)景,平穩(wěn)扛住了流量高峰期的考驗(yàn)。值得一提的是,由 Serverless 支撐的業(yè)務(wù)在流量高峰期的表現(xiàn)十分優(yōu)秀,每分鐘函數(shù)調(diào)用量接近兩百萬次。這再次驗(yàn)證了 Serverless 基礎(chǔ)技術(shù)的價(jià)值,進(jìn)一步拓展了技術(shù)場(chǎng)景。
一 業(yè)務(wù)場(chǎng)景
自主出行是高德地圖的核心業(yè)務(wù),涉及到用戶出行相關(guān)的功能訴求,承載了高德地圖 APP 內(nèi)最大的用戶流量。下圖為自主出行核心業(yè)務(wù)中應(yīng)用 Node FaaS 的部分場(chǎng)景,從左至右依次為:主圖場(chǎng)景頁(yè)、路線規(guī)劃頁(yè)、導(dǎo)航結(jié)束頁(yè)。
隨著功能的進(jìn)一步拓展,高德地圖從導(dǎo)航工具升級(jí)為出行服務(wù)平臺(tái)和生活信息服務(wù)入口,進(jìn)一步拓展了出行相關(guān)的生活信息服務(wù)場(chǎng)景,帶給用戶更全面的用戶體驗(yàn)。上圖功能為場(chǎng)景推薦卡片,旨在根據(jù)用戶出行意圖推薦信息,提升用戶出行體驗(yàn)。此功能需具備快速迭代,樣式調(diào)整高靈活性的能力。因此,將卡片樣式模版存放于云端,通過服務(wù)下發(fā)的形式渲染至客戶端無疑為最優(yōu)選擇,可以滿足業(yè)務(wù)快速靈活迭代的目的。
經(jīng)過方案評(píng)估判斷,此場(chǎng)景類型屬于無狀態(tài)服務(wù),基于阿里云 Serverless 成熟的生態(tài),高德最終選擇接入 Node FaaS(阿里云函數(shù)計(jì)算)服務(wù)能力,出行前端搭建了場(chǎng)景推薦卡片服務(wù)。卡片的 UI 模版獲取、數(shù)據(jù)請(qǐng)求聚合&邏輯處理、拼接生成 Schema 的能力均在 FaaS 層得到實(shí)現(xiàn),客戶端根據(jù)服務(wù)下發(fā)的 Schema 直接渲染展示,達(dá)到更加輕便靈活的目標(biāo)。
那么,Serverless 場(chǎng)景在“十一出行節(jié)”峰值場(chǎng)景中的具體表現(xiàn)如何?
整體服務(wù)成功率均大于 99.99% ,總計(jì) 100W+ 次觸發(fā)/分鐘,QPS 2W+,各場(chǎng)景的服務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間均在 60ms 以下,服務(wù)穩(wěn)定性超出預(yù)期。
二 業(yè)務(wù)價(jià)值
從對(duì)以上業(yè)務(wù)場(chǎng)景的支撐中,我們可以看出 Serverless 的表現(xiàn)非常優(yōu)秀。當(dāng)然你也會(huì)問,傳統(tǒng)的應(yīng)用也能帶來同樣的體驗(yàn),那么 Serverless 的差異化價(jià)值又是什么呢?
簡(jiǎn)單提效
傳統(tǒng) BFF(Back-end For Front-end)層應(yīng)用會(huì)隨著時(shí)間推移以及業(yè)務(wù)需求的增加, 其BFF 層也會(huì)逐漸的變 “富”, 冗余的代碼會(huì)逐漸變多,最后就會(huì)變成開發(fā)者的噩夢(mèng)——“牽一發(fā)而動(dòng)全身”。隨著人員迭代變化,模塊的開發(fā)者也會(huì)變化,BFF 層就會(huì)慢慢變成一個(gè)無人知曉,無人敢動(dòng)的模塊。
當(dāng) BFF 層轉(zhuǎn)換成 SFF (Serverless For Front-end) 層之后,會(huì)有什么變化?SFF 的職責(zé)會(huì)變的單一、零運(yùn)維、成本更低,這些是 Serverless 本身自帶的能力,而這些能力可以幫助前端進(jìn)一步釋放生產(chǎn)潛能。開發(fā)者不再需要一個(gè)富 BFF 層,而只需一個(gè)接口或一個(gè)SFF就可以實(shí)現(xiàn)功能,天然解決了“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的問題。如果接口停服或者沒有流量,那么所用的實(shí)例會(huì)自動(dòng)縮零,也就很容易分辨出是哪一個(gè)接口函數(shù),后期就可以刪掉此接口的函數(shù),有效提升資源利用率。
高德在 Serverless 應(yīng)用上非常先進(jìn),實(shí)現(xiàn)了 FaaS 層與研發(fā)體系的完全對(duì)接,因此,應(yīng)用從開發(fā)、測(cè)試、灰度、上線的全生命周期,到具備流控、彈性、容災(zāi)等標(biāo)準(zhǔn)化能力,所用的時(shí)間較以前縮短了 40%,大大提高了人效。
彈性以及成本
通過流量趨勢(shì)數(shù)據(jù),我們可以觀察到地圖場(chǎng)景流量特點(diǎn)——高峰與低峰的落差十分明顯。按照傳統(tǒng)應(yīng)用的資源準(zhǔn)備,我們需要根據(jù)最高峰的流量進(jìn)行資源準(zhǔn)備,所以到了流量低峰期,多準(zhǔn)備的機(jī)器會(huì)有很多冗余,這就造成了成本的浪費(fèi)。
針對(duì)以上情況,高德使用了阿里云函數(shù)計(jì)算,可以根據(jù)流量變化自動(dòng)擴(kuò)縮容。然而,提升擴(kuò)縮容速度的復(fù)雜性較大,一直是大企業(yè)的專屬,但函數(shù)計(jì)算可以通過毫秒級(jí)別的啟動(dòng)優(yōu)勢(shì),將快上快下的擴(kuò)縮容能力普及給用戶,輕松幫助用戶實(shí)現(xiàn)了計(jì)算資源的彈性利用,并且大大降低了成本。
可觀測(cè)性
可觀測(cè)性是應(yīng)用上線診斷平臺(tái)的必備屬性,要讓用戶觀察到 RT 變化、資源的使用率、系統(tǒng)應(yīng)用的全鏈路調(diào)用,從而快速診斷出系統(tǒng)應(yīng)用的瓶頸問題。阿里云函數(shù)計(jì)算率先與日志服務(wù)、云監(jiān)控、tracing 平臺(tái)以及函數(shù)工作流編排做了完美的融合,用戶只需要配置一次,就可以完完整整的享受到以上這些功能,大大降低了用戶的學(xué)習(xí)成本,實(shí)現(xiàn)了對(duì)應(yīng)用程序的快速診斷。
Serverless 規(guī)?;涞氐男蚰灰呀?jīng)拉開, 更多場(chǎng)景正在各行各業(yè)中解鎖。Serverless 在高德的規(guī)模化落地,對(duì)于業(yè)務(wù)方來而言,業(yè)務(wù)迭代更快更靈活了,為業(yè)務(wù)創(chuàng)新創(chuàng)造了前提條件;對(duì)于前端開發(fā)者而言,進(jìn)一步激活了開發(fā)者的生產(chǎn)潛能,提升了極大的能力自信。高德出行業(yè)務(wù)從 2020 年初的能力試點(diǎn)到“十一出行節(jié)”的自主出行核心場(chǎng)景,期間接入了阿里云函數(shù)計(jì)算,積累了非常寶貴的云原生落地經(jīng)驗(yàn),為未來業(yè)務(wù)整體上云打下了良好基礎(chǔ)。
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