簡介：在Serverless缺少最佳實踐的背景下，今年雙11，阿里云實現(xiàn)了國內(nèi)首例 Serverless 在核心業(yè)務(wù)場景下的大規(guī)模落地，扛住了全球最大規(guī)模的流量洪峰，創(chuàng)造了 Serverless 落地應(yīng)用的里程碑。阿里云如何讓serverless從理念到落地到各行各業(yè)的？

傳統(tǒng)業(yè)務(wù)在開發(fā)上線的過程中，需要團隊合作，每個人開發(fā)一部分，合并代碼，開發(fā)聯(lián)調(diào)，然后進行資源評估，測試環(huán)境搭建、線上環(huán)境搭建、測試上線、運維。但是在 Serverless 時代下，開發(fā)者只需要開發(fā)自己那部分功能/函數(shù)，然后部署到測試環(huán)境、線上環(huán)境即可，后期很大一部分運維工作都不用考慮和擔(dān)心。

今天大家對是不是該用 Serverless 存在疑問，很大程度上是因為缺少成功的案例和最佳實踐。今年雙11，阿里云實現(xiàn)了國內(nèi)首例 Serverless 在核心業(yè)務(wù)場景下的大規(guī)模落地，扛住了全球最大規(guī)模的流量洪峰，創(chuàng)造了 Serverless 落地應(yīng)用的里程碑。

如何讓更多企業(yè)和開發(fā)者將 Serverless 應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景中，也就是讓 Serverless 從理念到落地，是一個棘手的問題。

例如傳統(tǒng)項目如何遷移到 Serverless，同時保障遷移過程業(yè)務(wù)連續(xù)性，在 Serverless 架構(gòu)下如何提供完善的開發(fā)工具、有效的調(diào)試診斷工具，如何利用 Serverless 做更好的節(jié)約成本等，每一個都是難題。尤其涉及到在主流場景大規(guī)模的落地 Serverless ，更是并非易事。正因為這樣，業(yè)界對于核心業(yè)務(wù)場景規(guī)模化落地 Serverless 最佳實踐的呼喚更加迫切。

接下來我們來看看 Serverless 在落地過程中會遇到的痛點。

Serverless 落地之痛

痛點1：冷啟動耗時長

快彈是 Serverless 天然自帶的屬性，但是快彈的條件是要有極致的冷啟動速度去支撐。在非核心業(yè)務(wù)上，毫秒級別的延時，對業(yè)務(wù)來說幾乎不受影響。但是，對于核心業(yè)務(wù)場景，延時超過 500 毫秒已經(jīng)會影響到用戶體驗。雖然 Serverless 利用輕量化的虛擬技術(shù)，不斷的降低冷啟動，甚至某些場景能降低到 200 毫秒以下。

但這也只是理想的獨立運行場景，在核心業(yè)務(wù)鏈路上，用戶不僅是運行自己的業(yè)務(wù)邏輯，還要依賴中間件、數(shù)據(jù)庫、存儲等后端服務(wù)，這些服務(wù)的連接都要在實例啟動的時候進行建立連接，這無形中加大了冷啟動的時間，進而把冷啟動的時間加長到秒級別。對于核心在線業(yè)務(wù)場景來說，秒級別的冷啟動是不可接受的。

痛點2：與研發(fā)流程割裂

Serverless 主打的場景是像寫業(yè)務(wù)函數(shù)一樣去寫業(yè)務(wù)代碼，簡單快速即可上線，讓開發(fā)者在云上寫代碼，輕松完成上線。然而在現(xiàn)實中，核心業(yè)務(wù)的要求把開發(fā)者從云上拉回到現(xiàn)實，面對幾個靈魂拷問：如何做測試？如何灰度上線？如何做業(yè)務(wù)的容災(zāi)？如何控制權(quán)限？當(dāng)開發(fā)者回答完了這些問題，就會變的心灰意冷，原來在核心業(yè)務(wù)上線中，“函數(shù)正常運行”只占了小小的一環(huán)，離上線的距離還有長江那么長。

痛點3：中間件的連通問題

核心在線業(yè)務(wù)不是獨立函數(shù)孤立運行的，需要連接存儲、中間件、數(shù)據(jù)中后臺服務(wù)，獲取數(shù)據(jù)后再計算，進而輸出返回給用戶。傳統(tǒng)中間件客戶端需要打通和客戶的網(wǎng)絡(luò)、初始化建連等一系列操作，往往會使函數(shù)啟動速度下降很多。Serverless 場景下實例生命周期短、數(shù)量多，會導(dǎo)致頻繁建連、連接數(shù)多的問題，因此針對在線核心應(yīng)用常用的中間件的客戶端進行網(wǎng)絡(luò)連通優(yōu)化，同時對調(diào)用鏈路進行監(jiān)控數(shù)據(jù)打通，幫助 SRE （Site Reliability Engineer ）從業(yè)者更好的評估函數(shù)的下游中間件依賴情況，對于核心應(yīng)用遷移上 Serverless 非常重要。

痛點4：可觀測性差

用戶大多數(shù)的核心業(yè)務(wù)應(yīng)用多采用微服務(wù)架構(gòu)，看核心業(yè)務(wù)應(yīng)用的問題也就會帶有微服務(wù)的特性，比如用戶需要對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的各種指標進行非常詳盡的檢查，不僅需要檢查業(yè)務(wù)指標，還需要檢查業(yè)務(wù)所在系統(tǒng)的資源指標，但是在 Serverless 場景中沒有機器資源的概念，那這些指標如何透出？是否只透出請求的錯誤率和并發(fā)度，就可以滿足業(yè)務(wù)方的需求？

實際上，業(yè)務(wù)方的需求遠不止這些。可觀測性做的好壞還是源于業(yè)務(wù)方是否信任你的技術(shù)平臺。做好可觀測性是贏得用戶信任的重要前提。

痛點5：遠程調(diào)試難度高

當(dāng)核心業(yè)務(wù)出現(xiàn)線上問題時，需要立即進入調(diào)查，而調(diào)查的第一要素就是：現(xiàn)場的保留，然后登錄進行調(diào)試。而在 Serverless 場景中沒有機器層面的概念，所以如果用戶想登錄機器，在現(xiàn)有的 Serverless 基礎(chǔ)技術(shù)之上是很難做到的。當(dāng)然原因不僅限于此，比如 Vendor-lockin 的擔(dān)心等。

上面幾大類痛點的概括，主要是針對開發(fā)者的開發(fā)體驗，對于實際的開發(fā)場景中，是否真的是"提效"，而不是新瓶裝舊酒。目前仍有大部分核心應(yīng)用開發(fā)者對 Serverless 還是持有觀望狀態(tài)，當(dāng)然也不乏一些質(zhì)疑觀點，認為 FaaS 只適合小業(yè)務(wù)場景以及非核心業(yè)務(wù)場景。

果真如此嗎？

Serverless 的雙11 “大考”

2019 年 12 月咨詢公司 O'Reill發(fā)布 Serverless 使用調(diào)研中，已有 40% 的受訪者所在的組織采用了 Serverless。2020 年 10 月，中國信息通信研究院發(fā)布的《中國云原生用戶調(diào)研報告》指出：“Serverless 技術(shù)顯著升溫，近 30%的用戶已在生產(chǎn)環(huán)境中應(yīng)用。”

2020 年，越來越多企業(yè)選擇加入 Serverless 陣營，翹首以待更多 Serverless 規(guī)模化落地核心場景的案例。

面對 Serverless 開發(fā)者數(shù)量的穩(wěn)步增長的現(xiàn)狀，阿里巴巴年初就制定了“打造 Servrelss 雙11”的策略，目的不只是單純的去抗流量、打峰值，而是切實的降成本，提高資源利用率，通過“雙11 技術(shù)煉金爐”把阿里云 Serverless 打造成更安全、更穩(wěn)定、更友好的云產(chǎn)品，幫助用戶實現(xiàn)更大的業(yè)務(wù)價值。

與過去 11 年的雙11都不同的是，繼去年天貓雙11核心系統(tǒng)上云后，阿里巴巴基于數(shù)字原生商業(yè)操作系統(tǒng)，實現(xiàn)了全面云原生化，底層硬核技術(shù)升級帶來了澎湃動力和極致效能。以支撐訂單創(chuàng)建峰值為例，每萬筆峰值交易的 IT 成本較四年前下降了80%，Serverless 也迎來了首次在雙11 核心場景下的規(guī)模化落地。

場景一：前端多場景

2020雙11，阿里巴巴集團前端全面擁抱云原生 Serverless，淘系、飛豬、高德、CBU、ICBU、優(yōu)酷、考拉等，共同落地了以 Node.js FaaS 在線服務(wù)架構(gòu)為核心的云端一體研發(fā)模式。今年雙11在保障穩(wěn)定性、高資源利用率的前提下，多業(yè)務(wù)線的重點營銷導(dǎo)購場景實現(xiàn)了研發(fā)模式升級。前端 FaaS 支撐的云端一體研發(fā)模式交付平均提效 38.89%。依托 Serverless 的便利性和可靠性，淘寶、天貓、飛豬等 雙11 會場頁面快捷落地 SSR 技術(shù)，提高了用戶頁面體驗，除了保障大促以外，日常彈性下也較以往減少 30% 計算成本。

場景二：個性化推薦場景

Serverless 天然的彈性伸縮能力，是“個性化推薦業(yè)務(wù)場景”選擇由 Serverless 實現(xiàn)的最重要原因，數(shù)以千計的異構(gòu)應(yīng)用運維成本一直是這個場景下的痛點。

通過 Serverless 化進一步釋放運維，讓開發(fā)者專注于業(yè)務(wù)的算法創(chuàng)新。目前這個場景的應(yīng)用范圍越來越廣，已經(jīng)覆蓋了幾乎整個阿里系 APP：淘寶，天貓，支付寶，優(yōu)酷，飛豬等等，因此我們可以對機器資源利用率方面做更多的優(yōu)化，通過智能化的調(diào)度，在峰值時的機器資源利用率達到了 60%。

場景三：中、后臺場景

2020年，世紀聯(lián)華雙11基于阿里云函數(shù)計算（FC）彈性擴容，在大促會場 SSR、線上商品秒殺、優(yōu)惠券定點發(fā)放、行業(yè)導(dǎo)購、數(shù)據(jù)中臺計算等多個場景進行應(yīng)用，業(yè)務(wù)峰值 QPS 超過 2019 年 雙11 的 230%，研發(fā)效率交付提效超過 30%，彈性資源成本減少 40% 以上。

當(dāng)然，適用于 Serverless 的場景還有很多，需要更多行業(yè)的開發(fā)者們共同豐富。總的來說，今年 FaaS 的成績單非常耀眼，在 雙11 大促中，不僅承接了部分核心業(yè)務(wù)，流量也突破新高，幫助業(yè)務(wù)扛住了百萬 QPS 的流量洪峰。

阿里云如何擊破 Serverless 痛點？

那么，面對行業(yè)共有的Serverless落地之痛，阿里云是如何克服的呢？

1. 預(yù)留模式 + 按量模式消除冷啟動

在 2019 年的 Serverless 2.0 重大升級中，阿里云函數(shù)計算率先支持了預(yù)留模式，接著 AWS Lambda 幾個月后，也上線了類似的功能。

為什么阿里云會率先要解決這一難題？

阿里云 Serverless 團隊不斷探索真實業(yè)務(wù)的需求，按量模式的按需付費模式，雖然非常的誘人，但是冷啟動時間過長，因此把核心在線業(yè)務(wù)拒之門外。接下來阿里云著重分析了核心在線業(yè)務(wù)的訴求：延時小，保證資源彈性。那如何解決呢？

請看下圖，這是一個非常典型的業(yè)務(wù)曲線圖，用預(yù)留模式方式滿足底部固定的量，用彈性能力去滿足 burst 的需求。針對 burst 擴容，我們利用兩種擴容方式結(jié)合進行滿足：按資源擴容與按請求擴容，比如用戶可以只設(shè)置 CPU 資源的擴容閾值為 60%，當(dāng)實例的 CPU 達到閾值后就會觸發(fā)擴容。此時的新請求并沒有立即到擴容實例，而是等待實例準備好后再導(dǎo)流，從而避免了冷啟動。同理，如果只設(shè)置了并發(fā)度指標的擴容閾值為 30（每一個實例承載的并發(fā)度），同樣滿足這個條件后，也會觸發(fā)同樣流程的擴容。如果兩個指標都進行了設(shè)置，那么先滿足的條件會先觸發(fā)擴容。

通過豐富的伸縮方式，阿里云函數(shù)計算解決了 Serverless 冷啟動的問題，很好的支撐了延時敏感業(yè)務(wù)。

2. 核心業(yè)務(wù)研發(fā)提效 38.89%

“提升效率”本應(yīng)該是 Serverless 的優(yōu)勢，但對于核心應(yīng)用來說，"快" = "風(fēng)險大"，用戶需要經(jīng)過 CI 測試，日常測試，預(yù)發(fā)測試，灰度部署等幾個流程驗證，才能確保函數(shù)的質(zhì)量。這些流程是阻礙核心應(yīng)用使用 FaaS 的絆腳石。

針對于這個問題，阿里云函數(shù)計算的策略是“被集成”，把研發(fā)平臺的優(yōu)勢與阿里云函數(shù)計算進行結(jié)合，既能滿足用戶的 CI/CD 流程，又能享受到 Serverless 的紅利，幫用戶跨過使用 FaaS 的鴻溝。

阿里集團內(nèi)部通過暴露標準的 OpenAPI 與各個核心應(yīng)用的研發(fā)平臺進行集成，經(jīng)過雙十一業(yè)務(wù)研發(fā)的驗證，研發(fā)效率大大提高了 38.89 %。在公有云上與云效平臺集成，把研發(fā)流程與 FaaS 結(jié)合的更緊密、更順暢，幫助集團外的業(yè)務(wù)提高人效。

3. 中間件連通

核心應(yīng)用離不開上下游的配合，一旦核心應(yīng)用使用了函數(shù)計算，又該如何與中間件相配合？

傳統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)需要集成各類中間件的 SDK，進行打包上線，但對于 Serverless 的函數(shù)來說，代碼包的大小就是一個硬傷，這個問題將將直接影響冷啟動的時間。阿里云函數(shù)計算經(jīng)過兩個階段的發(fā)展，第一個階段我們通過搭建中間件 Proxy，通過 Proxy 去打通中間件，函數(shù)只用單一的協(xié)議與 Proxy 進行交互，從而 offload 掉中間件的 SDK 的包袱。

第二個階段：隨著中間件能力的下沉，一些控制類型的需求也被提上了議程，比如：命令下發(fā)，流量管理，配置拉取等等，期間阿里云擁抱了開源組件 Dapr，利用 Sidecar 的方式 Offload 中間的交互成本。上述的方案，是基于阿里云函數(shù)計算的 Custom Runtime，以及 Custom Container 功能完成的。

4. 極致的開發(fā)體驗

遠程調(diào)試、日志查看、鏈路追蹤、資源利用率，以及完善周邊工具鏈是開發(fā)者的必備能力，阿里云函數(shù)計算同時啟動了不同的攻關(guān)小組。

首先與 Tracing/ARMS 結(jié)合，打造清晰的鏈路追蹤能力，與 SLS集成打造了全面的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)監(jiān)控。因此，業(yè)務(wù)可以根據(jù)需求進行自定義，并且擁抱開源產(chǎn)品 Prometheus 暴露出資源利用率，支持遠程調(diào)試能力的 WebIDE。

再加上阿里云近期剛開源的重磅武器：Serverless-Devs ，一個無廠商綁定的、幫助開發(fā)者在 Serverless 架構(gòu)下實現(xiàn)開發(fā)/運維效率翻倍的開發(fā)者工具。開發(fā)者可以簡單、快速的創(chuàng)建應(yīng)用、項目開發(fā)、項目測試、發(fā)布部署等，實現(xiàn)項目的全生命周期管理。

Serverless 初始的痛點有很多，為什么阿里云卻能把 Serverless 落地到各行各業(yè)？

首先，阿里云提供了所有云廠商中最完整的 Serverless 產(chǎn)品矩陣，包括函數(shù)計算 FC、Serverless 應(yīng)用引擎 SAE、面向容器編排的 ASK、以及面向容器實例的 ECI。豐富的產(chǎn)品矩陣能夠覆蓋不同的場景，比如針對事件觸發(fā)場景，函數(shù)計算提供了豐富的事件源集成能力和百毫秒伸縮的極致彈性；而針對微服務(wù)應(yīng)用，Serverless 應(yīng)用引擎能做到零代碼改造，讓微服務(wù)也能享受 Serverless 紅利。

其次， Serverless 是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，阿里云在不斷拓展 Serverless 的產(chǎn)品邊界。例如函數(shù)計算支持容器鏡像、預(yù)付費模式、實例內(nèi)并發(fā)執(zhí)行多請求等多個業(yè)界首創(chuàng)的功能，徹底解決了冷啟動帶來的性能毛刺等 Serverless 難題，大大拓展了函數(shù)計算的應(yīng)用場景。

最后，阿里巴巴集團擁有非常豐富的業(yè)務(wù)場景，可以進一步打磨 Serverless 的落地實踐。今年，阿里巴巴集團的淘系、考拉、飛豬、高德等都在雙11核心業(yè)務(wù)場景使用了阿里云函數(shù)計算 FC，并順利扛住了雙11的流量高峰。

Serverless 引領(lǐng)下一個十年

“勞動生產(chǎn)力的最大激進，以及運用勞動時所表現(xiàn)的更大熟練、技巧和判斷力，似乎都是勞動分工的結(jié)果。”

這是摘自《國富論》的一段話，強調(diào)的是“勞動分工” 的利害關(guān)系，任何一個行業(yè)，市場規(guī)模越大，分工將會越細，這也是著名的“斯密定理”。

同樣，這一定理也適用于軟件應(yīng)用市場行業(yè)。隨著傳統(tǒng)行業(yè)進入了互聯(lián)網(wǎng)化階段，市場規(guī)模越來越大，勞動分工越來越細，物理機托管時代已經(jīng)成為了歷史，被成熟的 IaaS 層取代，隨之而來的是容器服務(wù)，目前也已經(jīng)是行業(yè)的標配。

那么，接下來的技術(shù)十年是什么呢？答案是：Serverless。

Serverless 抹平了研發(fā)人員在預(yù)算、運維經(jīng)驗上的不足，在對抗業(yè)務(wù)洪峰的情況下，絕大多數(shù)研發(fā)也能輕易掌控處理，不僅極大地降低了研發(fā)技術(shù)門檻，同時大規(guī)模提升了研發(fā)效率，線上預(yù)警、流量觀測等工具一應(yīng)俱全，輕松做到了技術(shù)研發(fā)的免運維。

可以說 Serverless 是更細粒度的分工，讓業(yè)務(wù)開發(fā)者不再關(guān)注底層運維，只關(guān)注于業(yè)務(wù)創(chuàng)新，以此大大提高了勞動生產(chǎn)力，這就是“斯密定理”效應(yīng)，也是 Serverless 成為未來必然趨勢的內(nèi)在原因。

當(dāng)下，整個云的產(chǎn)品體系已經(jīng) Serverless 化，70% 以上的產(chǎn)品都是 Serverless 形態(tài)。對象存儲、消息中間件、API 網(wǎng)關(guān)、表格存儲等 Serverless 產(chǎn)品已經(jīng)被廣大開發(fā)者熟知。而下一個十年， Serverless 將重新定義云的編程模型，重塑企業(yè)創(chuàng)新的方式。

值得期待！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Serverless 落地之痛怎么解？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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