从函数计算到 Serverless 架构

Posted 2023-03-11 阿里巴巴中间件

作者：秋雨陈

前言

随着 Serverless 架构不断发展，各云厂商和开源社区都已经布局 Serverless 领域，一方面表现在云厂商推出传统服务/业务的 Serverless 化版本，或者 Serverless 计算平台；另一方面表现在开源社区中 Serverless 项目逐渐丰富起来，无论是平台类还是工具类的开源项目、或者是框架类的开源项目，都如雨后春笋般快速成长。

任何技术，在这样繁荣发展背后，都会快速升级和迭代，Serverless 架构也不例外，从阿里云的 FaaS 产品发展过程中，不难看出 Serverless 架构在提效和降本的道路上不断的场景化，特色化；在产品形态上也不断的趋于完整化，统一化，虽然距离 “大道至简” 还有一定的距离，但是也只是时间的问题了。

从思想到产品升级

Serverless 架构在不断发展，无论是产品形态还是技术架构都可以用日新月异来描述。

Serverless 精神的更迭

最初，Serverless 架构指的是 FaaS 与 BaaS 的结合，认为开发者可以不用花费更多的精力在服务器等底层资源上，而是可以将精力放在更具价值的业务逻辑之上。这也是文章《Serverless Architectures》中所强调的观点。

但随着时间发展，大家发现，对于 Serverless 架构这样的描述过于单薄，没有凸显出 Serverless 架构为业务带来的技术红利，也没能表现出 Serverless 所交付的心智。

所以 UC 伯克利在《Cloud Programming Simplified: A Berkeley View on Serverless Computing》中对 Serverless 架构进一步的定义：对于被认为是 Serverless 架构的服务/产品还需要具备按量付费和弹性伸缩的特点，并认为， long-run 的运行模式并不符合 Serverless 精神。

云计算相关技术的发展，往往有一个特点：云厂商的驱动性非常强，因为云厂商往往会最先感知到普遍性的用户需求，并且有足够的数据支撑其做出合理的判断与创新。所以 Serverless 架构的创新很多时候也都是由厂商驱动的；在事件驱动与函数计算的发展下，厂商逐渐发现函数计算的模式 “短时运行” 没有办法满足更多用户的诉求，此时一种 long-run 模式的 Serverless 计算服务就逐渐的被孵化出来了。至此，Serverless 架构也从最初的单薄，逐渐完善，通过 “自我革新”，完成了新一轮业务能力的自我丰富与产品功能的自我完善。

随着 long-run 模式逐渐被开发者们认可，传统 Serverless 架构的定义有点 “格格不入”：既不能在模式上覆盖最新的 Serverless 产品纬度，也不能在形态上描述清 Serverless 的特性。

此时 Serverless 架构定的义，就自然而然的得以升级，例如：

• Serverless 应该是 FaaS + BaaS + CaaS，

• Serverless 应该是 FaaS + BaaS + Others，

• Serverless 就是 Server + Less，即服务端免运维/低运维的形式就是真正意义上的 Serverless 架构。

至此，Serverless 架构实现了此阶段下的产品形态升级与 Serverless 精神的更迭。

从函数到更 Serverless

通过阿里云官网，不难发现其 Serverless 产品形态还是相对完整的：

• 计算平台：从函数计算到容器镜像再到微服务形态；

• 基础产品/服务：存储产品、数据库等产品的 Serverless 形态；

Serverless 架构的热度不断增加，各产品也需要借着热度进一步突破和创新，所以 Serverless 这个词 “被乱用” 再所难免；每个团队都有自己的特色，基于 Serverless 架构完善和更迭自身能力，也是产品发展的必经之路，就像数据库发展到云数据库，再发展到云原生数据库，再发展到 Serverless 数据库一样；

所以，Serverless 架构需要一个 “粘合剂”，将各种 Serverless 产品进行进一步的链接，使其不是 “混杂在诸多产品中的某些产品”，而是 “可以联合起来解决某个问题的具体功能”，换句话来说将不同的产品联合到一起，以应用的维度为开发者提供场景化支持，这也是 Serverless 架构从资源朝着应用，再朝着业务发展的必经之路。

推出 “应用的概念”，试图以计算平台和核心，通过 BaaS 产品的联动，让本来 “杂乱的花园”，逐渐的变得规矩，有条理起来；让本来需要开发者 “痛苦的选择”，逐渐的变成场景化推荐，流程化引导。

产品与功能体验

本次活动是阿里云 Serverless 函数计算评测，所以本文仅对函数计算与其相关产品进行体验，包括函数计算本身（包括三个主要模块：基础模块服务与函数和上层封装模块应用、任务），Serverless 工作流以及开源项目 Serverless Devs。

阿里云函数计算

服务与函数

函数与服务的功能如下图所示：

函数计算产品形态为两层结构：服务、函数。

• 服务：一种逻辑关系，表示的是一系列函数以及部分公共配置的集合；即带有特定属性的函数集合；
• 函数：一种确切的资源或业务逻辑；由代码，触发器以及相关的配置组成；

函数计算的两层概念为开发带来了一定的便利：

• 业务划分更清晰：可以让开发者更清晰的将同类型业务/功能划分在一个服务下，不仅让页面更清晰，也会让管理（包括资源分配，权限划分，账单等）更便利；
• 让环境划分更简单：通过服务将业务进行归类之后，有助于基于服务进行环境的划分。通过服务进行不同环境的划分，相比针对函数进行环境的划分会更便利和更容易被接受；

函数计算的上手流程相对简单，通过函数计算文档，可以看到整体流程 :

即，开发者只需要完成代码的开发和部署，即可实现业务的弹性伸缩和按量付费能力的加持，这也符合 CNCF 在白皮书中对 Serverless 架构流程定义的规范。通过阿里云函数计算控制台可以快速进行这个流程的体验，点击 “服务及函数” 选项，就可以看到服务列表：

此时可以根据需要，创建服务和函数：

完成之后，可以在线编辑代码与在线测试：

至此，完成了函数计算上手，在整个过程中，有几个明显的感觉：

1.从零上手流程还是比较顺利的，只要多关注标注信息，有一些研发经验，是可以快速的创建服务与函数的；

2.阿里云函数计算功能相对来说是全面的，包括单实例多并发，预留，版本&灰度，可观测性等，可以满足绝大部分的应用场景，即便某些框架因 Serverless 架构丧失了部分特性，也可以通过产品侧所提供的能力解决；

3.可观测性相对来说很完整，从 trace、log、metrics 等几个方面入手，可以满足开发者在可观测上大部分需求，另外值得好评的是控制台页面的实时日志功能，对开发调试很有帮助；日志搜索功能有待加强，例如若想快速找出日志前后文还需要进一步依赖日志服务等；

4.WebIDE 很强大，通过计算资源的分配可以在线进行代码编写和项目构建，但是 WebIDE 的环境和函数计算的环境依旧是不通的，不仔细研读和体验，会被误会在 WebIDE 中的调试即是在函数环境下的调试；

5.阿里云函数计算所特有的 HTTP 函数，可以轻松地将 Web 应用迁移部署到 Serverless 架构，但是 HTTP 函数和时间触发器没办法一同配置；

6.阿里云函数计算的环境变量没有 Secret 能力；环境变量往往涉及到敏感信息，能否加密输出是安全性的一种表现；

7.阿里云函数计算有很多代码目录是被限制读写的，但是并不是所有运行时都会被限制读写，这种不对齐会让开发者产生比较大的疑惑，尽管其他厂商也多是这样设计的，但是却没人说这样设计的原因；

8.阿里云函数计算从服务到函数，再到可观测、自定义域名等模块，拥有较多功能/配置，目前在使用过程中难以快速找到部分功能。例如经常会找不到预留实例的配置入口等。

任务

除服务与函数，函数计算还有一个模块：任务。

在任务页面的描述汇总，不难看出它实际上是函数的一种变形：

通过创建任务的过程，以及创建任务结束页面：

同样可以验证刚刚的想法：任务的本质依旧是函数计算，只不过：

• 弱化了服务的概念，可以通过简单配置，完成任务创建；
• 本质是函数异步任务的另一种表达，将异步任务抽象成一个可以让开发者快速的创建和发布任务的功能；

由于任务往往是异步的，所以从上游经过函数的处理再传递到下游，整个链路的串联是非常重要的，这也是对云厂商服务一致性与可观测性的一种考验。

通过对任务的体验，整体感觉是比较顺畅的，通过抽象出来的产品化能力，让任务的创建流程和步骤更加精简，可以帮助 “特定的开发者快速使用”；但是也会对一些新手用户产生困扰：应用、任务、服务及函数是什么关系？任务和函数有什么区别？

应用

与任务相同的是，应用也是建立在服务与函数之上的；与任务不同的是，应用不仅仅是函数计算。可以认为，应用是函数计算中，联动其他产品的入口或者 Serverless 应用的管理平台。

通过应用创建页面，可以快速体验 Serverless 应用：

可以看到，应用与任务，服务及函数的很大区别在于，应用是场景化非常明确的一个模块，所有的创建过程和导入的过程均是在建设 “场景化” 的心智。

通过应用创建页面，可以看到目前已经有框架、音视频处理等多个场景的应用，以其中的图片压缩为例进行体验：

可以通过引导快速完成应用创建，整个流程最为精简。创建完成之后，可以得到最终的体验页面：

在体验页面中，可以体验当前应用的功能。

应用的出现，无疑是 Serverless 架构多产品逐渐 “一起战斗” 的表现，即开发者对应用进行管理，而不再是对代码和资源进行分别的管理。通过应用模块，开发者可以

1.迅速体验 Serverless 架构；便于学习和调研 Serverless 架构；

2.可以进行资源联动，并以应用纬度对资源进行管理，对权限进行划分，对业务进行运维；

值得注意的是，应用功能默认有一套标准的 GitOps 配置，通过基于代码仓库进行应用部署之后可以发现应用本身是基于 Serverless Devs 开发者工具实现的，这也充分的将线上平台与线下工具进行联动，在一定程度上可以进一步保证开发者使用体验的一致性。另外，在体验应用模块之后，会产生一些想法：

1.作为产品联动入口，应用模块需要牵扯其他资源投入，如何保证应用模块的资源可以逐渐的 “自运营” 将会成为应用模块能否成功的关键点之一（所谓自运营指的是不需要某固定团队主动提升应用数量、质量，而是可以由更多参与者自发的去做这项工作）；

2.应用模块在一定程度上应该属于 Serverless 而不仅仅是函数计算，否则过小的 Scope 会限制该模块的持续发展与生态演进；

3.作为拥有标准 GitOps 配置的应用，目前 CI/CD 能力过于单薄；

4.功能不完善，创建后的使用体验有待加强。例如，部署后的 “如何应用” 的引导、可观测要如何去做 …

Serverless 工作流

Serverless 工作流在一定程度上可以认为是任务模块的一种升级表现。即单纯的任务模块是基于函数计算的，是异步的，Serverless 工作流在此基础上增加了编排能力：

通过 Serverless 工作流加持的任务将会：

• 具有服务的编排能力；

• 支持长时间运行流程；

• 可进行流程状态管理；

在体验 Serverless 工作流之后，也有一些思考：

1.与应用模块一样，如果 Serverless 工作流定义的 Scope 过小，可能只是函数计算的编排，会让这个功能丧失很大的竞争力；

2.工作流的整体体验是比较顺畅的，如果可以将功能持续优化，工作流的易用性会更高；

Serverless Devs

关于阿里云 Serverless Devs 上手，可分为三个流程：

• 工具安装与配置
• 项目初始化
• 项目开发与部署

由于 Serverless Devs 项目是发布在 Npm 的，所以在安装之前需要开发者先配置 Node.js 开发环境，再通过 npm 工具进行工具的安装。安装完成之后，可以通过 s config命令进行密钥信息配置：

可以通过s init命令，进行案例代码的初始化：

完成初始化之后，可以直接进行业务的部署：

部署完成后，可以通过浏览器打开项目，进行预览：

同样基于这三个流程，Serverless Devs 也是可以快速的与常见的流水线进行集成，目前官方提供的案例包括 Github Action，Gitee Go，Jenkins，以及云效等，但是阅读过相关文档后，不难发现，即便是其他的流水线，也是同样的操作流程。

Serverless Devs 开发者工具针对阿里云 Serverless 架构来说，其最大的意义和价值，应该就在于：

1.更大的 Scope，留下了更大的想象空间；

2.是产品联动的基础，通过部署编排，组件化模式，让更多产品联动；

3.用户体验升级，可以帮助开发体验阿里云 Serverless 产品，并基于模板案例，快速上手；

从开发角度来看，Serverless Devs 开发者工具解决了 Serverless 领域常见的几个痛点：

1.所涉及到资源和服务比较多，难以在流水线中进行整体的编排和发布；

2.“伪命题：Serverless 不需要用户关注操作系统等内容”，但是在实际使用过程中，用户不得不关注系统，因为这会影响项目打包和构建的结果；

3.由于资源过于零散，环境过于独立，Serverless 架构调试复杂度非常高；

下一代 Serverless 探索

用户体验相关

进一步 “统一”

天下大同也许是不可能的，但是技术发展的结局，趋于同质化却是一种趋势。

Serverless 架构同样如此，在云原生技术日益发展的今天，Serverless 架构已经不再是单纯的某个产品或者某种形态，它已逐渐的发展成为一种思想。

基于 Serverless 架构所传递的精神，已经有越来越多的 Serverless 产品出现，尽管如今，他们依旧是 “单打独斗” 的多，但随着时间的发展，这些产品注定会以一种 ”粘合剂“ 为核心，统一的，一致的为开发者提供服务。

从加法到减法

虽然 Serverless 架构并没有确切的定义，但他所要传达的心智却一定不是更复杂。

所以在未来的发展过程中，Serverless 架构的发展方向之一，就是做减法，减掉那些 “看似合理，却又没有道理的能力”。例如，为什么要透露出各种实例类型（弹性实例、GPU实例、性能实例、按量实例等）？为什么需要配置预留，需要配置弹性策略？

也许，很多为什么现在看来是合情合理，但是站在另一个维度上，他可能就是不合理的，所以做减法，不仅仅是一种勇气，更是一种对技术的挑战，对产品抽象能力的挑战。

功能探索

云开发模式

Serverless 架构的下一站是什么？这是一个很多人思考的问题。

函数计算仅仅是一个计算平台，可以单打，但也不能独斗，想要更容易被接受，资源的聚合、联动是必不可少的。尽管函数计算的应用模块，在一定程度上正在联动更多资源，但是这也仅仅是管理层面的，开发者所接触 Serverless 架构后，开发也是非常重要的一环节，那么云开发模式就值得考虑。

低代码模式

Serverless 架构在一定程度上是可以让很多功能模块化的，而模块化的进一步发展，就可能是低代码模式。

基于 Serverless 架构的低代码有望将 Serverless 思想应用到产品建设思想上，模块化的快速部署、更新，平稳发布与下线也都是符合 Serverless 思想的。

总结

Serverless 架构，在未来将会像云主机，容器服务一样，成为云计算时代新的基础设施；在对基础设施的维护的基础上，为开发者提供更为场景化的服务有望成为 Serverless 架构突破自我瓶颈的突破口。

在未来，Serverless 将会是一种 “形态不统一，但是目标很统一” 的技术架构思想，开发者可以以一种更为一致性的体验，快速使用 Serverless 架构构建自己的场景化应用，当然这里的 Serverless 包括了不同形态的服务，例如数据库、网关、函数计算等。

综上所述，Serverless 架构在不断的发展，Serverless 架构的精神也在不断的更迭，从函数计算到应用，从开发、运维到全生命周期，Serverless 架构要回答的问题很多，要做的事情更多。

作者：秋雨陈

原文阅读：

https://developer.aliyun.com/article/984858

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