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近期在美国 Austin 市召开的 KubeCon 北美大会上，InfoQ 与 Oracle 容器组的副总裁 Bob Quillin 开展了一次对话，内容围绕 Oracle 的 FaaS“无服务器”平台 Fn 项目。自 2017 年 10 月推出以来，Fn 项目发展迅速，并逐步添加了对 Prometheus 监测的支持、Fn Flow 高可用集群的实现、一种新的混合架构以及开源的 Helm Chart Fn 安装程序。
在对话一开始，Quillin 就指出，Fn 项目是一个开源的“事件驱动的 FaaS 计算平台，可以运行在任何地方”（InfoQ 去年曾报道了 Fn 项目在旧金山举行的 JavaOne 大会上推出）。他强调指出，在 Kubernetes 这样的“开放平台”上构建“开发工具集”，是提高那些有意向组织采纳“云原生”方式的一种最有效方法。
近期，Fn 项目基于对多种语言创建和运行功能的初步支持，添加了一些功能。其中包括，用于监控函数执行多方面情况的Prometheus 支持、用于Fn Flow 引擎的集群实现、“混合架构”的创建（用于实现在公共或私有云基础架构内的灵活部署），以及为Kubernetes 项目的部署创建Helm Chart。
最新添加到 Fn 服务器中的对Prometheus 度量的支持功能，支持将调用统计数据、性能数据、资源占用等数据发送到Prometheus 监控系统和时序数据库中。目前Fn 提供三组Prometheus 度量，分别是函数计数（即运行、成功或失败的函数数量）、操作持续时间（即执行函数功能等各类操作所需的时间）以及一些Docker 度量（即当Fn 在Docker 容器内执行函数时，它从容器获取各种统计信息，如CPU 和内存使用情况等）。Fn 使用了一组 Grafana 仪表盘实现度量数据的可视化。现在，仪表盘功能是“开箱即可用”的。
Quillin 介绍了如何使用 Fn 等框架“最终实现 DevOps”。他建议，通过对一些操作方面上做抽象（例如，在 Docker 镜像中打包代码），并给出核心“可观察性”工具，开发人员可以更有效地交付商业价值。
Fn Flow 支持创建和编排“长期运行、可靠并可扩展的函数”，这些函数只有在需要执行时，才会消耗计算资源。Fn Flow 支持以一种语言定义所有的工作流程，但是目前只支持 Java，并对其它一些语言实现了早期的原型。Fn 还支持使用一些惯常语言结构，例如 Java 8 的 CompletableFuture API 方法。
最新发布的 Fn Flow 支持跨多个计算实例的集群，从而使平台具备高可用的运行能力。值得注意的是，Fn Flow 已经跻身日益活跃的下一代业务流程建模和编排工具，其竞争对手包括 RockScript 、 Apache NiFi 和 AWS Step Functions 等。
Oracle 团队发现，在将 Fn 集成到企业客户环境中时，由于种种原因，会有一些安装要求 API 基础架构与执行客户代码的基础架构相互分离。例如，有的客户虽然希望无服务器平台是“完全受控”的，但依然希望允许代码可在防火墙之外执行，尽管代码和数据从不会脱离开该网络。因此，Fn 团队设计实现了一种“混合架构”，并在 Fn 问题追踪器中做处理和跟踪。
在 Kubecon 大会上，还发布了由 Fn 核心团队开发的 Fn Project Helm Chart ，它有助于将平台轻松部署到 Kubernetes 群集上。支撑该项目的一些核心设计原则包括：简化部署和管理（Fn 由多个组件构成，每个组件都可以做一定程度上的配置，这往往会导致操作认知过载）、支持部署到任何Kubernetes 集群及云供应商（图表可部署到任何满足需求的计算基础架构，无论是云、本地还是运行minikube 的笔记本电脑），以及开源原则（Fn 核心团队希望该图表可向社区共享）。
在本次对话的最后，Quillin 介绍了云原生计算基金会（CNCF，Cloud Native Computing Foundation）的一些优点。他认为 CNCF 有助于制定“云原生”计算的未来愿景和实现，并为技术提供了企业验证。他指出，Oracle 将会继续利用好企业现有的 CNCF 白金会员资格。Fn 项目的未来路线图包括，参与 CNCF 无服务器工作组、重点支持函数的 CI/CD、探索 Istio 和 Envoy 等服务网格技术的作用。
有意着手使用 Fn 的开发人员，可以查阅项目的网站 fnproject.io 、浏览 Fn GitHub 仓储中的大量教程、观看项目 YouTube 频道内容，并通过 Fn 社区 Slack 提问。
查看英文原文： Oracle's Fn Serverless Platform Adds Prometheus Support and Helm Chart Installation for Kubernetes
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