与 Serverless 第一次亲密接触

阅读数:82 2019 年 11 月 14 日 13:29

与Serverless第一次亲密接触

Serverless 概念

Serverless 是一个架构上的概念,从字面上理解就是无服务器架构。

最初是用于描述依赖第三方服务实现对逻辑和状态进行管理的应用,典型的例子是单页 Web 和移动 App 这种富客户端应用,他们一般都使用基于云端的数据库 (例如 Parse、Firebase),认证服务 (Auth0、AWS congnito) 等。这些第三方服务通常称为 BaaS(Backend as a Service) 。

Serverless 的第二种含义,是用来描述这样一种应用架构:除了使用第三方 BaaS 服务外,一部分服务端逻辑仍然由应用的研发人员实现,但是跟传统架构不同在于,这部分服务端代码运行于无状态的容器中,可以由事件触发,短暂的,完全被第三方管理。

业界对 Serverless 的热议,大部分集中在第二种,因为第二种形式代码托管代表技术更新,以 FaaS(Function as a Service) 而闻名。根据第二种场景,有一个最新的定义是:Serverless 架构是基于互联网的系统,其中应用开发不使用常规的服务进程。

相反,它们仅依赖于第三方服务 (例如 AWS Lambda 服务),客户端逻辑和服务托管远程过程调用的组合。后面叙述都是基于第二种定义来进行,也就是基于 FaaS 函数计算服务来实现的 Serverless 应用架构,在这个定义上可以简单把 Serverless 等同于 FaaS。

Serverless 和 PaaS 的关系

FaaS 与 PaaS 的概念在某些方面有许多相似的地方。人们甚至认为 FaaS 就是另一种形式的 PaaS,但是 Intent Media 的工程副总裁 Mike Roberts 提出一个微妙的差别:“大部分 PaaS 应用无法针对每个请求启动和停止整个应用程序,而 FaaS 平台生来就是为了实现这样的目的。”

AWS 云架构战略副总裁 Adrian Cockcroft 曾经针对两者的界定给出了一个简单的方法:“如果你的 PaaS 能够有效地在 20 毫秒内启动实例并运行半秒,那么就可以称之为 Serverless”。

我理解他们的意思,都是认为传统的 PaaS 和 FaaS 的抽象层次不一样,PaaS 是对整个应用的抽象,FaaS 是对应用逻辑的单位 (函数) 的抽象。

举例来说,PaaS 不是针对每个请求来拉起一个服务,它是常驻的服务,而 FaaS 是根据每个请求来拉起一个容器来执行,属于更细粒度的拆分。也就是说 PaaS 托管的是整个应用,而 FaaS 托管应用的某个碎片化的逻辑代码,从资源使用率和成本角度更具优势。

Serverless 和 BaaS 的关系

BaaS 和 Serverless 的区别主要在于,BaaS 一般是第三方提供的后端服务,例如 AWS 提供的 Congito 就是典型的 BaaS 服务,业界比较成功的 BaaS 服务几乎都是为移动开发的后端云服务,例如 Facebook 的 Parese, Google 的 Firebase, 国内 LeandCloud 提供的功能大同小异,都是实时数据库,消息推送等等。

BaaS 的粒度介乎 PaaS 和 FaaS, PaaS 是提供了应用运行环境,而是 BaaS 将特定应用变成一个云服务。而应用想实施 Serverless 架构,还是需要自己的服务代码来组合这些 BaaS 服务来满足自己的业务逻辑,而且服务代码要通过 FaaS 来管理。

用两张图说明两者区别,两个图都是实现一个广告点击行为数据处理,Click Processor 是实际处理动作的服务。第一张图 Click Processor 是一个 BaaS 服务,进程常驻,每次都由这个进程处理。第二张图把它改造成 Serverless 架构,每次点击拉起一个进程执行一个函数,函数托管在 FaaS 服务中。

与Serverless第一次亲密接触

与 Serverless 的第一次接触

想象一下,你是一名 Web 开发工程师,你接到一个需求需要做一个单页面应用,上传一张图并在几秒后获得一张梵高风格化的图,像这样:

与Serverless第一次亲密接触

遇到这种情况,一般…嗯…先 Google 一下,找到了:

复制代码
alexjc/neural-doodle

它的效果大概是这样:

与Serverless第一次亲密接触

先过一遍步骤:

1. 浏览器发请求给服务端,body 是一张图片的二进制数据;
2. 服务端从 body 中取出二进制数据,转成图片,调用 doodle.py 中的方法,转换风格存储之并返回存储位置;
3. 浏览器按位置请求图片并展示之。

但是有几个问题,如果这个 SPA 出乎意料的受欢迎,接口负载过高呢?是不是要升级,加机器,加负载均衡?如果来了一个新需求或者简单的 bug fix,是不是又涉及到批量更新节点,这还是没有考虑日志,运维,监控等运营方面的工作量。

根据前面对 Serverless 的介绍,这个场景很适合用 Serverless 产品来解决,这是一个典型的无状态服务 + 计算的自动扩展,这些问题交给 Serverless 服务提供方即可。下面我选择 UCloud 的 Serverless 产品 UGC 来搭建这个服务,并测试一下效果,看是否能满足我的需求。

试用 Serverless 产品(UCloud UGC)

UCloud 通用计算(UCloud General Compute)是分布式大规模并行计算服务, 可提供数万核级的并发计算能力,系统自动完成任务调度,并按实际使用量计费。

UGC 充分利用一个区域内的多个可用区计算资源,提供了基于云平台的跨可用区级别的高可用性、高安全性和高并发性。UGC 可满足图片处理、机器学习、大数据处理、生物数据分析等领域的计算需求。

下图是其中一个使用场景:

UCloud 基于 UGC 的高效并行计算能力搭建的对象存储(UFile)图片处理服务,得以轻松支持用户每天千万级别的图片处理请求,满足用户对高时效的需求。

与Serverless第一次亲密接触

很适合我们本次梵高风格化图片的需求。下面是我这次搭建服务过程:

1. 创建私有仓库(WEB 界面);
2. 登录镜像仓库(cli);
3. 制作梵高风格转换镜像(cli)(如果你认真看文档,你会发现其实 alexjc/neural-doodle 其实是有直接提供镜像的);
4. 上传镜像(cli);
5. 查看镜像详情(Web 界面);
6. 告警模板配置(Web 界面);
7. 使用 SDK 提交任务(Python SDK);
8. 查看任务执行统计 Web 界面);
9. 查看监控(Web 界面)。

下面是详细的操作步骤:

创建私有仓库

与Serverless第一次亲密接触

下载梵高风格转换镜像

镜像介绍页面,我们直接从 Docker 官方下载它:

复制代码
docker pull alexjc/neural-doodle

修改镜像名称

复制代码
docker tag alexjc/neural-doodle cn-bj2.ugchub.service.ucloud.cn/kevingao/neural-doodle:first

上传镜像

将我们刚下载的镜像上传到 UCloud 镜像仓库。

复制代码
docker push cn-bj2.ugchub.service.ucloud.cn/kevingao/neural-doodle:first

查看镜像信息

与Serverless第一次亲密接触

告警模板配置

目前包含超时与失败两个模板可以直接使用。

与Serverless第一次亲密接触

使用 SDK 提交风格转换任务

在 Python SDK 中配置自己账号的公私钥和 Docker image 路径,然后使用 Web 后端调用,发布风格转换任务。至此我们风格转换接口就就绪了,使用相同的方法搞定打水印的镜像,我们先使用脚本测试一下接口,然后通过 UCloud UGC 服务后台来查看执行的情况。

查看任务执行统计

包含调用次数、成功率、结果、花费 CPU 时间等信息。

与Serverless第一次亲密接触

下面我们就要开始前端的制作了。

前端交互

Web App 有两个功能,打水印和梵高风格转换,它们的交互基本是一致的,这里我用截图打水印的页面来做演示:

第一步:选择图片

与Serverless第一次亲密接触

第二步:上传图片 (也可以直接使用 UGC 对象存储功能)

与Serverless第一次亲密接触

第三步:输入要打的水印(镜像需要的参数)

与Serverless第一次亲密接触

第四步:返回结果展示

与Serverless第一次亲密接触

第五步:统计任务执行结果

与Serverless第一次亲密接触

如上文所见,这个简单的 Web APP 完成了『图片梵高风格化』和『图片打水印』两个功能,这里它体现了 UGC 的两大优点:

1. 计算能力自动扩展,处理一张照片与处理 100 张照片的时间花费是一样的;
2. 高并发,UGC 拥有多节点数万核的资源支持可以轻松支持高并发的请求。

本文转载自公众号 UCloud 技术(ID:ucloud_tech)。

原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/YHYhh48cU3gUePRdRg_RMA

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