写点什么

大家都关注的 Serverless,阿里怎么做的?(一)

  • 2019-12-17
  • 本文字数:2007 字

    阅读完需:约 7 分钟

大家都关注的Serverless,阿里怎么做的?(一)


本文是阿里巴巴前端技术专家-张挺,在 JSConf China 「中国开发者大会」上分享的《面向传统,Serverless 进化之路》,主要讲述阿里集团内部逐步迁移到 Serverless 体系的过程以及思考。

01 背景

自 GMTC 以来,国内各个公司在 Serverless 投入都有所变化,腾讯和阿里云都铆足了劲在上面发力,提出了各自的解决方案,腾讯推出了 Serverless 2.0,以及几天前阿里云推出的预留模式,都是对 Serverless 越来越重视的表现。


本文主要介绍两部分,第一是阿里在近期做的前端研发升级,为拓展前端的边界和职能,尝试做了一次和 Serverless 结合,第二是在这其中,我们尝试对现有的体系做了思考,希望能将传统应用快速迁移到 Serverless 体系,享受到 Serverless 红利。

02 现状

阿里的 Node.js 应用非常多,1600+ 的数量让维护和治理都变的很麻烦,每一次升级都要推行很久,这不管对框架开发还是平台治理都是不利的。



很多 Node.js 应用都是 BFF 应用,内部平台等,这些应用常年大多都处在负载低(10%以下),没有流量的状态,而且维护者大多处在离职或者不积极的状态,一方面造成了资源浪费,另一方面也给治理造成了困难。



其次,在集团开发传统应用,需要申请,整个研发流程比较长,需要业务了解预算和资源,牵扯到很多细节。



为此,我们开始了 前端研发升级 这个大项目。


整个前端研发模式升级的目的有两个,一是为了“前端赋能”,二是为了“前端提效”。


所谓的“前端赋能”,是因为我们希望前端能够打破现有的技术壁垒,朝着更底层,面向数据的地方去深入探索,在这之中可以从面向 UI,视图本身变的更加了解业务,从更面全面的视角来理解现有的体系。



而“前端提效”,则是希望让 Serverless,用更轻量化的方式进行业务研发,降低整个前端参与业务交付的门槛,同时,在开发期间,也能减少人力总成本,让前端减负,业务小步快跑成为可能。



但是阿里的 Serverless 之路非常困难,不像外界已经有成熟的体系,目前一些原因无法使用公有云上开放的产品,阿里云也无法直接对内部提供服务,同时,内部的中间件在外部都没有,都需要跨团队来重新建设。


Node.js 基础团队的使命,就是为集团 Node.js 生态提供各种基础能力,包括但不限于框架,中间件包等,而在 Serverless 体系中,我们要负责框架、工具链、运行时、发布系统,同时也需要和周边的网关,监控系统等对接。

03 收益

去年 10 月开始,我们开始进行调研 Serverless 以及了解相关知识,到现在为止,也已经取得了一定的阶段性成果,将淘宝和飞猪两道 BU 的导购链路整个迁移到了 Serverless 体系,并且承载了导购链路的千万级流量。



同时,内部系统也进行了一定程度的 Serverless 升级尝试,不管是重写还是传统应用迁移,我们都有了一定的沉淀。


我们最初的目的是希望能降低成本,按照网上 Serverless 的降低成本率能达到 90% 以上,不过导购业务比较特殊,流量比较大,不像那些需要弹性的应用,根据我们的测算,单进程下函数的性能非常不错,但是由于大促要提前预留一些资源,整体机器成本只降低到了平时的 70%,而在非大促期间,不需要预留这些资源,就能更低,降到 40% 以下。



现在都说 DevOPS,而 Serverless 最大的好处是减少运维,减少固定服务器资源,不需要用户关心调度等,同时也简化了开发的代码,专注了逻辑,晚上睡觉会更加的放心,不再担心机器容量不足而报警。



另一边,对于我们应用治理的人来说,之前会考虑各种版本碎片化的问题,node 的多版本,框架的多版本,以及启动脚本、依赖等等问题,而使用 Serverless


之后,我们将这些都固化了,用户也不关心这些,一切都变的简单了,我们也只需要治理运行时一个版本即可。



在业务前端方面,带来的是挑战和机遇,一方面,前端的工作量增大了,能干的事情也变多了,成了一职多能的多面手,也更了解业务了,另一方面,传统的后端可以从和前端沟通中解放出来,更专注于提供服务。前端从传统的面向接口编程变成了面向服务编程,由于集团内都是 RPC 服务,在 RPC 发布时会有固定的定义和文档,在调用时有工具辅助生产代码,大大简化了调用链路。



在流程方面,原来需要在各个环境准备和调研,从一开始申请应用,申请预算,申请环境开始,需要了解各个方面的知识,和不同部门的人打交道,流程审批也很长,而现在只需要在我们的统一研发平台上直接申请函数组,替代了原本的复杂流程,也提升了整个开发体验。



同时在编码中也不再考虑路由,MVC 的事情,这些在网关层配置就好,编写代码时会更关注逻辑,和之前的构建发布不同的是,现在增加了云端集成测试的步骤,由于函数和前端代码一样,是分版本的,也不担心修改到线上的正常服务,在测试完毕后,只需要将旧函数的 tag 指向新函数即可,这就完成了整个切流的过程,而一旦碰到问题,把 tag 切回去就行。



这就是我们前端研发模式升级的思考和收益,带给我们的不仅仅是变化,更多的是流程、思维的革新。


本文转载自淘系技术公众号。


原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/L7z0S5Oeg9Wtxqhh0c5AAw


2019-12-17 18:11869

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

构建只涨不跌的DApp代币合约系统:LP分红项目开发详解

区块链软件开发推广运营

dapp开发 区块链开发 链游开发 NFT开发 公链开发

电商新宠:淘宝拍立淘API接口助力精准搜索商品信息

技术冰糖葫芦

API Explorer api 货币化

从IoTDB的发展回顾时序数据库演进史

Apache IoTDB

抓包神器wireshark安装保姆级教程

霍格沃兹测试开发学社

ios ipa包上传需要什么工具

精彩回顾 | 「AI 驱动增长,研发数智化升级」分享沙龙成功举办

LigaAI

AWS 技术分享 生成式AI 活动回顾 Amazon Bedrock

百度Create AI开发者大会剧透丨用好三大AI神器 ,人人都是开发者

herosunly

大模型 百度AI AI神器

软件测试学习笔记丨什么是装箱和拆箱

测试人

软件测试

海外云手机怎样助力Tik Tok运营

Ogcloud

云手机 海外云手机 tiktok云手机 云手机海外版 tiktok运营

深入了解 Docker:革命性的容器化技术

霍格沃兹测试开发学社

为什么向量数据库在 RAG 中至关重要?

Zilliz

大模型 Zilliz 向量数据库 rag

Kyligence 发布企业级 AI 解决方案,Data + AI 落地迈向新阶段

Kyligence

如何在 Pytest 中添加日志记录

霍格沃兹测试开发学社

从零基础到精通,抓包神器fiddler保姆级使用教程(一)

霍格沃兹测试开发学社

运维工具如此割裂,九招帮你统一纳管

观测云

运维‘

Last Call!AWS、Shopee、点石科技专家齐聚 Milvus 老友汇 · 线下

Zilliz

开源社区 Meetup Milvus 向量数据库

自定义对象池在Caffeine框架中实践

FunTester

碳实践 | 你真的会做碳数据收集么?入门必看!

AMT企源

碳管理 碳实践 碳资产

小米14 Ultra影像私享会在长春万象城成功举办

极客天地

大家都关注的Serverless,阿里怎么做的?(一)_语言 & 开发_张挺_InfoQ精选文章