最新发布《数智时代的AI人才粮仓模型解读白皮书(2024版)》,立即领取! 了解详情
写点什么

阿里蒋航:Serverless 将使前后端从分离再度走向融合

  • 2019-05-24
  • 本文字数:5177 字

    阅读完需:约 17 分钟

阿里蒋航:Serverless将使前后端从分离再度走向融合

近日,Serverless 作为新兴的架构模式,与其相关的话题被讨论的如火如荼。Serverless 不需部署、配置和管理传统服务器,这一概念的提出打破了前后端的壁垒,使得前端开发者能够真正做到全栈,掀起新一轮的开发模式变革。


阿里云前端工程师蒋航在 QCon 北京 2019 中的演讲从前端开发模式的演进、基于 Serverless 的前端开发案例以及 Serverless 开发最佳实践等方面,与大家分享了 Serverless 中的前端开发模式,小编也有幸就 Serverless 技术的问题对蒋老师做了一个采访,内容整理如下。

Serverless 的背景和发展历程

InfoQ:Serverless 的背景和发展历程是什么?


蒋航:云计算经过了从物理机到虚拟机、从虚拟机到云计算、从云计算到容器这几个阶段,而容器之后的下一个阶段,则是 Serverless。2009 年 Berkeley 在 《Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing》 这篇论文中定义了云计算,并提出了云计算的六个优点:


  1. 按需提供无限计算资源。

  2. 消除云用户的前期承诺。

  3. 根据需要在短期内支付使用计算资源的能力。

  4. 由于许多非常大的数据中心,大规模降低成本的规模经济。

  5. 通过资源虚拟化简化操作并提高利用率。

  6. 通过复用来自不同组织的工作负载来提高硬件利用率。


今天被大家讨论的 Serverless 则最大程度体现了这些优点。从时间上来看,2014 年 11 月,AWS Lambda 的发布,标志则 Serverless 发展的开始。2016 年 Google Cloud Function 和微软 Azure Function 产品的发布,标志着 Serverless 渐渐成熟。2017 年 4 月,阿里云函数计算和腾讯云无服务器函数的发布,则标志着国内 Serverless 发展的成熟。2018 年 9 月,支付宝小程序和微信小程序的云开发功能发布,标志着国内 Serverless 应用场景的落地。

Serverless 的概念及定义

InfoQ: Baas 出现很早,但一直没火起来,包括 Facebook 关闭了 Parse 服务,为什么现在又认为 Serverless 必须依赖它?


蒋航:现在公认的 Serverless 的定义,是 Serverless = FaaS + BaaS。


传统的编程中,我们定义一个函数,函数针对输入计算输出,这些函数组成了一个应用程序。而 FaaS 则让我们能够在云端编写、运行函数,并由这些云函数组成应用程序。


FaaS 本身提供的只有运行函数的功能,并且每个函数的执行都是孤立和短暂的。但我们的应用程序,往往还需要持久存储和临时存储,以及在存储中进行数据管理,所以我们需要 BaaS。BaaS 就是一些列后端的功能的集合,比如云数据库、对象存储、消息队列、通知服务。没有这些 BaaS,函数的能力是非常有限的。整个 BaaS 也都由云供应商厂商提供,开发者不需要关心具体细节、实现,只需要在 FaaS 中使用 BaaS,这样才能构建整个应用。

Serverless 的优缺点

InfoQ:Serverless 架构与传统架构相比的优势在哪里?


蒋航:我觉得 Serverless 相比传统 Serverfull 架构主要有以下几个优势:


  • 无需运维


Serverless 架构的核心思想就是,构建和运行程序不需要管理服务器等底层资源。基于 Serverless 架构,应用的部署、扩容、备份、容灾、监控、日志等都不需要开发者关心,这些功能全都由云供应商提供。开发者就可以从以往繁琐的运维工作中解脱出来,专心实现自己的产品。


  • 低成本


传统的 Serverfull 架构,我们需要为资源付费。很多时候我们的云服务器等资源都是空闲的,但也需要计算费用,这就造成了不必要的浪费。但 Serverless 架构,我们只需要为计算付费。函数每执行一次,付一次的费用。比如阿里云函数计算、AWS Lambda、微软 Azure Function 等产品,定价几乎都是 1.33 元/百万次 的执行次数,0.00011108/GB-s 的运行时间,如果你的应用比较轻量,每个月的成本是非常低的。


  • 更简单


相比传统架构下的开发,基于 Serverless 架构的开发将变得更简单。云计算平台已经为我们提供了一系列的基础设施,我们只需要在此之上进行应用开发。传统架构,就犹如编程语言中的底层语言,如汇编,我们需要关心每一个细节,细致到 CPU 寄存器这样的级别。而基于 Serverless 的开发,就犹如 Node.js、Python 等高级语言,我们只需要专注于业务逻辑的实现,可以很高效地构建一个应用,并且这个应用天然就是弹性可伸缩的。

Serverless 的实践

InfoQ: 依据 Serverless 的概念定义,在实际开发中如何保证性能?有实际的解决方案吗?如果有的话能具体讲一下怎么实现的吗?


蒋航:Serverless 的性能,也是绝大部分开发者都关注的一个话题。相比传统架构,Serverless 架构下,程序的运行需要经过一些列步骤:


  1. 下载代码

  2. 启动容器

  3. 启动运行环境

  4. 执行代码


前三步统称为冷启动。传统应用则完全没有冷启动时间。冷启动时间的长短,直接决定了应用性能的高低。


一方面,冷启动时间需要 Serverless 服务提供商去优化;另一方面,作为开发者,我们也可以从应用的角度去优化。首先就是选用合适的编程语言。因为 Java 等高级语言的冷启动时间大约是 Node.js、Python 等语言的 100 倍。其次是为函数分配合适的内存。一般而言,内存越大,冷启动的时间越短。基于这点,开发者也可以为 Java 分配更大的内存,使其冷启动时间和 Node.js 一样短。但更大的内存意味着更多的支出。所以为函数选用合适的内存很重要。


还有就是重复利用函数的执行上下文。当一个事件来临,函数冷启动并执行之后,运行环境并不会立即被销毁,而是在一定时间内处于冷冻状态继续等待下一次函数执行。这也是 Serverless 服务平台的一个性能优化方案。基于这样的特点,我们就可以将数据库连接、临时文件等保存在执行上下文中,从而使函数无需在每次运行时都创建这些资源。


除此,我们还可以对函数进行预热。可以通过定时对函数进行调用的方式,使函数一直处于“温暖”状态,从而避免真实请求到来时函数进行冷启动,进而达到提高性能的目的。


InfoQ: Serverless 有那些应用场景,实际开发中表现如何?遇到哪些技术痛点?


蒋航:根据 2018 年的调研,有接近三分之一的用户,将 Serverless 用于接口的开发,还有大部分用来做数据处理、第三方无服务集成或内部工具。



图片来源:https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2019/EECS-2019-3.pdf


理论上来说,传统架构能做的事情,Serverless 都能做。Serverless 比较适合有显著波峰波谷的应用或基于事件处理的一些场景。


比如一个系统白天用户量很大,晚上基本没有用户,使用传统架构,晚上服务器资源就是浪费的;而使用 Serverless 架构,只需要为实际的计算付费。


再比如上传图片后,需要对图谱进行压缩、裁剪然后再存储,使用 Serverless 用户只需要在函数中定义好处理逻辑,具体的执行由云计算平台来做。上传图片就是触发云计算平台执行代码的事件。


对于一般应用,实际开发中的痛点,一方面是函数的测试,因为 Serverless 函数往往依赖于第三方服务,如 FaaS 和 BaaS,我们很难对使用了这些服务器的函数进行测试。同时函数是事件驱动的,触发函数执行的事件,在本地也很难模拟。所以要能够方便地对 Serverless 函数进行测试,就需要我们在开发过程中,将函数的业务逻辑和所依赖的第三方服务分离,这样就可以编写单元测试对函数进行测试。另一方面,是函数的性能,性能问题上面已经提到。


对于一些复杂的大型企业级应用,现在我们还很难基于简单的 FaaS 平台去开发。这可能需要一个能够超越 FaaS 的一个可编程框架。


InfoQ: Serverless 运行在云服务上,这方面会带来什么限制吗?


蒋航:最主要的限制就是我们基于 Serverless 的应用严重依赖云服务。云服务的稳定性直接决定了业务的稳定性。当然,我觉得这方面也不用过于担心。云服务肯定会有比我们更专业的开发者去维护。


其次,应用的多云部署或应用的迁移,也会比较麻烦。因为目前 Serverless 还没有一个统一标准,各个云供应商的 FaaS 和 BaaS 实现也不一样。所以当我们想要把 Serverless 应用从一个云服务迁移到另一个云服务,就会变得很困难。解决这个问题的方法,就是尽量让我们的业务代码和所依赖的云服务分离。这样迁移的时候,就只需要修改依赖云服务的相关代码。


Serverless 还存在的另一个问题是底层硬件资源的不确定性。由于云供应商可以灵活的选择底层服务器的规格和型号,这就导致了每个云函数运行的物理环境性能不尽相同。这种不确定性其实暴露了云供应商的背后的目的:他们想要最大化的平衡资源的使用和预算。

Serverless 对前端的影响

InfoQ: Serverless 对前端开发模式带来什么的变化?


蒋航:纵观整个前端开发模式的演进历程,前端开发由最初的基于 JSP、PHP 等后端语言的模板渲染,演变到了基于 AJAX 的前后端分离,进而再演便到了现在的 BFF(Backend For Frontend)架构模式。


因为前后端分离后,前端的应用变得更加复杂,端也由 PC 端扩展到移动端、客户端甚至 IoT;后端应用也由单体应用转变为了微服务应用,接口变得更加原子化,前后端接口协调开始变得困难。所以前端开始寻求使用 BFF 来做接口的聚合、裁剪,甚至使用 Node.js 来做全栈开发。不管 BFF 也好、全栈也好,都会涉及到服务器的运维,这恰好是前端工程师所不擅长的。而 Serverless 正好能解决这一问题。


基于 Serverless,前端工程师将再度回归到 Web 应用工程师这一职能,前后端也将由分离再度走向融合。前后端的协调也不在是基于接口的协调,而是基于 Serverless 函数的协调。前端工程师能够基于 Serverless 去开发函数、实现后端功能。而后端工程师则去实现不适用函数编写的功能,或者供函数使用的一些微服务。对前端工程师来说,后端变得更简单了;对后端工程师来说,后端变得更靠后了。整体而言,应用的开发效率也大幅提升,开发者只需要关注于业务逻辑的实现,我们可以使用更少的技术在更短的时间内得到更多的产出。


InfoQ:随着前端开发模式的不断演进,目前大部分采用 Node.js 开发 Serverless 应用,为什么选用 Node.js? 有什么优势?


蒋航:第一, Node.js 的足够简单、轻量。


拿 Node.js 和 Java 来对比,开发同样的功能,Node.js 的代码会比 Java 少很多。Node.js 函数所消耗的内存等资源也比 Java 要少。再如常用的 REST API 接口中,JSON 格式在 Node.js 里面是原生支持的,而 Java 需要使用第三方库来转换。


第二, Node.js 冷启动时间比 Java、C# 等编译型语言要低很多。


有测试表明,Node.js 的冷启动时间比 Java 大约低 100 倍。对于 Serverless 应用来说,冷启动时间是函数性能的关键因素,因此从性能上来说 Node.js 也是开发的首选。


第三,是 Serverless 对前端友好。


前端开发者是 Serverless 的主要使用者和受益者,基于 Serverless 架构,前端开发者可以很容易地开发服务端程序,能够很快速地实现一个完整的应用。而前端开发者最熟悉的服务端语言便是 Node.js,因此很多 Serverless 应用使用 Node.js 实现。


InfoQ: 在 Serverless 的大势所趋下,对前端开发人员的技能有哪些新的要求?


蒋航:最主要的,当然是对 Serverless 架构的学习和理解。当我们在使用一项新技术的时候,一定要充分了解到它的优缺点、适用和不适用场景。


对于前端工程师来说,Serverless 使开发变得更简单了,前端工程师可以很方便进行后端的开发。但前端开发后端,依旧存在一定门槛。前端工程师依旧需要学习一些基本的后端开发知识。


Serverless 也不等于无服务器,只是我们不再需要关心服务器。虽然 Serverless 可以极大程度帮助我们减少运维工作,但我们还是可以了解一些基本的运维知识,这样遇到问题,可以更快速、高效进行排查。

Serverless 未来的发展

InfoQ: 您怎么看待 Serverless 在未来的发展,在其推广普及的道路上会有怎样的际遇?


蒋航:Serverless 是一种新的架构模式,还在不断发展和完善中。


未来 Serverless 标准一定会走向统一。目前还没有一个统一的 Serverless 标准,不同的云供应商在实现自己的 Serverless 平台。这给开发者的多云部署或应用迁移带来了极大的挑战,也给 Serverless 发挥其潜力带来了限制。因此社区中需要一个能兼容各个服务供应商、封装好部署函数和管理生命周期的框架。在国外有 Serverless Framework 这样的产品在做这些事情,但它们基本都不支持国内的 Serverless 平台如阿里云、腾讯云,国内现在也没有这样的框架。


Serverless 架构在未来也一定会成为主流。现在的 Serverless 还存在的很多限制,比如缺乏细粒度模式的存储支持、缺乏细粒度的协调、缺乏标准的通信模式、还有性能问题;一些非常复杂的业务场景、大型的企业级系统也很难基于简单的 FaaS 平台去开发。这也就导致了现在大部分 Serverless 使用者,只是将其用在一些非核心的场景中。一种技术架构走向主流,一定是要经过经过大规模的实践、经过复杂系统的验证。引用一句话,“架构级的演进机会不是年年都有,甚至是 5 年、10 年都不一定能碰到一次,所以这也同样意味着这是个巨大的机会。”


参考文献:



2019-05-24 20:3310081
用户头像
王莹 腾讯云产品运营

发布了 74 篇内容, 共 44.7 次阅读, 收获喜欢 229 次。

关注

评论 1 条评论

发布
用户头像
类似于saas,docker一类的服务,对于业务开发提供了便捷性。但很多时候不足以支撑起一些定制化比较高的业务需求,都得做一些额外的配置。。
2019-05-26 12:04
回复
没有更多了
发现更多内容

2024-02-24:用go语言,给你一个 n 个点的带权无向连通图,节点编号为 0 到 n-1, 同时还有一个数组 edges ,其中 edges[i] = [fromi, toi, weighti

福大大架构师每日一题

福大大架构师每日一题

Sentieon | 每周文献-Benchmark and Method Study-第三十期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

Sentieon | 每周文献-Multi-omics-第三十一期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

Sentieon | 每周文献-Clinical Trial-第三十三期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

计算机再过几年会没落?

算法的秘密

Sentieon | 每周文献-Tumor Sequencing-第二十五期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

Sentieon | 每周文献-Agrigenomics-第二十六期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

Sentieon | 每周文献-Epidemiology-第二十七期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

Sentieon | 每周文献-Long Read Sequencing-第二十九期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

为适应AI时代,是否会展开新一轮的软件重构+开发浪潮?

算法的秘密

linux如何抓包数据

百度搜索:蓝易云

Linux 运维 tcpdump 云服务器 抓包

Sentieon | 每周文献-Gene Editing-第二十八期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

Sentieon | 每周文献-Liquid Biopsy-第三十二期

INSVAST

基因测序 基因数据分析

Nop平台核心源码阅读导引

canonical

开源 DDD 低代码 可逆计算 Nop平台

Python笔记五之正则表达式

Hunter熊

Python 正则表达式

Ubuntu/linux系统环境变量配置详解

百度搜索:蓝易云

云计算 Linux ubuntu 运维 云服务器

基于Ubuntu坏境下的Suricata坏境搭建

百度搜索:蓝易云

云计算 ubuntu 运维 suricata 云服务器

阿里蒋航:Serverless将使前后端从分离再度走向融合_行业深度_王莹_InfoQ精选文章