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\n\n注：本文整理自上周六举办的「Hello Serverless」技术沙龙深圳站演讲内容，讲师是腾讯云 Serverless 产品架构师孔令飞，文末提供了讲师演讲 PDF 的下载，回复「Serverless 深圳」免费可得。
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Serverless 是一项新技术，可能有朋友不是很熟悉。所以我们先介绍下 Serverless 的概念和发展历史，接着介绍腾讯云 Serverless 从 1.0 到 2.0 的技术演进，以及我们如何支持 Serverless 这种技术的，也就是技术生态。最后再介绍下 Serverless 的应用场景和具体的应用案例。
\n这是 Serverless 目前的发展情况。
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最近几年，微服务和 k8s 很火。上图可以看到 Serverless 跟他们的热度对比，其中蓝色曲线是 Serverless 的热度曲线图。从 2016 年开始，Serverless 的热度是要大于微服务和 k8s 的。
\nServerless 最初在 2010 年被提出，2014 年 AWS 推出了 lambda 服务，把 Serverless 产品化，并收到了很好的效果，微软、Google 和 IBM 看到后，也分别在 2016 年推出了自己的 Serverless 产品：Azure function、GCP 和 OpenWisk。阿里云和腾讯云也分别在 2017 年推出了自己的 Serverless 产品，腾讯云要早阿里云一天推出。
\n在 2018 年，我们联合微信，推出了基于 Serverless 的产品小程序云开发，用来协助用户快速的开发小程序。在 2019 年，我们推出了 Serverless 2.0 产品，后面会介绍 Serverless 2.0 和 Serverless1.0 在技术形态及计算资源上的区别。
\nServerless 直译过来就是无服务器，无服务器并不代表 Serverless 真的不需要服务器，只不过服务器的管理以及资源分配部分对用户不可见，由平台开发商维护，用户只需要关注业务逻辑的开发即可。Serverless 不是具体的一个编程框架、类库或者工具，它是一种软件系统架构思想和方法。它的核心思想是用户无须关注支撑应用服务运行的底层资源，比如：CPU、内存和数据库等，只需要关注自己的业务开发即可。
\n那么 Serverless 为什么这么火？
\n从云计算的发展阶段说起，一开始是 On-Premise 层，接着是 IaaS 层，之后再到 PaaS 层。最后是 FaaS 层，Serverless 就是在这一层。
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在软件研发领域，绕不开的 2 个环节是软件的部署和运维。如果我们要上线一个业务，在 On-Premise 阶段，需要购买物理服务器，可能还需要自建机房、安装制冷设备、招聘运维人员，然后再在上面搭建一系列的基础设施，比如：虚拟化、操作系统、容器、Runtime，Runtime 可以理解为像 Python、golang、Node.js 这类软件。接下来我们要去安装软件类的开发框架。最后，我们才会去编写我们真正需要的业务函数。
\n到了 IaaS 层这一阶段，云厂商维护了硬件和虚拟化这 2 个基础设施，到了 PaaS 层云厂商又维护了 OS、容器和 Runtime，然后到了 FaaS 这个阶段，用户只需要关注 Function，也就是只需要关注自己的业务逻辑。可以看到随着阶段的演进用户需要关注的点越来越少，越来越聚焦于自己的业务逻辑。所以在 On-Premise 阶段我们开发一个业务可能需要 8 个人，在 FaaS 阶段，我们只需要 2 个业务，节省的人力可以投入到业务研发这块儿，提高产品的迭代速度，进而提高产品竞争力。
\n过去十多年，云计算其实是一个「去基础架构」的过程。这个过程可以让用户聚焦于自己真正需要的业务开发上，而不是底层的计算资源上。Serverless 符合云计算发展的方向，是云的终极形态，这种特有的模式使 Serverless 存在潜在的巨大价值。
\n这张图描述了 Serverless 的组件架构。最底层是基础设施层，底层计算资源我们用到了 docker 和轻量化虚拟机技术，其中 docker 是 Serverless 1.0 的计算资源展现形态，轻量化虚拟机是 Serverless 2.0 的计算资源展现形式，相比于 docker，轻量化虚拟机性能得到了非常显著的提升，可以在几毫秒就可以启动一个业务进程。在最底层我们也做了双活，并且对底层资源做了严格的安全保护。
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再上一层就是资源管理层，比如说我们有集群监控，监控我们的集群监控状况，如果有集群不可用，会立马安排运维人员去排障。当然了，我们底层是有双活的，当一个集群出故障的时候，我们可以把流量切换到另一个集群，用户是无感知的，也不会影响用户的请求。这一层我们有专门的自动扩缩容算法，来应对用户的请求变化。
\n再往上，我们有认证和授权系统，通过认证和授权来保证函数的安全。最上面就是接入层，接入层主要用来触发 Function 的调度和分配。接着往上是架构层，主要用来做一些流程上的调度。最上面这 2 层是用户需要关心的，用户主需要关注自己的业务代码，以及跟数据库，存储等的调用，还有自己使用的一些框架，其它底层的设施用户完全不用关心，全是由云厂商来提供专业的保障和维护。
\n我们还提供了很多外围的工具系统，来支持用户的研发、部署和排障。比如：DevOps 支持，日志、监控、告警支持。后面会有介绍。
\n如图，左边是 Serverless 1.0 的技术形态，右边这部分是 Serverless 2.0 的技术形态。1.0 的时候，只有 event function，event function 是基于事件驱动型的，大概意思就是外界触发一个事件给 Serverless 平台，Serverless 平台收到触发事件后会调用函数并传入触发事件数据和参数信息，函数内部做业务逻辑处理之后返回给调用方。event function 可以对接多种云上的产品，比如：api 网关、ckafka、cmq、cos 等。
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event function 是一种开发模式，要求业务将业务逻辑拆分成 function 这种粒度，这种方式国外接受程度比较高，但是国内很多用户都还停留在 HTTP 这个阶段，为了能够方便现有的业务迁移到 Serverless 平台，适配现有业务的调用方式以及扩展 serverless的使用场景，我们又开发了 2 个新的技术形态，http function 和 http service。
\nhttp function 这种形态可以理解为通过 HTTP 请求来触发函数的运行，通过 HTTP Request 传递参数，通过 HTTP Response 来返回参数。同时在创建 HTTP Function 的时候会自动生成外网域名，供用户直接调用。
\nevent function 和 HTTP Function 都是只有在请求的时候才会调用，函数完成之后便不再运行，也就是不再占用资源，换句话说不用再为这些资源付费，后面会有一页 PPT 介绍，serverless 是如何节省资源，以及跟 CVM 比 Serverless 这个技术的价格优势在哪里。
\n接着介绍一下 HTTP Service，Service 这种形态可以理解为我们通常意义上的 HTTP 服务，简单理解就是把 HTTP 服务的运行环境从物理机或者虚拟机或者容器换成 Serverless 计算资源。这种形态服务进程常驻，不限制运行时间，因为服务进程常驻，所以它一直在监听请求，所以请求延时更低。因为 service 这种形态，跟我们现在的服务运行方式是一致的，所以业务可以无缝迁移到 Serverless 平台上，不需要做过多的改造。同时在用户创建 service 之后平台会自动创建一个外网域名供调用。
\n3 种形态各有使用场景。比如：event function 适合基于事件触发型的请求，比如：cos, ckafka, cmq， api 网关，也适合用完即走的请求。http function 适合期望函数以 http 请求的方式调用的场景，http service 适合期望服务以 HTTP 服务持久监听请求的场景。
\n到 2.0 的时候我们跟友商已经形成了一个差异，像 AWS 和阿里的 FaaS 还停留在这个阶段，这边业界有个比较好的产品叫 Google Cloud Run。所以我们跟其他友商的优势是他们是割裂开的 2 款产品，我们把他放到同一个入口了，更方便用户去使用。
\n这两种技术形态，又是如何支持用户请求的呢？
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如果一个用户想用云函数，首先要在本地做开业务开发，目前用的比较多的是 VS Code IDE，当研发把代码和依赖编码完成后通过我们提供的 VS Code 插件可以很方便的把代码部署到我们的平台上，或者通过我们提供的 SCF 命令行工具，也可以很方便的把代码部署到云端，也可以通过我们的控制台进行代码提交。这是我们的云函数平台，分为 function 和 service 2 种形态。因为他是一个完整的业务逻辑，势必会用到像数据库，对象存储这些服务，云函数已经把相关产品的 sdk 内置到我们的 runtime 中了，用户在使用这些后端服务时，直接 import sdk，然后掉 SDK 相关接口即可，用起来会更方便一些。后端的这些服务在 Serverless 中统一称为 BaaS (Backend as a Service)。也就是把像数据库，对象存储等能力统一通过 API 的形式供用户使用，至于这些组件的高可用，扩缩容也不需要用户去关心，用户只需要去使用即可。
\n用户把业务逻辑部署完成之后，可以通过终端去发起请求，比如浏览器、安卓或者 IOS，Serverless 提供不同的触发方式，比如 HTTP，也就是通过 HTTP 请求来直接触发。通过 COS 触发，举个简单的例子，用户把一张图片上传到 COS 平台，COS 平台收到用户上传图片的时间后，会去请求配置的云函数，并且传入事件的数据，和用户自定义的数据，业务在云函数中通过解析这些数据和参数完成业务逻辑。
\n当请求来的时候，我们平台会根据请求量的大小，去自动或缩容。像 Function 这种，我们会瞬时拉取足够的函数实例来满足所有的请求，我们有一个调度层，会根据请求量的大小来判断需要起多少个 function 实例，同时我们也有一套算法，根据用户每天的请求情况，提前创建好一些资源，当用户请求过来时，直接将请求切换到已经创建好的资源上，减少请求延时。像 Service 这种，我们也会根据请求流量动态的做水平扩容，业务无须感知。
\nServerless 更多的是解决计算资源的按需分配，无须运维，但如果想真正在 Serverless 平台上跑业务，还需要其它系统的支持，来满足业务对开发、运维和排障的需求。我们从开发者工具，DevOps、监控运维 3 个方面，来介绍下我们是如何支持函数的研发、运维和排障的。
\n开发者工具
\n首先来介绍下开发工具，为了支持开发者能够方便高效的开发和部署云函数，我们开发了一系列的工具，比如：我们提供 VS Code 插件，通过 VS Code 插件，开发者可以很方便的通过 IDE 直接部署、更新和调试云函数。我们也提供了 Web IDE 来方便用户直接在网页开发代码。此外我们还提供 CLI 工具，通过 CLI 用户可以在终端很方便的通过命令调用完成诸如配置、部署、调试、调用等功能。最后我们还提供 API 接口来满足用户对自动化和定制化的需求。最后我们还提供 SDK 供用户更方便的调用云函数的接口。所以可以看到要将 serverless 产品化，还需要做很多其它工作来支撑 Serverless 这个技术，尤其是工具这块儿。
\nDevOps 支持
\n除了开发者工具，我们也提供完善的 DevOps 支持，从最佳实战，到工作流，到工具链，以及产品打通，我们都提供了很多方案和支持。
\n比如工作流这里，我们支持编码、构建、打包、部署、测试和发布等一系列流程。在工具这里，我们提供了：CLI、应用模型等。产品这里，我们打通了很多产品供用户很方便的跟这些产品进行交互，利用这些产品提供的能力，比如：Git 仓库，API 网关，Serverless DB 等。这个是 DevOps 支持。
\n日志
\n日志这里我们支持 2 种日志查询方式，方便用户查看日志。在 scf 控制台上，能够查看函数调用成功与否，各阶段的调用时间，以及用户打印在日志或者标准输出的日志，支持用户按 RequestId 去搜索日志。另外我们还支持用户将日志输出到腾讯云日志服务系统，将日志持久化存储，在日志服务系统中，用户可以根据正则表达式来搜索日志，也可以自定义检索规则，方便下次检索。
\n监控
\n我们提供 3 个维度的监控。提供本月调用次数、本月资源量、本月出流量的监控。提供按地域划分的调用次数、运行时间、错误次数、并发个数、受限次数监控，这些监控指标都是用户很关心的指标。另外我们也提供函数级别的监控：：调用次数、资源超过限制次数、函数执行超时时间、内存超过限制次数等监控指标。所有这些监控指标都可以在腾讯云监控系统上配置告警。
\n性能监控
\n我们还提供一些更高阶的监控，现在在启动开发，大概在 8 月底或者 9 月初的时候会发布。我们会提供函数与函数之间的调用链追踪，展示每个调用节点函数的执行情况、函数执行的性能分析，以及支持对失败函数进行流量重放。所谓的流量重放，就是说，我们会把调用失败的函数放在 DLQ 队列中，用户可以很方便的从 DLQ 队列中重试该失败的函数，方便用户 Debug。
\n计费模型
\n之前有提到过，我们会有一页 PPT 来专门分析下 Serverless 下的计费模式和优势。Serverless 平台下的计费按如下 3 个维度进行计费：
\n但是这种比较难理解，所以我们一般会跟 CVM 进行对比：如果用户部署业务，需要购买 CVM，可能需要 10 台 CVM，那对计算资源的投入就是这条黄线，相当于计算资源一直在使用这些计算资源。对于云函数来讲，当没有请求的时候是不占用计算资源的，不会产生任何费用，只有请求的时候才占用计算资源，白天会有个波峰，晚上会有个波谷，大部分业务都是这种模式，可以看到这些阴影面积就是云函数的实际使用资源，我们只会对这些阴影面积进行收费。
\n这个是跟 CVM 的计费对比，当资源使用率小 60% 的时候 serverless 下的费用比 CVM 小很多，一般业务很难达到资源使用率 60%，能达到 30% 就已经很不错了。
\n这里介绍一下应用场景，先介绍下 event function 的应用场景，通过这张图，我们可以看到，云函数可以作为浏览器、APP 和小程序的后端服务。通过我们提供的不同触发器可以支持不同的场景，比如通过 API 网关触发器，可以匹配 websockt 的应用场景，通过 cos/cmq/ckafka 触发器可以支持像：消息处理、流失计算，事件通知这类的应用场景。
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刚才那个是比较简单的一个 Demo，这个就是一个比较复杂的场景。假设我有一个 APP 应用跨多端的，比如 Android，iOS，Web。如果想写后台的话，我可能要写多个接口，去适配不同的终端。这样如果后端有变更，需要去更改 3 个终端的 API 接口，与此同时，当我们需要对一个字符串进行处理，如限定 140 个字符的时候，我们需要在每一个客户端（Android，iOS，Web）分别实现一遍，这样的代价显然相当大。。现在有一个比较流行的解决方案就是在前后端加一个 BFF 层（Backend For Frontend）将前后端解耦，这里是 BFF 层可以承载的能力比如：身份校验，日志记录，数据组合等。BFF 一般由前端工程师去编写，适配不同的后端当后端有变更的时候，只需要改 BFF 层就可以，不用去更改客户端。BFF 层可以部署成 HTTP Service，也就是可以直接利用我们提供的 HTTP Service 技术形态来部署。通过 BFF，可以让前端工程师变成全栈工程师，开发不用去关注底层的资源。
\n这个是小程序云开发了，是腾讯云和微信合作的一个标杆场景。左边是传统模式，首先是小程序前端，后面对应一个后端，这个后端可能是一个 API 服务器，后端又对接了很多其它子系统比如：数据库、存储、负载均衡、网络、容灾等。需要考虑很多因素，但是用云开发，就可以简化成右边这种架构，前端页面，然后到微信后台，微信后台会走专线的形式，将用户的请求转到 Tencent Cloud Base 组件，简称 TCB，TCB 后边挂接了数据库、存储、网络、容灾等系统，后端这些都不需要工程师去考虑，全都有 TCB 进行对接。TCB 相对纯云函数来讲它屏蔽了更多的东西比如：云函数、存储和数据库，做小程序开发会更简单。
\n接下来我们看下 serverless 的具体落地情况。
\n这里先介绍下腾讯云 serverless 产品在内部的使用情况。目前在腾讯内部已经有大量业务在用，比如微信小程序云开发底层用的是 serverless 做计算资源，企业微信的机器人。QQ 小程序相册，腾讯新闻底层也用到了 serverless 等。
\n![](\"https://img.serverlesscloud.cn/qianyi/YHl6UWa9s61J3ao4WkaF3iaqVnxFmCvgZjbjQngvd1UFOzETIhWgo2icHUv86tjjvHwQBQ5r3iapoiaaUofmOr8Srw.jpg\")
客户案例 - 腾讯地图：100 亿条消息/天
\n这个是腾讯地图的客户案例，走的是 event function 这种方式。场景是这样的：用户在访问腾讯地图时会产生一些数据库，腾讯地图会将这些数据进行整理并保存到 Hbase 和 ES 上，然后再配上一个 UI 用来查询数据。当用户产生一条数据时，会将这条数据放在 kafka 队列中，kafka 触发后端的云函数，云函数做数据处理之后又将数据放入 kafka 队列中，由另外一个进程从 kafka 队列中取走处理后的数据，放入 ES 和 Hbase 中。
\n客户案例 - 企业辅导背单词
\n企业辅导背单词没有用云开发那一套去做这个小程序，是因为他有多端，有 QQ 小程序，有微信小程序。这个是企业背单词的逻辑架构，这边是小程序的功能侧，这边是管理后台，它所有跟后台的交互都是用 API 网关去跟后端的 Function 交互，然后后端的 Function 去跟后端的 BaaS 交互。这个是背单词的的技术架构，小程序端会实现听、读、学习等逻辑，小程序端调用后端的 Function 会去完成鉴权、语音合成、学习记录存储等工作。像语音合成是直接调用 Baa S层的 AI 接口，学习存储是直接调用 BaaS 层的数据库接口把单词等信息存入数据库的。
\n客户案例 - 腾讯相册小程序
\n这个是小程序的案例，去年发布小程序云开发的时候，这个是我们第一家用户，也是调用量最大的，这个小程序是把腾讯相册和 QQ 空间做了打通，在微信端用相册小程序，就可以把原来放在空间的相册、图片下载出来，也可以在手机端去做一些图片的上传和分享等，相册小程序用户量是比较大的，目前的注册用户是 1 个亿，月活 1200 万，如果用传统的形式去实现，他要搭业务集群，域名备案，负载均衡，监控，包括日志，会话管理还有数据库，它全部都要自己搞一套，比较复杂。当时他们选云开发时因为他们人力不够，包括测试、研发人力都不够，就几个前端工程师。用云开发之后，架构就比较简单了，微信端开发完之后，然后到业务集群，业务集群就相当于后端的云函数，去写业务逻辑，最后到数据库，对象存储。
\n这个小程序最初是一个前端工程师花了 2 周时间写了一个 Beta 版本，基本上就把相册的上传下载分享等逻辑全部写好。
\n业务迁移到 serverless 平台可以带来如下价值：
\n\n\n传送门：
\n\n
\n- GitHub: github.com/serverless
\n- 官网：serverless.com
\n
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