Serverless的架构及使用场景是什么

Serverless的架构及使用场景是什么,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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Serverless 正在改变未来软件开发的模式和流程,对于大多数应用而言,借助 Serverless 服务,开发者可以将绝大多数精力投入在业务逻辑的开发整合上,大大缩短开发周期,降低运维成本。本文将探讨 Serverless 生态中缺少的工具以及潜在的创业机会。

我们目前创业做的事情跟 Serverless 也是非常强相关的,目前聚焦研发一款 IDaaS 身份即服务产品 Authing。我之前在字节跳动负责一款日活过亿的 Serverless 产品 LarkCloud。我个人对 Serverless 保持着长期的关注,对 Serverless 行业的发展也有很多想法,今天也跟大家分享一下。

1)云计算的发展

关于Serverless 架构,在看这个架构之前,我们先来回顾一下云计算的发展。图中蓝色这部分是由用户来进行管理的这一部分,黄色这一部分是由云服务商来进行管理的。从早期的 On-Premises 到 FaaS ,这是云计算的发展历程。

Serverless的架构及使用场景是什么

On-Premises 的时候,机房所有的硬件、操作系统、容器、运行时环境、应用、函数等都需要自己管理;发展到 IaaS 之后,那么开发商他们不需要维护自己的硬件了,但是还是需要维护很多东西。

后来 CaaS 服务出现,容器即服务,我们自己不需要再维护操作系统层面的东西,只需要维护容器,K8s 这么短时间火起来,这也是一个很重要的原因。

那么再往下就是像阿里云、AWS 这种云计算 PaaS 平台出来,做了很多周边的一些工具,比如说各种各样的监控、报警,还有整个的服务器管理的控制台,然后有了这种服务之后,让客户连这些服务也不用自己来管理了,只需要管理自己的应用就好了,这就是 PaaS 服务。

再到现在,出现 FaaS 的产品形态,最右边的 FaaS 是蓝色的,下层所有模块都是黄色的,由云服务商提供,中间还有一个灰色模块 Application ,需要云服务商和用户一起进行管理。

那么这是 FaaS 的一个演进历史,总的来说 FaaS、PaaS、CaaS 等服务发展出来的缘由:就是让更多的客户能够专心自己的业务,而不需要去维护底层这么多跟业务无关的基础设施。

2)Serverless 架构

接下来看一下 Serverless 架构,这里我们以 AWS 的一些服务为例,最左边的一个User Agent(用户),从浏览器去访问一个系统,首先会经过一个API Gateway,API Gateway会出发一个函数 Cloud Function,在AWS中叫 Lambda,然后 Lambda 会去执行一些获取资源、业务操作,这些资源都是受限的,它可能是亚马逊的 DynamoDB、也可能是 AWS S3 存储、也可能是亚马逊的 EC2,也可能是你自己的一个社交数据以及通讯录好友等。

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这些资源默认是受限的,受限的时候就需要去访问一个无服务器的身份认证系统,即图中的 Authing ,用户通过 Authing 进行登录,认证完成之后会获取一个 Token,然后用户带 Token 去请求资源,这个时候这个后端必须验证 Token 是合法的,才能够获取用户有权限访问的资源。这是 Serverless 整体的访问的一个流程。

现在很多人把 Serverless 分为两块,一块叫做 FaaS(函数即服务)Functions as a Service的缩写,只需要执行一个函数,上传一个函数,然后这些函数来执行一些操作,比如说读取你的通讯、你的地址,或读取其他的业务信息。

另外一块叫做 BaaS(后端即服务),全称是 Backend as a Service,就是把整个 BaaS 代码上传到服务器,然后它会自动给你做一些弹性伸缩。

其实函数的粒度更细一些,然后我们今天主要探讨的还是FaaS,BaaS 现在发展的不是特别好,我个人也不是很看好 BaaS 这块的市场。

3)FaaS 函数的生命周期

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接下来我们了解一下 FaaS 的生命周期,FaaS 的全称是 Functions as a Service,开发者只需要开发一个函数,然后这个函数会根据函数的访问量来自动的做一些收缩。FaaS 有触发器,就是从哪一方进行调用,比如:你在浏览器上请求一个 FaaS ,那么就是收到一个 HTTP 请求。又如说某个图片被上传到了腾讯云的 OSS 里面(OSS 是腾讯的存储服务),那么上传成功之后有一个回调消息,这个消息会去触发 FaaS 函数,这个就叫做 Webhook。还有一类物联网场景,比如温度采集器,测量到温度之后,会有一种 Pub/Sub 这种消息模型,这种消息模型是异步的,也是会执行这样一个 FaaS 触发器。

那么一旦是触发了 FaaS 的执行,就会启动一个VM (虚拟机),那么这个 VM (虚拟机)目前主要分为两类:一类是直接 Fork 进程,然后在进程里执行这段代码,另一类就是去启动一个容器,然后在容器里面执行。在 Process 进程里执行代码的方式是不太安全的,所以现在很多人都转向了容器。当然容器的问题在于冷启动时间会非常长,也就是说假如这个函数本身执行时间只有 200 毫秒,如果加上容器的启动时间可能也是 200 毫秒,总共的时间可能变成了 400 毫秒,那么就会造成一些网络延迟,最后对用户体验产生影响。

启动了这样一个 VM 之后,就会去运行这个函数,运行结束之后就会把这个实例给销毁掉,同时云服务商会根据你的运行时间来计算、所耗费的资源如:CPU、内存、包括带宽等等,然后计算这次运行花多少钱,来进行一次扣费。

这就是 FaaS 函数的生命周期,接下来给大家剖析一下:为什么我们要用 FaaS ?

4)IaaS 模型

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首先,我们先来看 IaaS 模型。分别从四个视角来看一下 IaaS 的整体架构:

  • 第一是从 Service Models 视角,即服务模式,分为 IaaS、PaaS、SaaS。

  • 第二是从 Cloud Stack 视角,阐释来云计算是由最底层基础设施层、应用程序栈、应用程序、用户层 来构成。

  • 第三是从 Stack Components 视角,来看一下详细的构成组件:

    • 基础设施层:就是各种各样的硬件资源,如CPU、网络、带宽、硬盘等等,由基础设施厂商来提供服务,并保障最基础的系统安全。

    • Application Stack:就是需要构建应用所需要的基础软件技术栈,包括了操作系统、编程语言、应用服务器、中间件、数据库(关系数据库、图数据库、亦或是非关系数据库等)、还有报警监控服务、DevOps、CI/CD、API Gateway 等。

    • Application 层:开发者去建立自己的业务模型、业务应用的时候所需要的开发组件,「认证、授权」是其中最基础的组件,然后是 UI(即用户界面)、一些事务,比如你的支付、或直播的事务等。另外是一些报告,涉及与业务相关的用户的增长数据的报告、管理业务的使用情况,Key Metrics 是什么样子;另外还需要一个后台对所有资源进行管理。

    • 用户层:包含用户登录、注册、管理等。

  • 第四是从不同服务模式下计算服务供应商和客户之间的责任边界。

    • IaaS 模式下:IDC 供应商的责任是搭建最基础的硬件基础设施、并对保障整个系统的安全。而客户需要从 OS 底层来搭建整个计算、应用环境、以及业务的开发。

    • PaaS 模式下:类似 AWS、阿里云等云服务提供商承担了基础设施的建设、以及核心基础软件环境的搭建。如操作系统、数据库、中间件、监控服务,把这些服务抽象成了一层云,然后提供给企业进行使用。客户只需要专注在应用环境搭建、及业务层面的开发。

    • SaaS 模式下:云服务厂商更进一步的把「应用环境」也服务化,客户仅需考虑业务层面的事情。比如应用层比较重要的两个模块:认证和授权模块也被SaaS 服务化;甚至 User 层的用户注册、登录、管理功能也被 SaaS 化,在美国的已经有 Auth0、Okta 等厂商提供这方面的服务,在中国我们 Authing 也在做类似的事情:IDaaS 身份即服务。有了 IDaaS 客户可以更直接开发业务,不需要操心:注册、登录、用户管理、认证、授权等功能。

回头来看在 IaaS 时代客户需要做很多事情,基建和研发成本极高,进入市场的时间成本很大。但是经过一系列「服务化」进程后,客户愈加仅需关注自己的业务代码,快速实现、快速进入市场进行验证及销售,这也是从2019年开始,Low code/No code 的创业项目备受资本热捧。

5)CaaS 容器模型

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随着技术迭代,进入到了容器模型的时代,企业的运维需要管理更多的产品矩阵及服务的稳定。首先是各种各样的服务发现、Container Runtime、包括整个容器集群的管理,还有一些安全性问题、性能问题,基于角色的访问控制(RBAC)、 LDAP/AD 的管理、以及 SSO 的实现等。

对于开发者、运维需要学习很多 SSO 的知识,以及其他跟业务无关的很多东西,这加重了他们管理的负担。CaaS 容器模型让我们整个服务的可伸缩性大大提高了,但是也大大加重了运维人员的负担。

6)Serverless 模型

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行业逐步发展到了今天的 Serverless 模型,在之前模型下客户需要操心很多的组件。但是,进入Serverless 模型后,客户仅需要关心是「业务代码」,设计好自己的业务模型,把代码部署到云服务中,就可以完成所有的复杂的一系列的部署、运维、监控等操作。

a. FaaS 优势

Serverless的架构及使用场景是什么Serverless 带来的好处,首先是:零运维,也叫做零管理。除了零运维和零管理之外,还有其他很多优势,比如说按运行时间付费,你运行多长时间,就付多少钱;没有运行资源损耗的时候,不需要付任何钱。

举个例子,可以看上面这张图,蓝色的线代表是每秒处理多少请求;红色的线是处理这些请求需要的服务器数量。可以看到蓝色的线有两个峰值,这代表需要 200 台服务器,在传统的架构下就需要准备 200 台服务器。那么有了 FaaS 之后,就不需要买那么多服务器,只需要是把这个业务逻辑写好,然后它会自动为你进行伸缩。

伸缩的策略也非常多,比如用机器学习来进行预测,或者说可以用一些即时计算进行预测等等。运维人员只需要去考虑管理更少的服务器,开发人员只需要去关心业务代码,就可以让企业更快进入市场,并且能够造一个原生的微服务,显著降低企业的管理和维护负担。

b. FaaS 劣势

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除了优势之外,FaaS 还有很多劣势,没有一个通用的标准。比如 AWS、Google,还有国内腾讯、阿里云、华为、京东云都有 FaaS 服务,但他们没有一个通用的标准;这也造成了:客户被供应商锁定的问题,无法便捷迁移。比如说我现在用 AWS,每天请求可能上亿,想要迁移到阿里云和腾讯云就非常的麻烦。第 2 点是 FaaS 是一个黑盒子环境,开发者需要去非常了解这个东西的底层是怎么回事,他才能敢去使用,否则他无法去预估一些潜在的风险。第 4 是冷启动的问题,也不算什么太大的问题,云厂商已经解决了这类问题,有很多处理方式。

第 5 个问题是最要命的一个问题,目前的 FaaS 是没有经过一个非常复杂应用案例的验证。假如说我想用 Serverless 开发一个淘宝、QQ、微信或者一个直播软件,目前是没有这种案例的。一方面主要是因为生态的缺乏,另外一方面的话也是因为开发人员的思维认知没有提升,这绝对不是一个技术的问题,技术已经非常成熟。

c. FaaS 厂商

下图是全球范围内在做 FaaS 的厂商,第一个 OpenWhisk 是 IBM 的开源的 FaaS 框架。另外一个是大家都知道的 AWS 的 Lambda,亚马逊的云服务算是业界的一个标准,还有 Google、微软都有类似的服务。国内主要是阿里云、腾讯云、华为云,除了这三家之外,其实京东、滴滴其他的云都有。另外一家就是字节跳动,他们叫做轻服务,这也是我当时在字节跳动开发的一款服务。

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此外,还有一股不可忽视的力量,就是美国的 Auth0,是一款 IDaaS - 身份认证即服务,把身份认证上云,他们拥有一个 Webtasks 产品,可以让用户、开发者通过他们的服务快速完成身份认证功能,更多的精力聚焦到具体的业务方面。另外一个就是我们在做的 Authing ,未来的话也会有一个 FnSuite 这样一款函数产品,会和我们的业务有一个非常好的打通。

2. Serverless 使用场景

1)无服务器的应用后端场景

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接下来介绍一下 Serverless 的使用场景。

首先第一类就是这种无服务器的应用后端,比如说我写了一段代码,然后我把它 push 到 Github 上去,这个时候 Github 的 webhook,我需要让它通知到我的 Slack 或者我的飞书。

假如没有 Serverless 的情况下,需要自己写一个代码后端框架,然后自己拼接一下,写个路由,写完路由之后,还需要再把它部署到服务器上去,然后再部署运维。

那么有了 FaaS 之后,只需要写个函数,把它传到阿里云或者腾讯云上,云服务商返回一个 API 链接,开发者把链接填到 Github 上去,就完成了整个操作流程,非常简单。

还有一种是新闻消息推送应用,一个新的用户,它注册了一个应用,然后在我们这个消息里面就推送给他一些新闻。

再比如物联网的应用的后端,比如说一个温度的信息推送系统,经过 Pub/Sub 之后来去调用一个函数,然后我们的函数来执行一些具体业务操作,比如推送到我们后台里面进行监测和管理,以及一些报警等。

这就是 Serverless 的第一类无服务器应用后端场景,如 QQ、微博、微信 IM 以及简单的消息推送场景,都可以使用Serverless。

2)人工智能应用场景

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第二类场景:人工智能应用。这张图来自 Google,大家可以从左往右看,比如通过 Slack、 Messenger、或 Google Home 和机器人对话,会发送一个 Http 请求,这个请求会在云端执行函数,然后这个函数会请求谷歌的 Dialogflow 是谷歌的一项对话管理服务。

Dialogflow 把多轮的对话管理起来,后面的其他服务:ML、Vision API 等都是由云服务商提供的能力,该厂商的 Cloud Functions (云函数)就可以直接调用这些能力,这对云服务厂商来说是非常大的一个优势。

所以说 Serverless 只能由这些 BigTech 来研发,一些小公司或者创业公司想做Serverless 基础设施基本上是不太可能的,因为,Serverless 最核心竞争优势不仅仅前面的函数,更重要的是服务商本身所提供其他的能力可以供函数调用。

3)实时数据处理场景

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第三类场景:实时数据处理,最典型的就是物联网应用,数据量非常大,用 Serverless 也是非常匹配。假如需要 1万 QPS ,函数可以立马生成支持 1万 QPS 的集群,如果你自己搭一个 EC 2 服务器或者是其他应用的话,还需要自己去管理集群,成本会变得很大。

4)AaaS 认证即服务场景

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那么还有一类最不容忽视的一个场景是:AaaS (Authentication as a Service:认证即服务),把用户注册、登录、用户管理、认证及授权等模块 SaaS 服务化。为什么需要 AaaS 这类服务呢?主要有三点原因:

第一点:身份管理,是云计算里面除了计算资源、存储资源和网络资源之外,最标准化的一个产品。为什么说最标准化?前面 IaaS 图中可以看到:Stack Components 包含了注册、登录、注册、用户管理以及认证和授权模块,基本上所有的应用:不管 是to B、to C、to G、to Developer 基本上都是需要的且流程非常标准;甚至在基础设施层面的服务,也都需要标准化的认证服务,比如:K8S 容器编排场景中,也都有认证/授权这种需求,另外在多云管理、DevOps 不同工具流身份的管理等。

在没有 AaaS 云服务之前,大家都需要自己造的轮子,那么 AaaS 云服务的出现就让这种重复造轮子的事情不在发生,节省巨大的社会生产力,并且让身份管理变得非常简单安全。这个也是很多的厂商都看到的这样一个机会。

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第二点:身份管理问题在数十年间,从未得到一个很好的解决,用户以自己隐私代价来为企业「身份管理不善」买单。比如很多站点的用户数据泄露事故,这些用户泄露事故不仅给企业的名声造成很大的影响,而且,严重损害了用户的隐私。近期了解到的一家公司每年花几百万来购买身份管理服务。AaaS云服务产品的出现,将大大降低客户的投入成本及安全成本。

第三点:合规成本逐年上升:随着 GDPR、CCPA 、包括加拿大的 Castle 等,这些法律出台之后,政府对于企业在身份管理方面提出了更高的要求。假如企业要去满足这些要求,会花费巨大的成本,而使用AaaS 云服务,就可以保证企业可以非常高效、简单、安全的拥有一个合规身份管理产品。

3. Serverless 使用报告

接下来看一个 Serverless 使用报告,一起来了解产业现状,数据来源于O’Reilly serverless survey 2019。

首先是 40% 的企业已经采用了 Serverless,这个占比还是比较大的,60% 没有采用,市场空间还是有很大的提升空间。

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30% 的 Serverless 用户是一线工程师,然后是架构师、技术 leader 占 25%左右;还有技术类的也不少,另外一个出乎我意料的是:VP、总监、经理级别的用户也近20%;

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另外报告显示,采纳 Serverless 技术的行业也非常广泛,采用最多的是软件行业,第二大是金融及银行业,第三大行业是咨询行业。所以如果要在 Serverless 领域创业的话,可能最好的客户是金融业,要么做外包,要么服务金融业。

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60% 的中大型规模企业采纳 Serverless:这个数字也是比较出乎意料,我们潜意识觉得采用 Serverless 新技术的可能都是小企业,但是从图中可以看到,其中一万人以上规模的公司,占到了 20%。

Serverless的架构及使用场景是什么

50%的 Serverless 用户,以经常使用 Serverless 超过一年时间,采用 Serverless 技术超过三年时间的企业也超过了10%

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然后 66% 的用户表示,采用 Serverless 技术后效果显著。

Serverless的架构及使用场景是什么

这是为什么要使用 Serverless 的一些调查。我们看前三个最主要的几个理由,分别是减少运营成本、可以按序的自动的伸缩。第3个是不需要再关心服务器的维护问题,和第一点差不多,降低成本。

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为什么不用 Serverless 的原因调查显示:

  • 企业在采纳 Serverless 技术之后面临最大的挑战是:对于当下员工的教育成本很高,去教育员工还是比较难的,所以如果说要在 Serverless 领域创业的话,能做一家Serverless 领域的咨询公司也不错,与教育机构合作培训人才。

  • 第二大挑战是因为 Serverless 领域缺乏标准,很容易被供应商锁定,不容易迁移到其他供应商,这个可能需要加快推动 Serverless 行业的标准化进程,防止被供应商锁定,现在 CNCF 基金会也在推动着这个事情。第三大挑战是集成测试、调试非常困难,这也反映了 Serverless 生态供应链的不健全问题,同样,也存在创业机会。

  • 不采用 Serverless 最大的原因是:考虑到安全问题。如果要创业的话,那么去解决 Serverless 的安全性问题也是一个很大的机会。第二大原因是:因为对于 Serverless 的未知而产生的畏难情绪,不知道使用了 Serverless 会发生什么的问题。第 3 个原因是:底层云服务商正在迁移中,来不及采用 Serverless。

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什么角色在管理公司内部 Serverless 的基础设施?首先是负责DevOps 的运营人员,第二是:软件工程师、第三是技术架构师。这个是一个全球调查,我认为和中国的实际情况可能不太吻合,中国可能要反过来,第一可能是架构师来决定。第二是具有话语权的软件工程师来决定是否采纳。

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最后一个调查显示:50%+ 的企业愿意在未来三年尝试 Serverless,所以说 Serverless 在未来还会有一个非常大的增长。

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4. Serverless 工具链、前景和机会

最后的话我们来聊一下,Serverless 工具链、前景和机会。首先我们来看工具链,分为三个版块,分别是开发、部署、监控。

1)开发工具

第一是 CLI 工具:主要是兼容商业 FaaS 以及开源的 FaaS ,Servereless.com 做的非常不错了,他们已经兼容了十几种 FaaS 平台。

第二是编辑器的插件:现在很多程序员还是习惯使用 VS Code 或者 Sublime 之类的工具进行开发的,所以需要一个非常方便的插件,可以便于管理、调试。

第三是 WebIDE:WebIDE 是一个衍生品,主要是作为方便去开发、调试的小工具,大多数开发者应该还是会基于本地的编辑器插件来开发。

此外,可能还有一些其它工具有待于补充。

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2)部署工具

常用的部署部署工具包括:Git 集成、CI/CD 持续集成、Hooks (用于同步消息到 IM 工具)等。那么还需要做一些 Cronjob ,比如说能够非常方便的部署定时任务,并且我能够发布预览版和生产版。

3)监控工具

最后我们需要 monitor 来报警,需要短信通知、公司邮件通知,还需要日志等。

我说的这三点其实只是产品层面的一些小打小闹,有没有这些功能,对 Serverless 的普及和产业的提高并没有太大的影响。我觉得如果要真正促进 Serverless 发展的话,还需要做以下三件事情。

5. 三个能促进产业发展的机会

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第一件事情是有一个 FaaS Framework 专门用来编写大型项目,同时他是完全兼容 FaaS 架构的。为什么需要 FaaS Framework 呢?如果没有 FaaS Framework 的话,我们是没有办法用 FaaS 编写大型项目的。一个函数,只能做一些简单的事情,假如说需要做一个QQ,做一个微信,一个函数是肯定不行的。

第二件事是 Content as a Service,CaaS 是 FaaS 本身的更高层级的抽象,FaaS 是提供计算能力,然后最重要的其实还是需要一个存储能力,尤其是结构化数据存储,那么就需要一个 CaaS 将存储云化。比如我我的 CaaS 平台去设计一些表和字段,然后这些字段中间还可以互相连接,最后他可以马上帮我我生成 REST API 或 GraphQL 等,并且它还有和 FaaS 结合的能力,我觉得它是未来一个很大的机会。

第三类就叫做云原生编程语言。这种编程语言的话,它完全是架构在现有的云计算厂商上去的,它的逻辑循环是不变的。但是他对硬盘的读写是在云上,并且它兼容各大云平台,比如说我要调用 AWS 的S3,我只需要写原生编程语言就可以,不需要去使用任何的框架,同时它可以启动云上的服务器进行调试。他从语言层面就是一个可伸缩的,比如说我我写了一个 1+1=2 这样一个计算,假如有一亿请求过来,那么在他语言层面就可以帮我调度可以抵抗一亿流量的计算资源。

我觉得如果说这三件事情做好的话,能对整个产业有一个巨大的促进作用。

6. 总结

Serverless的架构及使用场景是什么

最后总结一下,Serverless 是真正的云计算,它真的是按需付费,然后不需要去自己去管理任何的基础设施,只需要关注自己的核心业务,目前的云计算还没有真正做到这一点。然后小公司做 Serverlss 的话基本上没戏,主要原因是缺乏信任。

如果是创业公司的话,可以从以下几个层面切入。

  • 第一是做一个 FaaS 聚合器提升开发便捷度,就像 Serverless.com 做的事情一样,

  • 第二就是做一个 FaaS 没然后接外包,这种大型的外包业务能用 Serverless 来做最好。

  • 第三是开发一个 CaaS 然后覆盖查询业务,然后再通过和 FaaS 打通,进而完成一些高阶操作,进而赋能业务。

  • 第四个是开发云原生变成语言,然后与教育机构、培训机构、咨询机构合作,培养人才,人才有了这个意识之后,整个产业才能有一个更大的改变。

看完上述内容,你们掌握Serverless的架构及使用场景是什么的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!


文章名称:Serverless的架构及使用场景是什么
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