Serverless 的优缺点

Serverless 的优缺点

Serverless 架构不是一劳永逸的，是否使用 Serverless 也需要根据实际需要来选择，请先考虑 Serverless 的优缺点。

Serverless 架构的优点

今天大多数公司在开发应用程序并将其部署在服务器上的时候，无论是选择公有云还是私有的数据中心，都需要提前了解究竟需要多少台服务器、多大容量的存储和数据库的功能等。并需要部署运行应用程序和依赖的软件到基础设施之上。假设我们不想在这些细节上花费精力，是否有一种简单的架构模型能够满足我们这种想法？这个答案已经存在，这就是今天软件架构世界中新鲜但是很热门的一个话题——Serverless（无服务器）架构。

——AWS 费良宏

降低运营成本：

Serverless 是非常简单的外包解决方案。它可以让您委托服务提供商管理服务器、数据库和应用程序甚至逻辑，否则您就不得不自己来维护。由于这个服务使用者的数量会非常庞大，于是就会产生规模经济效应。在降低成本上包含了两个方面，即基础设施的成本和人员（运营/开发）的成本。

降低开发成本：

IaaS 和 PaaS 存在的前提是，服务器和操作系统管理可以商品化。Serverless 作为另一种服务的结果是整个应用程序组件被商品化。

扩展能力：

Serverless 架构一个显而易见的优点即“横向扩展是完全自动的、有弹性的、且由服务提供者所管理”。从基本的基础设施方面受益最大的好处是，您只需支付您所需要的计算能力。

更简单的管理：

Serverless 架构明显比其他架构更简单。更少的组件，就意味着您的管理开销会更少。

“绿色”的计算：

按照《福布斯》杂志的统计，在商业和企业数据中心的典型服务器仅提供 5%～15% 的平均最大处理能力的输出。这无疑是一种资源的巨大浪费。随着Serverless架构的出现，让服务提供商提供我们的计算能力最大限度满足实时需求。这将使我们更有效地利用计算资源。

在上面我们提到了使用 IaaS给我们带来了五点好处，FaaS 当然也包括了这些好处，但是它给我们带来的最大的好处就是多快好省。减少从概念原型到实施的等待时间，比自己维护服务更省钱。

降低人力成本

不需要再自己维护服务器，操心服务器的各种性能指标和资源利用率，而是关心应用程序本身的状态和逻辑。而且 serverless 应用本身的部署也十分容易，我们只要上传基本的代码但愿，例如 Javascript 或 Python 的源代码的 zip 文件，以及基于JVM的语言的纯 JAR 文件。不需使用 Puppet、Chef、Ansible 或 Docker 来进行配置管理，降低了运维成本。同时，对于运维来说，也不再需要监控那些更底层的如磁盘使用量、CPU 使用率等底层和长期的指标信息，而是监控应用程序本身的度量，这将更加直观和有效。

在此看来有人可能会提出 “NoOps” 的说法，其实这是不存在的，只要有应用存在的一天就会有 Ops，只是人员的角色会有所转变，部署将变得更加自动化，监控将更加面向应用程序本身，更底层的运维依然需要专业的人员去做。

降低风险

对于组件越多越复杂的系统，出故障的风险就越大。我们使用 BaaS 或 FaaS 将它们外包出去，让专业人员来处理这些故障，有时候比我们自己来修复更可靠，利用专业人员的知识来降低停机的风险，缩短故障修复的时间，让我们的系统稳定性更高。

减少资源开销

我们在申请主机资源一般会评估一个峰值最大开销来申请资源，往往导致过度的配置，这意味着即使在主机闲置的状态下也要始终支付峰值容量的开销。对于某些应用来说这是不得已的做法，比如数据库这种很难扩展的应用，而对于普通应用这就显得不太合理了，虽然我们都觉得即使浪费了资源也比当峰值到来时应用程序因为资源不足而挂掉好。

解决这个问题最好的办法就是，不计划到底需要使用多少资源，而是根据实际需要来请求资源，当然前提必须是整个资源池是充足的（公有云显然更适合）。根据使用时间来付费，根据每次申请的计算资源来付费，让计费的粒度更小，将更有利于降低资源的开销。这是对应用程序本身的优化，例如让每次请求耗时更短，让每次消耗的资源更少将能够显著节省成本。

增加缩放的灵活性

以 AWS Lamba 为例，当平台接收到第一个触发函数的事件时，它将启动一个容器来运行你的代码。如果此时收到了新的事件，而第一个容器仍在处理上一个事件，平台将启动第二个代码实例来处理第二个事件。AWS lambad 的这种自动的零管理水平缩放，将持续到有足够的代码实例来处理所有的工作负载。

但是，AWS 仍然只会向您收取代码的执行时间，无论它需要启动多少个容器实例要满足你的负载请求。例如，假设所有事件的总执行时间是相同的，在一个容器中按顺序调用Lambda 100 次与在 100 个不同容器中同时调用 100 次 Lambda 的成本是一样的。当然 AWS Lambada 也不会无限制的扩展实例个数，如果有人对你发起了 DDos 攻击怎么办，那么不就会产生高昂的成本吗？AWS 是有默认限制的，默认执行 Lambada 函数最大并发数是 1000。

缩短创新周期

小团队的开发人员正可以在几天之内从头开始开发应用程序并部署到生产。使用短而简单的函数和事件来粘合强大的驱动数据存储和服务的 API。完成的应用程序具有高度可用性和可扩展性，利用率高，成本低，部署速度快。

以 Docker 为代表的容器技术仅仅是缩短了应用程序的迭代周期，而 serverless 技术是直接缩短了创新周期，从概念到最小可行性部署的时间，让初级开发人员也能在很短的时间内完成以前通常要经验丰富的工程师才能完成的项目。

Serverless架构的缺点

我们知道没有十全十美的技术，在说了 serverless 的那么多优势之后，我们再来探讨以下 serverless 的劣势，或者说局限性和适用场景。

状态管理

要想实现自由的缩放，无状态是必须的，而对于有状态的服务，使用 serverless 这就丧失了灵活性，有状态服务需要与存储交互就不可避免的增加了延迟和复杂性。

延迟

应用程序中不同组件的访问延迟是一个大问题，我们可以通过使用专有的网络协议、RPC 调用、数据格式来优化，或者是将实例放在同一个机架内或同一个主机实例上来优化以减少延迟。

而 serverless 应用程序是高度分布式、低耦合的，这就意味着延迟将始终是一个问题，单纯使用 serverless 的应用程序是不太现实的。

本地测试

Serverless 应用的本地测试困难是一个很棘手的问题。虽然可以在测试环境下使用各种数据库和消息队列来模拟生产环境，但是对于无服务应用的集成或者端到端测试尤其困难，很难在本地模拟应用程序的各种连接，并与性能和缩放的特性结合起来测试，并且 serverless 应用本身也是分布式的，简单的将无数的 FaaS 和 BaaS 组件粘合起来也是有挑战性的。

总结

Karl Marx说的好，生产力决定生产关系，云计算的概念层出不穷，其本质上还是对生产关系和生产力的配置与优化，生产者抛开场景意味追求高大上的技术将譬如“大炮打蚊子”，小题大做，鼓励大家为了满足大家的好奇心进行折腾，毕竟那么多科学发现和重大发明都是因为折腾出来的，不想要一匹跑的更快的马，而是发明汽车的福特，捣鼓炸药的诺贝尔，种豌豆的孟德尔……同时还是要考虑将技术产业化（或许能改变生产关系），提高生产力。