Serverless 市场观察和落地挑战

Stella981
• 阅读 600

Serverless 市场观察和落地挑战

KubeCon China 2019 大会上, Serverless 应用服务正式亮相,在 SOFAStack 工作坊吸引了百余名参与者同场体验。

市场观察

当我们回顾云计算的发展历程,会看到基础架构经历了从物理机到虚拟机,从虚拟机再到容器的演进过程。在这大势之下,应用架构也在同步演进,从单体过渡到多层,再到当下的微服务。在变化的背后,有一股持续的动力,它来自于三个不变的追求:提高资源利用率优化开发运维体验,以及更好地支持业务发展

目前, Serverless 已成为云原生社区关注的重点之一,它的发展也不例外。相比容器技术,Serverless 可以将资源管理的粒度更加细化,使开发者更快上手云原生,并且倡导事件驱动模型支持业务发展。从而帮助用户解决了资源管理复杂、低频业务资源占用等问题;实现面向资源使用,以取代面向资源分配的模式。根据 CNCF 在2018年底基于 2400 人的一份统计报告,已有 38% 的组织正在使用 Serverless 技术,相比 2017 同期增长了 22%。(数据来源:CNCF Survey)

Serverless 市场观察和落地挑战

图片来源:Gartner Report: China Summary Translation Evolution of Server Computing - VMs to Containers to Serverless - Which to Use When

目前市场上,云厂商提供了多种 Serverless 产品和解决方案,大致可划分为:

  1. 函数计算服务:如 AWS Lambda,特点是以代码片段为单位运行,并对代码风格有一定要求。
  2. 面向应用的 Serverless 服务:如 Knative,特点是基于容器服务,并提供了从代码包到镜像的构建能力。
  3. 容器托管服务:如 AWS Fargate,特点是以容器镜像为单元运行,但用户仍需感知容器。

从社区来看,CNCF 云原生基金会正通过 Serverless 工作组协调社区讨论并促进规范和标准的形成,工作组产出了 Serverless 白皮书全景图等重要内容。其中,全景图将目前的生态划分为了平台层,框架层,工具链层和安全层这四个模块。

Serverless 市场观察和落地挑战

图片来源:https://landscape.cncf.io/

落地挑战

在交流过程中,我们发现 Serverless 很好地解决了客户的一些诉求:包括通过 0-1-0 的伸缩能力来提高资源时用率,降低成本;支持代码包出发,从而让客户无感化实现云原生,历史应用无需经过容器化改造;支持灵活的触发器配置,引导用户对应用进行事件驱动的改造,从而适应业务的高速发展等。这些优势,使得 Serverless 在小程序开发的场景下大放异彩。

同时,对于在企业级应用的生产环境落地 Serverless,各方也有了很多探索和突破。在本周刚结束的 KubeCon China 2019 大会上,Serverless 工作组会议也以此为话题展开了讨论。目前的核心挑战可归纳为:

平台可迁移

目前众多平台都推出了自己的 Serverless 标准,包括代码格式、框架和运维工具等,用户既面临较高的学习成本和选择压力,也担心无法在平台之间灵活迁移 Serverless 应用。

0-M-N 性能

线上应用对控制请求延迟有严格的要求,因此,用户需要谨慎地验证 Serverless 0-1 冷启动速度、M-N 扩容速度以及稳定性都达到了生产要求。

调试和监控

用户对底层资源无感知,只能借助平台能力对应用进行调试和监控,用户需要平台提供强大的日志功能进行排错,和多维度的监控功能时刻了解应用状态。

事件源集成

采用 Serverless 架构后,应用往往进行更细粒度的拆分,并通过事件串联。因此用户希望平台能集成大多数通用的事件源,并支持自定义事件,使得触发机制更加灵活。

工作流支持

完成某个业务,往往涉及多个 Serverless 应用之间的配合,当数目较多时,用户希望可以用工作流工具来进行统一编排和状态查看,提高效率。

蚂蚁金服实践

SOFAStack 致力于通过产品技术解决云上客户实际痛点,沉淀蚂蚁金服技术实践,帮助用户以高效、低成本的方式迁移到云原生架构。Serverless 应用服务(Serverless Application Service,简称 SOFA SAS)是一款源自蚂蚁金服实践的一站式 Serverless 平台。SAS 基于 SOFAStack CAFE 云应用引擎 (Cloud Application Fabric Engine 简称 CAFE),CAFE 的容器服务已经通过了 CNCF 的一致性认证,是一个标准的 Kubernetes。

Serverless 市场观察和落地挑战

Serverless 应用服务产品在兼容标准 Knative 同时,融入了源自蚂蚁金服实践的应用全生命周期管理能力,提供了 Serverless 引擎管理、应用与服务管理、版本管理与流控、根据业务请求或事件触发较快的 0-M-N-0 自动伸缩、计量、日志及监控等配套能力。同时结合金融云上客户实际痛点,产品独居匠心的提供独占版与共享版两种形态,以及传统代码包、容器镜像与纯函数三种研发模式,以解决用户的不同需求,降低客户准入门槛。

Serverless 市场观察和落地挑战

  • 一键部署:用户可以通过代码包或容器镜像的方式一键部署应用并在任意时刻测试执行。
  • 引擎管理:SAS 提供了丰富的引擎全生命周期管理、诊断、监测等能力,为独占版客户赋能 Serverless 引擎数据面的全方位管理与运维运营能力。
  • 服务及版本:SAS 提供应用管理、应用服务管理以及版本管理。版本可以采用容器镜像方式部署也可以采用传统VM发布模式下的代码包部署,很多情况下用户代码无需修改也无需编写维护 Dockerfile 即可迁移。
  • 0-M-N:SAS 提供 0-M-N-M-0 的 Serverelss 快速伸缩能力,支持事件触发或流量触发的 0-M,多种指标的 M-N(如 QPS、CPU、MEM 等等)
  • 日志监控计量:产品内置了日志、监控、计量等配套设施能力,帮助用户进行调试和应用状态监控。
  • 流量控制:基于 SOFAMesh,SAS提供基本流控能力,后续会与服务网格进一步深度集成提供大规模多维跨地域及混合云的流控能力。
  • 触发器管理:产品支持基于常见周期以及秒级精度的cron表达式触发器,可关联并触发无服务器应用,后续将支持更多 IaaS、PaaS 管控型与数据型事件。

Serverless 市场观察和落地挑战

性能简析:横轴为完全在同一时刻触发冷启的Java应用个数,纵轴为冷启应用的平均与最小耗时。随着压力增大,50个Java应用同一时刻调度加冷启平均耗时2.5秒左右,100个Java应用同一时刻调度冷启平均耗时3-4秒,最短耗时1.5到2秒。

Serverless 市场观察和落地挑战

性能简析:Pooling 快弹慢缩时序算法,池容量和实际单位时间申请量关系可做到如图所示(蓝色为实际申请量,绿色为池容量)

目前产品已顺利支撑生产环境小程序 Serverless 模式。同时通过 0-M-N-M-0 的能力在很大程度上降低了小程序的运营成本。在行业客户领域,某保险公司决定近期迁移部分日结前置和长尾应用到 Serverless 产品平台,这也是我们产品又一个重要突破。未来,我们致力于将 SAS 打造成为一个金融级的 Serverless 平台。

更多产品功能介绍可见这篇文章

关注我们

Serverless 应用服务于近期开始正式内测,欢迎大家关注产品主页(https://tech.antfin.com/products/SAS),及时了解最新动态。

KubeCon China 2019 大会上, Serverless 应用服务正式亮相**,**在 SOFAStack 工作坊吸引了百余名参与者,一同体验基于 Serverless 轻松构建云上应用。

Serverless 市场观察和落地挑战

相关直播活动

Serverless 市场观察和落地挑战

为满足金融级云原生发布部署、变更管控场景对于可灰度、可监控、可应急的需求,SOFAStack 产品研发团队在Kubernetes 基础上实现了自定义资源 CAFEDeployment ,它能够通过可靠而灵活的分发、风险控制的部署策略以及高性能的原地升级更新扩展部署能力。它尤其消除了金融服务行业所面临的技术障碍,使用户能够专心发展核心业务。

与 Kubernetes 原生工作负载对象 Deployment 所提供的简洁轻量的滚动发布相比,CAFEDeployment 旨在满足金融场景对分批发布、多活容灾、原地升级等方面的诉求。在此次分享中,我们将介绍对此 Kubernetes 扩展能力的相关观点主张、产品探索和实际演示。

主题: 扩展 Kubernetes 实现金融级云原生发布部署 -  自定义资源 CAFEDeployment 的背景、实现和演进

时间: 7 月 18 日 (周四)19:00-20:00

嘉宾: 枫晟 蚂蚁金服 SOFAStack-CAFE 云应用引擎 容器应用服务研发负责人

形式: 线上直播

此次活动您将获得:

  • Kubernetes Deployment 发展历史与现状
  • Kubernetes Deployment 在互联网金融云场景下的问题与挑战
  • CafeDeployment - 适配互联网金融发布的工作负载
  • CafeDeployment 的运行机制
  • CafeDeployment 功能演示

戳“这里”,即可报名直播啦~

点赞
收藏
评论区
推荐文章
blmius blmius
3年前
MySQL:[Err] 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at row 1
文章目录问题用navicat导入数据时,报错:原因这是因为当前的MySQL不支持datetime为0的情况。解决修改sql\mode:sql\mode:SQLMode定义了MySQL应支持的SQL语法、数据校验等,这样可以更容易地在不同的环境中使用MySQL。全局s
皕杰报表之UUID
​在我们用皕杰报表工具设计填报报表时,如何在新增行里自动增加id呢?能新增整数排序id吗?目前可以在新增行里自动增加id,但只能用uuid函数增加UUID编码,不能新增整数排序id。uuid函数说明:获取一个UUID,可以在填报表中用来创建数据ID语法:uuid()或uuid(sep)参数说明:sep布尔值,生成的uuid中是否包含分隔符'',缺省为
待兔 待兔
4个月前
手写Java HashMap源码
HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程22
Jacquelyn38 Jacquelyn38
3年前
2020年前端实用代码段,为你的工作保驾护航
有空的时候,自己总结了几个代码段,在开发中也经常使用,谢谢。1、使用解构获取json数据let jsonData  id: 1,status: "OK",data: 'a', 'b';let  id, status, data: number   jsonData;console.log(id, status, number )
Stella981 Stella981
3年前
KVM调整cpu和内存
一.修改kvm虚拟机的配置1、virsheditcentos7找到“memory”和“vcpu”标签,将<namecentos7</name<uuid2220a6d1a36a4fbb8523e078b3dfe795</uuid
Easter79 Easter79
3年前
Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)
概述分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移
Wesley13 Wesley13
3年前
mysql设置时区
mysql设置时区mysql\_query("SETtime\_zone'8:00'")ordie('时区设置失败,请联系管理员!');中国在东8区所以加8方法二:selectcount(user\_id)asdevice,CONVERT\_TZ(FROM\_UNIXTIME(reg\_time),'08:00','0
Wesley13 Wesley13
3年前
00:Java简单了解
浅谈Java之概述Java是SUN(StanfordUniversityNetwork),斯坦福大学网络公司)1995年推出的一门高级编程语言。Java是一种面向Internet的编程语言。随着Java技术在web方面的不断成熟,已经成为Web应用程序的首选开发语言。Java是简单易学,完全面向对象,安全可靠,与平台无关的编程语言。
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL部分从库上面因为大量的临时表tmp_table造成慢查询
背景描述Time:20190124T00:08:14.70572408:00User@Host:@Id:Schema:sentrymetaLast_errno:0Killed:0Query_time:0.315758Lock_
Python进阶者 Python进阶者
10个月前
Excel中这日期老是出来00:00:00,怎么用Pandas把这个去除
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据筛选的问题。问题如下:这日期老是出来00:00:00,怎么把这个去除。二、实现过程后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下:pd.toexcel之前把这