无服务器的优缺点和用例

什么是无服务器?无服务器是一种云计算应用程序开发和执行模型,使开发人员能够构建和运行应用程序代码,而无需配置或管理服务器或后端基础设施。

无服务器的优缺点和用例

无服务器让开发人员可以将全部精力放在编写最好的前端应用程序代码和业务逻辑上。所有开发人员需要做的就是编写他们的应用程序代码并将其部署到由云服务提供商管理的容器中。云提供商处理其余的工作,提供运行代码所需的云基础设施,并根据需要按需上下扩展基础设施。云提供商还负责所有日常基础设施管理和维护,例如操作系统更新和补丁、安全管理、容量规划、系统监控等。

同样重要的是:使用无服务器,开发人员永远不会为空闲容量付费。云提供商在代码执行时启动并按需提供所需的计算资源,并在执行停止时再次将其恢复——称为“缩放到零”。执行开始计费,执行停止计费;通常,定价基于执行时间和所需资源。

无服务器并不意味着“没有服务器”

尽管有这个名字,但在无服务器计算中肯定有服务器。“无服务器”描述了开发人员对这些服务器的体验——它们对开发人员是不可见的,他们看不到、管理它们或以任何方式与它们交互。

如今,每个领先的云服务提供商都提供无服务器平台,包括 Amazon Web Services (AWS Lambda)、Microsoft Azure (Azure Functions)、Google Cloud (Google Cloud Functions) 和Cloud (Cloud Code Engine)。无服务器计算、微服务和容器共同构成了通常被认为是云原生应用程序开发核心的技术的三驾马车。

无服务器不仅仅是 FaaS

功能即服务或 FaaS是一种云计算服务,它使开发人员能够运行代码或容器以响应特定事件或请求,而无需指定或管理运行代码所需的基础设施。

无服务器的优缺点和用例

FaaS 是无服务器的核心计算模型,这两个术语经常互换使用。但是无服务器不仅仅是 FaaS。无服务器是一整套服务,可以响应特定事件或请求,并在不再使用时扩展到零,并且其配置、管理和计费由云提供商处理,对开发人员不可见。除了 FaaS,这些服务还包括:

  • 无服务器数据库和存储:数据库(SQL 和NoSQL)和存储(尤其是对象存储)是数据层的基础。这些技术的无服务器方法涉及从提供具有定义容量、连接和查询限制的“实例”过渡,并转向在基础设施和定价方面随需求线性扩展的模型。
  • 事件流和消息传递:无服务器架构非常适合事件驱动和流处理工作负载,尤其是开源Apache Kafka事件流平台。
  • API 网关:API 网关充当 Web 操作的代理,并提供 HTTP 方法路由、客户端 ID 和机密、速率限制、CORS、查看 API 使用情况、查看响应日志和API共享策略。

无服务器与 PaaS、容器和虚拟机

由于无服务器、平台即服务 (PaaS)、容器和虚拟机 (VM)在云应用程序开发和计算生态系统中都发挥着关键作用,因此比较无服务器与其他一些关键属性的比较是很有用的。

  • 配置时间:对于无服务器,以毫秒为单位,而对于其他模型,以分钟到几小时为单位。
  • 管理负担:无服务器无,而PaaS、容器和虚拟机分别从轻到中到重。
  • 维护:服务器架构100%由维护需要无维护。PaaS也是如此,但容器和VM,更新/管理操作系统、容器、连接等。
  • 缩放:自动缩放(包括自动缩放到其他零)对于无服务器而言是即时且且固有的。模型自动但缓慢的缩放,需要非常调整自动缩放规则,并且不会缩放到零。
  • 容量规划:不需要其他性模型。需要一些自动扩展和一些容量规划的组合。
  • 无状态:无服务器的固有特性,这意味着可伸缩性永远不是问题;状态在外部服务或资源中维护。PaaS、容器和虚拟机可以利用 HTTP,长时间保持打开的套接字或连接,并在调用之间将状态存储在内存中。
  • 高可用性 (HA) 和灾难恢复 (DR):两者都是无服务器固有的,无需额外的努力,也无需额外的成本。其他模型需要额外的成本和管理工作。在虚拟机和容器的情况下,基础设施可以自动重启。
  • 资源利用率:无服务器是 100% 有效的,因为没有空闲容量之类的东西——它只在请求时调用。所有其他型号至少具有一定程度的闲置容量。
  • 计费和计费:无服务器以100小时为单位计算。PaaS 、容器和虚拟机通常或分钟计算。

无服务器的优缺点和用例

无服务器、Kubernetes 和 Knative

Kubernetes是一个开源容器编排,可自动执行容器部署、管理和扩展。Kubernetes 的最大范围的扩展容器平台。但其本身没有运行的话,Kubernetes 应用程序就没有与云服务器的应用程序中的应用程序无关的服务器平台集成特定的专用,Kubernetes 无法部署在容器中。

Knative 为 Kubernetes 提供了一个无服务器框架。它是 Kubernetes 的开源扩展,它使任何容器都可以在任何运行 Kubernetes 的云平台上作为无服务器工作负载运行,无论容器是围绕无服务器功能还是其他一些应用程序代码(例如微服务)构建的。Knative 的工作原理是抽象代码并处理网络路由、事件触发器和自动缩放以实现无服务器执行。

Knative 对开发人员是透明的——他们只是像往常一样使用 Kubernetes 构建一个容器,其余的由 Knative 完成,将容器作为无服务器工作负载运行。

无服务器的优点和缺点

优点

鉴于上述所有情况,无服务器计算为个人开发人员和企业开发团队提供了许多技术和业务优势也就不足为奇了。

提高开发人员的生产力:更多的无服务器使开发团队能够专注于编写代码,管理设施。它为开发人员提供了创新和最前端应用程序功能和业务逻辑。

只为在请求执行时执行付费计算。应用程序开始与计算基础架构即服务 (IaaS)进行比较,在中,客户为所需的物理服务器、虚拟机机 (VM) 和其他资源他们他们这些资源到他们明显使用,从使用这些资源。

使用语言进行开发: Serverless 是一种多语言环境,使开发人员能够使用他们所拥有的任何语言或框架(Java 、Python、JavaScript、node.js)编码。

部署的集成基础架构、测试、部署和部署架构将无需部署部署,并在开发中实现部署部署。

某些情况下令人尴尬的无并行处理、流处理、服务器的其他处理方式可以选择性能比成本。

使用可见性。无服务器平台几乎可以全面了解系统和用户时间,并且可以系统汇总使用信息。

您可以使用IT 和 IT 引用服务器计算的自然优势。

无服务器的优缺点和用例

缺点

没有服务器有很多令人兴奋的地方,组织正在将它喜欢用于各种应用程序(参见下面的图 2)。但也有一些优点——其中一些与某些应用程序相关,而另一些可能是通用的。

由于服务器应用程序无法接受临时应用程序的多种应用程序,以支持开始和扩展请求至,因此它们还需要从某些方面来接受。此注意延迟但不会对用户造成不利影响,不会引发用户。

稳定或可预测工作负载的提高:可根据运行成本和成本来为核心的服务器提供支持,但可以为核心的成本和成本,以可预测、稳定或持续运行的流程为的。在这些情况下,可能、传统工作提供的服务环境更容易提供。

这些操作和调试在性质监控系统中(团队和发现问题)中包含服务架构,或服务架构或其他类型的使用场景,例如无运营业务,可能会运行监控。工具或流程来监控或调试无服务器功能很困难或不可能。

由于锁定了所述的最大优势之一,是没有供应商管理这部分服务的时间为所有人员开发:产生大量的资源来计算和改进的,因此他们的代码也会如前所述将计算出来。多种新的云可能搭载Docker的云服务到多种云的无服务器平台(VM)提供或提供多种服务的生态环境,可携带触发。的代码才能应用程序平台提供完整的服务或应用程序的所有应用程序平台上的完整结果。

无服务器的用例

其事件本身并无特殊的组合,适合围绕微服务、应用以及广泛使用的属性和应用案例和流动性。

无服务器和微服务

目前最常用的无服务器用例是支持也服务架构。微服务模型于创建完成工作并使用API​​通信的小型服务。虽然微服务可以使用PaaS来组织运行,但或由于其在一些代码、固有和自动扩展以及从不正确的闲置容量收费的供应商属性,没有服务器获得了显着着装的现有部署等方面的属性。

API 应用程序

无服务器平台中的任何操作(或功能)都可以转换为可供 Web 客户端使用的 HTTP 端点。为 Web 启用时,这些操作称为 Web 操作。一旦有了 Web 操作,您就可以将它们组合成一个功能齐全的API推出一个 API 网关,可带来额外的安全性、OAuth 支持、限速限制和自定义域支持。有关应用程序教程的程序和实践经验,请试用无服务器 Web API。

无服务器的优缺点和用例

数据处理

无服务器非常适合高清、音频、和和丰富、转换、、收拾图像等;图像、视频、精锐视频处理、数据处理、处理文本(类似生成);光学识别如何(OCR);和视频处理转码。有关详细的图像处理用例,请阅读“ SiteSpirit 以 10% 的成本将速度提高 10 倍。 ”

实际计算/“映射”操作

任何一种令人尴尬的并行任务都是无服务器运行时的一个很好的用例,每个可并行化的任务都会导致一次动作调用。示例任务包括从数据搜索和处理(特别是云对象存储)、Map(-Reduce)操作和网络抓取到业务流程自动化、超参数调整、蒙特卡罗模拟和基因组处理的所有内容。

流处理工作负载

将托管 Apache Kafka 与 FaaS 和数据库/存储相结合,为实时构建数据管道和流式应用程序提供了强大的基础。这些架构非常适合处理各种数据流摄取(用于验证、清理、扩充、转换),包括物联网传感器数据、应用程序日志数据、金融市场数据和业务数据流(来自其他数据源)。

文章链接: https://www.mfisp.com/8284.html

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