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    Serverless成技術新常態:降低開發門檻,讓效率更快一點

    2022-12-05 12:06:55 216

    Serverless無服務器 術語最早出現在 2012 年,這一詞的出現意味著開發人員不再需要考慮那么多的物理容量或其他基礎設施資源管理責任,通過消除后端基礎設施的復雜性,讓開發人員可將注意力從服務器級別轉移到任務級別。

    Serverless無服務器被廣泛關注,要追溯到亞馬遜云科技2014 年推出的 Amazon Lambda 服務,隨后各大廠商紛紛進入無服務器市場,Serverless逐漸被更多開發者所熟知,并逐漸成為一個發展 熱詞 。

    Serverless無服務器多重優勢,持續創新迭代

    相比于傳統服務器,無服務器,可減少用戶維護操作系統的時間,開發人員只需要編寫云函數,選擇觸發云函數運行的事件就可以完成工作;有關擴展的決定由云提供商按需提供,開發人員不再需要編寫自動擴展策略或定義機器級別資源(CPU、內存等)的使用規則;傳統云計算按照預留的資源收費,而無服務器按照函數執行時間收費。這也意味著管理顆粒度變得更細,用戶在無服務器框架上使用資源只需為實際運行時間付費。

    作為云計算的下一個迭代,Serverless無服務器讓開發者可以更關注于構建產品中的應用,而不需要管理和維護底層堆棧,且比傳統云計算成本更低,因此無服務器被稱為 開發新應用更快總成本更低的方式 。

    隨后Serverless無服務器的持續迭代, 2019 年是無服務器有重大發展的一年。2019年底,亞馬遜云科技發布了Amazon Lambda的 預置并發(Provisioned Concurrency) 功能,它允許亞馬遜云科技無服務器計算用戶使其函數保持 已初始化并準備好在兩位數毫秒內響應 的狀態,這意味著 冷啟動 問題成為過去,行業達到一個成熟點。

    在今年re:Invent上,亞馬遜云科技再度重磅發布了Amazon Lambda SnapStart,實現高達90%的冷啟動延時,讓用戶幾乎可以無感知地實現應用的擴展。

    Serverless無服務器不僅是計算,已成為多領域標配

    Amazon Lambda實質上推動了云計算用戶對Serverless的認知, 亞馬遜云科技已經從計算、存儲、應用集成、數據庫、數據分析、人工智能等多個服務領域全面推進Serverless進程:

    計算領域:Amazon Lambda, 用戶無需預置或管理服務器即可運行代碼。亞馬遜云科技這項服務推出,加速了Serverless技術領域的發展,并連續8年保持領先地位。

    數據庫領域:2007年亞馬遜發布了Dynamo分布式存儲的論文,開啟了NoSQL數據庫旅程;在2012年,Amazon DynamoDB正式上線,這是云上第一款Serverless架構的云原生數據庫,面向超高并發與海量數據場景,可以在任何規模下提供個位數的毫秒級性能。

    DynamoDB作為云原生的無服務架構數據庫,不僅為用戶提供了極致的彈性、可用性和性能,還提供了全局表(全球擴展)、事務支持和本地部署測試等特性,幫助用戶滿足在更高要求場景下的需求。在隨后的幾年中,亞馬遜云科技又陸續發布了Amazon Aurora、Amazon Aurora Serverless v2、Amazon Timestream、Amazon QLDB、Amazon Keyspace、Amazon Neptune等7款Serverless 數據庫。

    數據分析領域:當前數據量呈爆發式增長,且應用場景日趨多樣化,客戶對易用性、無服務化要求越來越高,從單一數據分析能力走向全棧的數據分析能力已成為不可逆的發展趨勢。re:Invent 2022 發布了Amazon OpenSearch Serverless(Preview),一個無服務器的日志分析引擎。

    這個服務的發布,代表著亞馬遜云科技已經先在數據分析PaaS服務領域實現了數據倉庫、大數據平臺、流式數據分析的全面無服務器化,將整個數據Serverless能力拓展到了全棧,云原生數據分析的敏捷、易用、無需運維,被抬到了一個新的高度。

    同時,大數據與人工智能的結合,也是一大亮點,開發人員、數據科學家和分析師可以跨數據庫、數據倉庫和數據湖進行操作,從而構建報告和控制面板應用程序,執行實時分析,共享數據并進行協作,以及構建和訓練機器學習(ML)模型,比如Amazon Redshift ML數據倉庫內置機器學習功能,Amazon QuickSight Q實現使用自然語言即可構建BI分析。

    在 re:Invent 2022大會現場,Amazon.com副總裁兼首席技術官Werner Vogels博士的演講中有一個很有意思的案例 Trustpilot ,它是一個第三方消費者評論應用,提供了易于閱讀的關于企業客戶滿意度的統計數據以及來自個人購物者的完整評論。

    原來Trustpilot使用了單體數據庫來承載所有工作負載,但面對大型活動中的高流量峰值,Trustpilot突破現有數據庫框架,接納事件驅動(Event-driven)的理念,并選擇了 事件驅動 的全Serverless架構,部署完成后Trustpilot可輕松支撐黑色星期五之類大型購物節帶來的流量,再也擔心任何流量陡增對基礎設施的掣肘,同時基于亞馬遜云科技各類監控與安全合規服務,Trustpilot還能充分保證評論的合法性。

    結語

    最后,我們可以看到,Serverless這個發展了多年的云原生概念,已經被亞馬遜云科技推到了一個新的高度。

    無論是 事件驅動 的全Serverless架構為應用帶來的變革,還是Serverless 數據服務對 敏捷 , 易用 , 無需運維 的重新定義,都是值得從業者和云計算用戶帶來更多機遇與生產力的價值重塑。其他更多用戶可以擁抱這些先進技術,并為自己的業務帶來變革。


    近年來,以云計算、大數據等新技術為代表的金融科技(FinTech)持續高速發展,并以日益精進的產品、技術及解決方案正在不斷改變著金融生態。


    2022年11月26日,在福建廈門國際會議中心酒店迎來了2022中國自動化大會的開幕。青瞳視覺核心技術研發團隊來自中科院自動化所,CEO張海威先生碩士畢業于中國科學院自動化研究所模式識別與人工智能國家重點實驗室


    人工智能技術的門檻非常高,它不僅需要投入大量的研發成本、還需要行業的Know-how和數據,以及需要持續的迭代和驗證。從研發的角度來看,需要有自然語言理解的技術,才能夠在人工智能自然語言處理上做到非常高端的結果


    數字化時代,各行各業大量的場景由線下轉移至線上,各類數據呈爆發式增長。能否利用智能機器人技術從海量數據中獲取有價值的數據信息,為組織業務提供決策依據,優化業務運營服務?


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