2022 年 9 月 24 日，阿里云用戶組（AUG）第 12 期活動在廈門舉辦，活動現場，阿里云高級技術專家史明偉（花名：世如）向參會企業代表分享了《未來已來——從技術升級到降本提效》，本文根據演講內容整理而成，**_

從技術升級到降本提效

大家好，非常高興能和大家一起分享今天的 Serverless 議題，

在前面的講解中，我看到到很多同學也是今天來到現場才有這個機會了解 Serverless，作為 Serverless 事件驅動生態、異步系統和 Serverless 作業流的研發負責人，我希望通過今天的分享，能夠幫助大家深入了解 Serverless 背后的技術原理、 Serverless 如何幫助企業實作技術升級到降本提效的目標，

同時，我也會分享一些最佳實踐指導，當企業還處于容器化到 Serverless 的過渡階段，如何應用 Serverless 進行技術升級，實作架構改造，達到降本提效的目的，最后，還會分享一些應用于實際生產的 Serverless 客戶案例，幫助大家理解 Serverless 在實際生產程序中如何使用并解決業務的痛點問題，

企業技術升級核心驅動力及痛點

企業技術升級核心驅動力

首先，讓我們來了解下企業生產程序中技術升級的三個核心驅動力：

• 第一個就是業務快速增長和 IT 能力不足之間的矛盾帶來的驅動力，當一個新興業務到來的時候，由于業務的不可預期性，實際上我們很難提前對業務進行預測和規劃并做好 IT 層面的基礎準備，企業需要在很短的時間內具備與之匹配的 IT 能力支撐業務快速增長，

• 第二個就是研發提效，可以通過技術手段提升研發效率，也可以通過人員優化實作目的，

• 第三個就是企業 IT 成本優化的訴求，無論是處在一個發展的相對早期階段，還是處在一個業務穩定增長的階段，為了活下來，亦或是為了實作收支平衡，企業都會非常重視成本，在降本訴求的驅動下，尋求技術上的升級實作這一目標，

企業應用開發之痛

《Serverless 的前世今生》這篇文章給大家做了一個很好的鋪墊，幫助大家理解為什么 Serverless 要出現？它到底想解決的核心問題是什么？回到企業開發追求的核心目標：更快地實作業務邏輯，減少在環境搭建和系統連接上的開發時間，將更多的時間聚焦在業務開發上，

完成開發之后，你需要一個運行環境，將開發的業務代碼部署起來提供服務，還包括運行程序中涉及的相關維護作業，也就是我們通常所說的運維，整個程序（即我們經常所說的 DevOps）大家所面臨的痛點，我想各位研發運維同學都有明顯體感，總結起來也就是企業研發效率的問題，

除了研發效率，對于企業來說非常重要的另一件事就是研發成本的問題，當然，這里我們只討論企業研發中的 IT 成本問題，理想的模型當然是只為那些真正產生業務價值的計算去付費，但通常情況下，真正產生業務價值的計算是和業務請求生命周期一致的，真正業務請求到來之前，或者說在請求的間歇期，我們仍然需要在這些時間為持有的計算資源付費，盡管對于業務而言這些時間計算資源都是處于閑置狀態的，這也是 Serverless 希望能夠實作按請求付費實作客戶降本的訴求，

為了幫助大家更好理解按照請求付費，這里舉一個 K8s 或者 ECS 的收費模式，當你購買了 K8s 之后就要付費，當你創建了 Pod 之后，集群給你分配了資源，你的請求流量并沒有來的時候，仍然需要為 Pod 資源付費；

而 Serverless 是說今天你提供了代碼，并在平臺上部署了它，你的代碼包，你的容器鏡像已經部署在了Serverless平臺上，實際上可能已經在預熱或者運行，或者在處于一個 Standby 狀態，但在你的請求真正到來之前的這段時間，或者在兩次請求呼叫的間隙期，都是不會產生任何計算費用的，

企業業務系統研發之痛

對于企業，我們通常所謂的應用，不僅僅是單純意義上的一個程式，而是承載了整個企業業務能力的資訊系統，

當我們要構建一個業務系統的時候，通常都會經歷幾個階段的系統架構選型，首先在于技術架構的選型，很多企業的系統并不是從零開始建設的，是在不斷的業務沉淀中逐漸迭代演進的，但當你面對新的業務系統，同時還要針對那些不得不需要重構的業務系統，選擇什么樣的架構，選用什么樣的開源框架，就需要既考慮架構的可擴展性，也考慮框架的后期維護性，社區成熟度，技識訓取門檻，以及后續業務開發人才招聘等因素，

自建系統，尤其互聯網環境下，分布式系統帶來的運維負擔和穩定性挑戰會讓研發團隊不堪重負，技術整合更是難點重重，這給企業自建分布式業務系統帶來了巨大挑戰，

分布式系統研發之痛

典型分布式系統的主要構成，需要考慮包括負載均衡，流量控制，資源調度，系統觀測性，系統穩定性，高可用需求，以及服務治理相關的一系列問題，不斷的研發投入和運維負擔成為自研的主要痛點，

Serverless 函式計算助力技術升級到降本提效

面對所有的這些訴求和挑戰，在討論 Serverless 技術如何在產品層面使得這些訴求和問題得以滿足和解決之前，我們不妨來回顧下 Serverless 的初心是什么？Serverless 作為云計算的一個前沿技術領域，“極致彈性，無服務器運維，按需付費” 是其一開始便要實作的目標，從這個目標來看，Serverless 一開始就是要從技術升級的角度解決我們面臨的成本和效率問題，也就是那句 “路走對了，就不怕遠”，

函式計算核心目標

“按需付費，無服務器運維，極致彈性” ，這三個概念在客戶視角和技術術語之間很好地找到了一個平衡的表達，不管是負責 Serverless 技術的研發人員還是負責企業技術升級的決策者，都能夠直觀理解 Serverless 要實作的價值，圍繞這三個概念要實作的是兩個核心目標：效率提升目標，成本優化目標，

按需付費更多是從業務視角，大家很容易理解，就是根據請求按需執行付費，無服務器運維，從運維或者研發的角度去理解，就是不希望花更多的時間在服務器的購買；運維上，包括資源的彈性伸縮，健康度檢查等一系列運行維護的事情，承載這兩個東西，就要具有基礎的產品能力，最簡單的就是極致彈性，就是說我需要用的時候就用，不用的時候就回收掉，這樣的話才能支撐按需付費的邏輯，

對于真正有業務價值請求計費，降低用戶成本，通過彈性能力降低客戶資源的保有成本，實際上就是說力度越細，保有它的時間可以越短，越接近真實計算的時間，這樣才能降本，效率目標首先開發方式上一定要簡單，如果很復雜，研發人員很難接受它，也就并沒有起到增效的作用，另外在開發簡單基礎上，快速部署減少研發人員參與發布擴容的時間，這就是所謂的成本跟效率層面的目標，

函式計算編程模式讓 [應用開發] 更簡單

了解了 Serverless 的基本目標之后，我們需要來探討 Serverless 函式計算如何實作這兩個目標，首先我們必須從函式計算的編程模式來評估函式計算能夠實作的目標，函式計算是事件驅動的全托管計算服務，

使用函式計算，用戶無需采購與管理服務器等基礎設施，只需撰寫并上傳代碼，函式計算為你準備好計算資源，彈性地、可靠地運行任務，并提供日志查詢、性能監控和報警等功能，

按照函式粒度進行獨立的功能單元開發，快速除錯，快速的部署上線，省去了大量資源購買，環境搭建的運維作業；同時函式計算是一個事件驅動的模型，事件驅動，意味著用戶不需要關注服務產品資料傳遞的問題，省去了我們在撰寫代碼中涉及的大量服務訪問鏈接的邏輯；“事件驅動” + “函式粒度開發” + “免服務器運維”等幾個維度特征幫助函式計算支撐更聚焦業務邏輯開發的底層邏輯，實作真正的技術升級，提升研發效率的目的，

函式計算編程模式讓 [應用運行成本] 更低

除了開發模式帶來的研發效能提升之外，我們再來看函式計算如何實作幫助客戶降本的底層邏輯，按用戶的請求，根據用戶流量的模型付費是最理想的狀態，但按用戶請求付費存在技術上巨大的挑戰，要求函式計算實體的啟動小于用戶的 RT 要求，冷啟動性能尤為重要，這時候極致彈性成為了 Serverless 按需付費，業務降本的底層技術支撐，函式計算通過“極致彈性” + “按需付費”的模型幫助 Serverless 函式計算實作真正的底層降本邏輯，

函式計算產品開箱即用的原子化能力

無論是對于云的開發者，還是嘗試業務升級的企業客戶，Serverless 的三個概念 “按需付費、無服務器運維、極致彈性 ” 幾乎已經深入人心，但關于 Serverless 能做什么、怎么做，卻仍然是圍繞在大家身邊最普遍的聲音，

在 Serverless 研發的初期階段，技術團隊通常會更多聚焦于彈性，冷啟動加速，希望通過彈性能力凸顯產品技術競爭力，確立產品在市場上的領先地位，并依賴這些能力踐行 Serverless 極致彈性的技術目標，吸引開發者和企業客戶使用 Serverless，這個階段，更多的是依靠技術影響力引導大家探索 Serverless，

隨著我們對 Serverless 理解的不斷深入，同時彈性能力的提升進入深水區，相對來說沒有本質改變的情況下，當客戶需要在生產環境使用 Serverless 的時候，我們將更多地思考觸及 Serverless 彈性以外的其他價值，這個時候，彈性覆寫范圍將不再僅僅局限于計算資源，也包括網路，存盤等相關資源，彈性將作為系統的基礎能力滲透在產品的各個方面，需要更多從系統性的角度考慮 Serverless 能做什么，能給客戶帶來什么，如何讓業務聚焦那些不得不需要定制化的部分，

在回答 Serverless 能做什么，怎么做之前，讓我們先了解下 Serverless 到底做了什么，能給我們提供哪些開箱即用的能力，

函式計算——云產品的連接器

Serverless 函式計算（FC）作為一個計算平臺，它并不是一個孤島，只有和整個云計算生態的其它產品進行聯動，共同構成一個分布式的云上開發環境，才能最大程度發揮函式計算的價值，滿足企業客戶基于其構建業務系統的需求，

聯動的最大價值在于解決云產品背后服務的連接問題，同樣也是 Serverless 函式計算事件驅動架構的基礎，事件驅動的價值在于幫助用戶用一種更直觀的理解隱藏背后的呼叫邏輯，這些呼叫并不需要反映在用戶的業務邏輯中，而連接同樣意味著系統之間的依賴關系，這種依賴關系最侄訓通過耦合度來體現，耦合并不能表示功能依賴的強弱，更多體現在軟體架構實作層面，是一種實作導致的結果，這也就是軟體架構領域強調的“高內聚，低耦合”實作要求，

事件驅動用一種事件化驅動的方式滿足了這種實作要求，基于這樣的架構，軟體內部實作不再像以前典型的單體應用，或者傳統微服務實作， 需要強依賴將涉及的多個依賴服務的客戶端集成到自己的業務系統中，

在基于云的開發環境，云產品承載的服務相對內聚，在云原生的架構中各自扮演著分布式系統重要角色，云產品之間的事件通知機制能夠幫助客戶更好的基于多個云產品構建自己的云原生業務系統，否則在云產品之間 Watch 事件是非常復雜，開發代價非常昂貴的一件事，除了產品連接帶來的開發效率之外，當用戶訂閱某個事件，并提供處理邏輯的時候，客戶已經潛在的過濾掉了不需要處理的事件請求，事件驅動意味著每一次的事件請求實際上都是一個有效的驅動，

目前函式計算通過和多個云產品集成，構建了一個完整的事件生態，包括 API 網關，訊息中間件 MQ，物件存盤 OSS，表格存盤 Tablestore，日志服務 SLS，CDN，大資料 Datahub，云呼叫等，同時還借助 EventBridge 接入了阿里云全系云產品的運維事件（日志審計，云監控，產品運維），幫助客戶利用函式計算及眾多云產品共同構成一個基于事件驅動架構的云原生業務系統，

函式計算——高效訊息生態事件驅動模型

訊息產品憑借其異步解耦、削峰填谷的特點，成為了互聯網分布式架構的必要組成部分，Serverless 函式計算有著與其完全吻合的應用場景，針對訊息產品生態集成，函式計算在架構層面做了專門的建設，基于EventBridge產品提供的 EventStreaming 通道能力建設了通用的訊息消費服務 Poller Service，基于該架構對用戶提供了RocketMQ，Kafka，RabbitMQ，MNS 等多個訊息型別觸發能力，

將消費的邏輯服務化，從業務邏輯中剝離由平臺提供，消費邏輯和處理邏輯的分離，將傳統架構的訊息拉模型轉化成 Serverless 化的事件驅動推模型，能夠支撐由函式計算承載訊息處理的計算邏輯 ，實作訊息處理的 Serverless 化，基于這樣的架構，能夠幫助客戶解決訊息客戶端的集成連接問題，簡化訊息處理邏輯的實作，同時對于波峰波谷的業務模型能夠實作資源的動態擴容，降低用戶成本，

函式計算——開箱即用異步任務處理能力

下圖展示了一個典型的異步任務處理系統的基本模型，通過 API 的方式進行任務提交，任務調度，任務執行，最后完成執行結果的投遞，

傳統任務處理框架中，通常會基于服務網關進行任務調度、負載均衡和流控策略等能力的建設，這也是分布式系統構建中最基本、但又最核心、最復雜、最需要人力投入重點建設的部分；后端實作通常都是基于行程粒度的記憶體佇列和運行時層面的執行緒池模型完成具體的任務派發和執行，執行緒池通常與選擇的編程語言 Runtime 有密切的相關性，系統架構對于編程開發語言有很強的依賴性，

Serverless 異步任務處理系統流程為：用戶通過 API 的方式進行任務分發，請求到達 Serverless 服務網關之后，被存盤到異步請求佇列中，Async Service將開始接管這些請求，然后請求調度獲取后端資源，將這些請求分配給具體的后端資源進行執行，

該架構圖中 Async Service 負責了傳統架構中請求 Dispatcher、負載均衡，流控策略和資源調度的實作，這時候函式集群相當于抽象的分布式執行緒池模型，在函式計算模型下，實體之間相互隔離，且資源具備水平伸縮的能力，憑借函式計算整體資源池能力，可以避免傳統應用架構下單機資源限制導致的執行緒池容量問題及資源調度瓶頸問題，同時任務的執行環境并不會受整體業務系統運行時的限制，這也是 Serverless 異步任務系統相比傳統任務系統的優勢所在，

從 Serverless 任務處理系統的架構來看，其處理邏輯非常簡單，大部分分布式系統依賴的能力全部由 Async Service 系統角色透明化的進行了實作，對于用戶而言更多的是通過函式化編程的方式提供任務處理的實作邏輯，整體架構避免了對基于語言運行時執行緒池的依賴，整個函式計算集群提供了一個“無限”容量的“執行緒池”，通過服務化的方式，用戶只需提交請求，其他并發處理、流控以及積壓處理全部由 Serverless 平臺負責完成，當然在實際的執行程序中，需要結合業務特征對異步任務處理的并發度，錯誤重試策略及結果投遞進行一些配置，

函式計算——開箱即用觀測性能力

函式提供了眾多開箱即用的能力之后，擺在客戶面前最迫切的需求便是對這些開箱即用能力的觀測：面對客戶開發除錯，業務邏輯優化，系統穩定性，計量計費等需求，如何把一些用戶關心的指標和運行狀態透出來？

我們需要給客戶提供一個開箱即用的觀測性能力支持，尤其在客戶使用 Serverless 的初期過渡階段，能夠將系統黑盒部分的資訊展示給客戶是非常必要的，提升產品計費的透明度，基于目前開箱即用的觀測性能力，能夠一目了然的看到整個任務處理的程序和消耗的計算資源，

企業如何利用FC快速拓展業務系統？

接下來我會重點講述，在實際的業務系統中， 企業如何利用函式計算提供的這些原子化能力，快速擴展自己的業務系統，讓 Serverless 真正成為企業實作業務系統延展和架構升級的可靠依賴，

企業系統快速集成函式計算原子化能力

我們開始的時候有講過，希望推動業務系統 All on Serverless，能夠讓企業的整個業務系統都運行在 Serverless 之上，但實事求是的說，現階段這個目標還是非常具有挑戰的，我們還處于一個相對早期的過渡階段，我們希望能夠提供一些最佳實踐的建議，幫助企業在現有系統之上，能夠利用 Serverless 系統提供的原子化能力實作降本增效的目標，將 Serverless 技術引入到自己的業務系統中，并通過不斷的使用 Serverless，體會 Serverless 能夠帶給業務價值，

怎么樣把這樣一些能力跟現有的系統做快速的集成？函式計算提供了 SDK，HTTP URL 以及多種事件驅動的接入方式，并能夠利用函式計算支持 VPC 能力，打通函式計算和客戶現有系統的網路空間，同時，在支持業務方面，函式提供了多種維度的 Runtime 能力，包括官方標準的 Runtime，支持用戶自定義的 Customer Runtime，以及和容器生態融合的 Customer Container 鏡像部署方式，最大程度降低客戶業務系統運行于 Serverless 平臺之上的門檻，相比容器生態，函式計算提供了非常顯著的鏡像預熱加速能力，幫助快速啟動客戶的業務系統對外提供服務，

剝離 Task/Job 類業務處理邏輯

剝離 Task/Job 類業務處理邏輯：在一些微服務架構的業務系統中，利用 Serverless 異步/異步任務的能力實作這些系統任務處理需求，函式計算提供了 HTTP、SDK、定時、事件觸發等多種便于用戶提交請求，執行相關任務的集成方式，

剝離 MQ 業務訊息處理邏輯

剝離 MQ 業務訊息處理邏輯：企業的業務系統中通常都會存在很多由訊息中間件鏈接的多個業務子系統，通過函式計算提供的訊息類云產品事件觸發能力，將原來通過監聽訊息佇列，主動拉取訊息進行消費的邏輯利用 Serverless 觸發器代替，訊息處理的邏輯由函式計算承擔，利用事件驅動實作訊息消費和訊息處理的解耦，統一依靠事件驅動提供的可靠消費能力，實作訊息處理邏輯的 Serverless 化，

剝離檔案類處理業務邏輯

剝離檔案類處理業務邏輯：關于一些檔案、視頻處理類的業務，資料在檔案系統和 DB 之間流轉，利用函式計算提供的 OSS 觸發器、DB 類觸發器（OTS），通過事件驅動的方式快速完成相關的資料處理邏輯，

剝離資料處理加工類的業務邏輯

剝離資料處理加工類的業務邏輯：希望能夠把一些資料處理類的業務邏輯，利用訊息產品提供的 Serverless ETL 能力進行處理，并可以根據業務需要，利用函式計算快速實作源端和目標端的擴展，

客戶場景案例分析

接下來我會分享一些實際的用戶 Serverless 場景案例，

演算法任務

下面是演算法領域的典型業務場景架構：針對一些演算法任務、高性能計算以及 AI 相關的一些推理任務、廣告圖片的識別、智能的運維的一些能力，

通常這些部分屬于業務系統相對獨立的部分，利用函式計算，快速部署了一個用于推理的演算法模型， 通過請求的方式將推理需要的圖片，或者一組引數提到給函式，如果中間想引入一層解耦邏輯的話，可以使用 MQ， 再利用 MQ 的事件觸發任務執行，最后的結果會提交到 OSS，可以利用事件驅動進一步對產生的檔案進行處理，

消費電子

消費電子領域客戶 Serverless 解決方案，IOT 相關的視頻傳輸，從 IOT 上采集資料進一步進行分析，最后支持客戶端消費這些視頻資料，

互娛行業

下面是微博針對圖片訪問和處理加工的 Serverless 場景案例，利用函式計算，實作冷資料的訪問和圖片的個性化處理，

教育行業

下面是教育行業的 Serverless 解決方案，教育行業有一個很明顯的現象，存在普遍的編碼轉播、直播錄制、直播內容審核的需求，需要在直播的程序中，通過截幀的方式去審核直播內容的合法性，

文娛行業

下面是文娛行業，針對影片內容動態截幀審核，以及切片轉碼的 Serverless 解決方案，下圖展示的是南瓜電影的一個技術方案，使用函式計算去實作這樣一個能力，

游戲行業

下面是函式計算在游戲行業的典型應用案例，覆寫游戲行業資料加工、戰斗結算、游戲發包等場景，游戲業界幾家頭部客戶目前都已經在使用這樣一些 Serverless 方案組合，實作自己的業務系統，這些場景都是很特點，以戰斗結算為例，并不是在你副本執行任務的程序中需要不斷實時的進行計算，通常只有在一個副本可能快要結束的時候，或者在副本執行任務程序中需要進行戰斗的時候才需要計算，是典型的 Serverless 應用場景，

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