Serverless 架构的演进示例分析

本篇文章给大家分享的是有关Serverless 架构的演进示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

传统单体应用架构Serverless 降低了维护应用程序的总成本，能够更快地构建更多逻辑。它是一个命令行工具，提供脚手架、工作流自动化和开发部署无服务器架构的最佳实践。它也可以通过插件完全扩展。

十多年前主流的应用架构都是单体应用，部署形式就是一台服务器加一个数据库，在这种架构下，运维人员会小心翼翼地维护这台服务器，以保证服务的可用性。

单体应用架构面临的问题

随着业务的增长，这种最简单的单体应用架构很快就面临两个问题。首先，这里只有一台服务器，如果这台服务器出现故障，例如硬件损坏，那么整个服务就会不可用；其次，业务量变大之后，一台服务器的资源很快会无法承载所有流量。

解决这两个问题最直接的方法就是在流量入口加一个负载均衡器，使单体应用同时部署到多台服务器上，这样服务器的单点问题就解决了，与此同时，这个单体应用也具备了水平伸缩的能力。

微服务架构

1. 微服务架构演进出通用服务

随着业务的进一步增长，更多的研发人员加入到团队中，共同在单体应用上开发特性。由于单体应用内的代码没有明确的物理边界，大家很快就会遇到各种冲突，需要人工协调，以及大量的 conflict merge 操作，研发效率直线下降。

因此大家开始把单体应用拆分成一个个可以独立开发、独立测试、独立部署的微服务应用，服务和服务之间通过 API 通讯，如 HTTP、GRPC 或者 DUBBO。基于领域驱动设计中 Bounded Context 拆分的微服务架构能够大幅提升中大型团队的研发效率。

2. 微服务架构给运维带来挑战

应用从单体架构演进到微服务架构，从物理的角度看，分布式就成了默认选项，这时应用架构师就不得不面对分布式带来的新挑战。在这个过程中，大家都会开始使用一些分布式服务和框架，例如缓存服务 Redis，配置服务 ACM，状态协调服务 ZooKeeper，消息服务 Kafka，还有通讯框架如 GRPC 或者 DUBBO，以及分布式追踪系统等。

除分布式环境带来的挑战之外，微服务架构给运维也带来新挑战。研发人员原来只需要运维一个应用，现在可能需要运维十个甚至更多的应用，这意味着安全 patch 升级、容量评估、故障诊断等事务的工作量呈现成倍增长，这时，应用分发标准、生命周期标准、观测标准、自动化弹性等能力的重要性也更加凸显。

云原生

1. 基于云产品架构

一个架构是否是云原生，就看这个架构是否是长在云上的，这是对“云原生”的简单理解。这个“长在云上”不是简单地说用云的 IaaS 层服务，比如简单的 ECS、OSS 这些基本的计算存储；而是应该理解成有没有使用云上的分布式服务，比如 Redis、Kafka 等，这些才是直接影响到业务架构的服务。微服务架构下，分布式服务是必要的，原来大家都是自己研发这样的服务，或者基于开源版本自己运维这样的服务。而到了云原生时代，业务则可以直接使用云服务。

另外两个不得不提的技术就是 Docker 和 Kubenetes，其中，前者标准化了应用分发的标准，不论是 Spring Boot 写的应用，还是 NodeJS 写的应用，都以镜像的方式分发；而后者在前者的技术上又定义了应用生命周期的标准，一个应用从启动到上线，到健康检查，再到下线，都有了统一的标准。

2. 应用生命周期托管

有了应用分发的标准和生命周期的标准，云就能提供标准化的应用托管服务。包括应用的版本管理、发布、上线后的观测、自愈等。例如对于无状态的应用来说，一个底层物理节点的故障根本不会影响到研发，因为应用托管服务基于标准化应用生命周期可以自动完成腾挪工作，在故障物理节点上将应用的容器下线，在新的物理节点上启动同等数量的应用容器。可以看出，云原生进一步释放了价值红利。

在此基础上，由于应用托管服务能够感知到应用运行期的数据，例如业务流量的并发、cpu load、内存占用等，业务就可以配置基于这些指标的伸缩规则，再由平台执行这些规则，根据业务流量的实际情况增加或者减少容器数量，这就是最基本的 auto scaling——自动伸缩。这能够帮助用户避免在业务低峰期限制资源，节省成本，提升运维效率。

以上就是Serverless 架构的演进示例分析，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。