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如何分析Serverless的優勢、意義與應用，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
Serverless 是炙手可熱的技術，被認為是云計算發展的未來方向。尤其是在前端研發領域，使用 Node 開發云函數，可以讓前端工程師更加專注于業務邏輯，實現全棧工程師的角色轉變。
技術 Leader 和架構師在進行技術選型時會關注很多指標， Serverless 貢獻最大的就是 研發交付速度（Time to Market） 和 成本（Cost）。
研發交付速度方面，衡量的指標是 Time to Market，是從需求產出到上線所用的總時長，Serverless 在這方面的優勢在技術和團隊協作兩個視角上均有體現。
一是技術視角。 有一種觀點稱 Serverless 是一種很簡單的技術，我對這種觀點并不完全同意。Serverless 架構讓用戶和底層架構的關系發生了變化，之前開發者需要關注核心業務邏輯、運維和底層架構的治理，在 Serverless 架構中底層的部分由 Serverless 架構提供方來解決。從整個應用系統的角度來看，系統架構的難度和復雜度并沒有實質簡化。
這里我們不展開講 Serverless 架構的底層實現細節。只需要了解一點：Serverless 底層架構做的事情越多，業務層面需要關注的架構和運維工作就越少，因為做的工作少了，所以交付的時間就更快了。
**二是團隊協作視角。在 Serverless 的模式下，全棧開發的工作模式會執行得更加順暢。**我們知道，前后端分離確實是一種很好的架構模式：細化了分工，降低了耦合，提升了復用。但隨之而來的問題，是團隊間的溝通成本、KPI 目標的差異所帶來的各種催排期、接口確認以及聯調測試。不少技術團隊用全棧開發的模式來解決這些問題， Serverless 下不需要在架構和技術棧花費過多精力，Runtime 和語言也沒有強制依賴，而是完全面向業務，每個前端工程師都可以是全棧的。
另一個優勢就是 Serverless 會大大降低成本，體現在計算資源和人力兩個層面。
在計算資源的成本方面，主要體現在彈性擴縮容量，按需付費。在傳統的計算資源預算時，往往為了能抗住峰值流量，系統容量都有 Buffer，說白了就是日常的浪費。
在 Serverless 模式下，當業務代碼上線后，一分錢都不需要支付。只有當真實請求和流量過來了，平臺才會根據請求量，瞬時拉起對應數量的函數實例，去接收請求和執行業務代碼，此時才需要為真正的代碼執行所消耗的資源付費。**No Pay for Idle ，從會計學的角度，Serverless 讓計算資源從固定成本變成了可變成本。**這種付費模式對于那種流量波動很大的業務優勢明顯。
還要說明的是人力成本。很多技術 Leader 總抱怨人手不夠，也許真實情況并非如此，只是沒有足夠比例的人投入到業務功能的開發和迭代上，而是去做了架構、底層等必要的支撐性工作。我承認這些工作確實非常有挑戰、非常必要，也非常重要。在 Serverless 模式下，由于不再需要關注底層架構，所以縮小這部分的工作量和人力占比，就有了更多的工程師可以放在核心業務上，多做迭代，從而加速產品功能的研發。這不是更高的 ROI 嗎？
Serverless 適用于事件觸發的場景。當某個事件發生時，拉起并調用 Serverless 云函數，比如文件上傳、消息隊列中的消息事件、定時器事件，也可以是 IoT 設備的某個事件。還可以用于一些文件處理，比如圖像處理、音視頻處理和日志分析等場景。
當然，這些事件也包括 HTTP 請求事件，這是 Serverless 的一個很大的適用場景—— HTTP Service，主要實現基于 HTTP 應用的后端服務，比如 REST API、BFF 和 SSR 服務，以及業務邏輯的實現。
我主要關注 Serverless 在 HTTP 場景下的應用。這也是和前端工程師結合最緊密的部分。小到為小游戲、運營活動提供后端的支持，大到整個 App 或站點的 REST API、BFF，或是 H5 頁面的 SSR，都是 Serverless 適用的場景。
Serverless 的諸多優勢業內有很多討論，也有不少文章談及。我想聚焦到前端開發者身上來說一說，**Serverless 能夠幫助前端工程師實現真全棧的夢想。**可能有人會質疑，為什么你又提出一個真全棧，和之前的全棧有什么區別嗎？
我先明確一下真全棧的定義：如何判斷一個工程師是真全棧工程師？
當公司有了一堆產品功能需求，招了一個程序員張全占，如果他能從 0 到 1 把需求做成產品，那才叫真全棧。如果張全占完成了前端功能開發、后端開發以及數據庫開發，實現了所有的需求功能，并且部署到對應的服務上，就完事了，那么問題也就來了：服務掛了誰來重啟？環境穩定性誰來做？日志把磁盤寫滿了誰來清理？定時任務怎么搞？產品突然火爆了，流量一夜間突然擴大了十幾倍的時候（產品經理狂喜中），誰負責擴容？這些問題雖然不是核心業務需求，卻是每一個線上產品都必須考慮的東西，否則只能稱為功能集合，不能稱之為產品。
Serverless 架構的出現，將剛才說到的一些非核心業務邏輯，以及運維相關的事情給“屏蔽”了。前端工程師張全占只需關注前臺功能、后臺功能和數據這些核心的業務邏輯，就可以獨立做出產品。例如目前的微信小程序云開發就是 Serverless 式的，開發者完全不用關注底層架構。
Serverless 對前端工程師群體來說是一個機會。讓一個前端工程師能夠得到獨立負責某些產品研發的機會，完成某些產品從需求到上線的從 0 到 1 的機會，一個回歸到互聯網研發工程師角色的機會。我希望所有的前端工程師都有機會成為 Serverless 工程師，有機會獨立負責研發整個產品。
總體上來說，采用 Serverless 不需要工程師大量的學習和準備過程。
Serverless 本身就是在現有的架構中做減法，減去那些服務器的管理和配置工作。當然在具體落地的時候，還是有一些準備工作要做：
首先是明確目標，開發者在了解 Serverless 之后，應該去思考對于自身業務和開發架構，采用 Serverless 是為了解決什么問題？想取得哪方面的提升？沒有一種技術是為了用而用，都是針對具體場景解決具體問題。這是第一個需要搞明白的。
明確了目標之后，接著是 Serverless 模式下架構的一些設計工作。與傳統的開發模式一樣，系統設計的工作量是根據業務的復雜程度決定的。對于復雜業務邏輯來說，在開發之前需要明確有多少個云函數，每個云函數的輸入輸出定義、采用哪些 BaaS 后端服務，都需要提前設計規劃好。
特別要說明的是，這些設計和非 Serverless 并沒有什么本質上的不同，Serverless 云函數也不是神秘莫測的。簡單理解，它所提供的就是一個語言的 Runtime。在非 Serverless 架構下如何執行的代碼，Serverless 架構下還是那樣執行。如果業務是基于 Express 或者 koa 這類應用框架，那么 Serverless 云函數下，還是直接使用這些框架即可。
最后是一些實施上的準備，以騰訊云函數為例，只要是寫過代碼的，花小半天時間閱讀一些基礎文檔、教程，或者是跟著 Demo 走一遍，就可以立刻開始寫代碼，幾乎沒有什么門檻和不同。要敲黑板強調的是，別忘記了工程化和 CI/CD 方面的考慮，尤其是和現有研發流程的結合。這塊有一些小小的工作量，畢竟是開發模式的升級，但基于云函數提供的 CLI 和 SDK 都很容易實現。
Serverless 架構由兩部分構成，分別是 FaaS（Functions as a Service）和 BasS（Backend as a Sevice）。其中 FaaS 就是指云函數，它是一種新的算力組織和提供方式，它讓用戶不再需要關心服務器的管理和配置，只用專注于核心業務邏輯業務代碼的編寫。BaaS 指的是一些服務化的后端功能，包括數據庫 / 對象存儲、賬戶權鑒、消息隊列、社交媒體整合和 AI 能力等，這些服務和接口在 FaaS 層使用相應的 SDK 或 API 來連接和調用。
FaaS+BaaS 的組合，構成了 Serverless 無服務器架構，免除了所有運維性操作，讓企業和開發者可以更加專注于核心業務的開發，實現快速上線和迭代，把握業務發展的節奏。
由此可見，云函數是 Severless 架構中的算力部分，是實現 Severless 架構的基礎計算資源。在 Severless 架構下的業務系統中，因業務功能、需求場景不同，所需的 BaaS 后端服務也可能各不相同，但業務邏輯都需要通過云函數來實現。
剛才也提到 Serverless 本身有很多很多的應用場景，這個問題在不同的 Serverless 的場景下，答案也是不同的。
如果業務需求是基于類似于 Express、koa 的應用框架來實現的，那么在設計上，基本沒有任何區別。Serverless 云函數可以很好地支持這些應用框架，只是部署方式不同而已。
如果需求場景不需要任何應用框架，直接使用原生代碼，在 Serverless 架構下進行設計時，需要以函數為粒度來考慮，將函數作為業務中的最小功能單元。
還有一個場景使用 Serverless 和不使用就有很大的不同——企業上云。
現在很多企業應用都做應用上云，上云其實是一件非常有技術門檻的事情。可能需要上云的代碼只有幾百行，但傳統上云絕不是上傳部署幾百行代碼那么簡單（估計很多工程師看到 Kubernetes 那幾本厚書的時候就已經快瘋了）。這個過程需要專業的、有經驗的工程師，花費大量的工作，才能把業務系統遷移到云上。
Serverless 下的體驗就非常不同，因為無服務器架構，所以不需要關注虛機或者容器配置和治理工作，基本上只用上傳代碼就完成了上云。
從以往的歷史來看，技術的演化還是存在一些一般規律的。
首先我預測 Serverless 生態一定會趨于繁榮。一個技術很有優勢，相關的社區貢獻，以及周邊的支持就越強大，用的人就越多；用的人越多，這個技術就越火，類似于經濟學里的有效市場理論。最近 Serverless 的發展很快，可能大家看到這篇內容的時候，我們的 Serverless DB 產品已經發布了，就是開發者連數據庫的存在都不需要關注了。Serverless 的使用者會越來越多，同時生態里的貢獻者也會更多，整個生態也會更加繁榮。
第二個方向是 Serverless 的標準化。當生態繁榮之后，對于標準化的需求就變得非常強烈了。國內外各家云都有了自己的 Serverless 解決方案，對開發者隱藏了底層基礎設置。但是各家的接口、實現還是不一樣。試想一下，開發者在國內云上用 Serverless 實現的代碼，在做國際化的時候，要遷移到另一個云廠商，卻發現完全無法平滑遷移是什么感受？公司內兩個技術團隊如何在 Serverless 的架構下復用功能和代碼？如何能夠用統一的標準或者框架來構建應用？Serverless 開發需要一些標準，或是某一種框架來適配各個云廠商之間的不同實現和接口，很可能是 Serverless 接下來的發展方向。
關于如何分析Serverless的優勢、意義與應用問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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