本篇文章为大家展示了Serverless 技术选型该如何理解，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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下面通过本文给大家介绍一下，阿里云都有哪些可供大家选择的 Serverless 产品。

Serverless 产品及分层

众所周知，最早提出 Serverless 的是 AWS，其在 Serverless 领域的旗舰产品是 function compute。同样阿里云也有函数计算的产品，帮助用户构建 Serverless 函数。但 Serverless 不仅仅是函数，如下图所示，其实用户会期望在应用、容器等层面也能够享受到 Serverless 的好处，包括按量付费、极致弹性等，这样也更符合用户原有的使用习惯。

在上图中，大家能够看到，阿里云针对函数、应用和容器都推出了对应的 Serverless 产品，用户可以针对自己的使用场景选择不同的产品。

函数计算

1. 函数计算介绍

上图展示了函数计算的使用方式。从用户角度，他需要做的只是编码，然后把代码上传到函数计算中。这个时候还不会产生费用，只有到被调用的时候才有费用。调用的方式可以是产品提供的 API/SDK，也可以通过一些事件源，比如阿里云的 OSS 的事件。比如用户往 OSS 里的某一个 bucket 上传了一个文件，希望这个文件被自动处理；比如上传一个 zip 包，希望能够自动解压到另外一个 bucket，这都是很典型的函数场景。

另外，函数计算能够提供非常好的弹性能力，最终的费用是根据时长和内存数进行计费的，如果调用量小的话，只会有很少的费用。并且它在语言方面也非常丰富，常用的 nodejs、php、python、java 都直接支持。同时提供自定义的运行环境，可以支持任意的可执行的语言。

2. 函数计算典型场景

从使用场景来说，主要有三类：

• Web 应用。可以是各种语言写的，这种可以使用 Serverless 框架新编写的程序，也可以是已有的应用。比如小程序后端、或者发布到 API 市场的 API 后端应用等。

• 对计算能力有很强的弹性诉求的应用。比如 AI 推理、音视频处理、文档转换等。

• 事件驱动型的应用。比如通过其他阿里云产品驱动的场景、Web Hook、定时任务等。函数计算已经与很多产品进行了打通，比如对象存储、表格存储、定时器、cdn、日志服务、云监控等，可以非常快速地组装出一些业务逻辑。

3. 函数计算核心竞争力

函数计算对客户的一个最大的价值，就是能够让用户只关注自己的业务逻辑开发，完全不需要管理运维，诸如计算资源、网络设置等都不需要关心。在隔离性上提供 vm 级别的隔离，保证用户在运行时的数据安全、运行时安全等；在可用性方面默认提供 3az 的高可用架构，保证客户默认就是高可用的最佳实践架构；在弹性方面，可以做到毫秒级的弹性效率，满足客户突发的流量冲击；在计费方面也非常灵活，真正按照用户的请求情况进行收费，也支持对 long run 的应用更友好的预付费模式。

Serverless 应用引擎

1. SAE 概述

SAE 是业内首款面向应用的 Serverless Paas 平台。这个产品以面向应用的视角，帮助用户在不做任何修改的前提下把存量应用上到云端。在资源层，用户不再需要自己管理和运维机器及集群，只需要关注自己应用所需要使用的规格以及实例数，不再需要关心底层是虚机还是容器。

SAE 从资源层面提供计算资源、弹性、隔离性等能力，让用户只需要关注自己的应用。在应用层，SAE 提供了监控、日志、微服务治理等能力，帮助用户解决应用可观测性和治理需求。同时提供网络配置、流量控制能力，提供了和 CICD 良好的集成，用户可以使用已有 CICD 部署到 SAE，比如 jenkins、云效等，可以说覆盖了应用上云的完整场景。

2. SAE 典型场景

SAE 有几个典型的使用场景，一个是存量业务上云，特别是微服务、java 应用，同时也支持其他语言的单体应用，都能够通过 SAE 这个平台运行在阿里云上，并且不需要做任何代码的修改。在行业方面，SAE 特别适合有比较大的流量波动的在线业务，比如电商大促、在线教育等行业的场景。另外 SAE 作为应用平台也可以被上层的行业 Saas 所集成，帮助用户更快地构建行业 Saas。

3. SAE 特性

通过上面的场景介绍，我们可以看到 SAE 除了 Serverless 体验本身所带来的极致弹性、免运维等特性之外，重点在应用层给用户提供全栈的能力，包括对微服务的增强支持，以及整合了和应用息息相关的能力，包括配置、监控、日志、流量控制等。再加上用户零代码的改动，是企业在线业务平滑上云非常好的选择。

Serverless Kubernetes

1. ASK 概述

另一个阿里云提供的 Serverless 产品是 Serverless K8s。但是 K8s 怎么还能 Serverless 呢？这就需要先了解一下技术架构的演进历程。

最早的时候大家都把 Docker 镜像部署在虚机里，用户需要购买 ECS，然后部署镜像，最后是网络的一些配置，比如 SLB、EIP 等。在这个过程中，用户需要自己完成部署动作，扩容需要自己重复上面的动作，或者自己构建一套自动化脚本，相对来说成本和稳定性都比较低。

之后有了 K8s 来帮大家解决容器编排的问题。这种标准化的方式确实大大提高了大家的生产力。用户通过使用 deployment、service 等标准的 K8s 的方式进行编排，并进行部署。但 K8s 的运维和管理还是相对比较复杂的，技能要求比较高，用户需要运维 ECS 以及通过 ECS 构建出来的 K8s。另外一个痛点时 K8s 集群里的 ECS 是需要预先购买的，如果客户的负载有比较大的波动，就会出现比较多的资源浪费。虽然技术上也有解决方案，比如 worker node 的弹性，但这对于初级用户来说，还是有比较高的复杂度。

那有没有一种方案可以让用户既能享受到 K8s 提供的容器编排能力，又能够不需要关心 ECS 和 K8s 的运维、管理和弹性问题呢？这就是 Serverless K8s 的方案。对应到阿里云的产品就是 ASK。在 ASK 的方案里，用户创建一个 ASK 集群，但不需要指定任何 ECS 节点，然后通过标准的 K8s 容器编排、deployment 等部署镜像。ASK 会根据用户的负载需求，自动在底层资源池构建需要的 POD 并进行弹性伸缩，用户不再需要关心容量规划、ECS 机器运维、资源限制等 LaaS 层的问题，非常便利。

2. ASK 典型场景

那 ASK 主要用在哪些场景里呢？首先可以用来跑在线业务，部署模式灵活，可以是 deployment、helm chart 等所有的 K8s 原生模式，特别是能够很好地应对突发流量，极致弹性，可以在 30 秒完成 500 个容器实例的弹性。这样的弹性效率，可以很好地支撑大数据计算类的任务，比如 Spark、Presto 等，也可以在需要的时候即时获取资源，支撑 10000 以上 Pod 的规格，有效降低客户成本。

另外一个非常适合的场景是用来构建随需启动的构建任务，比如在 ASK 中运行 jenkins、Gitlab-Runner 等。在有构建任务的时候，即时启动。没有任务的时候 0 消费，成本做到最低。这里只是列出了一些例子的场景，实际上基于 ASK 的这个特性，用户可以运行很多 K8s 原生的需要极致弹性的工作负载。

3. ASK 特性

ASK 完全容器部署，通过容器进行隔离。在使用的过程中，用户无需运维 ECS 或者 K8s 集群，也不需要考虑集群升级、容量规划、OS 及系统软件问题等事情，理论上可以提供无限的弹性容量。因为是完全按照使用量进行收费，所以就不需要为限制资源付费。

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