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李嘯川，騰訊云 Serverless 技術產品專家，目前負責騰訊云 Serverless 產品及企業解決方案的設計工作，致力于推動云原生技術架構演進及落地，為技術工作者提供高效的云服務產品。十余年技術研發經驗，曾就職于 Oracle、IBM，從事于企業級商業套件及云服務引擎研發工作，后切換到消費互聯網，孵化小米 MIOT、創立小米有品電商等業務，加入騰訊云之前擔任愛奇藝技術總監，業務線技術負責人。

01.面向業務的技術體系關注哪些方面?

首先，通過業務視角來看為什么需要關注 Serverless。這里的業務視角是廣義的業務，即滿足需求，解決痛點，輸出價值。技術對業務的助力可以簡單歸納為三個階段：

1. 迭代原型，驗證業務

從零到一，通過技術手段提升業務原型的迭代和驗證效率;

2. 持續優化，強化業務

在運行效率和工程效率方面不斷優化，增強業務的競爭力;

3. 構建壁壘，賦能業務

在技術深度方面形成護城河，持續保持業務的差異化優勢;

為了更好的支撐業務，在技術體系中我們會關注哪些問題?

1. 穩定性和質量，是業務正常推進的基石;
2. 開發效率，幫助業務爭取寶貴的時間，決定了業務能否在賽道中勝出，比如有了新的想法能否快速得到驗證;
3. 運行效率，是研發同學亙古不變的執著追求，更優化的算法，更優雅的架構，同時也將決定深度和難度;
4. 成本，這里的成本，一方面是資源成本，例如運行服務或系統，需要占用的計算、網絡、存儲等基礎資源的成本。另一方面是時間和人力成本，對于企業來說，尤其是互聯網或業務導向的公司，人力成本占企業整體比重較大;

02.Serverless 能夠釋放哪些紅利?

從工業界的角度來看，包含四個維度：

• 模塊化程度
• 自動化運維程度
• 彈性效率
• 故障恢復能力

從這幾個方面可以看出對基礎設施層，進行了趨勢演進的判斷，目前 Serverless 在可以預見的階段內，是計算平臺的一個必然的演進方向，也是目前可預見的最終方向。

Serverless 分成兩個階段：第一個階段是 容器化的 Serverless，再下一個階段是 fPaaS Serverless 的平臺。

關于學術界對 Serverless 定義，加州大學伯克利分校于 2009 年曾發表過一篇論文，精準預測了未來 10 年云計算演進的方向，2019 年又發表了一篇論文，預測 Serverless 將會成為未來云計算最終的產品形態或服務平臺。

騰訊云連續兩年舉辦 ServerlessDays China 交流峰會，2020 年邀請了文章主要作者之一 Johann Schleier-Smith ，給我留下印象最深的觀點是，他把云計算分成兩個階段，第一個階段：簡化系統管理，包括虛擬機、容器等，提供可編程的、簡化的管理方式，由云平臺托管基礎設施;下一個階段：簡化開發，開發者只關注核心代碼，云平臺負責系統管理、運維、架構等等，為開發提供更好的體驗，讓開發效率得到更大的提升。

在講解了工業界和學術界的定義之后，我們來對比 Serverless 與傳統 Server 的服務方式。

在傳統的 Server 金字塔圖中，從底層系統的安全、系統資源的調度，到中層的日志、監控、運維，再到上一層的數據、存儲，最后金字塔尖的業務邏輯。對于業務開發來說，真正產生價值的就是上金字塔尖這部分業務邏輯的編寫，服務于客戶，為客戶帶來價值。下面的部分更多是基礎的支撐，從這個角度來說，Serverless 就是解決下面的部分基礎設施維護，平臺側承擔底層基礎部分，給到開發者更少的運維成本和工作量，Less is more，讓企業把有效的人力、資源去放到更多產生業務價值的方面。

以業務開發舉例，在規劃一個項目時，大概有 50% 左右的時間設計整個架構，比如高可用、高并發、可拓展，如何設計架構才能支撐這樣的規模，若平臺側來承接這部分工作，能夠解放大量的人力和精力。

對于商業模式的改變，在一些典型場景：比如「電商秒殺」、「春晚搶紅包」，都有瞬時的流量峰值，為了能承接這樣瞬時的峰值，需儲備巨大的資源，但這部分資源在很長的一段時間內是閑置的狀態。

如何解決資源冗余的問題呢?

這種商業模式在以往衣食住行各行業早已經落地，只是在計算領域將其復用。早期是自建機房，接著開始租用云主機，最終通過 Serverless 形成按需付費。類比交通，購買汽車，自己負擔維護、折舊成本并占用自有時間駕駛;租用汽車，租用期間占用自有時間駕駛且開不開都需要付租金;出租車，按需啟動，里程計費。

云廠商提供的計算資源，在租用期間擁有使用權，但在租用過程中，會有一部分計算資源的冗余，而通過 Serverless 按需付費，根據實際需求量來申請使用計算服務，達成業務目標后即可終止計算服務，停止計費。

從這個角度來看，Serverless 核心價值可以歸納到三點：

• 簡化運維，能夠提供穩定運行環境，支持多場景、彈性伸縮的服務;
• 更低成本，按需付費，減少冗余資源的計費;
• 時間效率，通過 Serverless 這種面向事件的編程模式，極大地簡化架構設計，簡化不同規范、不同標準的團隊協作。快速地將業務落地，快速投放到市場做驗證。

03.Serverless 落地方式

1. 騰訊云 Serverless 產品矩陣

Serverless HTTP

目前支撐微信小程序開發平臺，比較典型還有 Web 應用、API 服務等等。云函數已經支撐微信開發平臺超過 100 萬的開發者，每天超過 150 億次調用。

Serverless Trigger

即觸發器，由云上各組件定義"事件"，通過事件驅動模型觸發對函數的調用。

以上兩點是輕量的調用和服務，音視頻處理和數據處理 ETL 屬于重計算場景，進一步細分，可以理解為音視頻處理是對于非結構化數據的處理，包括轉碼、理解，數據處理，ETL 是對結構化數據的處理，包括數據的分析、匯總、 計算。

上面更多的是從應用的視角去看 Serverless 的產品能力，Serverless Framework 和云函數 SCF 是基礎產品支撐，云函數是作為新一代計算平臺，支撐上一層應用所有的計算需求。Serverless Framework 是騰訊云和北美「Serverless.com」這家企業合作的產品，是北美最流行的 Serverless 開發工具。

2. 騰訊云 Serverless 產品能力使用場景

Serverless HTTP 產品能力

在傳統業務模式中，Web 應用和 API Server，首先需要創建計算實例，在計算實例上部署應用服務器，再部署發布代碼，完成后通過綁定公網入口連接到服務，形成服務閉環。如果通過 Serverless 來實現，API 網關和云函數天然的集成，只需在函數中編寫業務邏輯，如果邏輯較為清晰，幾分鐘即可完成開發、調試、發布上線，極大地提升了業務迭代效率。

Serverless 觸發器

基于云原生的架構，云上的各種組件，例如 COS 對象存儲、Ckafka 消息隊列中間件、CLS 日志服務等等，當定義的事件被觸發后，組件內置觸發器將調用云函數來處理對應的業務邏輯。COS 對象存儲觸發器與函數的長時運行、大規格實例等產品能力就構成了了 Serverless 多媒體解決方案的基礎。

Serverless 音視頻處理

面向開發者，打造中臺服務，主要提供 3 點差異化能力：

• 算力可配置，通過函數規格顯式的選擇計算實例大小;
• 框架 / 編碼器可配置，支持部署自研的或者開源的編碼器，實現原有轉碼或音視頻處理服務的平滑遷移。
• 工作流可配置，上下游的產業鏈、業務流程串聯，實現整個業務鏈條閉環。

在轉碼基礎上，Serverless 云函數提供了更多深度的能力，和騰訊云內部有深度積累的各實驗室聯合探索了很多解決方案，包括 智能審核、畫質增強、視頻理解、視頻編輯等。

針對音視頻實時互動，Serverless 云函數也提供了包括 一鍵式觸發直播推、直播流旁路錄制的后處理、內容的審核、對原內容的增強(實時字幕、實時翻譯)等能力的封裝。

Serverless 數據 ETL

除了對非結構化數據的一些處理，同樣支持對結構化數據 ETL 的處理，通過對公網 API、DB、文件存儲等多數據源的拉取、大量數據的批處理、加載至目標存儲，覆蓋到電商、搜索、內容、監測、分析等多個場景。

最后與大家分享下已有企業級的解決方案，助力更多企業高效達成業務目標：

• Serverless 多媒體處理
• Serverless 數據處理
• Serveless AI 推理
• Serverless HTTP

以上就是我的分享，謝謝。