聊一个云计算领域的热门概念—Serverless
今天这篇文章，我们来聊一个云计算领域的热门概念——serverless。
到底什么是serverless？ 英语好的童鞋，可能一眼就看出来了，serverless是由server和less两个词根组成的词。从字面上理解，就是“无服务器”。
行业通常所说的serverless，主要是指“无服务器计算（serverless computing）”。
那么问题来了，这年头，就连小学生都知道，服务器是具有很强计算能力的计算机，是我们现在最主要的计算工具。“无服务器计算”，如果不采用服务器，那该怎么算呢？
事实上，serverless所谓的“无服务器计算”，并不是真的不需要服务器，而是说，对于用户，服务器变得“不可见”了（或者说“无感知”了）。
越说越玄乎了，有木有？别急，还是让我从头开始说起吧——
█ serverless的诞生背景
1946年2月，世界上第一台数字式电子计算机eniac诞生，标志着人类正式进入了数字计算机时代。
早期的计算机都是大型机，体积庞大，价格昂贵，但是，算力却很弱。当时，这些机器只有很少的公司才能拥有，用于特定的计算目的。
到了1970-80年代，为了解决单点式计算（一台大型机，独立完成全部的计算任务）算力不足的问题，专家们发明了网格计算这样的分布式计算架构，取得了不错的效果。
说白了，分布式计算，就是把一个巨大的计算任务，分解为很多的小型计算任务，交给不同的计算机分工完成，
再后来，随着芯片技术的进步，计算机的体积变得越来越小，算力也变得越来越强劲。不久后，小型化的计算机出现了，也就是我们常说的pc（personal computer，个人电脑）。
计算机制造和使用成本的不断下降，加速自身的普及，也刺激了计算机网络的出现与发展。从局域网到广域网，再到互联网，计算机网络的规模变得越来越大。
互联网的出现，彻底改变了计算机服务用户的方式。
此前，一个机房服务于一所学校、一家企业、一个政府部门，现在，有了互联网，服务对象可以是全球用户，规模大大增加了。
用户规模增加，意味着对算力的需求也增加了。互联网服务提供商，需要一种更强大、更便宜的算力，满足用户需求。
于是乎，就有了云计算。
很多人认为，云计算就是一个超大号的机房，和以前的企业机房没有区别，只不过服务器更多些。
这种观点是不对的。
云计算的本质，不是算力资源的简单堆砌，而是池化——它将大量的零散算力资源（廉价的算力资源）进行打包、汇聚，实现更高可靠性、更高性能、更低成本的算力。
具体来说，在云计算中，cpu、gpu、内存、硬盘等计算资源被集合起来，通过软件的方式，组成一个虚拟的可无限扩展的“算力资源池”。如果用户有算力需求，“算力资源池”就会动态地进行算力资源的分配，构建一个虚拟的“计算机”。用户按需使用、付费，即可。
相比于用户自购设备、自建机房、自己运维，云计算有明显的成本优势，可以节约大量资金和人力。
根据提供算力资源的层级不同，云计算通常也分为iaas（基础设施即服务）、paas（平台即服务）、saas（软件即服务）。如下图所示：
那么，问题又来了——云计算这种“租”的方式，是不是最终极的算力资源使用方式呢？我们作为用户，使用算力，还能更简单一点吗？
答案是肯定的。
不管是自建机房，还是云计算，用户都需要和服务器打交道，和软硬件环境打交道。这些都是工具和过程，而我们的最终目的是什么？是得到运算结果。
那么，为了得到结果，我们是不是一定要关心环境的搭建过程？
不一定。既然环境可以租，那何不更彻底一点，直接“租”服务呢？
举例来说，如果把计算过程理解为炒菜。以前，我们为了炒菜，需要自己建个厨房，自己买锅碗瓢盆、油盐酱醋，自己亲自炒菜。后来，有了云计算，我们可以租个厨房，租工具，然后炒菜。现在，想要更简单的话，是不是可以直接叫外卖？
再例如，以前，我们上班通勤，是自己买车，自己开车。然后，有了云计算，相当于租车。现在，是不是可以直接打车？
说白了，我们要的是计算服务和计算结果。计算环境（硬件），我们完全可以不去操心。
说到这，我们的主角——serverless，终于闪亮登场了。
对于serverless，我们可以把它理解为一种架构，一种理念，甚至是一种思想。
serverless的核心目的，就是在云计算的基础上，再向前迈进一步，彻底“包揽”所有的环境工作，直接提供计算服务。
在serverless架构下，开发者只需编写代码并上传，云平台就会自动准备好相应的计算资源，完成运算并输出结果，从而大幅简化开发运维过程。
换句话说，用户完全不用关心厨房，你把食材提供给serverless平台，它负责把菜炒好，就这么简单。
█ serverless的特点
serverless是云计算的进一步延伸，所以，它继承了云计算的最大特点——按需弹性伸缩、按需付费。 现在的互联网服务，基本上都是采用微服务架构。也就是把一整套服务，拆分为多个细分服务，由不同的服务器完成运算。
serverless的特点是，这个服务足够“细小”，变成了“函数级”的颗粒度。
所谓函数，就是提供输入，计算输出。
从层级上来看，serverless在传统云计算saas的application（应用）层级之上，又加了一层——function（函数）。它的颗粒度更细，可以更灵活地满足用户的算力需求。
按照cncf对serverless 的定义，serverless架构是采用faas（函数即服务）和baas（后端服务）服务来解决问题的一种设计。
faas就是function as a service（函数即服务）。每一个函数都是一个服务，函数可以由任何语言编写，直接托管在云平台，以服务形式运行，通过事件触发。
baas则是backend as a service（后端即服务）。云平台提供的后端组件整合，开发者无需开发和维护后端服务，通过api/sdk的调用，便可获得例如数据存储、消息推送、账号管理等能力。
serverless = faas + baas
serverless的背后，依然是虚拟机和容器。只不过，服务器部署、runtime安装、编译等工作，都由serverless计算平台负责完成了。
对开发人员来说，只需要维护源代码和serverless执行环境的相关配置即可。这就叫“无服务器计算”。
serverless架构的最大优势，显然就是帮助用户彻底摆脱了基础设施管理这样的“杂事”，更加专注于业务开发，从而提升了效率，降低了开发和运营成本。
根据业界的统计，在商业和企业数据中心里的典型服务器，日常仅仅只提供了5%～15%的平均最大处理能力的输出。这是一种算力资源的巨大浪费。
serverless的出现，可以让用户按照实际算力使用量进行付费，属于真正的“精确计费”。 换言之，用户的每一分钱，都花在了刀刃上。
█ serverless的发展历程
世界上第一个serverless平台，是2006年发布的zimki。这个平台提供服务端javascript应用，支持“按照实际调用付费”。不过，当时他们并没有使用serverless这个名词。
后来，到了2012年，iron.io的副总裁ken form在文章“why the future of software and apps is serverless”中，首次提出了serverless，才宣告这个概念的正式诞生。
2014年11月，亚马逊率先推出了真正意义上的第一款serverless faas服务——lambda。从此，各大厂商开始跟进。
2017年，serverless开始在国内落地。这一年，阿里云和腾讯云先后推出了自己的 serverless平台。阿里云的serverless平台，被直接命名为函数计算（fc，function compute）。
一年后的2018年，阿里云推出serverless容器服务ask和serverless应用引擎sae。
那一时期，刚好小程序开始火爆。serverless的灵活架构，非常适合小程序的开发。于是，吸引了大量的开发者们。
到了2019年，国内厂商纷纷入局serverless。如今，serverless已经成了各大云厂商的标配，受到整个行业的热捧。
█ 结语
随着数字经济浪潮的蓬勃发展，以及各行各业数字化转型的不断推进，算力的价值正在持续提升。
在单纯提升芯片算力方面，我们面临越来越大的挑战（摩尔定律逐渐失效）。在这种情况下，我们必须更多地考虑，该如何提升算力的使用效率。
作为一种灵活轻量化的新型算力架构，serverless毫无疑问是我们挖掘算力潜力、提升算力效率的一个重要手段。
客观来说，目前的serverless谈不上完美。在实时性等方面，还存在一些不足。随着时间的推移，这些问题最终都会得到解决。
serverless，将引领我们全面走向算力新时代。
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行业通常所说的serverless，主要是指“无服务器计算（serverless computing）”。
那么问题来了，这年头，就连小学生都知道，服务器是具有很强计算能力的计算机，是我们现在最主要的计算工具。“无服务器计算”，如果不采用服务器，那该怎么算呢？
事实上，serverless所谓的“无服务器计算”，并不是真的不需要服务器，而是说，对于用户，服务器变得“不可见”了（或者说“无感知”了）。
越说越玄乎了，有木有？别急，还是让我从头开始说起吧——
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早期的计算机都是大型机，体积庞大，价格昂贵，但是，算力却很弱。当时，这些机器只有很少的公司才能拥有，用于特定的计算目的。
到了1970-80年代，为了解决单点式计算（一台大型机，独立完成全部的计算任务）算力不足的问题，专家们发明了网格计算这样的分布式计算架构，取得了不错的效果。
说白了，分布式计算，就是把一个巨大的计算任务，分解为很多的小型计算任务，交给不同的计算机分工完成，
再后来，随着芯片技术的进步，计算机的体积变得越来越小，算力也变得越来越强劲。不久后，小型化的计算机出现了，也就是我们常说的pc（personal computer，个人电脑）。
计算机制造和使用成本的不断下降，加速自身的普及，也刺激了计算机网络的出现与发展。从局域网到广域网，再到互联网，计算机网络的规模变得越来越大。
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用户规模增加，意味着对算力的需求也增加了。互联网服务提供商，需要一种更强大、更便宜的算力，满足用户需求。
于是乎，就有了云计算。
很多人认为，云计算就是一个超大号的机房，和以前的企业机房没有区别，只不过服务器更多些。
这种观点是不对的。
云计算的本质，不是算力资源的简单堆砌，而是池化——它将大量的零散算力资源（廉价的算力资源）进行打包、汇聚，实现更高可靠性、更高性能、更低成本的算力。
具体来说，在云计算中，cpu、gpu、内存、硬盘等计算资源被集合起来，通过软件的方式，组成一个虚拟的可无限扩展的“算力资源池”。如果用户有算力需求，“算力资源池”就会动态地进行算力资源的分配，构建一个虚拟的“计算机”。用户按需使用、付费，即可。
相比于用户自购设备、自建机房、自己运维，云计算有明显的成本优势，可以节约大量资金和人力。
根据提供算力资源的层级不同，云计算通常也分为iaas（基础设施即服务）、paas（平台即服务）、saas（软件即服务）。如下图所示：
那么，问题又来了——云计算这种“租”的方式，是不是最终极的算力资源使用方式呢？我们作为用户，使用算力，还能更简单一点吗？
答案是肯定的。
不管是自建机房，还是云计算，用户都需要和服务器打交道，和软硬件环境打交道。这些都是工具和过程，而我们的最终目的是什么？是得到运算结果。
那么，为了得到结果，我们是不是一定要关心环境的搭建过程？
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举例来说，如果把计算过程理解为炒菜。以前，我们为了炒菜，需要自己建个厨房，自己买锅碗瓢盆、油盐酱醋，自己亲自炒菜。后来，有了云计算，我们可以租个厨房，租工具，然后炒菜。现在，想要更简单的话，是不是可以直接叫外卖？
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对于serverless，我们可以把它理解为一种架构，一种理念，甚至是一种思想。
serverless的核心目的，就是在云计算的基础上，再向前迈进一步，彻底“包揽”所有的环境工作，直接提供计算服务。
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按照cncf对serverless 的定义，serverless架构是采用faas（函数即服务）和baas（后端服务）服务来解决问题的一种设计。
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作为一种灵活轻量化的新型算力架构，serverless毫无疑问是我们挖掘算力潜力、提升算力效率的一个重要手段。
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