今天這篇文章，我們來聊一個云計算領域的熱門概念——Serverless。

到底什么是Serverless？ 英語好的童鞋，可能一眼就看出來了，Serverless是由Server和less兩個詞根組成的詞。從字面上理解，就是“無服務器”。

行業通常所說的Serverless，主要是指“無服務器計算（Serverless Computing）”。

那么問題來了，這年頭，就連小學生都知道，服務器是具有很強計算能力的計算機，是我們現在最主要的計算工具。“無服務器計算”，如果不采用服務器，那該怎么算呢？

事實上，Serverless所謂的“無服務器計算”，并不是真的不需要服務器，而是說，對于用戶，服務器變得“不可見”了（或者說“無感知”了）。

越說越玄乎了，有木有？別急，還是讓我從頭開始說起吧——

█Serverless的誕生背景

1946年2月，世界上第一臺數字式電子計算機ENIAC誕生，標志著人類正式進入了數字計算機時代。

早期的計算機都是大型機，體積龐大，價格昂貴，但是，算力卻很弱。當時，這些機器只有很少的公司才能擁有，用于特定的計算目的。

到了1970-80年代，為了解決單點式計算（一臺大型機，獨立完成全部的計算任務）算力不足的問題，專家們發明了網格計算這樣的分布式計算架構，取得了不錯的效果。

說白了，分布式計算，就是把一個巨大的計算任務，分解為很多的小型計算任務，交給不同的計算機分工完成，

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再后來，隨著芯片技術的進步，計算機的體積變得越來越小，算力也變得越來越強勁。不久后，小型化的計算機出現了，也就是我們常說的PC（Personal Computer，個人電腦）。

計算機制造和使用成本的不斷下降，加速自身的普及，也刺激了計算機網絡的出現與發展。從局域網到廣域網，再到互聯網，計算機網絡的規模變得越來越大。

互聯網的出現，徹底改變了計算機服務用戶的方式。

此前，一個機房服務于一所學校、一家企業、一個政府部門，現在，有了互聯網，服務對象可以是全球用戶，規模大大增加了。

用戶規模增加，意味著對算力的需求也增加了。互聯網服務提供商，需要一種更強大、更便宜的算力，滿足用戶需求。

于是乎，就有了云計算。

很多人認為，云計算就是一個超大號的機房，和以前的企業機房沒有區別，只不過服務器更多些。

這種觀點是不對的。

云計算的本質，不是算力資源的簡單堆砌，而是池化——它將大量的零散算力資源（廉價的算力資源）進行打包、匯聚，實現更高可靠性、更高性能、更低成本的算力。

具體來說，在云計算中，CPU、GPU、內存、硬盤等計算資源被集合起來，通過軟件的方式，組成一個虛擬的可無限擴展的“算力資源池”。如果用戶有算力需求，“算力資源池”就會動態地進行算力資源的分配，構建一個虛擬的“計算機”。用戶按需使用、付費，即可。

相比于用戶自購設備、自建機房、自己運維，云計算有明顯的成本優勢，可以節約大量資金和人力。

根據提供算力資源的層級不同，云計算通常也分為IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）、SaaS（軟件即服務）。如下圖所示：



那么，問題又來了——云計算這種“租”的方式，是不是最終極的算力資源使用方式呢？我們作為用戶，使用算力，還能更簡單一點嗎？

答案是肯定的。

不管是自建機房，還是云計算，用戶都需要和服務器打交道，和軟硬件環境打交道。這些都是工具和過程，而我們的最終目的是什么？是得到運算結果。

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那么，為了得到結果，我們是不是一定要關心環境的搭建過程？

不一定。既然環境可以租，那何不更徹底一點，直接“租”服務呢？

舉例來說，如果把計算過程理解為炒菜。以前，我們為了炒菜，需要自己建個廚房，自己買鍋碗瓢盆、油鹽醬醋，自己親自炒菜。后來，有了云計算，我們可以租個廚房，租工具，然后炒菜。現在，想要更簡單的話，是不是可以直接叫外賣？

再例如，以前，我們上班通勤，是自己買車，自己開車。然后，有了云計算，相當于租車。現在，是不是可以直接打車？

說白了，我們要的是計算服務和計算結果。計算環境（硬件），我們完全可以不去操心。

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說到這，我們的主角——Serverless，終于閃亮登場了。

對于Serverless，我們可以把它理解為一種架構，一種理念，甚至是一種思想。

Serverless的核心目的，就是在云計算的基礎上，再向前邁進一步，徹底“包攬”所有的環境工作，直接提供計算服務。

在Serverless架構下，開發者只需編寫代碼并上傳，云平臺就會自動準備好相應的計算資源，完成運算并輸出結果，從而大幅簡化開發運維過程。

換句話說，用戶完全不用關心廚房，你把食材提供給Serverless平臺，它負責把菜炒好，就這么簡單。

█Serverless的特點

Serverless是云計算的進一步延伸，所以，它繼承了云計算的最大特點——按需彈性伸縮、按需付費。 現在的互聯網服務，基本上都是采用微服務架構。也就是把一整套服務，拆分為多個細分服務，由不同的服務器完成運算。

Serverless的特點是，這個服務足夠“細小”，變成了“函數級”的顆粒度。



所謂函數，就是提供輸入，計算輸出。

從層級上來看，Serverless在傳統云計算SaaS的Application（應用）層級之上，又加了一層——function（函數）。它的顆粒度更細，可以更靈活地滿足用戶的算力需求。

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按照CNCF對Serverless 的定義，Serverless架構是采用FaaS（函數即服務）和BaaS（后端服務）服務來解決問題的一種設計。

FaaS就是Function as a service（函數即服務）。每一個函數都是一個服務，函數可以由任何語言編寫，直接托管在云平臺，以服務形式運行，通過事件觸發。

BaaS則是Backend as a service（后端即服務）。云平臺提供的后端組件整合，開發者無需開發和維護后端服務，通過API/SDK的調用，便可獲得例如數據存儲、消息推送、賬號管理等能力。

Serverless = FaaS + BaaS

Serverless的背后，依然是虛擬機和容器。只不過，服務器部署、runtime安裝、編譯等工作，都由Serverless計算平臺負責完成了。

對開發人員來說，只需要維護源代碼和Serverless執行環境的相關配置即可。這就叫“無服務器計算”。

Serverless架構的最大優勢，顯然就是幫助用戶徹底擺脫了基礎設施管理這樣的“雜事”，更加專注于業務開發，從而提升了效率，降低了開發和運營成本。

根據業界的統計，在商業和企業數據中心里的典型服務器，日常僅僅只提供了5%～15%的平均最大處理能力的輸出。這是一種算力資源的巨大浪費。

Serverless的出現，可以讓用戶按照實際算力使用量進行付費，屬于真正的“精確計費”。 換言之，用戶的每一分錢，都花在了刀刃上。

█Serverless的發展歷程

世界上第一個Serverless平臺，是2006年發布的Zimki。這個平臺提供服務端JavaScript應用，支持“按照實際調用付費”。不過，當時他們并沒有使用Serverless這個名詞。

后來，到了2012年，Iron.io的副總裁Ken Form在文章“Why The Future of Software and Apps is Serverless”中，首次提出了Serverless，才宣告這個概念的正式誕生。

2014年11月，亞馬遜率先推出了真正意義上的第一款Serverless FaaS服務——Lambda。從此，各大廠商開始跟進。

2017年，Serverless開始在國內落地。這一年，阿里云和騰訊云先后推出了自己的 Serverless平臺。阿里云的Serverless平臺，被直接命名為函數計算（FC，Function Compute）。

一年后的2018年，阿里云推出Serverless容器服務ASK和Serverless應用引擎SAE。

那一時期，剛好小程序開始火爆。Serverless的靈活架構，非常適合小程序的開發。于是，吸引了大量的開發者們。

到了2019年，國內廠商紛紛入局Serverless。如今，Serverless已經成了各大云廠商的標配，受到整個行業的熱捧。

█結語

隨著數字經濟浪潮的蓬勃發展，以及各行各業數字化轉型的不斷推進，算力的價值正在持續提升。

在單純提升芯片算力方面，我們面臨越來越大的挑戰（摩爾定律逐漸失效）。在這種情況下，我們必須更多地考慮，該如何提升算力的使用效率。

作為一種靈活輕量化的新型算力架構，Serverless毫無疑問是我們挖掘算力潛力、提升算力效率的一個重要手段。

客觀來說，目前的Serverless談不上完美。在實時性等方面，還存在一些不足。隨著時間的推移，這些問題最終都會得到解決。

Serverless，將引領我們全面走向算力新時代。






審核編輯：劉清