作者：凌云Cloud
本文来源：Serverless 函数计算征集令活动
Serverless 前世今生
Serverless 背景介绍
云计算的不断发展，涌现出很多改变传统 IT 架构和运维方式的新技术，而以虚拟机、容器、微服务为代表的技术更是在各个层面不断提升云服务的技术能力，它们将应用和环境中很多通用能力变成了一种服务。但无论这些技术应用在哪里，帮助企业 “降本增效” 是技术变革永恒的主题。
Serverless 架构的出现，带来了跨越式的变革。Serverless 下主机管理、操作系统管理、基础软件的部署运维、资源分配和扩缩容能力全部由云厂商提供，把计算能力做成像水电煤一样的公共服务，这就意味着基于 Serverless 服务构建应用，开发者只需要专注在产品代码上，而无需管理和操作云端服务运行环境，计算资源从过去购买 “服务器” 转向购买对应的 “服务”。
Serverless = Faas (Function as a service) + Baas (Backend as a service)
Serverless 处理模型：
Serverless 开发模式
Serverless 真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设，自动构建、部署和启动服务。
以大数据应用开发举例：
在传统开发流程中，我们需要先根据大数据实际应用从采集，存储，清洗，关联，到分析挖掘全链路所涉及的组件列表，完成后端大数据平台一系列组件的安装部署，再等到大数据应用完成后，进行应用功能调试、应用＋平台性能调优，最终测试、上线后，还需要大数据平台运维工程师对整个大数据平台进行维护。
整个过程涉及多个角色，而本身大数据平台的运维和调优具备一定的技术门槛，调优效果完全取决于自有员工的能力，而一个好的调优人员，就像一个好的数据库 DBA 一样，需要长期项目实践积累，属于关键稀缺人才。
基于 Serverless，所有事情变得非常简单了，云厂商以服务的形式对外提供大数据组件能力，以往复杂的平台搭建过程得到完全解放，只需要写完大数据应用程序后部署到 Serverless 服务即可，后续也不需要关心任何服务器以及大数据平台组件的运维、调优操作。
云厂商在对外提供服务的同时，背后都有一个完备的团队 7*24 提供专业的支撑。因此只需要大数据应用开发工程师即可完成所有工作。当然，如果具备一定的大数据平台能力，对大数据应用侧的性能调优也是非常有利的，往往可以事半功倍。
Serverless 核心价值
- 降低运营复杂度
Serverless 架构使软件应用和服务器实现了解耦，服务器不再是用户开发和运营应用的焦点。在应用上线前，用户无须再提前规划服务器的数量和规格。在运维过程中，用户无须再持续监控和维护具体服务器的状态，只需要关心应用的整体状态。应用运营的整体复杂度下降，用户的关注点可以更多地放在软件应用的体验、改进以及其他能带来更高业务价值的地方。
- 降低运营成本
服务器不再是用户关注的受管资源，运营的复杂度下降，应用运营所需要投入的时间和人力大大降低。在最好的情况下，可以做到少数几个应用管理员即可管理一个处理海量请求的应用系统。
- 缩短产品的上市时间
在 Serverless 架构下，应用的功能被解构成若干个细颗粒度的无状态函数，功能与功能之间的边界变得更加清晰，功能模块之间的耦合度大大减小。这使得软件应用的开发效率更高，应用开发的迭代周期更短。
Serverless 实战项目体验
登录阿里云控制台
进入阿里云官网后，点击右上角登陆按钮，输入用户名和密码后登陆进入 Dashboard
进入函数计算 FC 服务
创建服务
输入服务名称再点击确定
创建函数
输入函数名，选择运行时，点击创建；这里以 Node14 作为例子：
测试 hello world
看到 hello world 的返回，点击测试即可看到返回结果。
创建 API 网关：找到阿里云 API 网关服务
创建分组：
输入分组名称：
创建 API：
输入 API 名称，点击下一步：
选择 https，输入路由：
点击下一步，选择刚刚创建的函数计算：
输入发布描述，点击发布。
进入分组，找到 API 网关的临时地址：
通过 Postman 调用，即可获取到函数计算的返回值：
结语
一般来说，社会越发达、越成熟，社会分工就越明确，技术亦是如此。云计算经过这么多年的发展，逐渐进化到用户仅需关注核心业务和业务运行所需的资源，基础设施及平台统一由云厂商来负责看护。
阿里云 Serverless 让我们不需要再操心服务端的运维，不需要关心我们不熟悉的领域，只需要专注于业务的开发、专注于产品的实现。我们需要关心的事情变少了，也意味着我们能做的事情更多了。
可以说，随着 Serverless 架构的兴起，真正的云计算时代才算到来了。相信随着技术的飞速发展，Serverless 在未来还有无限可能！
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