阿里云宣布全面serverless化？serverless是什么

很多朋友对于阿里云宣布全面serverless化和serverless是什么不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

前端为什么有人说要关注Serverless

最近给同事也讲了一下，要不部门内部我们自己尝试尝试Serverless？

同事问我收益是啥，我也一时说不上来，后来整理了一下，同步发一下吧。

首先如果在公司内部做serverless的尝试方案：

先搞清楚下面这几个问题：

1，什么是serverless，对于前端和客户端以及运维来说有什么收益。

1.1首先理解serverless，需要先理解以下几个概念：

Serverless的演进和形成主要经历了：1，IaaS（Infrastructure-as-a-Service，提供物理机服务），2，PaaS（Platform-as-a-Service，平台既服务，如阿里云，七牛，甚至我们自己的nvm，sce等），3，CaaS（Container-as-a-Service，容器既服务，类似我们现在内部的dockerk8s服务），4，FaaS（函数既服务，一个容器一个函数，使用时才消耗资源，不含存储，只包含逻辑），5，Baas（backend-as-a-service，后端既服务，提供存储，数据库操作，消息转发，静态服务等云服务功能）。

我们目前整体新浪还处于IaaS，PaaS结合Caas的阶段，我们的服务目前有部署在物理机的，有部署在nvm平台的，有部署在容器cs服务中的。

那么我们现在理解了serverless的演进后，我们可以认为Faas和Baas才是最终serverless的最后形态。

1.2他对于前端和客户端开发人员来说：

1，可以直接使用客户端代码编写后端和前端服务逻辑，利用BaaS提供的云服务，关联到FaaS中，实现对数据的操作，文件的上传，接口的调用，路由的注册等，可以更快速无损的开发app应用和前端应用。

2，面向业务编程，不需要了解复杂的后端服务配置和部署等，只需要编写函数完成API开发即可，加快生产力。

1.3他对于后端人员来说：

1，不需要关注具体服务，只需要关注具体功能。

2，只需要面向API编程，而不是业务编程。

1.4他对于运维人员来说：

1，只需要维护好faas和baas的服务集群即可。

2，更节约成本，而且会比caas和paas更节约服务器资源，因为只有当函数接口被调用时，才会启动容器，执行函数，执行完毕后再释放函数，没有调用则不会有资源浪费。

2，serverless的使用场景：

2.1，首先我们说的主要还是faas和bass的使用场景。

2.1.1纯函数，比如计算，接口调用中转，查询服务，接口拼接，SSR等。

2.1.2由事件触发，比如数据处理，接收数据消费，定时任务，消息转发等。

2.1.3如果有存储逻辑，比如上传图片，裁切，处理音视频等等，可以提供通用的baas服务的sdk或者api来进行处理即可。

2，结合部门自己的业务，我们什么地方可以使用serverless：

2.2.1c端场景需求：我们开发创新产品或者小程序，app，前端网页时可以无需后端开发人员配合支持。

比如我们要开发一个ugc的社区，类似微博，绿洲这种app，我们需要的是注册，登录，feed流，增删改查文章，上传图片，视频等功能。

场景1：那么比如注册，登录统一的api（现在sso服务就可以直接复用，在faas中调用sso服务接口就可以）。

场景2：用户的头像上传，图片，视频上传可以直接调用s3的服务接口或者cdn接口直接用faas包装即可，无需后端配合。

场景3：用户发布文章，删除，修改文章等，需要操作数据库，这里包含了简单的curd的业务逻辑，我们可以直接使用云平台创建好服务器，然后接入baas中的比如mysql的client，直接在faas中编写对应的curd逻辑即可，或者利用一些开源的curd包，aws，阿里云都有类似的功能，在新浪我们可以拆开成faas和baas结合+paas的解决方案。

那么我们开发这么一个ugc社区，当我们拥有了serverless架构服务后，我们完全可以纯前端完成功能。（理想情况）

2.2.2内部b端场景：

场景1：我们要实现一套无纸化办公app或者web系统，比如我们的scheme服务，hybrid后台发布服务中的部分逻辑，比如圈用户，圈版本等接口都可以直接拆分到faas服务中。

场景2：我们经常要分析处理一些数据，定时进行数据计算，我们可以直接在faas中的定时任务完成计算逻辑和消息转发功能。

其中场景2，我们目前需要申请服务器，开发crontab脚本，再申请数据库，进行数据二次处理写入。或者还要在luwak上编写sql，配置任务，但是如果和sql无关的任务则luwak无法满足需求。

3，serverless的实现和开源方案，业界对比：

1，阿里云，腾讯云，头条云，AWS，google的云服务等。

2，开源服务：Openfaas（社区的），KNative（google的），OpenWhisk（IBM，太老了这个多个开源系统拼接），Kubeless，Fission（k8s官方的），Fn（Oracle的，兼容AWS的Lambda函数服务）

建议选openfaas或者kubeless尝试一下，看大家都比较推荐，因为咱们肯定是自建。

总结：其实还不错，如果公司不用，我自己的个人项目还是可以选择试试的。

如何使用阿里云soo

要使用阿里云SOO（机器学习流水线服务），可以按照以下步骤进行：1.登录阿里云控制台：在阿里云官网上登录您的账号，并进入控制台。2.打开SOO服务页面：在阿里云控制台中搜索“SOO”，然后选择“机器学习流水线服务”。3.创建流水线：在SOO服务页面中，点击“创建流水线”，然后设置流水线的名称和描述。4.定义流水线模板：在流水线页面中，选择“定义流水线模板”，然后按照您的需求，选择不同的任务节点插件，并配置每个节点的参数。5.配置输入和输出：在流水线页面中，选择“配置输入和输出”，然后为您的流水线定义输入和输出的数据资源。6.运行流水线：在流水线页面中，点击“保存并运行”，然后等待流水线完成。7.监控和管理流水线：在流水线页面中，可以通过查看日志、监控性能和管理流水线状态等功能，来监控和管理您的流水线。这些是基本的步骤，您可以根据具体需求进行更多的配置和操作，以满足您的业务需求。

好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！