我的Serverless实战——引领云计算的下一个十年,实战解析

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了我的Serverless实战——引领云计算的下一个十年,实战解析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

FaaS意在无须自行管理服务器系统或自己的服务器应用程序,即可直接运行后端代码。其中所指的服务器应用程序,是该技术与容器和PaaS(平台即服务)等其他现代化架构最大的差异。

FaaS可以取代一些服务处理服务器(可能是物理计算机,但绝对需要运行某种应用程序),这样不仅不需要自行供应服务器,也不需要全时运行应用程序。

FaaS产品不要求必须使用特定框架或库进行开发。在语言和环境方面,FaaS函数就是常规的应用程序。例如AWS Lambda的函数可以通过Javascript、Python以及任何JVM语言(Java、Clojure、Scala)等实现。然而Lambda函数也可以执行任何捆绑有所需部署构件的进程,因此可以使用任何语言,只要能编译为Unix进程即可。FaaS函数在架构方面确实存在一定的局限,尤其是在状态和执行时间方面。

在迁往FaaS的过程中,唯一需要修改的代码是“主方法/启动”代码,其中可能需要删除顶级消息处理程序的相关代码(“消息监听器接口”的实现),但这可能只需要更改方法签名即可。在FaaS的世界中,代码的其余所有部分(例如向数据库执行写入的代码)无须任何变化。

相比传统系统,部署方法会有较大变化 – 将代码上传至FaaS供应商,其他事情均可由供应商完成。目前这种方式通常意味着需要上传代码的全新定义(例如上传zip或JAR文件),随后调用一个专有API发起更新过程。

FaaS中的函数可以通过供应商定义的事件类型触发。对于亚马逊AWS,此类触发事件可以包括S3(文件)更新、时间(计划任务),以及加入消息总线的消息(例如Kinesis)。通常你的函数需要通过参数指定自己需要绑定到的事件源。

大部分供应商还允许函数作为对传入Http请求的响应来触发,通常这类请求来自某种该类型的API网关(例如AWS API网关、Webtask)。

BaaS(Backend as a Service,后端即服务)

BaaS(Backend as a Service,后端即服务)是指我们不再编写或管理所有服务端组件,可以使用领域通用的远程组件(而不是进程内的库)来提供服务。理解BaaS,需要搞清楚它与PaaS的区别。

首先BaaS并非PaaS,它们的区别在于:PaaS需要参与应用的生命周期管理,BaaS则仅仅提供应用依赖的第三方服务。典型的PaaS平台需要提供手段让开发者部署和配置应用,例如自动将应用部署到Tomcat容器中,并管理应用的生命周期。BaaS不包含这些内容,BaaS只以API的方式提供应用依赖的后端服务,例如数据库和对象存储。BaaS可以是公共云服务商提供的,也可以是第三方厂商提供的。其次从功能上讲,BaaS可以看作PaaS的一个子集,即提供第三方依赖组件的部分。

BaaS服务还允许我们依赖其他人已经实现的应用逻辑。对于这点,认证就是一个很好的例子。很多应用都要自己编写实现注册、登录、密码管理等逻辑的代码,而对于不同的应用这些代码往往大同小异。完全可以把这些重复性的工作提取出来,再做成外部服务,而这正是Auth0和Amazon Cognito等产品的目标。它们能实现全面的认证和用户管理,开发团队再也不用自己编写或者管理实现这些功能的代码。

函数计算介绍及其应用

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从用户角度,他需要做的只是编码,然后把代码上传到函数计算中。上传代码就意味着应用部署。当有高并发请求涌入时,开发者也无需手动扩容,函数计算会根据请求量毫秒级自动扩容,弹性可靠地运行任务,并内置日志查询、性能监控、报警等功能帮助开发者发现问题并定位问题。

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函数计算是事件驱动的无服务器应用,事件驱动是说可以通过事件源自动触发函数执行,比如当有对象上传至OSS中时,自动触发函数,对新上传的图片进行处理函数计算支持丰富的事件源类型,包括日志服务、对象存储、表格存储、消息服务、API网关、CDN等。

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除了事件触发外,也可以直接通过API/SDK直接调用函数。调用可以分为同步调用与异步调用,当请求到达函数计算后,函数计算会为请求分配执行环境,如果是异步调用,函数计算会将请求事件存入队列中,等待消费。

函数的测试与部署

服务是函数计算资源管理的单位,同一个服务下有很多函数,这些函数共享服务的网络 配置、权限配置、存储配置、日志配置。 服务可以对应成一个“应用”,这个应用由很多函数共同组成,这些函数具有相同的访 问权限、网络配置,日志也记录到相同的 logstore。这些函数本身的配置可以各不相同, 比如同一服务下有的函数内存是 3G,有的函数内存是 512M,有些函数用 Python 写, 有些函数用 Node.js 写。

开发流程

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函数测试部分,Serverless稍微薄弱一点,软肋,这个调试一般可以采用云调试、命令行工具、VSCode 插件、无工具调试等方式,具体怎么调试我就不一一说明了,有兴趣的可以尝试一下。

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至于部署,比较简单,我们可以使用在线部署、客户端部署(通过命令行工具、通过 VSCode 插件)。命令行工具的 - h 指令真的很棒, 无论使用什么指令,我们都可以通过 - h 查看到使用方法。

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Serverless容器服务及部署

Serverless Kubernetes 是以容器和 kubernetes 为基础的 Serverless 服 务,它提供了一种简单易用、极致弹性、最优成本和按需付费的 Kubernetes 容器服务, 其无需节点管理和运维,无需容量规划,让用户更关注应用而非基础设施的管理。我们可以把把 Serverless Kubernetes 简称为 ASK。

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当下各大云厂商都推出了自己的 Serverless 容器服务,上图为 Gartner 评估机构 整理的 Serverless 容器产品 Landscape,其中阿里云有 Serverless Kubernetes ASK 和 ECI;AWS 有 Fargate,基于 Fargate 有 EKS on Fargate 和 ECS on Fargate 两种形态;Azure 有 ACI。另外 Gartner 也预测,到 2023 年,将有 70% 的 AI 应用以容器和 Serverless 方式运行。

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在对 Serverless Kubernetes 的基础概念有了充分了解之后,我们直接进入容器服务控制台进行集群的创建。集群创建完成后,接下来我们部署一个无状态的 nginx 应用,主要分成三步:

1.应用基本信息:名称、POD 数量、标签等;

2.容器配置:镜像、所需资源、容器端口、数据卷等;

3.高级配置:服务、路由、HPA、POD 标签等

创建完成后,在路由中就可以看到服务对外暴露的访问方式了。

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Serverless应用引擎

主要的挑战:

1.开发难度和入门门槛高,业务轻量化困难,不能平滑地迁移现有应用 ;

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数前端工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年Web前端开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上前端开发知识点,真正体系化!

由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加V获取:vip1024c (备注前端)
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自学几个月前端,为什么感觉什么都没学到??


这种现象在很多的初学者和自学前端的同学中是比较的常见的。

因为自学走的弯路是比较的多的,会踩很多的坑,学习的过程中是比较的迷茫的。

最重要的是,在学习的过程中,不知道每个部分该学哪些知识点,学到什么程度才算好,学了能做什么。

很多自学的朋友往往都是自己去找资料学习的,资料上有的或许就学到了,资料上没有的或许就没有学到。

这就会给人一个错误的信息就是,我把资料上的学完了,估计也-就差不多的了。

但是真的是这样的吗?非也,因为很多人找的资料就是很基础的。学完了也就是掌握一点基础的东西。分享给你一份前端分析路线,你可以参考。

CodeChina开源项目:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】

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还有很多的同学在学习的过程中一味的追求学的速度,很快速的刷视频,写了后面忘了前面,最后什么都没有学到,什么都知道,但是什么都不懂,要具体说,也说不出个所以然。

解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】]( )**

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还有很多的同学在学习的过程中一味的追求学的速度,很快速的刷视频,写了后面忘了前面,最后什么都没有学到,什么都知道,但是什么都不懂,要具体说,也说不出个所以然。

所以学习编程一定要注重实践操作,练习敲代码的时间一定要多余看视频的时间。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-850945.html

到了这里,关于我的Serverless实战——引领云计算的下一个十年,实战解析的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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