我们关注Severless,主要是被什么所吸引
人们关注Severless架构,主要是看重它“按资源消耗付费”的特点。这个架构的出现,给应用服务部署,提供了新的思路。
2019年,小程序迎来了大爆发。创业型公司,常常有人手不足的特点,又需要在极短的时间内,上线新功能,并且又要支撑海量用户。在这样的场景下,采用小程序是十分合适的。
使用Serverless开发模式的团队,系统架构可以实现高并发、负载均衡等,并且,其系统的稳定性,天然有保障。
设想这样的一个团队,仅有几位前端和后台开发,目标是要支撑近百位的用户。那么,他们就需要一个完整的云服务架构,可以非常快速的完成开发过程中的后端操作,无需投入底层服务器资源的部署运维。
在传统的开发模式中,有三大重点功能需要后台支撑:数据读取、文件管理、敏感逻辑的处理。如果用 Node 来搭建后端服务,基础架构搭建、后期运维,都需要耗费不少时间和精力。而基于 Serverless 的云开发方式,新开发的小程序后端与原有的后端服务互不冲突,可节省排期和联调的时间,提升开发效率。
真正的Serverless,应具备以下三个特点:
-- Serverless意味无维护,不是完全去除服务器,而是使用公共云资源,这样就无需对服务器运行状态进行关心和担心,它们是否在工作,应用是否跑起来正常运行等等。Serverless代表的是你不要关心运营维护问题。
-- Serverless不是某个具体技术,了解某个具体服务器技术当然有帮助,但这不是必须的。
-- Serverless是思维方式的转变,从过去:“构建一个框架运行在一台服务器上,对多个事件进行响应。”变为:“构建或使用一个微服务或微功能来响应一个事件。”,你可以使用 django or node.js 和express等实现,但是serverless本身超越这些框架概念。框架被合理的拆散,变得也不那么重要了。
阿里云的函数计算(Function Compute),就是一个符合以上邀请的事件驱动的全托管 Serverless 计算服务。使用这个产品,可以无需管理服务器等基础设施,只编写代码并上传就可以了。函数计算负责准备好计算资源,并以弹性、可靠的方式运行上传的代码。
上线以来,诸多客户通过这个产品实现了突破。比如石墨文档,借助函数计算毫秒级别的资源伸缩能力,解决了早晚高峰用量突增的计算资源扩容问题,并节省了 58% 的服务器成本。115科技的客户,在将日志写入阿里云日志服务后,函数被自动触发处理日志数据。而澳洲CSIRO的用户在控制台提交基因分析请求后,会触发多个函数并行的扫描和分析基因数据,最后在控制台页面显示分析报告。
可见,Serverless是云计算普惠大众的一个的重磅技术。
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Kafka数据如何同步至MaxCompute之实践讲解
摘要:本次分享主要介绍Kafka产品的原理和使用方式,以及同步数据到MaxCompute的参数介绍、独享集成资源组与自定义资源组的使用背景和配置方式、Kafka同步数据到MaxCompute的开发到生产的整体部署操作等内容。 演讲嘉宾简介:耿江涛,阿里云智能技术支持工程师 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。本次分享主要围绕以下两个方面: 一、背景介绍二、具体操作流程1.Kafka消息队列使用以及原理2.资源组介绍以及配置3.同步过程及其注意事项 4.开发测试以及生产部署 一、背景介绍1. 实验目的在日常工作中,很多企业将APP或网站产生的行为日志和业务数据通过Kafka收集之后做两方面的处理。一方面是离线处理,一方面是实时处理。并且一般会投递到MaxCompute中作为模型的构建,进行相关的业务处理,如用户的特征、销售排名、订单地区
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Service Mesh 初体验
前言 计算机软件技术发展到现在,软件架构的演进无不朝着让开发者能够更加轻松快捷地构建大型复杂应用的方向发展。容器技术最初是为了解决运行环境的不一致问题而产生的,随着不断地发展,围绕容器技术衍生出来越来越多的新方向。 最近几年,云计算领域不断地出现很多新的软件架构模式,其中有一些很热门的概念名词如:云原生、函数计算、Serverless、ServiceMesh等等,而本文将初窥一下ServiceMesh的面纱。下面结合自己的理解尽量以通俗的话进行叙述。 背景和定义 微服务及服务治理 在微服务之前的软件开发中,往往通过一个应用的方式将所有的模块都包括进去,并一起编译、打包、部署、运维。这种方式存在很多问题,由于单个应用包含的东西太多,其中某个模块出现问题或者需要更新那么整个应用就需要重新部署。这种方式给开发和运维带来了很大的麻烦。随着应用的逐渐
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