Serverless 选型:深度解读 Serverless 架构及平台选择
作者 | 悟鹏 阿里巴巴技术专家
导读:本文尝试以日常开发流程为起点,分析开发者在每个阶段要面对的问题,然后组合解决方案,提炼面向 Serverless 的开发模型,并与业界提出的 Serverless 产品形态做对应,为开发者采用 Serverless 架构和服务提供参考。
近两年来,Serverless 概念在开发者中交流的越来越多,主题分享呈现爆发趋势,如在云原生领域颇具影响力 KubeCon&CloudNativeCon 会议中,关于 Serverless 的主题,2018 年有 20 个,到 2019 年增长至 35 个。
在 Serverless 产品层面,从最早的 AWS Lambda,到 Azure Functions、Goolge Functions、Google CloudRun,再到国内阿里云 Serve

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“每个人的时间都是有限的,在有限的时间里选择一项值得投入的技术会变得尤为重要。” 笔者从 2008 年开始工作到现在也有 12 个年头了,一路走来都在和数据打交道,做过很多大数据底层框架内核的开发(Hadoop,Pig,Hive,Tez,Spark),也做过多年上层数据计算框架(Livy, Zeppelin)以及数据应用开发,包括数据处理,数据分析以及机器学习。现在是 Apache Member 以及多个 Apache 项目的 PMC 。2018 年加入阿里巴巴实时计算团队专注在 Flink 的研发。 今天我想结合自己过去的职业经历来聊聊如何评估一项技术是否值得学习。我一直在大数据这个圈子,从最初的 Hadoop 到后来的 Hadoop 生态项目 Pig,Hive,Tez,然后又到新一代的计算引擎 Spark ,再到最近在做的 Flink ,大数据计算引擎贯穿我的整个职业生涯。我个人来说是比较幸运的,在每个阶段都在做比较火的技术,当时更多的是凭着自己的兴趣和直觉在选择技术类型。现在回过头来看我觉得需要从下面 3 个大的纬度来评估一项技术是否值得学习。 1、技术深度2、生态广度3、进化能...
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