关于Serverless的一些想法
背景：
参加国内某公有云的面试，记录一些对Serverless的想法。故记录。
关于Serverless发展的思考
--XX Serverless团队面试的总结
2020.08.1120:24
我们卖的不是产品，也不是项目。我们是在卖平台服务。
不管是AWS，Google Cloud, Tencent 云，阿里云，这些优秀的公有云供应商汇聚了来自各个行业优秀的精英。公有云时代，我们是平台服务商，本质上卖的是平台和服务，而不是单一的产品或者单一的业务项目。这个阶段意味着：我们可以不赚钱地为客户做产品，做项目，但是最终希望看到客户大规模，高粘度地使用我们的平台服务，从而增加客户账户在平台上的用量。在处理行业头部客户和标杆项目时，为解决具体的业务问题，甚至需要统筹协调多个团队资源，不计成本的攻坚行业难题，形成业务和技术的壁垒。所以我们甚至可以亏本为客户做项目，做产品；但是长远来看，我们是要提高客户在平台上的用量。以始为终，牢记我们是平台厂商，那作为平台厂商，我们应该把工作聚焦在哪里呢？
要聚焦与客户业务价值深度绑定的云服务
假设您是一位CTO/CIO，负责公司所有的IT规划和研发团队。公司现在是个已成规模并依然茁壮成长的头部玩家。因为前期公司业务增长迅猛，团队绝大多数的业务都直接架构在云虚拟机上。在了解腾讯云产品后，您从腾讯云购买了10,000台标准型S2的1核2G服务器，搭配150G硬盘。购买后，交由团队根据自己的业务去使用这些虚拟机，包括安装部署各类应用。您只需要每月支付100W的账单。
半年后，另一家云供应商的销售找到您，承诺可以交付给您性能好一倍的虚拟机，每月费用只需要65W的同时提供免费的迁移服务，并承诺每年固定的折扣。您愿意更换云厂商吗？
客户答案是肯定的。一个年用量千万级别的客户就这样流失了。问题出在哪里？因为我们销售的云服务（虚拟机）没有深度地与客户业务绑定，所以我们的云服务容易轻易地被取代，从而导致客户流失。我们应该协同销售和解决方案团队，深刻理解客户业务场景，尽可能将业务场景与腾讯云产品结合起来，形成定高度绑定的解决方案。让腾讯云特有的产品去支撑客户的业务价值。那么哪些产品，哪些场景能够让业务与技术深度绑定呢？
Serverless能深度绑定业务，是一把云供应商谈客户的钢刀
从商业的角度来看，Serverless技术能够：
1.帮助客户降低IT运营成本。传统部署需要预先对峰值流量进行估值，实际有效的使用时间只有5%-15%。而使用Serverless的客户，只需要Pay As You Go。这对于小型创业团队（无法支付高额运营成本），或者有峰值流量场景的客户（无需按峰值部署资源），简直就是福音。
2.优秀的自动伸缩能力。借助云供应商强大的专业能力，Serverless服务能够根据来访流量进行平稳的扩容。每个独立的业务请求，会在后台启动实例，并进行响应。将业务层需要考虑的高并发问题下沉到了IaaS层去处理。毕竟专业的事，可以交给的云厂商去做，云厂商拥有足够的资源应对各类业务场景。。
3.简单部署。Serverless的技术特点让开发人员只专注业务，省去了系统其他维度的设计。让运维人员专注于运营指标，省去了繁琐的部署和反复推敲的IT资源规划。
不知您有没有发现，以上三个特点分别是从公司决策层，公司业务架构师，公司IT研发运维团队三个维度进行描述的。对于运营成本一直是决策层关注的指标，而Serverless能顾帮助公司降低极大的运营成本；业务架构师常常需要分析各类繁琐的业务，抽丝剥茧后才能勉强进行系统的调优，而借助Serverless强大的伸缩能力，在不改变业务架构的情况下就能应对高并发场景；开发工程师则是时常把“我只关心写代码，部署上线的事找运维”挂嘴边，现在他们真的好像美梦成真了，不再担心产品部署上线的事，专注于借助Serverless技术处理复杂的业务逻辑。最关键的是，相比于云服务器，serverless是高度绑定客户的业务流水线的。所以，Serverless是一个服务“普惠大众”的云原生服务，它能解决客户公司不同角色的根本痛点。值得关注的是： 云函数这类服务，因为标准不统一，所以导致两平台之间的迁移会有很大的困难和成本。这就意味着：凭借天然的优势，Serverless服务可以更好地落地交付并能锁住客户。待客户业务与服务绑定后，客户自然会优先选择同一家云厂商的其他BaaS.那现实情况是不是这样呢，客户在选择或者使用Serverless服务的时候会担忧什么呢，又会在意什么呢？
客户面临的Serverless问题&& XX是怎么解决的？
客户在使用Serverless时，会在意：
1.云函数带来的冷启动问题。需要拉取镜像，建立实例，连接数据库等。
2.开发人员本地调试难度大，需要频繁上传代码。
3.国内个人开发者，创业工作室想快速尝试Serverless。
针对云函数的冷启动问题，不得不提到AWS。AWS最新的解决方案是通过FireCracker进行lambda实例的调优。这个解决方案的本质是，AWS原厂进行了KVM虚拟机的调优，让硬件设备能够在几分之一秒内启动轻量级的虚拟机，也叫MicroVM。MicroVM 是被反复裁剪后的VM，在保证了线程安全的基础上提高了VM启动速度。现在Lambda和Farget都使用了这项新技术。而腾讯在这一块也是一直在持续发力，包括容器预创建技术，热点代码缓存技术，复用技术（容器复用，函数使用后，不急着销毁）等。就现阶段各种高并发测试结果来看，云函数在高并发下的表现，比普通服务器服务要有性能优势。
对于Serverless开发,腾讯提供支持了VS
code的serverless插件。但是最主要的当然是Serverless这个工具。腾讯云在serverless工具上面有大量的模版和用例，方便开发者分钟级别部署资源和服务，同时serverless也支持其他云厂商的部署。在生态建设上，AWS Lambda则是有官方的SAM，和开源社区的Zappa。但是都只支持AWS，对其他云厂商不是很友好。反观腾讯的Serverless团队，则在serverless开源社区一直活跃。
由于法律问题，AWS的服务落地中国区的速度一直慢于研发速度。AWS全球的服务有200+，而中国区现在只有50+。同时，严苛的法律问题也让AWS不得不将国内的个人开发者，小型创业工作室挡在门外。AWS国内账户必须提供公司营业执照；使用Web服务则需要公司备案。对于个人开发者，想要尝试APIGateway + Lambda调试小demo则只能选择国外区了。而反观腾讯，则巧妙的避开的了类似的问题，方便了国内客户。我们自然知道对于网站和小程序这类后端开发，云函数天然适合。那还有什么场景是适合Serverless服务的呢？或者能帮助我们快速定位下游客户的场景？
Serverless适用场景：异步高并发，无状态，周期性调用
数据EFTL服务（符合无状态特征）
场景1:证券厂商每12小时分析Top5的交易品种
场景2:电商分析每日秒杀活动的错误日志
场景3:智能客服机器人
场景4:车牌识别系统
网站/小程序服务（符合异步高并发）
场景1:秒杀抢购活动
场景2:在线OJ刷题，比赛时高并发
场景3:UI测试（之后面试我会详细介绍）
物联网/监控场景 （符合无状态和周期性调用）
场景1:智能音响
场景2:监控阀门（之后面试我会详细介绍）
场景3:接口健康监控，kafka topic检测
符合以上任何一个特征的场景，都可以考虑用Serverless。为什么要加考虑二字呢？因为类似云函数的实际适用场景还有有前提条件的。
Serverless的一些场景筛选
我们设想：
场景1:
一个开成立的开发团队，需要开发一个小程序快速上线，赶在节假日进行抢购活动。开发人手有限，资源有限，时间有限的情况下，选择serverless的云函数来做搭建是最合适的方式。因为不涉及原来逻辑的改造，并且还能加快研发速度。
场景2:
一个微信商场已经运营了4年，会员体系复杂，业务逻辑繁琐，涉及多个部门，多个数据，多个服务。这个时候如果客户遇到性能问题，虽然serverless的云函数可以做到快速扩容，但是专业的建议是：尽量不改动客户的应用逻辑，尽量通过k8s等容器编排系统提高应用负载能力。
所以对于新生业务，适用云函数；对于旧业务，改造serverless应用的成本相对较大，需要审慎地评估后确定。不能一味地推荐客户使用serverless服务。
场景3:
如果有一台server,每个时段被均匀地访问，那它应该选择serverless技术吗？ 至少Serverless的两大特点：快速扩容和成本节省被浪费掉了。回到Serverless的技术特点，它是基于事件驱动，针对一定时间范围内，不可预测数量的突发事件有着天然的优势。但是对于均匀分布，总量可预测的事件，按需分配服务器并不是坏选择。
