DevOps■从 DevOps 到 NoOps，Serverless 技术的落地方式探讨 |技术|阿里云计算

Serverless 技术正以一种全新的方式，帮助云上客户进一步节省云的使用成本，实践 NoOps 理念，同时，他也正深刻变革着开发者们的编程模式，所谓“Write locally, compile to the cloud” 。
本文将介绍 Serverless 技术来降低云的使用成本和提升运维效率的业务背景和由来，并结合 Serverless 应用引擎(SAE)这款产品来呈现 Serverless 技术的落地方式。
云上业务开发和运维现状目前，很多客户的上云仍处于资源云化的阶段，以降低资源购置成本为主要驱动力，应用运行在到虚拟化环境中，应用的开发和运维还需要消耗大量的人力。

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如上图，在这种模式下，客户除了要完成业务逻辑开发外，还需要完成以下工作：

评估系统容量：包括系统总访问量、平均访问量、压测找出单机 QPS、线上冗余情况等等，整个容量评估工作是一个十分复杂的过程；
准备基础设施：包括网络拓扑规划，以及ECS 虚拟机资源、外网访问入口SLB、存储资源RDS、NAT等云产品的购买；
应用部署：对虚拟机资源进行初始化，需要手动或自建自动化部署流程完成应用部署；如果是微服务形态的应用，还需要考虑注册中心和服务之间的依赖关系管理；
系统运维：需要进行系统监控、应用监控，并对异常情况报警，并自建运维体系和运维工具。

痛点分析系统上线后，随着用户越来越多，系统承载的流量也会越来越大。流量可能会出现规律性的波峰和波谷，也有可能会出现突发大流量的场景，当流量陡增将要或已经超出系统承受能力时，需要系统扩容，而扩容是需要按照容量评估、准备云上资源、应用部署几个流程重新操作一遍，效率较低，可能扩容完成时流量波峰已经过去了，还有可能出现因系统资源不足而造成的系统不可用。当系统流量再正常到正常水位，又会出现资源利用率低的问题，再相应的进行缩容，但缩容的时机很难把握，势必会造成一定的闲置资源的浪费。

DevOps■从 DevOps 到 NoOps，Serverless 技术的落地方式探讨

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那我们期望的系统反馈是什么样的呢？
如上图，我们期望的是，资源需求和实际的资源使用量走势能有一个很好的拟合，能够从容应对突发流量，并且能够有效降低闲置资源成本。为了达到这个目标，系统需要具备哪些能力呢？

实时监控和数据分析：做到按需弹性，首先需要对把系统运行和应用运行状态监控起来，并具备监控数据的分析能力；
弹性策略设置：提供可配置的弹性策略，并根据应用运行情况设置进行合理的设置；
秒级弹性：基于监控数据分析和弹性策略设置，系统可以实现自动弹性的能力，弹性能力越强越好，能达到秒级弹性；
细粒度计量：上云的目标是降成本、提效率，因此需要配置细颗粒度的计量计费能力，支持小规格的计算资源配置才能真正达到降本的目的；
应用实例能够自动水平扩缩：上面介绍的几种能力都是基于一个前提，应用实例能够自动水平扩缩，这需要应用实例是无状态的或者系统自动维护应用的状态。

【DevOps■从 DevOps 到 NoOps，Serverless 技术的落地方式探讨】上面的几点分析可以提取几个关键词：按需弹性、细粒度计费、实时监控，这正是我们今天需要讨论的 serverless 技术所需要解决的问题，接下来我们看下阿里云现有的4个 serverless 产品形态。
阿里云的 Serverless 产品形态