本文摘要：Serverless 是炙手可热的技术，被认为是云盘算生长的未来偏向。尤其是在前端研发领域，使用 Node 开发云函数，可以让前端工程师越发专注于业务逻辑，实现全栈工程师的角色转变。Serverless 的优势技术 Leader 和架构师在举行技术选型时会关注许多指标， Serverless 孝敬最大的就是 研发交付速度（Time to Market） 和 成本（Cost）。

Serverless 是炙手可热的技术，被认为是云盘算生长的未来偏向。尤其是在前端研发领域，使用 Node 开发云函数，可以让前端工程师越发专注于业务逻辑，实现全栈工程师的角色转变。Serverless 的优势技术 Leader 和架构师在举行技术选型时会关注许多指标， Serverless 孝敬最大的就是 研发交付速度（Time to Market） 和 成本（Cost）。

研发交付速度方面，权衡的指标是 Time to Market，是从需求产出到上线所用的总时长，Serverless 在这方面的优势在技术和团队协作两个视角上均有体现。一是技术视角。

有一种看法称 Serverless 是一种很简朴的技术，我对这种看法并不完全同意。Serverless 架构让用户和底层架构的关系发生了变化，之前开发者需要关注焦点业务逻辑、运维和底层架构的治理，在 Serverless 架构中底层的部门由 Serverless 架构提供方来解决。从整个应用系统的角度来看，系统架构的难度和庞大度并没有实质简化。这里我们不展开讲 Serverless 架构的底层实现细节。

只需要相识一点：Serverless 底层架构做的事情越多，业务层面需要关注的架构和运维事情就越少，因为做的事情少了，所以交付的时间就更快了。二是团队协作视角。

在 Serverless 的模式下，全栈开发的事情模式会执行得越发顺畅。我们知道，前后端分散确实是一种很好的架构模式：细化了分工，降低了耦合，提升了复用。

但随之而来的问题，是团队间的相同成本、KPI 目的的差异所带来的种种催排期、接口确认以及联调测试。不少技术团队用全栈开发的模式来解决这些问题， Serverless 下不需要在架构和技术栈花费过多精神，Runtime 和语言也没有强制依赖，而是完全面向业务，每个前端工程师都可以是全栈的。另一个优势就是 Serverless 会大大降低成本，体现在盘算资源和人力两个层面。

在盘算资源的成本方面，主要体现在弹性扩缩容量，按需付费。在传统的盘算资源预算时，往往为了能抗住峰值流量，系统容量都有 Buffer，说白了就是日常的浪费。

在 Serverless 模式下，当业务代码上线后，一分钱都不需要支付。只有认真实请求和流量过来了，平台才会凭据请求量，瞬时拉起对应数量的函数实例，去吸收请求和执行业务代码，此时才需要为真正的代码执行所消耗的资源付费。

No Pay for Idle ，从会计学的角度，Serverless 让盘算资源从牢固成本酿成了可酿成本。这种付费模式对于那种流量颠簸很大的业务优势显着。

还要说明的是人力成本。许多技术 Leader 总诉苦人手不够，也许真实情况并非如此，只是没有足够比例的人投入到业务功效的开发和迭代上，而是去做了架构、底层等须要的支撑性事情。

我认可这些事情确实很是有挑战、很是须要，也很是重要。在 Serverless 模式下，由于不再需要关注底层架构，所以缩小这部门的事情量和人力占比，就有了更多的工程师可以放在焦点业务上，多做迭代，从而加速产物功效的研发。这不是更高的 ROI 吗？Serverless 的适用场景Serverless 适用于事件触发的场景。

当某个事件发生时，拉起并挪用 Serverless 云函数，好比文件上传、消息行列中的消息事件、定时器事件，也可以是 IoT 设备的某个事件。还可以用于一些文件处置惩罚，好比图像处置惩罚、音视频处置惩罚和日志分析等场景。固然，这些事件也包罗 HTTP 请求事件，这是 Serverless 的一个很大的适用场景—— HTTP Service，主要实现基于 HTTP 应用的后端服务，好比 REST API、BFF 和 SSR 服务，以及业务逻辑的实现。

我主要关注 Serverless 在 HTTP 场景下的应用。这也是和前端工程师联合最精密的部门。小到为小游戏、运营运动提供后端的支持，大到整个 App 或站点的 REST API、BFF，或是 H5 页面的 SSR，都是 Serverless 适用的场景。

Serverless 对前端开发者的意义Serverless 的诸多优势业内有许多讨论，也有不少文章谈及。我想聚焦到前端开发者身上来说一说， Serverless 能够资助前端工程师实现真全栈的梦想。可能有人会质疑，为什么你又提出一个真全栈，和之前的全栈有什么区别吗？我先明确一下真全栈的界说：如何判断一个工程师是真全栈工程师？当公司有了一堆产物功效需求，招了一个法式员张全占，如果他能从 0 到 1 把需求做成产物，那才叫真全栈。

如果张全占完成了前端功效开发、后端开发以及数据库开发，实现了所有的需求功效，而且部署到对应的服务上，就完事了，那么问题也就来了：服务挂了谁来重启？情况稳定性谁来做？日志把磁盘写满了谁来清理？定时任务怎么搞？产物突然火爆了，流量一夜间突然扩大了十几倍的时候（产物司理狂喜中），谁卖力扩容？这些问题虽然不是焦点业务需求，却是每一个线上产物都必须思量的工具，否则只能称为功效荟萃，不能称之为产物。Serverless 架构的泛起，将适才说到的一些非焦点业务逻辑，以及运维相关的事情给“屏蔽”了。前端工程师张全占只需关注前台功效、后台功效和数据这些焦点的业务逻辑，就可以独立做生产品。

例如现在的微信小法式云开发就是 Serverless 式的，开发者完全不用关注底层架构。Serverless 对前端工程师群体来说是一个时机。让一个前端工程师能够获得独立卖力某些产物研发的时机，完成某些产物从需求到上线的从 0 到 1 的时机，一个回归到互联网研发工程师角色的时机。我希望所有的前端工程师都有时机成为 Serverless 工程师，有时机独立卖力研发整个产物。

接纳 Serverless 的准备总体上来说，接纳 Serverless 不需要工程师大量的学习和准备历程。Serverless 自己就是在现有的架构中做减法，减去那些服务器的治理和设置事情。固然在详细落地的时候，还是有一些准备事情要做：首先是明确目的，开发者在相识 Serverless 之后，应该去思考对于自身业务和开发架构，接纳 Serverless 是为相识决什么问题？想取得哪方面的提升？没有一种技术是为了用而用，都是针对详细场景解决详细问题。

这是第一个需要搞明确的。明确了目的之后，接着是 Serverless 模式下架构的一些设计事情。

与传统的开发模式一样，系统设计的事情量是凭据业务的庞大水平决议的。对于庞大业务逻辑来说，在开发之前需要明确有几多个云函数，每个云函数的输入输出界说、接纳哪些 BaaS 后端服务，都需要提前设计计划好。特别要说明的是，这些设计和非 Serverless 并没有什么本质上的差别，Serverless 云函数也不是神秘莫测的。

简朴明白，它所提供的就是一个语言的 Runtime。在非 Serverless 架构下如何执行的代码，Serverless 架构下还是那样执行。如果业务是基于 Express 或者 koa 这类应用框架，那么 Serverless 云函数下，还是直接使用这些框架即可。

最后是一些实施上的准备，以云函数为例，只要是写过代码的，花小半天时间阅读一些基础文档、教程，或者是随着 Demo 走一遍，就可以连忙开始写代码，险些没有什么门槛和差别。要敲黑板强调的是，别忘记了工程化和 CI/CD 方面的思量，尤其是和现有研发流程的联合。

这块有一些小小的事情量，究竟是开发模式的升级，但基于云函数提供的 CLI 和 SDK 都很容易实现。Serverless 和云函数的关系Serverless 架构由两部门组成，划分是 FaaS（Functions as a Service）和 BasS（Backend as a Sevice）。

其中 FaaS 就是指云函数，它是一种新的算力组织和提供方式，它让用户不再需要体贴服务器的治理和设置，只用专注于焦点业务逻辑业务代码的编写。BaaS 指的是一些服务化的后端功效，包罗数据库 / 工具存储、账户权鉴、消息行列、社交媒体整合和 AI 能力等，这些服务和接口在 FaaS 层使用相应的 SDK 或 API 来毗连和挪用。FaaS+BaaS 的组合，组成了 Serverless 无服务器架构，免去了所有运维性操作，让企业和开发者可以越发专注于焦点业务的开发，实现快速上线和迭代，掌握业务生长的节奏。

由此可见，云函数是 Severless 架构中的算力部门，是实现 Severless 架构的基础盘算资源。在 Severless 架构下的业务系统中，因业务功效、需求场景差别，所需的 BaaS 后端服务也可能各不相同，但业务逻辑都需要通过云函数来实现。详细案例适才也提到 Serverless 自己有许多许多的应用场景，这个问题在差别的 Serverless 的场景下，谜底也是差别的。

如果业务需求是基于类似于 Express、koa 的应用框架来实现的，那么在设计上，基本没有任何区别。Serverless 云函数可以很好地支持这些应用框架，只是部署方式差别而已。如果需求场景不需要任何应用框架，直接使用原生代码，在 Serverless 架构下举行设计时，需要以函数为粒度来思量，将函数作为业务中的最小功效单元。另有一个场景使用 Serverless 和不使用就有很大的差别——企业上云。

现在许多企业应用都做应用上云，上云其实是一件很是有技术门槛的事情。可能需要上云的代码只有几百行，但传统上云绝不是上传部署几百行代码那么简朴（预计许多工程师看到 Kubernetes 那几本厚书的时候就已经快疯了）。这个历程需要专业的、有履历的工程师，花费大量的事情，才气把业务系统迁移到云上。Serverless 下的体验就很是差别，因为无服务器架构，所以不需要关注虚机或者容器设置和治理事情，基本上只用上传代码就完成了上云。

Serverless 的未来演化从以往的历史来看，技术的演化还是存在一些一般纪律的。首先我预测 Serverless 生态一定会趋于繁荣。一个技术很有优势，相关的社区孝敬，以及周边的支持就越强大，用的人就越多；用的人越多，这个技术就越火，类似于经济学里的有效市场理论。

最近 Serverless 的生长很快，可能大家看到这篇内容的时候，我们的 Serverless DB 产物已经公布了，就是开发者连数据库的存在都不需要关注了。Serverless 的使用者会越来越多，同时生态里的孝敬者也会更多，整个生态也会越发繁荣。第二个偏向是 Serverless 的尺度化。

当生态繁荣之后，对于尺度化的需求就变得很是强烈了。海内外各家云都有了自己的 Serverless 解决方案，对开发者隐藏了底层基础设置。可是各家的接口、实现还是纷歧样。试想一下，开发者在海内云上用 Serverless 实现的代码，在做国际化的时候，要迁移到另一个云厂商，却发现完全无法平滑迁移是什么感受？公司内两个技术团队如何在 Serverless 的架构下复用功效和代码？如何能够用统一的尺度或者框架来构建应用？Serverless 开发需要一些尺度，或是某一种框架来适配各个云厂商之间的差别实现和接口，很可能是 Serverless 接下来的生长偏向。

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