标签: PaaS

如何掌握SaaS重要知识点

没有基础怎么学云计算?如何掌握SaaS重要知识点?云计算市场前景广阔、人才需求旺盛吸引很多有志学子转行加入其中,考虑到学习效果和企业招聘需求,参加专业学习被当做是*快捷的学习方式。在学习专业技能之余,我们还需要对整个市场发展趋势有一个了解,下面就给大家介绍一下比较基础但重要的知识点——SaaS。

%title插图%num

众所周知,云计算的服务可以分为三个层面,分别是IaaS、PaaS和SaaS。SaaS是Software-as-a-Service(软件即服务)的简称,它是一种通过Internet提供软件的模式,通过灵活租赁的收费方式,免却了软件安装实施过程中一系列专业并复杂的环节,让软件的实施使用变得简单易掌握。

就实际应用而言,SaaS在业务起步阶段还是有价值的,主要表现在: 1)降低入行门槛,帮助入局者快速熟悉业务; 2)大幅降低启动阶段的产品技术研发成本;3)规避政策风险,特别是在金融领域; 4)刺激一个新兴行业,让更多人参与进来,比如物联网领域。

但是,业务成熟以后,将SaaS作为战略依赖却有点不妥。首先是因为安全性。很多企业,尤其是大型企业,很不情愿使用SaaS正是因为安全问题,他们要保护他们的核心数据,不希望这些核心数据由第三方来负责;其次标准化。

SaaS解决方案缺乏标准化,这个行业刚刚起步,没有明确的解决办法,一家公司可以设计建立一个解决方案。鉴于复杂和高度可定制的ERP产品,这是一个冒险的建议。

零基础转行学习云计算一定要考虑好自己未来的职业规划,比如需要怎样学习才能提高效率、了解企业的技能需要等等。随着国家一系列政策扶持以及互联网的高速发展,云计算未来前景可期,云计算人才也将是不可或缺的高薪高职人才,如果你想要入行云计算行业,现在学习正当时。

云计算:拼的就是运维!

云计算的IaaS、PaaS、SaaS*后那个S都是Service。就是说,无论你云计算长成什么样,都得要向用户提供“服务”而不仅仅是软硬件和各种资源。

云计算的技术难点 640?wx_fmt=png

到今天,云计算的工业实现已经不太难了。现在有开源软件KVM和Xen,这两个东西基本把虚拟化搞定;而OpenStack则把管理、控制系统搞定,也很成熟。PaaS也有相应的开源,比如OpenShift,而Java里也有N多的中间件框架和技术。另外分布式文件系统GFS/TFS,分布式计算系统Hadoop/Hbase等等,分布式的东西都不神秘了。技术的实现在以前可能是问题,现在不是了。

对于云计算工程方面,现在*难的是运维。管100台、1万台还是100万台机器,那是完全不同的。机器少你可以用人管理,机器多是不可能靠人的。运维系统不属于功能性的东西,用户看不见,所以这是被大家严重低估的东西。只要你做大了,就必然要在运维系统上做文章。数据中心/云计算拼的就是运维能力。

为什么我说运维比较复杂,原因有这么几个。

一方面,云计算要用廉价设备取代那些昂贵的解决方案。所谓互联网的文化就是屌丝文化,屌丝就是便宜,互联网就是要用便宜的东西搭建出高质量的东西,硬件和资源一定不会走高端路线——比如EMC、IBM小型机、SGI超级计算机等等,你如果用它去搭建云计算,成本太贵。用廉价的解决方案代替昂贵的解决方案是整个计算机发展史中到今天唯一不变的事情。所以如果你要让夏利车跑出奔驰车的感觉,你需要自己动手做很多事,搭建一个智能的系统。用廉价的东西做出高质量的东西,运维好廉价的设备其实是云计算工程里*大的挑战。

另一方面,因为你机器多了,然后你用的又不是昂贵的硬件,所以故障就变成了常态,硬盘、主板、网络天天坏。所以,没什么好想的,运维就必须要跟上。云计算的目标是在故障成为常态的情况下保证高可用——也就是我们所说的,你服务的可用性是3个9、4个9还是5个9。

*后,这一大堆机器和设备都放在一起,你的安全就是一个挑战,一方面是Security,另一方面是Safety,保证数十台数百台的设备的安全还好说,但是对于数万数十万台的设计,就没有那么简单了。

面对这样的难题,人是无法搞得定的,你只能依靠技术来管理和运维整个平台。比如必须有监控系统。这跟操作系统一样,对资源的管理,对网络流量、CPU利用率、进程、内存等等的状态肯定要全部收集的。收集整个集群各种节点的状态,是必然每个云计算都有的,都是大同小异的。

然后,你还要找到可用性更好的节点,这需要有一些故障自检的功能。比如阿里云就遇到过磁盘用到一定时候就会莫名其妙的不稳定,有些磁盘的I/O会变慢。变慢的原因有可是硬盘不行了,于是硬盘控制器可能因为CRC校验出错需要要多读几次,这就好比TCP的包传过来,数据出错了,需要重新传。在这种硬盘处理半死不活的状态时,你肯定是需要一个自动检测或自动发现的程序去监控这种事情,当这个磁盘可能不行了,标记成坏磁盘,别用它,到别的磁盘上读复本去。我们要有故障自动检测、预测的措施,才能驱动故障,而不是被动响应故障,用户体验才会好。换句话说,我们需要自动化的、主动的运维。

为了数据的高可用性,你只能使用数据冗余,写多份到不同的节点——工业界标准写三份是安全。然而,你做了冗余,又有数据一致性问题。为了解决冗余带来的一致性问题,才有了paxos的投票玩法,大家投票这个能不能改,于是你就需要一个强大的控制系统来控制这些东西。

另外,公有云人来人往,里面的资源和服务今天用明天不用,有分配有释放,有冻结,你还要搞一个资源管理系统来管理这些资源的生命状态。还有权限管理,就像AWS的IAM一样,如果没有像AWS的IAM权限管理系统,AWS可能会不会像今天这样有很多大的公司来用。企业级的云平台,你需要有企业级的运维和管理能力。

云计算的门槛 640?wx_fmt=png

为啥云计算有这么多开源的东西,却不是人人都能做?

一方面,这就跟盖楼一样。盖楼的技术没什么难的(当然,盖高楼是很难的),但是你没地你怎么盖?我觉得云计算也一样,带宽的价格贵得就像土地的价格。其实云计算跟房地产一样,要占地、占机房、占带宽。如果能把中国所有的机房、机柜、带宽资源都买了,你就不用做云计算了,卖土地就够了——因为这些是有限的。*简单的例子,IP地址是有限的。你有带宽、有机房,但是如果你没有IP,这就不好玩了。尤其是你要提供CDN服务,这个就更明显,因为有多少物理节点直接决定你的CDN服务质量。

另一方面,正如前面所说的,运维是件很难的事,运维这个事并不是一般人能搞的事。没有足够的场景、经验和时间,这种能力很难出现。

从用户的角度来说呢,云计算是一种服务,你需要对用户企业内的解决方案要有很好的了解,这样才能提高很好的服务。能提供“好服务”的通常都是把自己真正当成用户公司。

卖汽车也是卖服务。造出汽车来,并不代表你搞定这个事了。如果没有公路、没有加油站、没有4s店、没有交通管理、规则等等,你要么用不了,要么就是乱七八糟。不能只让用户在那看着你的汽车好牛啊,但是用户不知道怎么用。所以说,云计算*终旁边必须要有一套服务设施,而这套服务设施也是今天被人低估的。

云计算有两个东西我觉得是被人低估的,一个是运维,一个是那堆服务。做服务的需要有生态环境,有人帮你做。所以做云计算要落地并不简单。

总之,云计算是需要吃自己的狗食才能吃出来的,*不是像手机上的Apps一样,你想一想、试一试就能搞出来的,你首先需要让自己有这样的场景,有这样的经历,你才可能会有这样的经验和能力。

还是那句话,云就是服务,只要提供了好的服务,无论公有还是私有都是会有价值的。

云计算有SPI,即SaaS、PaaS和IaaS三种服务模式,三者之间的关系,谁能讲的清楚

云计算有SPI,即SaaS、PaaS和IaaS三种服务模式,这是目前被业界*广泛认同的划分。虽然它们已业内多数人所熟知,但是对于三者之间的关系,能够道清的为数不多。下文将帮助大家近一步明晰:

“层次”的不同

这里所谓的“层次”,是分层体系架构意义上的“层次”。首先,基础设施即服务(IaaS)在基础设施层实现,Iaas通过网络向用户提供计算机(物理机和虚拟机)、存储空间、网络连接、负载均衡和防火墙等基本计算资源;用户在此基础上部署和运行各种软件,包括操作系统和应用程序。其次,平台即服务(PaaS)是在软件开放运行平台层实现,PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户,PaaS是SaaS模式的一种。

*后,软件即服务(SaaS)由应用软件层实现,它是一种通过Internet提供软件的模式,用户无需购买软件,而是向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动。

进入PaaS之前,须有IaaS

正如前面说到的,它们存在着“层次”的不同,在实施PaaS之前,须有IaaS提供的服务基础。*步是迈向资源共享,也就是常见的虚拟化,如果没有在此基础上持续改进的话,那么拥有一个高度虚拟化的环境的价值值得怀疑;第二步是业界需要持续不断地在实践中推动和简化资源池的使用和管理,这将使得客户从虚拟化演进的*步中也受益匪浅,而且能够有效地满足客户的需求。从IaaS迁移到PaaS相对富有挑战性,*困难的挑战之一是选择方法和架构,在有些时候,平台可以简单到只是一系列的虚拟机的组合。

三者的界限开始模糊

基于云的基础设施即服务(IaaS)是指从服务供应商租用存储和计算能力,通过互联网连接提供给用户。同样,软件即服务(SaaS)是用于访问托管在云中的应用程序。平台即服务(PaaS)有点像是介于这两者之间,提供在云中的应用程序开发和托管平台。在很多方面,PaaS结合了基础设施即服务和软件及服务的元素。

*近,有研究人员在密切追踪PaaS之后表示,IaaS、PaaS和SaaS三者之间的界限开始模糊,例如亚马逊正在为自己的IaaS服务添加类似PaaS的功能。驱动它们界限变得模糊的因素有两个,其一是供应商正在试图扩大其服务产品范围来吸引更广泛的客户群;其二是用户正在以新方式使用云计算,他们期待从其供应商获取想要的功能。

随着云计算技术的成熟,云计算解决方案必然向着集成化的方向转变,这不仅是市场消费群体的需求,更是云计算编码人员、快速开发人员工作的需要。三种模式融合化的趋势,有利于云计算市场的快速健康发展。

 

用*容易理解的方式,来解释云计算行业的SaaS、PaaS和IaaS

现在我一般采用一种比较简单粗暴的方式来告诉你什么是云计算,这种方式就好像你问我金庸的武侠是什么样的?我就告诉你郭啸天、郭靖、郭襄。今天我会用云计算行业*主要的三个词:SaaS、PaaS、IaaS来和你聊聊什么是云计算。

SaaS
SaaS是云计算的*上层,别误会,这个上层不是武侠中“上层武功”的那个意思,而是你住五楼、我住六楼,我是你的“上层”的那个意思。在云计算中的SssS(层),是基于平台上的具体应用,SssS层是距离用户*近的那一层。例如多备份就是让用户可以通过一个简单应用直接在云端进行数据的管理和保护,同时,用户还可以依据多备份实现多个云之间的数据互通,比如,你如果想把阿里云的数据备份到百度云,需要做的就是先把阿里云的数据从云端拿下来然后再上传。如果使用多备份的话,就可以省去将数据下载到本地的这一步骤。这里的SssS甚至可以定义为一种软件,所以才会有“软件即服务”的说法。

PaaS
所谓PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务,提供给用户。用户或者企业基于PaaS平台可以快速开发自己所需要的应用和产品。同时,PaaS 平台开发的应用能更好地搭建基于SOA架构的企业应用。PaaS作为一个完整的开发服务,提供了从开发工具、中间件,到数据库软件等开发者构建应用程序所需的所有开发平台的功能。Azure就是一个具体的PaaS。Azure服务平台包括了以下主要组件:Windows Azure;Microsoft SQL数据库服务、Microsoft .Net服务;用于分享、储存和同步文件的Live服务;针对商业的Microsoft SharePoint和Microsoft Dynamics CRM服务等。

IaaS
所谓云存储就是就是将网络中大量各类不同类型的存储设备通过应用软件结合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统,说的直白一点就是按需分配。当然在具体的实现过程中*对不会像说得那么简单。说白了一点这种IaaS是云的制造者。IaaS(Infrastructure as a Service),指基础设施即服务,消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。基于Internet的服务(如存储和数据库)是 IaaS的一部分。Internet上其他类型的服务包括平台即服务(Platform as a Service,PaaS)和软件即服务(Software as a Service,SaaS)。PaaS提供了用户可以访问的完整或部分的应用程序开发,SaaS则提供了完整的可直接使用的应用程序,比如通过 Internet管理企业资源。

SaaS、PaaS、IaaS云计算的三层结构,但是三者之间并没有也不需要非常明确的划分。云计算的根本目的是解决问题, SaaS、PaaS、IaaS都试图去解决同一个商业问题——用尽可能少甚至是为零的资本支出,获得功能、扩展能力、服务和商业价值。当某种云计算的模式获得了成功,这三者之间的界限就会进一步模糊。成功的SaaS或IaaS服务可以很容易地延伸到平台领域 (PaaS)。

PaaS建设有什么意义,能够给企业带来哪些价值?

1.实现应用运行环境的标准化,提升交付速度:通过容器的镜像技术保证开发测试和生产等诸多标准化,避免因应用运行环境不一致带来的各种故障和问题,同时,通过服务编排实现运行环境的自动化运维和快速交付,避免传统方式的应用系统运行复杂、交付周期较长等问题;

2.实现运维过程的高度自动化,降低运维成本:PaaS平台提供多种自动化运维工具管理应用集群系统,比如智能负载可以实时观测集群节点的变化并智能修改路由配置,自动伸缩可以实现不同业务负载下集群规模的自动调整等,多种管理功能的自动化减少人工运维工作量,节省运维成本;

3.有效提升基础资源的管理水平和硬件利用效率:PaaS平台资源的容器是基于操作系统的虚拟化,与IaaS基础环境实现解耦,平台自身的实现多数是应用较广的开发框架和标准API,能够有效提升资源管理水平,有效避免厂商绑定;同时,合理调整单个操作系统之上容器密度的有效部署,可以更好提升资源使用率,降低硬件采购成本;

4.有效实现软件研发的技术路径统一和把控研发质量:通过运行环境的标准化可真正做到全公司技术路线的精细把控,做到统一不同项目组的技术研发路线,通过部署工具的统一可以做到CI/CD思想的有效落地实施,有效提升软件研发过程的质量把控水平;

5.有效提升公司IT架构治理:相较于传统开发运维各司其职的模式,PaaS能有效实现devops思维的落地实施,推动企业IT流程和人员架构的企业治理,更好的提升IT部门各个研发团队的整体技术水平,从而更好的响应业务需求。

PaaS的研究过程中有哪些关键技术点和难点,一般市场是如何选择的?

PaaS作为一个综合性的平台,在以」容器+编排引擎」的基础上有诸多关键技术点和难点,本次主要以开源框架和一些市场产品为依托,主要讲述关键点的实现

1.容器技术的选择:容器技术是整个平台的基石,犹如开发web需要选择开发语言一样,目前有docker和garden两种主流技术,自研技术选择时尽量选择技术相对成熟、企业应用案例相对较多、技术生态圈发展更多的技术,一般建议选择docker,如果华为的PaaS产品初期选择garden,目前也已转向了docker,docker已经成为一种事实上的标准。

2.编排引擎的选择:编排引擎的选择一般会依赖容器技术路线的选择,比如docker容器可以选择kubernetes、swarm等框架,garden可以选择cloudfoundry,并且仅此选择。在BAT、华为、京东等互联网公司中,选择docker系的产品更多的选择了kubernetes,或许源于此框架出自google大家之手

3.元数据存储的框架选择:由于整个PaaS的元数据需要一个高可用的存储结构,以便用作服务发现或共享元数据配置的相关元数据信息。基于zookeeper的性能和复杂性等问题考虑,更多的选择etcd框架进行使用,openshift、阿里等产品均采用了此框架

4.PaaS容器网络的选择:容器的网络隔离是PaaS资源隔离的一个重要组成部分,每个容器的网络多采用内部SDN网络,SDN网络的实现技术各不相同,一般主要考虑因素是网络的性能和网络变化的灵活性等因素。开源kubernetes采用flannel框架,openshift的产品中考虑到网络性能等采用了openvswitch,京东在经过各种研究后采用了基于BGP路由方式的Calico

5.日志框架的选择:在集群环境中如何管理不同节点的日志是一个重要的问题,并且目前有一套成熟的解决方案。ElasticSearch+Logstash+Kinana(ELK)已成为一种通用解决方案

6.负载均衡的选择:负载均衡需要在容器集群的容器成员发生变化时能够自动感知和自动修改路由策略,硬件F5和软负载HAProxy、Nginx均可做负载均衡,鉴于HAProxy的灵活性,更多的产品或者企业落地均选择了HAProxy

7.域名的使用:容器集群中的某个应用可以视作一个对外提供的服务,如果采用IP,一方面不方便记忆,一方面IP有可能改变,因此PaaS产品多采用泛域名的形式,将对外提供服务的IP地址和域名关联对应,然后再提供一个route记录对外提供服务的IP地址(frontend)和内部集群IP地址(backend),这样就可以实现从外部域名到内部集群IP地址的访问。

PaaS平台的建设是一个长期的过程,需要不断持续的进行迭代优化,并且随着在PaaS之上运行应用系统的增多和使用经验的不断丰富,对PaaS平台会有更多深入的认知和体会。因此我们也希望论坛上从事这块研究和实践的朋友能够更多的进行技术交流,从而加深技术了解,让PaaS在企业内部更好的发挥其价值和优势。

PaaS的日志和监控,应该进行怎么处理?

PaaS平台的日志和监控和传统架构的管理方式没有本质区别。日志的获取或采用安装agent、或采用工具导出,业界已经都有很多成熟的产品和案例可以借鉴;监控分两部分,先要解决「监」的问题,同样也需要利用工具抓取信息,然后解决「控」,要么利用自动化运维的模式,要么采用手工的模式,目的其实一样,区别在于成本控制。

PaaS可以从系统、网络、服务、应用监控4个层面入手:

1.系统主要指底层基础资源,如磁盘、CPU、硬件或IaaS等基础资源

2.网络一般采用SDN的方式实现,监控比较复杂,主要有连通性、流量、7层状态码等

3.服务主要是指PaaS中的各种中间件服务服务,比如数据库服务、缓存服务、web应用服务等

4.应用监控是*上层的也是非常重要的,比如应用服务质量、响应时间、请求成功率等

什么是Serverless?阿里云腾讯云都在发力「无服务器架构」

要说目前软件架构中热度十二分的话题,当属Serverless。

通常我们会将其翻译为“无服务器架构”。

尽管成天被称为“无服务器”,但该架构与传统架构不同,显然并不是真的不需要服务器。

而是选择将服务器等基础设施的管理“隐藏”起来,计算资源作为服务而不是作为服务器的概念出现。

兼具事件触发、短暂以及完全被第三方管理等多重属性,其中开发者只需关注业务逻辑即可。

那一年,也就是2012,TA首次出现在技术人的视野之中。

就在崭露头角之后的短短两年,号称云计算“3A巨头”之一的AWS,就于当年年底正式推出了Lambda 产品,标志着Serverless的商业化进程隆重被开启。

当时的Lambda曾被大家如此描述:这是一种计算服务,可以根据时间来运行用户的代码,无需关心底层的计算资源。

 

从2012年到2014年,Lambda着实不算早到。

但就像云计算PaaS初出茅庐时的说法一样:用户只管业务就好,底层IaaS就交给我们吧!

Serverless与PaaS带给人们的理念是如此惊人的相似。

随后的两年时间内,Google Cloud Function 和微软 Azure Function 在技术圈子的成功,也就顺理成章将 Serverless推进了热化阶段。

从架构变迁聚焦Serverless内涵

对于众多开发者而言,显然仅仅知道“Serverless被定义为无服务器架构”的概念完全不够,如何将Serverless的理解更具象化一些?

恐怕还是要从软件应用架构演进的角度说起。

或许你可能了解,在十几年前,单体应用作为*主流的应用架构形式被广泛认可。

依靠一台服务器外加一个数据库,就能让服务可用性达到峰值状态。

但随着服务器老化性能下降甚至自身损坏的情况,再加上企业业务量的逐渐扩大,单体架构再也不是“一招鲜吃遍天”。

哪怕在流量入口加入负载均衡器,让单体应用可以部署在多台服务器上来增加弹性,也不能完全解决由代码无物理边界所带来的大量冲突。

至此,单体应用架构*次有机会进化成微服务架构,而此时的架构师们也就不得不直面分布式带来的新挑战。

例如那些年的缓存服务 Redis、状态协调服务ZooKeeper、消息服务 Kafka等。

我们可以简单理解为,将一个大系统划分为多个业务模块,其中的业务模块又需要分别部署在不同的服务器上,各个业务模块之间通过接口进行数据交互,这件事儿似乎没那么简单。

当然除了分布式环境的特殊性以外,微服务架构也给运维带来了不小改变。

具体实践中,由于微服务可以部署在不同的服务器上,也可以部署在相同的服务器却不同的容器上,包括应用分发标准、生命周期标准以及自动化弹性等能力在内的重要性也就一一凸显出来。

转眼到了众所周知的云原生时代,业务直接上云不说,还能提供标准化的应用托管服务,包括版本管理、发布、上线后的观测、自愈等,价值红利得到进一步彰显。

而此时Serverless也正迎着这波技术红利闯入了大众的视线,得到关注。

可以看出,在架构的演进中,无论是研发还是运维人员都逐渐将着眼点从机器向平台系统转移,而不是单纯用人去管理,这或许是对于Serverless原理*朴素的阐释。

总结一下,Serverless的出现其实是将主机管理、操作系统管理、资源分配等,甚至是应用逻辑全部组件都集成为服务。

如果将其放在当下的云计算场景中,就不能单纯狭义理解为“不用关心服务器”那么简单,毕竟上云的资源除了服务器之外,还涉及基础计算、存储资源、网络资源等诸多,也包括数据库、缓存以及消息队列等更上层的范畴。

Serverless架构类同FaaS,又做何解?

提及 Serverless,很多人的*反应都是 FaaS+BaaS。

的确,这是 Serverless的一种实现形式,也是一种比较主流的理解。

所谓“FaaS+BaaS ”,其实就是函数即服务与后端即服务的结合体。

具体来说,BaaS(Backend as a Service)可以被解释为“后端即服务”。

一般是API调用后端或别人已经实现好的程序逻辑,通常用来管理数据。

例如,亚马逊RDS可以替代自己部署的MySQL,当然其中还有各种其它数据库、中间件的作用。

FaaS(Functions as a Service)则是函数即服务,作为无服务器计算的一种形式,当前使用*广泛的当属AWS的Lambada。

经过长期实践我们认为,Serverless架构可以提供一种更加“代码碎片化”的软件架构范式,而所谓的“函数”(Function),则是提供相比微服务更加细小的程序单元。

进一步来说,究竟该如何理解“函数即服务”的概念?

大致上是开发者先将函数定义封装在容器中,通过调用函数来实现调用后端存储等服务。

本质上,FaaS是一种事件驱动的由消息触发的服务。

与传统的服务器端软件的不同,经应用程序部署到拥有操作系统的虚拟机或者容器中,一般需要长时间驻留在操作系统中运行。

而FaaS则可以直接将程序部署上到平台上,当有事件到来时触发执行,执行完了就可以消灭。

更重要的一点,FaaS产品不需要对特定框架或库进行编码。

还是以AWS Lambda函数为例,函数可以在Javascript、Python、Go等,也就是任何JVM语言(Java,Clojure,Scala等)或.NET语言中实现;但与此同时,Lambda函数还可执行与其部署工件捆绑在一起的另一个进程。

在FaaS环境中,用户将函数功能代码上传到FaaS提供商,其中对的水平扩展是完全自动弹性的。

而“函数”还可以代表客户所要执行的每个操作,即每个函数完成一个相对简单的业务逻辑,一个完整的应用由若干个函数组成,主要包括创建、读取、更新以及删除等。

 

目前,函数即服务(Function as a Service,FaaS)是当下Serverless实现的技术基础。

因为FaaS和Serverless之间关系密切,所以FaaS的特点也可以被认为是Serverless平台的特点,但如果单纯认为Serverless就是FaaS,就比较狭义了。

BaaS 时代仅仅以 API 的方式提供应用依赖的后端服务;而在 FaaS 时期,用户与开发者不再关注底层,这么说Serverless繁荣也是合理有据的事儿。

使用Serverless,也是一把双刃剑

据实际观察,一直以来企业使用 Serverless 通常会涉及几方面因素,其中“减少运营成本”被认为是*直观有效的原因之一。

的确,应用Serverless后,企业就无需再为潜在的流量高峰买进大部分时间都可能空闲的服务器机架,而是根据流量进行自动伸缩,采用按请求量来付费的灵活方式。

此外“自动按需扩展”可以发挥到*致:随时扩展到当前的使用量,消除了意外或者季节性流量高峰的困扰。

更重要的是,Serverless 不需要关心内存泄露,还具备将云数据库、云消息队列等服务囊括在内的完善配套设施,*大减少工作量。

哪怕企业中大部分的开发人员都出身软件,对修复保护以及管理并不擅长,一样可以做到专注软件开发,Serverless*对没问题。

基于此,一直以来国内外都有很多企业致力于提供基于Serverless 框架的能力服务,接受程度更是水涨船高,简单盘点下,尤其是几家大型的公有云厂商。

例如里程碑式的AWS Lambda。

作为AWS针对Serverless架构推出的FaaS云服务,AWS Lambda自2014年上线以后就受到广泛关注,除了满足大家对Serverless的期望之外,更重要的是AWS平台的成功。

AWS Lambda的优势可以简单总结为:

成熟度高:*个在主流公有云平台上的Serverless FaaS平台,已经有数年的发展和沉淀用户基数大:AWS Lambda有较大的用户基数,参考案例很多活跃的社区:目前开源社区有很多围绕AWS Lambda展开的开源项目AWS的整合:AWS Lambda天然和AWS平台上的服务有良好集成紧随其后,Microsoft Azure也在2016年推出了事件驱动的函数式云计算服务Azure Functions。

其支持用户以多种语言进行函数开发,包括Java、Node.js、PHP、C#、F#、Bash及Microsoft Windows的PowerShell脚本等。

此外,Azure Functions除了提供公有云的版本之外,还提供私有化(On-premises)部署的版本Azure Functions Runtime。

产品功能也是可圈可点:

完整性:Azure Functions是一个功能比较完备的Serverless FaaS平台整合:Azure Functions天然与Azure云平台上各类服务有良好的集成平台:对于使用微软体系产品和工具构建IT能力的企业而言,Azure Functions是Serverless转型的首选平台私有化:提供带有商业支持的私有化部署版本,可满足不同层面的用户的需求同样是在2016年,Google Cloud Platform推出了Google Cloud Functions平台,也同时加入Serverless领域的竞争序列。

同为FaaS平台,Google Cloud Functions与AWS Lambda和Microsoft Azure在功能上*大的区别有啥?

细数以后,可能在于Google Cloud Functions目前仅支持JavaScript作为函数开发语言,运行环境为Node.js。

2018年7月,Google又顺势公布了开源项目Knative,定位为Kubernetes的Serverless插件,推出后得到了Pivotal、IBM以及Red Hat的大力支持。

国外争先恐后,国内也是蜂拥而至。阿里云作为国内*批推出Serverless平台的公有云厂商,其FaaS平台产品被称为阿里云函数计算。

如果从事件触发、支持语言以及用户体验等方面考量,该产品也有很多数据值得关注:

事件触发:阿里云函数计算可以被阿里云上的服务事件触发,例如阿里云对象存储(OSS)支持语言:阿里云函数计算目前支持的开发语言为Node.js,并计划后续将支持Java及Python整个函数代码的部署包大小不能超过50MB,部署包解压后的代码不能超过250MB用户体验:阿里云函数计算提供了基于Web的控制台和SDK;用户可以通过Web控制台管理函数应用,也可以通过交互式的命令行来操作服务规格:一个服务下*多包含50个函数和10个触发器。在运行时,函数*长的运行时间为300s,即5min,一个函数的*大并发数为100同为国内云计算竞争的翘楚,无服务器云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云推出的函数式计算平台,根据官方的资料,其发布时间是2017年4月26日。

 

总结下腾讯云Serverless平台的特点:

函数运行时:腾讯云SCF目前支持Python、Java及Node.js作为函数的开发语言用户可以以压缩包的形式从本地上传代码,也可以引用腾讯云对象存储中的代码文件事件触发:目前腾讯云SCF支持的事件触发源有腾讯云对象存储COS、定时器、腾讯云消息服务CMQ,以及用户手动通过API及控制台触发服务规格:每个函数将在一个基于CentOS Linux的环境中被执行。函数执行的内存范围为128MB至1536MB,单个区域支持的*大函数定义数量为20个,函数执行的*大时长为300秒,*大的并发数为5以上我们探讨的基本是大型公有云服务商针对Serverless的技术实践。

其实与公有云相比,在私有环境中构建Serverless平台,在技术上并没有什么太多障碍,自然也有不少*的技术尝试,对于此我们会专门成文详细探讨。

可以发现,哪怕是拥有世界范围影响力的公有云服务商针对Serverless的技术探究似乎也出现了缺乏统一认知以及相应标准,无法适应所有的云平台的情况,例如支持的开发语言不同,事件触发的机制有差异等。

毕竟Serverless从来都不是一款产品,也不是一个工具,而是一整套能力的合集。

甚至在实践中还会出现业务轻量化困难、难以在秒级甚至毫秒级别扩容出业务实例;基础设施响应能力不足导致服务发现和日志监控系统等问题。

进而带来大量其他web服务器托管提供商可能会倒闭,很多SaaS平台受到冲击以及运维和实施人员的生存空间进一步缩小等行业现象。

但不容规避的一点,Serverless 架构的兴起使“去服务器化”真正造福了开发者,让基础设施管理出现了新契机。

随着技术上对去中心化以及轻量虚拟化的需求越发强烈,这种“全云化”的模式似乎预示着真正的云时代正在到来,不是吗?
————————————————

云计算具有哪些特点,主要分为哪几大类型?

云计算具有以下特点:

(1)虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。

(2)规模化整合。云里的资源非常庞大,在一个企业云可以有几十万甚至上百万台服务器,在一个小型的私有云中也可拥有几百台甚至上千台服务器。

(3)高可靠性。云计算使用了多副本容错技术、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4)高可扩展性。

(5)按需服务。云计算是一个庞大的资源池,使用者可以根据需要来进行购买。

(6)成本低。

1.2云计算服务模式的系统架构。按照云计算服务提供的资源所在的层次,可以分为IaaS(基础设施即服务),即桌面云、PaaS(平台即服务)和SaaS(软件即服务),

云计算服务模式的系统架构

从部署模式来看,云计算又可分为公有云,私有云和混合云。公有云服务对所有人开放,而私有云计算只针对企业内部用户开放,混合云是公有云和私有云两种模式的结合。

按照云计算服务三大服务模式,IaaS为门户系统提供网络资源、计算资源和存储资源服务,属于桌面云层面。PaaS为门户系统提供高可用数据库集群服务和应用程序运行及维护所需要的平台资源。SaaS提供基于SharePoint门户平台的门户集成应用服务。云计算服务SaaS软件平台博云网表示,云计算管理平台对不同的计算资源和服务统一管理,根据门户系统业务需求和访问量的变化,自动地对计算资源进行分配和调度,实现高度“弹性”的缩放和优化使用。

大数据技术和云计算之间,主要有什么关系?

大数据有两大特点,一是数据来源多,包括各种结构化数据和非结构化数据,如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等,同时数量相对巨大,大数据中的‘大’本身就是一个相对的概念;二是数据处于“online”即在线的状态,能够随时被吸取和关联,并进行分析。

一般来讲,更多智能硬件和这能设备的加入,更多数据实时产生,于是就需要大数据技术来实现对数据信息的价值挖掘。大数据技术包括了数据采集,数据存取,基础架构,数据处理,统计分析,数据挖掘,模型预测,结果呈现等八个方面。

而以上几个方面都离不开云平台和云计算能力,比如说数据采集之后的数据存储,现在很多非核心敏感数据都可以存储在云端;数据挖掘也是需要通过云计算和机器学习才能实现。那什么才是云计算呢?

云计算——低成本部署、随需使用的计算大脑

所谓云计算,非常教科书的说法是“能通过网络访问可扩展的、灵活的、可共享的物理或虚拟资源池,并按需自助获取和管理这些资源的模式。其中资源实例包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。”

从以上概念可以看出其包括软件、硬件等资源,简单说云计算有三层云平台,*个是Iaas(InfrastructureasaService),基础设施即服务,以前这些资源都是企业固有资源,现在可以不再拥有,通过平台服务商提供,减轻部署成本;

第二个是Paas(Platformasaservice),平台即服务,开放式的API可以由合作方提供行业和内容的服务;

第三个是SaaS(Softwareasaservice),软件即服务。比如我们经常使用的手机APP等;

云计算有一个很重要的特点和优势就是资源池化,就是把Iaas,Paas,Saas层的资源(CPU、存储、网络等)放入到资源池中(云服务器),由云服务器进行集中管理。云计算里所有的服务都是通过资源池里的资源而提供的。

我们已经进入了新一轮技术驱动的时代,那如何理解大数据与云计算的关系?

在中国计算机学会大数据专家委员会副主任车品觉看来:人工智能、深度学习,这些都是二十年前就有的技术,但是二十年前没有大数据,没有可以关联的数据。所以大数据的故事从有了关联才真正开始。

那如何应用大数据?首先要了解数据的生命周期。“布点”、“收集”、“存储”,这些是前端,之后需要对数据做“识别”、“关联”、“分析”。还有一个能把整个过程包起来的,就是“实时刷新”。这就是数据的生命周期,它是一个闭环。

大数据技术并不是已经成熟的技术,是一个正在从应用中逐渐走向成熟的技术,目前的挑战多于成熟,只有沉得下心,愿意扎扎实实打好基础的政府和企业,才能从大数据技术上获益,所以,要从整体视角来观察大数据和云计算,而不能因为其中一个而偏废其他,总体来讲,大数据技术与云计算都是很有效的工具手段,有待人们去不断挖掘。

历史规律告诉我们,任何一次大型技术革命,早期人们总是高估它的影响,会有一轮一轮的泡沫;中期又会低估它的影响,觉得不过是些概念而已;当你觉得它是概念的时候,它已经开始生根发芽,开始茁壮成长。

友情链接: SITEMAP | 旋风加速器官网 | 旋风软件中心 | textarea | 黑洞加速器 | jiaohess | 老王加速器 | 烧饼哥加速器 | 小蓝鸟 | tiktok加速器 | 旋风加速度器 | 旋风加速 | quickq加速器 | 飞驰加速器 | 飞鸟加速器 | 狗急加速器 | hammer加速器 | trafficace | 原子加速器 | 葫芦加速器 | 麦旋风 | 油管加速器 | anycastly | INS加速器 | INS加速器免费版 | 免费vqn加速外网 | 旋风加速器 | 快橙加速器 | 啊哈加速器 | 迷雾通 | 优途加速器 | 海外播 | 坚果加速器 | 海外vqn加速 | 蘑菇加速器 | 毛豆加速器 | 接码平台 | 接码S | 西柚加速器 | 快柠檬加速器 | 黑洞加速 | falemon | 快橙加速器 | anycast加速器 | ibaidu | moneytreeblog | 坚果加速器 | 派币加速器 | 飞鸟加速器 | 毛豆APP | PIKPAK | 安卓vqn免费 | 一元机场加速器 | 一元机场 | 老王加速器 | 黑洞加速器 | 白石山 | 小牛加速器 | 黑洞加速 | 迷雾通官网 | 迷雾通 | 迷雾通加速器 | 十大免费加速神器 | 猎豹加速器 | 蚂蚁加速器 | 坚果加速器 | 黑洞加速 | 银河加速器 | 猎豹加速器 | 海鸥加速器 | 芒果加速器 | 小牛加速器 | 极光加速器 | 黑洞加速 | movabletype中文网 | 猎豹加速器官网 | 烧饼哥加速器官网 | 旋风加速器度器 | 哔咔漫画 | PicACG | 雷霆加速