发端
云计算机经过这么多年的发展，逐渐进化到用户仅需关注业务和所需的资源。通过Swarm、K8S这些编排工具，容器服务让开发者的体验达到很完美的境界。我曾经觉得Docker可以替代虚机，用户只要关注自己的计算和需要的资源就行，不需要操心到机器这一层。但是因为Docker对资源的隔离不够好，各大云厂商的做法还是一个Docker对应一台虚机，不仅成本高，给用户暴露虚机也多余了。
用户为什么需要关注业务运行所需要的CPU、内存、网络情况？还有没有更好的解决方案？Serverless架构应运而生，让人们不再操心运行所需的资源，只需关注自己的业务逻辑，并且为实际消耗的资源付费。可以说，随着Serverless架构的兴起，真正的云计算时代才算到来了。
容器在开发模式方面并没有提出新的想法，大家还是在用传统的那一套开发模式，需要写一个大而全的后端服务。与之对比，Serverless架构是事件驱动的，这样让后端的开发体验变得跟前端和移动端很类似了。针对不同客户的需求，先让其购买好相关的资源，然后一个个填坑，给不同的产品添加各种事件处理逻辑就行。这就跟iOS开发一样，界面写出来，然后处理一个个事件就好了，大家都很容易理解这种开发模式。
AWS Lambda体验
AWS在2014年11月的re:Invent大会上推出Lambda，经过将近三年的发展，已经达到了非常完善的程度。Lambda主要有三个作用。
- 跟API Gateway结合起来，方便快捷地提供API服务。
- 串联关键产品，比如在DDB插入一条新数据之后，触发Lambda执行，读取新记录送给搜索引擎建索引。
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扩展功能，比如Cognito User Pool提供非常多的点，方便用户在登录的时候增加自己的处理逻辑。
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AWS Lambda支持多种语言开发，比如C#、Java、Node.js和Python，拥有广泛的群众基础。
AWS Lambda在除北京之外的所有region均可用。AWS中国支持的产品可以参考：地区表。
Serverless Reference Architecture: Mobile Backend是一个非常好的实例，讲述了如何通过Serverless架构实现一个App。
这个App的主要功能类似Evernote，支持上传图片，编写和上传文章。功能非常简单，但是涉及到的产品非常多，玩法也非常老练。
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整个demo用到的云产品和它们相互之间的关系如下图所示。除了Lambda本身，IAM、API Gateway等产品也发挥了巨大的作用。
$ tree cloudformation lambda-functions
cloudformation
├── config-helper.template
├── mobile-backend-no-cloudfront.template //去除CloudFront相关配置的template文件。在CloudFormation控制台上传该文件。
└── mobile-backend.template //如果CloudFront可用的话，上传这个template文件也OK。
lambda-functions //Lambda代码已经压缩好并放到一个公共的S3 bucket里面，所以不用管这些代码。
├── search
│ └── index.js //CloudSearch搜索接口的代码
├── stream-handler
│ └── index.js //DDB触发建索引的代码
└── upload-note
└── index.js //新增文章接口的代码，主要是写DDB。
配置
CloudFormation真的很方便，template上传之后，相关的资源就创建和设置好了。cloudformation目录下有两个template文件，只需上传mobile-backend.template，它会把config-helper.template加载好。阿里云对应的产品是：资源编排ROS。
看起来API Gateway、Cognito、CloudSearch这几款个产品对CloudFormation支持的并不好，所以还需要通过文章中那么多命令行和Web控制台上的设置。
为了能运行这些命令，要把AWS CLI配置好，region设置为us-east-1（弗吉尼亚北部），因为文章中存放Lambda代码压缩包的S3也是在us-east-1区域的。
$ aws configure
AWS Access Key ID [****************X3CA]:
AWS Secret Access Key [****************Qo3J]:
Default region name [us-east-1]:
$ cat ~/.aws/config
[default]
region = us-east-1
配置里面的一些坑
一个坑是CloudFront可能没有初始化好，导致CloudFormation创建失败。懒得去配置了，所以我干脆删除了CloudFormation里面CloudFront相关的配置。这样并不会影响体验。
CloudFormation有一个资源创建失败后，会rollback。它把资源的创建当做一个事务来处理，全部成功才行。
客户端使用Swift 2.3写的。因为代码也比较简单，所以Convert到3.0就行。后面接着会报Ambiguous use of 'continue'错误，类似下面这样的代码使用一对小括号括住block就行。
let noteApiClient = APINotesApiClient(forKey: "USEast1NoteAPIManagerClient")
noteApiClient?.notesPost(noteRequest).continue ({ (task) -> AnyObject! in
if let error = task?.error {
print("Failed creating note: [\(error)]")
}
if let exception = task?.exception {
print("Failed creating note: [\(exception)]")
}
if let noteResponse = task?.result as? APICreateNoteResponse {
if((noteResponse.success) != nil) {
print("Saved note successfully")
}else {
print("Unable to save note due to unknown error")
}
}
return task
})
程序运行起来之后，Upload Image到S3没有问题。但是上传文章的时候会报forbidden的错误。Xcode里面会打印下面这个错误。通过Charles抓包，发现服务器端给了错误提示。
需要在Usage Plans里面Add API Stage里面操作一下，API和Stage对上就好了。文章中没有提到这个配置。
一些技术细节
App直接面对API Gateway和S3，要先从Cognito Identity Pool获取到一个id（Unauthenticated），这个Pool对应MobileClientRole角色，可以看一下这个角色的具体配置，主要是针对S3和API Gateway相关action的allow 。这里直接使用了API Gateway生成的SDK，结合Cognito Identity Pool用着也挺方便。API Gateway也支持使用Cognito UserPool做验证器，不需要SDK，用起来更加简单一些，详细信息可以参看：对AWS Cognito的一些理解
。
/notes的post接口交给NotesApiFunction Lambda来处理，在控制台可以看得很清楚。
DDB变动会触发执行DynamoStreamHandlerFunction这个Lambda，从配置里面也可以很清楚看到这个trigger。
效果
S3里面可以看到图片。
Dynamo DB里面可以看到Post数据。
但是CloudSearch里面Searchable Documents却一直都是0。
可以看看DynamoStreamHandlerFunction这个Lambda的数据，发现调用都失败了。
去CloudWatch里面看看。提示TypeError: Cannot read property 'S' of undefined。
对着stream-handler/index.js看了一下，发现拿到Dynamo DB的数据之后，要通过.S将其转型为字符串类型。再对着文档看看，其实是没有毛病的，所以这个问题还不知道怎么解决。
function createSearchDocuments(records) {
var searchDocuments = [];
for(var i = 0; i<records.length; i++) {
var record = records[i];
if (record.eventName === "INSERT") {
var searchDocument = {
type : 'add',
id : record.dynamodb.Keys.noteId.S,
fields : {
headline : record.dynamodb.NewImage.headline.S,
note_text : record.dynamodb.NewImage.text.S
}
};
searchDocuments.push(searchDocument);
}
}
return searchDocuments;
}
这个问题突然就消失了，建索引和检索功能都正常了，amazing~
费用
Lambda根据使用内存和调用次数收费。内存最低是128MB。具体信息请参看：Lambda 定价详情。
这个App使劲玩，花不了几块钱的。Lambda累计运行了240秒，没有花钱，主要是S3和数据传输花了点钱。
Serverless成功的关键
拥有丰富的产品，并且打通所有的云产品，是Serverless成功的前提条件。Lambda不适合处理复杂的业务逻辑，比较适合作为胶水代码，粘合关键的产品。另外就是Lambda不管怎么完善，可能只能解决80%的问题，剩下20%的逻辑需要用户自己写服务，通过docker发布，然后给Lambda或者用户使用。这种混合的编码方式可能是未来的主流开发模式。
Serverless的主要优点
- 开发者更加专注于业务逻辑，开发效率更高。开发一个典型的服务器端项目，需要花很多时间处理依赖、线程、日志、发布和使用服务、部署及维护等相关的工作，基于Serverless架构则不需要操心这些工作。
- 用户为实际使用的资源付费。用户购买的ECS使用时间一般不到5成，但是为另外5成闲置时间付费了。Lambda按照运行的时间收费，成本会低很多。
- NO Architecture，NO Ops。架构师的责任是设计一个高可用、高扩展的架构。运维负责整个系统稳定可靠地运行，适当缩减和增加资源。大型云厂商能保证产品的高可用，Serverless架构本身就是高扩展的。Serverless不再需要服务器端的工作人员，给客户节省了大量的资源。架构师和运维的同学应该好好思考一下未来的出路了。架构师可以转型去做销售，整理用户的需求，然后写写CloudFormation的template就好了。
- 还是成本。IT行业一些领先的公司基础设施非常完善，开发工程师写好代码，然后通过发布平台发布，感觉也是挺方便的。比起Serverless的架构，成本还是要高不少。
- 机器成本。日常、预发、线上，1+1+2=4台服务器少不了。
- 时刻要关注业务数据，盘点资源，看看是否需要扩容和缩减资源。扩容容易，缩减难，造成大量资源闲置。
- 全链路压测是不是很烦？
Serverless的主要缺点
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排查问题困难，因为逻辑散落在各处，一个操作可能触发成百上千个Lambda执行。AWS的X-Ray和CloudWatch等产品可以帮助用户排查问题。
image.png 准备runtime需要时间，流量瞬间爆发容易导致超时。
带状态的Lambda写起来很困难。
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Lambda运行有诸多资源限制，比如运行时长、内存、磁盘、打开的文件数量等。
image.png 厂商锁定。云计算是赢者通吃的行业，大而全的云厂商优势巨大，Serverless加剧了这种趋势。以前用户还需要自己写很多服务器端的逻辑，迁移的时候，把服务器端代码重新部署一下。采用Serverless架构之后，代码都是各个平台的Lambda代码片段，没法迁移。从客户的角度来看，是不希望自己被某家云厂商所绑架的。所以云计算行业需要做很多标准化的工作，方便用户无缝在各种云之间迁移。
阿里云对Serverless的支持情况
阿里云在今年四月份南京云栖大会上推出了自己的Serverless产品：函数计算，目前只支持API Gateway和OSS，并且只能在华东2区域使用。还没有形成体系，很难满足用户多样的需求。
推广Serverless不是一件容易的事情，一是现有产品上云要接入的东西有点多，比如售卖、权限、风控、服务等级等，未来还需要接入Serverless。开发团队很累。第二个是，现有大量的产品要一个个去推动做改造，不是一件容易的事情。
不过阿里云也在很努力完善对Serverless的支持，未来可期。函数计算携手API网关轻松实践Serverless架构
云栖社区有一些相关的文章：阿里云 Serverless Computing，讲得非常好，可以了解一下。
MBaaS/MPaaS为什么不赚钱？
移动开发领域最早有一些厂商提供移动推送、Crash收集分析、移动数据分析等基础服务，也就是MPaaS。然后逐渐有一些厂商开始提供数据库、存储、配置等相关的服务，管理员在Web控制台上操作，移动端直接使用这些服务，不需要经过服务器端中转，这就是MBaaS。
目前移动开发领域的服务提供商，比如Facebook的Parse（已关闭）、Firebase（已被Google收购，现在很强大）、国内的LeanCloud都发展得不好。我觉得主要还是因为产品线不够丰富，只能满足一些小App或者App发展初期的需要。MBaaS/MPaaS依托主流云厂商丰富的产品线，通过类似Lambda机制将这些产品串联起来，应该会有不错的发展。
