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高德實踐:Serverless規?;涞赜心男﹥r值?

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曾經看上去很美、一直被觀望的 Serverless,現已逐漸進入落地的階段。今年的"十一出行節",高德在核心業務規?;涞?Serverless,由 Serverless 支撐的業務在流量高峰期的表現十分優秀。

????曾經看上去很美、一直被觀望的 Serverless,現已逐漸進入落地的階段。今年的"十一出行節",高德在核心業務規?;涞?Serverless,由 Serverless 支撐的業務在流量高峰期的表現十分優秀。傳統應用也能帶來同樣的體驗,那么 Serverless 的差異化價值又是什么呢?本文分享高德 Serverless 規模化落地背后的實踐總結。

隨著 Serverless 概念的進一步普及,開發者已經從觀望狀態進入嘗試階段,更多的落地場景也在不斷解鎖?!癝erverless 只適合小場景嗎?”、“只能被事件驅動嗎?” 這些早期對 Serverless 的質疑正在逐漸消散,用戶正在更多的核心場景中,開始采用 Serverless 技術達到提效、彈性、成本優化等目的。作為地圖應用的領導者,高德為帶給用戶更好的出行體驗,不斷在新技術領域進行探索,在核心業務規?;涞? Serverless,現已取得顯著成效。

2020 年的“十一出行節”期間,高德地圖再創新記錄,當日活躍用戶數突破 1 億的時間比 2019 年 10 月 1 日提前 3 個多小時。

期間,Serverless 作為其中一個核心技術場景,平穩扛住了流量高峰期的考驗。值得一提的是,由 Serverless 支撐的業務在流量高峰期的表現十分優秀,每分鐘函數調用量接近兩百萬次。這再次驗證了 Serverless 基礎技術的價值,進一步拓展了技術場景。

一 業務場景

自主出行是高德地圖的核心業務,涉及到用戶出行相關的功能訴求,承載了高德地圖 APP 內最大的用戶流量。下圖為自主出行核心業務中應用 Node FaaS 的部分場景,從左至右依次為:主圖場景頁、路線規劃頁、導航結束頁。

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隨著功能的進一步拓展,高德地圖從導航工具升級為出行服務平臺和生活信息服務入口,進一步拓展了出行相關的生活信息服務場景,帶給用戶更全面的用戶體驗。上圖功能為場景推薦卡片,旨在根據用戶出行意圖推薦信息,提升用戶出行體驗。此功能需具備快速迭代,樣式調整高靈活性的能力。因此,將卡片樣式模版存放于云端,通過服務下發的形式渲染至客戶端無疑為最優選擇,可以滿足業務快速靈活迭代的目的。

經過方案評估判斷,此場景類型屬于無狀態服務,基于阿里云 Serverless 成熟的生態,高德最終選擇接入 Node FaaS(阿里云函數計算)服務能力,出行前端搭建了場景推薦卡片服務。卡片的 UI 模版獲取、數據請求聚合&邏輯處理、拼接生成 Schema 的能力均在 FaaS 層得到實現,客戶端根據服務下發的 Schema 直接渲染展示,達到更加輕便靈活的目標。

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那么,Serverless 場景在“十一出行節”峰值場景中的具體表現如何?

整體服務成功率均大于 99.99% ,總計 100W+ 次觸發/分鐘,QPS 2W+,各場景的服務平均響應時間均在 60ms 以下,服務穩定性超出預期。

二 業務價值

從對以上業務場景的支撐中,我們可以看出 Serverless 的表現非常優秀。當然你也會問,傳統的應用也能帶來同樣的體驗,那么 Serverless 的差異化價值又是什么呢?

簡單提效

傳統 BFF(Back-end For Front-end)層應用會隨著時間推移以及業務需求的增加, 其BFF 層也會逐漸的變 “富”, 冗余的代碼會逐漸變多,最后就會變成開發者的噩夢——“牽一發而動全身”。隨著人員迭代變化,模塊的開發者也會變化,BFF 層就會慢慢變成一個無人知曉,無人敢動的模塊。

當 BFF 層轉換成 SFF (Serverless For Front-end) 層之后,會有什么變化?SFF 的職責會變的單一、零運維、成本更低,這些是 Serverless 本身自帶的能力,而這些能力可以幫助前端進一步釋放生產潛能。開發者不再需要一個富 BFF 層,而只需一個接口或一個SFF就可以實現功能,天然解決了“牽一發而動全身”的問題。如果接口停服或者沒有流量,那么所用的實例會自動縮零,也就很容易分辨出是哪一個接口函數,后期就可以刪掉此接口的函數,有效提升資源利用率。

高德在 Serverless 應用上非常先進,實現了 FaaS 層與研發體系的完全對接,因此,應用從開發、測試、灰度、上線的全生命周期,到具備流控、彈性、容災等標準化能力,所用的時間較以前縮短了 40%,大大提高了人效。

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彈性以及成本

通過流量趨勢數據,我們可以觀察到地圖場景流量特點——高峰與低峰的落差十分明顯。按照傳統應用的資源準備,我們需要根據最高峰的流量進行資源準備,所以到了流量低峰期,多準備的機器會有很多冗余,這就造成了成本的浪費。

針對以上情況,高德使用了阿里云函數計算,可以根據流量變化自動擴縮容。然而,提升擴縮容速度的復雜性較大,一直是大企業的專屬,但函數計算可以通過毫秒級別的啟動優勢,將快上快下的擴縮容能力普及給用戶,輕松幫助用戶實現了計算資源的彈性利用,并且大大降低了成本。

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可觀測性

可觀測性是應用上線診斷平臺的必備屬性,要讓用戶觀察到 RT 變化、資源的使用率、系統應用的全鏈路調用,從而快速診斷出系統應用的瓶頸問題。阿里云函數計算率先與日志服務、云監控、tracing 平臺以及函數工作流編排做了完美的融合,用戶只需要配置一次,就可以完完整整的享受到以上這些功能,大大降低了用戶的學習成本,實現了對應用程序的快速診斷。

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Serverless 規?;涞氐男蚰灰呀浝_, 更多場景正在各行各業中解鎖。Serverless 在高德的規?;涞?,對于業務方來而言,業務迭代更快更靈活了,為業務創新創造了前提條件;對于前端開發者而言,進一步激活了開發者的生產潛能,提升了極大的能力自信。高德出行業務從 2020 年初的能力試點到“十一出行節”的自主出行核心場景,期間接入了阿里云函數計算,積累了非常寶貴的云原生落地經驗,為未來業務整體上云打下了良好基礎。

【本文為51CTO專欄作者“阿里巴巴官方技術”原創稿件,轉載請聯系原作者】

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責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO專欄
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