教你避開無服務(wù)器速度陷阱

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眾所周知的承諾是更低的成本、更大的靈活性和更好的客戶響應(yīng)能力,因?yàn)槠髽I(yè)使用無服務(wù)器技術(shù)將事件驅(qū)動架構(gòu)(EDA)擴(kuò)展到更多的系統(tǒng)。

不到5年的時(shí)間,無服務(wù)器計(jì)算已經(jīng)成熟,并以驚人的速度被采用。AWS最初提供的無服務(wù)器服務(wù),現(xiàn)在已經(jīng)涵蓋了幾十個競爭對手的平臺,有兩種主要的方法:功能即服務(wù)(FaaS)和基于容器的服務(wù)。可以肯定的是,無服務(wù)器超越了功能,已經(jīng)成熟為云原生架構(gòu)模式。因此,我們更喜歡術(shù)語Serviceful而不是serverless。

越來越多的選擇和無服務(wù)器固有的抽象結(jié)合在一起,為企業(yè)架構(gòu)師帶來了希望和風(fēng)險(xiǎn)。

眾所周知的承諾是更低的成本、更大的靈活性和更好的客戶響應(yīng)能力,因?yàn)槠髽I(yè)使用無服務(wù)器技術(shù)將事件驅(qū)動架構(gòu)(EDA)擴(kuò)展到更多的系統(tǒng)。

很少有人討論風(fēng)險(xiǎn)。隨著現(xiàn)代化和向云轉(zhuǎn)移的壓力越來越大,一個時(shí)不時(shí)被忽視的風(fēng)險(xiǎn)是將非標(biāo)準(zhǔn)和/或理解不足的云技術(shù)置于企業(yè)架構(gòu)的中心——這可以稱之為速度陷阱。我們認(rèn)為像Kubernetes這樣的開源方法,以及它的無服務(wù)器分支Knative,可以成為企業(yè)架構(gòu)師管理這種風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。

了解支持多云EDAs(Event-driven Architecture)的公共底層的架構(gòu)師可以做出更明智、更靈活的選擇。我們看看兩個截然不同的平臺公司,谷歌和SAP提供的基于Knative的無服務(wù)器托管產(chǎn)品。

Google Cloud Run for Anthos

Google Anthos是一個應(yīng)用程序管理平臺,它為云和內(nèi)部環(huán)境提供一致的開發(fā)和運(yùn)維體驗(yàn)。

Google Cloud Run for Anthos是它的無服務(wù)器產(chǎn)品,允許你在完全托管的無服務(wù)器平臺上開發(fā)和部署高度可伸縮的容器化應(yīng)用程序。Cloud Run基于Knative,這意味著API規(guī)范是標(biāo)準(zhǔn)的Kubernetes定制資源。這一點(diǎn)很重要,因?yàn)檫@意味著你在構(gòu)建系統(tǒng)時(shí)投入的設(shè)計(jì)工作對于任何其他基于Kubernetes的平臺都是高度可移植的。

Cloud Run for Anthos為事件驅(qū)動架構(gòu)(EDA)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

Cloud Run for Anthos提供了對許多Google源、Pub/Sub、Cloud Scheduler和定制事件的支持。當(dāng)與TriggerMesh結(jié)合使用時(shí),你可以從任何地方的事件觸發(fā)Cloud Run的無服務(wù)器工作負(fù)載,甚至是內(nèi)部遺留應(yīng)用程序。

SAP云平臺,Kyma運(yùn)行時(shí)

SAP從一個與谷歌截然不同的地方進(jìn)入無服務(wù)器領(lǐng)域,但它的技術(shù)水平卻相差無幾。谷歌吸引新應(yīng)用程序的開發(fā)人員,SAP則以擁有龐大的復(fù)雜內(nèi)部企業(yè)應(yīng)用程序安裝群而自豪。確保這些客戶能夠經(jīng)濟(jì)高效地使用無服務(wù)器和事件驅(qū)動功能更新這些應(yīng)用程序是SAP的主要目標(biāo)。

Kyma允許你通過使用微服務(wù)和無服務(wù)器功能構(gòu)建擴(kuò)展,因此開發(fā)人員可以擴(kuò)展SAP解決方案,還可以結(jié)合現(xiàn)有IT解決方案來創(chuàng)建新功能。就像

Cloud Run for Anthos一樣,Knative錨定了Kyma的無服務(wù)器功能。Knative支持這兩個用例的無服務(wù)器需求的能力,說明了它的多功能性。

開源和開放標(biāo)準(zhǔn)降低了平臺選擇的風(fēng)險(xiǎn),它們不僅提供了更大的應(yīng)用程序可移植性,也降低了重新學(xué)習(xí)的需要——你可以在多個基于Kubernetes的環(huán)境中使用相同的技術(shù)、模型,在許多情況下使用完全相同的YAML。

原文鏈接:

https://thenewstack.io/avoid-the-serverless-speed-trap/

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