在日常操作或是項目的實際應用中，有不少朋友對于“哪些因素推動了無服務器計算的普及”的問題會存在疑惑，下面小編給大家整理和分享了相關知識和資料，易于大家學習和理解，有需要的朋友可以借鑒參考，下面我們一起來了解一下吧。

直至不久之前，幾乎每個產品經理都會將他/她的工程資源，分成兩個獨立的團隊 —— 開發團隊和運維團隊。開發團隊通常參與編碼、測試和構建應用功能，而運維團隊負責應用程序的交付、部署和運行維護。

當開發團隊構建電商應用時，運維團隊會搭建好服務器來托管該應用。搭建服務器涉及到許多方面，其中包括：

• 選擇合適的硬件和操作系統
• 應用所需的補丁集
• 搭建所需服務器環境，如 JDK、Python、Tomcat、NodeJS 等
• 部署、配置和提供實際的應用
• 打開并固定合適的端口
• 搭建所需的數據庫引擎

……這個名單還在繼續。

除此之外，管理人員還對容量規劃感到頭疼。畢竟，任何重要應用都應始終保持 100% 可用、可靠且可擴展。這需要對硬件進行最佳投資。眾所周知，在一些關鍵時期，硬件短缺會導致業務損失，而硬件冗余又會損害利潤。因此，無論應用是針對本地數據中心，還是針對云基礎架構，容量規劃都是至關重要的。到目前為止，很明顯，企業不僅在功能構建上投入了大量的精力，還在功能交付上也花費了大量的時間。

無服務器計算Serverless computing旨在提供一種無縫的方式來交付功能，而無需擔心服務器的設置和維護。換句話說，無服務器計算平臺提供了一個“即用型ready-to-use”環境，企業可以盡快將應用程序構建和部署為一些較小的功能。這就是為什么這種方法被稱為“功能即服務Function as a Service”（FaaS）。

請記住，無服務器計算中仍然存在服務器，但它由 AWS、微軟和谷歌等 FaaS 供應商負責。

例如，AWS 以 “Lambda 函數”的形式提供了一個無服務器計算環境。開發人員可以選擇將應用程序構建為一組 Lambda 函數，這些函數可以用 NodeJS、Java、Python 和其他一些語言編寫。AWS 提供了一個現成的環境來部署這些函數。它還提供了即用型數據庫服務器、文件服務器、應用程序網關和身份驗證服務器等。

同樣，微軟 Azure 也提供了一個環境，它可以用 C# 等語言構建和部署 Azure 函數。

為什么選擇無服務器？

有兩個主要因素推動了無服務器計算的普及。

1、即用型環境

顯然，這是無服務器計算的大賣點。企業無需提前采購/預訂硬件或實例，也無需操心許可證，以及設置和配置服務器。他們不需要為擴大和縮小規模而煩惱。所有這些都由 FaaS 供應商負責。

2、最優成本

由于 FaaS 供應商總是根據環境的利用率向客戶收費（按使用付費模式），因此企業無需擔心前期成本和資源浪費。例如，AWS 根據 Lambda 函數接收的請求數量、在數據表上運行的查詢數量等指標來向客戶端收費。

無服務器計算的挑戰

與任何其他方法一樣，無服務器計算也不是每個人都可以盲目遵循的完美方法。它本身也有一系列限制。以下是其中的幾個。

1、供應商鎖定

當使用無服務器計算時，第一個也是最重要的問題就是，Lambda 或 Azure 等函數將使用供應商提供的 API 來編寫。例如，使用 AWS Lambda API 編寫的函數無法部署到 Google Cloud 中，反之亦然。因此，無服務器計算迫使企業在許多年內，只能使用同一家供應商。并且，應用的成功或失敗不僅取決于它的功能，還取決于供應商在性能等方面的能力。

2、編程語言

沒有哪家無服務器計算平臺支持所有的編程語言。此外，對于它支持的編程語言，它也可能不支持其所有版本。這樣一來，應用開發團隊只能選擇供應商提供的語言。就團隊的能力而言，這可能是非常關鍵的。

3、最優成本，真的嗎？

其實也不一定，這一切都取決于資源的使用情況。如果你的應用正在承受巨大的負載，例如每秒數百萬個請求，那么你所支付的費用可能會過高。在這樣的規模下，在本地或云端擁有自己的服務器可能會更便宜。這并不意味著具有 Web 規模的應用不適合用無服務器計算。歸根結底，它還是取決于你的平臺的構建方式，以及你與供應商簽署的協議。

4、生態系統

沒有哪個應用是為了一個孤立的環境而編寫的。它總是需要其他組件，如數據存儲、數據庫、安全引擎、網關、消息服務器、隊列、緩存等。每個平臺都提供自己的一組此類工具。例如，AWS 提供了 Dynamo DB 作為其 NoSQL 解決方案之一。顯然，其他供應商也提供了自己的 NoSQL 解決方案。因此，團隊又會被迫地基于所選平臺來構建應用程序。盡管大多數商業 FaaS 供應商都為特定需求提供了多個組件，但并非每個組件都可能是同類型中最佳的。

為什么不考慮容器呢？

在過去十年中，我們中的許多人都遷移到了容器化部署模型，因為它們為昂貴的物理機或虛擬機提供了一種輕量級的替代方案。有了 Kubernetes 等編排工具后，我們樂于部署容器化應用，同時也滿足了 Web 規模的要求。容器提供了與底層環境一定程度的隔離，這使得部署相對容易。但是，我們仍然需要在硬件（本地或云）、許可證、網絡、配置等方面進行投資，這需要具有前瞻性的規劃、合適的技術能力和仔細的監控。無服務器計算，盡管它也有自己的優點和缺點，但它讓我們把這些責任也擺脫了。

展望未來

我們正處于持續開發、持續集成和持續部署的時代。每個企業都面臨著競爭。產品上市時間Time to market（TTM）在吸引客戶、留住客戶這兩個方面，發揮著重要作用。在這種背景下，企業喜歡花更多時間來盡可能快地推出功能，而不是在部署和維護的細節上苦苦掙扎。無服務器計算有可能滿足這些需求。大玩家們正在投入巨額資金，以使 FaaS 盡可能地無縫且經濟。無服務器計算的未來看起來是一片光明。

到此，關于“哪些因素推動了無服務器計算的普及”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑，另外大家動手實踐也很重要，對大家加深理解和學習很有幫助。如果想要學習更多的相關知識，歡迎關注創新互聯，小編每天都會給大家分享實用的文章!

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