功能即服务(FaaS)平台介绍.docx

功能即服务（FaaS）平台介绍功能即服务是在容器之上构建无服务器功能的框架。在去年10月份开始这个项目，用来理念论证，理解是否可以在Docker Swarm上运行Alexa skills或者Lambda功能。在一开始的一些成功之后。本文直接介绍无服务器计算，然后介绍在之前500次commit里FaaS的3大特性，最后展望未来。从第一次commit开始，FaaS持续推进，在GitHub上获得了2500多个star，同时还出现了一个开发者和黑客的小型社区（/alexellis/faas/blob/master/community.md），我们会在聚会中发表演讲，编写自己的很cool的功能，并且贡献代码。我自己的一大收获是在4月份Austin举办的Dockercon上获得了Mobys Cool Hacks keynote分会场的一个席位。大家想要将Docker设计用来完成的事情的边界进一步扩展。无服务器是什么？架构还在演进“无服务器”这个词并不是很恰当我们实际讨论的是事件驱动系统的一种全新架构模式。基于此，无服务器功能常常被用来作为服务间的连接，或者用在事件驱动的架构里。在过去，我们称之为服务总线。无服务器功能无服务器是一段小型的，无关联的，并且可重用的代码： 它是短暂的 它不是daemon（长期运行的） 它不发布TCP服务 它没有状态 利用已有服务或者第三方资源 几秒内完成执行（基于AWS的Lambda）我们还需要区分开无服务器产品和IaaS供应商以及开源软件项目。一方面，IaaS供应商提供无服务器产品，比如Lambda，Google Cloud Functions以及Azure Functions。另一方面，有FaaS这样的框架，让编排平台，比如Docker Swarm或者Kubernetes做重量的事情。IaaS供应商提供的无服务器产品是完全受控的，因此它提供了高度的便捷性和基于秒/分钟的计费方案。另一面是，用户需要跟踪供应商的发布和支持周期。开源的FaaS想要提供一些多样性以供大家选择。FaaS的差异化在哪里？FaaS基于业界标准的Cloud Native技术构建：FaaS项目的差异化在于，任意流程都可以通过watchdog（/alexellis/faas/tree/master/watchdog）组件和Docker容器成为无服务器的功能。这意味着如下三点： 用户可以运行任意语言编写的代码 可以运行任意时间 可以在任何地方运行转向无服务器化并不意味着用另一种编程语言重写代码。只需继续使用业务和团队需要的东西即可。示例：比如，cat或者sha512sum可以作为一种不需要变更的功能，通过stdin/stdout通信。Windows功能也可以通过Docker CE支持。这是FaaS和其他开源无服务器框架的主要区别，它们依赖于每种所支持的语言的特定运行时。下面介绍DockerCon之后的三大主要特性，包括CLI（/alexellis/faas-cli）和功能模板，Kubernetes支持以及异步处理。1. 全新的CLI易于部署我给FaaS项目添加了CLI，让部署功能更为简易和脚本化。在这之前，用户可以使用API Gateway的UI或者curl。CLI让大家可以在YAML文件里定义功能，随后部署到API Gateway上。Finnian Anderson在Practical Dev/dev.to上（/RNejhxu）写了一篇介绍FaaS CLI的很好的文章。Utility脚本和Brew有安装脚本可以用，John McCabe在brew上维护了项目的recipe。$brewinstallfaas-cli或者$curl-sL/|sudosh模板CLI的模板是你唯一需要用所选的编程语言编写handler的地方，CLI会使用模板将其打包成Docker容器FaaS会处理所需的步骤。提供了Python和Node.js的模板，但是你可以轻松创建自己的。CLI支持三种操作： -action build：从模板在本地创建Docker镜像 -action push：将模板推送到指定的registry或者Hub上 -action deploy：部署FaaS功能。如果有一个单节点的集群，那么不需要推送镜像就可以部署。YAML格式的CLI配置配置示例：provider:name:faasgateway:http:/localhost:8080functions:url_ping:lang:pythonhandler:./sample/url_pingimage:alexellis2/faas-urlpingPython功能的最简洁的handler：defhandle(req):print(req)通过HTTPpingsURL获得返回代码的示例：importrequestsdefprint_url(url):try:r=requests.get(url,timeout=1)print(url+=+str(r.status_code)except:print(TimedouttryingtoreachURL.)defhandle(req):print_url(req)如果需要添加额外的pip模块，那么除了提供handler.py文件之外还需要提供requirements.txt文件。$faas-cli-actionbuild-f./sample.yml之后可以找到一个称为alexellis2/faas-urlping的Docker镜像，可以使用-action push将其推送到DockerHub上，使用-action deploy将其部署。2. Kubernetes支持作为一名Docker Captain，我主要关注与学习和宣传Docker Swarm，但是我需要持续关注Kubernetes。我从在Linux和Mac上搭建Kubernetes开始，并且写了三篇介绍性文章（https:/blog.alexellis.io/tag/k8s/），在社区也造成了一定的影响。架构Kubernetes的支持当我理解了如何将Docker Swarm的理念映射到Kubernetes之后，我就在几天之内实现了技术原型。我选择了创建一个新的微服务daemon和Kubernetes交互，而不是给主要的FaaS代码及引入额外的依赖条件。FaaS通过标准的RESTful接口将调用路由到新的daemon上，完成各种操作，比如：Deploy，List，Delete，Invoke和Scale。这样的方案意味着UI，CLI和自动扩展都不需要改动就可以使用。新的微服务在一个新的GitHub repository，名为FaaS-netes（/alexellis/faas-netes）的项目里维护。你可以在60秒内在你的集群里使用起来。Kubernetes支持的演示在这个演示里，我将FaaS部署到一个空集群里，然后介绍如何使用UI，Prometheus（https:/prometheus.io/）并且触发自动扩展。但是等一下其他三种框架在Kubernetes上可以用么？Kubernetes的无服务器框架大概分为两大类一种对于每种所支持的编程语言都需要依赖于特定的运行时，一种像FaaS一样，可以让任意容器成为功能。FaaS绑定到Docker Swarm和Kubernetes的原生API上，意味着它使用你已经使用的第一级对象来管理Deployment和Service。也就是说，这里没什么代码去理解你的新应用程序的逻辑。选择框架时的一个考虑是是否想要贡献特性或者fix。比如，OpenWhisk，是用Scala编写的，大部分其他框架使用Golang写的。 Funktion（/funktionio/funktion） Iron Functions（/iron-io/functions） OpenWhisk（/apache/incubator-openwhisk） Kubeless（/kubeless/kubeless） Fission（/fission/fission） FaaS-netes（/alexellis/faas-netes）3. 异步处理无服务器功能的一大特征是小而快，通常在几秒之内就异步完成了。想要异步处理功能的几点理由是： 它是一个事件并且调用者不需要结果 它需要很长时间执行或者初始化比如，TensorFlow/机器学习 在批量job里消费大量请求 想要限制速度我通过分布式队列做了个异步处理的原型。实现使用的是NATS Streaming（http:/