集群化部署针对上述架构问题，常用的解决方案是采取水平扩容的方式进行集群化部署。集群化部署可以通过快速水平扩容解决流量突增或机器故障的问题。阿里云函数计算控制台实践阿里云函数计算FC控制台是用户使用函数计算产品的第一站，控制台的用户体验至关重要。阿里云函数计算应用中心这款产品的底层的CD能力完全基于上述的原理进行实践，大家可以自行体验。
我们先简单回顾下互联网软件架构的演进之路。
单机部署在单机部署中，将所有的业务和数据库都部署在一台主机中。
此架构的优点是：开发、部署以及运维都非常简单。缺点是：一旦遇到流量过大或者机器故障，整个系统瘫痪，甚至丢失业务数据，造成巨大业务损失。
集群化部署针对上述架构问题，常用的解决方案是采取水平扩容的方式进行集群化部署。引入 SLB 的流量网关路由，进行负载均衡。集群化部署本质上是单体架构，开发人员在项目开发的时候需要额外注意，比如要使用 cookie 进行鉴权，session 就不能存储在本地，需要引入 Redis 进行单独存储。集群化部署可以通过快速水平扩容解决流量突增或机器故障的问题。
微服务拆分随着业务的发展以及团队规模的扩张，单体架构这样紧耦合的方式会带来越来越多的问题，架构的灵活性和可扩展性成为阻碍业务发展的重大挑战。微服务架构应运而生。
对比单体架构，微服务架构远比其复杂，也衍生了很多新技术，比如：API 网关、服务注册、服务发现、RPC 通信。
Serverless 架构从单体架构到微服务架构，从单机部署到集群化部署，互联网软件架构越来越复杂，公司需要投入大量精力和成本进行底层技术的升级和维护。下图是 Serverless 架构，和单体架构不同的是将对应的组件换成 Serverless 云产品。
技术演进的本质是更好服务业务，传统开发方式使企业花费更多的精力打磨底层技术细节，而 Serverless 架构就是让开发者专注业务实现从而创造更大的业务价值。Serverless 架构的优势很明显：
●不关注底层基础设施，专注业务价值创造
●自动弹性，从容面对突增流量
●按资源使用计费，避免资源闲置浪费Serverless 架构探讨先来看一下 FaaS 的执行过程。蓝色部分是用户手动管理，只需要交付代码，其他的启动、运行、运维等都是在 FaaS 平台进行。
但是此架构会产生一些问题：
●代码碎片化，无法统一管理和部署
●本地环境和线上环境不一致，无法处理依赖兼容性问题
●进行本地 Debug 和线上调试困难
●FaaS 厂商对代码包有限制，无法部署大代码包
●没有统一的标准，导致厂商锁定问题Serverless Devs针对上述问题，Serverless Devs 可以帮助开发者更好地开发管理 Serverless 应用
它具备以下几个特点：
●无厂商锁定，Serverless Devs 帮助开发者将应用部署在各个厂商上面
●开源开放，代码逻辑无任何黑洞
●功能可插拨，Serverless Devs 通过组件的形式提供，开发者完全可以根据需求，快速开发适合自己的工具套件
●项目全生命周期管理能力，Serverless Devs 是用户进行项目初始化创建、开发、调试、部署等全生命周期管理的工具，简化 Serverless 应用开发如果说 Serverless 架构可以帮助开发者开发应用，那么 Serverles Devs 就是帮助 Serverless 开发者更好地开发 Serverless 应用！
Serverless 架构实践Serverless Devs 官网实践通过上面的介绍可以看出 Serverless Devs 开发者工具并没有提供业务，业务的实现由组件提供，而组件本身分散在不同的 GitHub 仓库中。
Serverless Devs 官网有下面几个诉求：
●不同仓库下 GitHub 源中的文档汇集在一个界面进行展示
●组件开发者专注组件文档编写，文档自动实时同步到官网●组件一旦有变动，官网能够自动部署和构建整体方案如下：
开发者在 GitHub 更新文档，触发 webhook 钩子配置的 Http Serverless 函数。这里需要注意的是：由于组件的文档数目不定以及 GitHub 网络不稳定等问题，如果所有的工作都在 Http 函数中处理，非常容易导致超时，所以将所有的处理逻辑放在异步调用中，执行完后将处理的结果投递到钉钉或者邮件等渠道。
阿里云函数计算控制台实践阿里云函数计算 FC 控制台是用户使用函数计算产品的第一站，控制台的用户体验至关重要。
在架构上面临几个问题：
●后端采用中心化部署模式，用户在海外访问延时非常高
●需要用户手动建设监控、日志、灰度等能力，导致运维成本偏高
●研发效率较低，开发过程中前后端需要协调沟通，协作成本较大整体解决方案如下：
左侧是阿里云通用的网关，负责统一鉴权和安全等逻辑，抽离出 BFF（Backend for Frontend）层，这部分的特点如下：●整体 BFF 部署在阿里云函数计算 FC 上，开发者无需手动运维●BFF 层由前端工程师负责，前端工程师更好地深入业务，提供优秀的用户体验●后端工程师专注于底层稳定性和原子能力的提供，通过 SDK 的方式进行交付给 BFF
通过 Serverless 实现的 BFF 不仅给业务带来了极大的灵活性，对于前端工程师这个群体也有质的改变：从之前的技术视角转变到更加关注业务价值和用户体验提升。
CD 构建实践常规的自建 CD 构建集群方案通过 Jenkins 或 Tekton 框架实现业务逻辑的编排，资源层面使用 K8s 部署，实现弹性伸缩。如果需要实现简单的云端构建 CD 方案，采用上文的架构略显复杂。
CI/CD 的业务场景有以下几个特性：
●通过事件触发执行
●流量无法提前预估
●需要长时间在后台运行，对延时不敏感
●由于网络时延等问题，需要设计失败重试机制这些特性完全是为 Serverless 量身打造的。实现方案还使用了异步函数，将构建的所有流程导到异步函数中处理，整个编排逻辑通过 Serverless Devs 进行，完美实现了一个性能稳定的 CD 构建集群。阿里云函数计算应用中心这款产品的底层的 CD 能力完全基于上述的原理进行实践，大家可以自行体验。
异步函数实践中有非常多使用到异步函数的场景，这里简单介绍下异步函数。
总结来看，异步函数有四个特点：1、可长时间运行，两个小时到一天不等2、可以设置自动终止，自由调节时间，节约资源3、可把触发结果分发给各个事件兑现中心4、有三次机会可在失败的情况下自动重试
作者 | 丹坤
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