Serverless 技术在格灵深瞳的落地实践

格灵深瞳是一家全国领先的人工智能物联网科技企业。专注于把先进的人工智能科技转化为具备低成本、大规模部署能力的产品和服务，并深度结合应用场景，为用户提供高性能、 可靠实用的智慧解决方案。目前，在智慧安防、智能零售、智慧银行和新能源领域，为遍布全国和全世界的客户提供包含智能传感器、 智能识别、智能云计算和服务机器人的综合智能解决方案和服务。

随着业务的快速增长，需求迭代、资源投入、运维压力也随之变的越来越紧迫。怎样提升研发效能、保障业务快速上线，怎样提升资源利用效率、降低成本开销，怎样减少运维的压力、又能保障系统的可靠运转，逐渐成为我们的重点诉求。在此基础上，我们开始考虑引入新的技术，并做了一些调研，最终锁定了 Serverless 技术。

Serverless 想必大家或多或少都有接触，也是最近云计算领域非常火的一个技术方向，核心是帮用户屏蔽了底层的资源、提供按需请求、按需使用、按需付费的一种全新服务，像腾讯云的云函数 SCF 和对象存储等都是 Serverless 化的服务。在这里也和大家分享下，我们业务和 Serverless 是如何结合的。

我们考虑使用 Serverless 技术方案是经过一些调研，结合我们自己的业务需求最终决定的，主要有以下几点：

1. 我们服务的客户与场景流量潮汐现象很明显，Serverless 自动弹性伸缩能力可以为我们解决这个问题，比起普通服务器，可以提高机器利用效率，降低成本。
2. 我们部分业务场景，如图片采集和上传，是典型的事件触发摸式。我们通过前端直接上传图片到对象存储，通过回调与云函数，实现统一的图片信息处理。将这类事件触发通过 Serverless 方案处理，与核心后端逻辑解耦，既降低了应用复杂性也缓解了后端压力。
3. 转移部分运维压力，创业公司永远面临人手不够的问题，我们的运维资源有限，通过成熟的云厂商 Serverless 方案，可以借助成熟的框架与云服务厂商实现更好的可靠性保障，提供更稳定的服务。
4. 产品原型验证与短期需求，相信大部分研发同学都遇到过原型验证与短期需求的『折磨』，这类需求往往时间紧迫，生命周期很短却又需要经过编码、测试、部署、上线整个研发流程，使用 Serverless 方案可以大大加快这类需求的开发与迭代速度。

总的来说，使用 Serverless 的技术方案，对于我们团队最大的收益就是加快了产品迭代，在验证原型方面效率和服务稳定性上提升了不少。

当然，和其他新技术的应用一样， Serverless 的技术方案在落地过程中也遇到了问题。

第一个问题是源代码与版本管理问题

Serverless 方案与我们现有的源代码管理及关联的 CI/CD 流程无法直接整合、开始的时候上线与部署有不少手动操作的方式，研发的配合与流程被打断，后面我们结合自己的研发流程，通过开发运维工具适配api解决了这个问题。

第二个问题是私有化部署问题

我们的应用既提供公有云服务，也要为有需要的客户做私有化部署，所以更倾向于使用同构的技术方案，能应用在不同的云基础设施上，这方面 Knative 与腾讯云支持的 Serverless Framework 都是不错的选择。

Serverless 技术有众多优势，但是作为这两年才兴起的技术方案，其概念、形式都没有定型，很多实践也都在探索的阶段，这方面腾讯云 Serverless 团队，在周边社区和生态支持还是比较全面的。对中小型企业与开发者而言，我们更希望社区与企业共同努力演化出如 Kubernetes 之于云原生一样的事实标准方案，如果有了统一的、基础设施般的标准，能降低学习、开发、运维等各方面成本，进而给更多开发者使用和迁移的信心。

Serverless 作为将来的技术趋势之一，肯定是值得了解和尝试的，但是任何技术都有其适合的场景和业务需求。作为一个年轻的团队，我们并不排斥新的技术与方案，但是技术方案的选择是多方因素综合考虑的结果、除了场景是否适合、性能是否满足等技术指标外，还要考虑与现有的技术方案是否兼容、迁移成本评估、可运维性甚至团队成员的学习成本等多方面因素。建议有意向使用 Serverless 技术的团队可以从新的、非核心的业务场景开始尝试。

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