接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之云原生架构设计理论与实践（15）
所属章节：
第14章. 云原生架构设计理论与实践
第3节 云原生架构相关技术
14.3.3 无服务器技术
1. 技术特点
2. 技术关注点
（1）计算资源弹性调度
为了实现精准、实时的实例伸缩和放置，必须把应用负载的特征作为资源调度依据，使用“白盒”调度策略，由Serverless平台负责管理应用所需的计算资源。平台要能够识别应用特征，在负载快速上升时，及时扩容计算资源，保证应用性能稳定；在负载下降时，及时回收计算资源，加快资源在不同租户函数间的流转，提高数据中心利用率。因此更实时、更主动、更智能的弹性伸缩能力是函数计算服务获得良好用户体验的关键。通过计算资源的弹性调度，帮助用户完成指标收集、在线决策、离线分析、决策优化的闭环。在创建新实例时，系统需要判断如何将应用实例放置在下层计算节点上。放置算法应当满足如下多方面的目标：
1）容错
当有多个实例时，将其分布在不同的计算节点和可用区上，提高应用的可用性。
2）资源利用率
在不损失性能的前提下，将计算密集型、I/O密集型等应用调度到相同计算节点上，尽可能充分利用节点的计算、存储和网络资源。动态迁移不同节点上的碎片化实例，进行“碎片整理”，提高资源利用率。
3）性能
例如复用启动过相同应用实例或函数的节点、利用缓存数据加速应用的启动时间。
4）数据驱动
除了在线调度，系统还将天、周或者更大时间范围的数据用于离线分析。离线分析的目的是利用全量数据验证在线调度算法的效果，为参数调优提供依据，通过数据驱动的方式加快资源流转速度，提高集群整体资源利用率。
（2）负载均衡和流控
资源调度服务是Serverless系统的关键链路。为了支撑每秒近百万次的资源调度请求，系统需要对资源调度服务的负载进行分片，横向扩展到多台机器上，避免单点瓶颈。分片管理器通过监控整个集群的分片和服务器负载情况，执行分片的迁移、分裂、合并操作，从而实现集群处理能力的横向扩展和负载均衡。在多租户环境下，流量隔离控制是保证服务质量的关键。由于用户是按实际使用的资源付费，因此计算资源要通过被不同用户的不同应用共享来降低系统成本。这就需要系统具备出色的隔离能力，避免应用相互干扰。
（3）安全性
Serverless计算平台的定位是通用计算服务，要能执行任意用户代码，因此安全是不可逾越的底线。系统应从权限管理、网络安全、数据安全、运行时安全等各个维度全面保障应用的安全性。轻量安全容器等新的虚拟化技术实现了更小的资源隔离粒度、更快的启动速度、更小的系统开销，是数据中心的资源使用变得更加细粒度和动态化，从而更充分地利用碎片化资源。
至此，“14.3.3 无服务器技术”的全部内容就讲解完了。更多内容请看下回。
