功能即服務介紹

功能即服務是在容器之上構建無伺服器功能的框架。我在去年10月份開始這個項目，用來理念論證，理解是否可以在Docker Swarm上運行Alexa skills或者Lambda功能。在一開始的一些成功之後，我在12月份將第一個版本的Go代碼發布到GitHub（https://github.com/alexellis/faas/commits/master）上。

本文直接介紹無伺服器計算，然後介紹在之前500次commit里FaaS的3大特性，最後展望未來。

從第一次commit開始，FaaS持續推進，在GitHub上獲得了2500多個star，同時還出現了一個開發者和黑客的小型社區（https://github.com/alexellis/faas/blob/master/community.md），我們會在聚會中發表演講，編寫自己的很cool的功能，並且貢獻代碼。我自己的一大收穫是在4月份Austin舉辦的Dockercon上獲得了Moby『s Cool Hacks keynote分會場的一個席位。大家想要將Docker設計用來完成的事情的邊界進一步擴展。

無伺服器是什麼？

架構還在演進

「無伺服器」這個詞並不是很恰當——我們實際討論的是事件驅動系統的一種全新架構模式。基於此，無伺服器功能常常被用來作為服務間的連接，或者用在事件驅動的架構里。在過去，我們稱之為服務匯流排。

無伺服器功能

無伺服器是一段小型的，無關聯的，並且可重用的代碼：

它是短暫的

它不是daemon（長期運行的）

它不發布TCP服務

它沒有狀態

利用已有服務或者第三方資源

幾秒內完成執行（基於AWS的Lambda）

我們還需要區分開無伺服器產品和IaaS供應商以及開源軟體項目。

一方面，IaaS供應商提供無伺服器產品，比如Lambda，Google Cloud Functions以及Azure Functions。另一方面，有FaaS這樣的框架，讓編排平台，比如Docker Swarm或者Kubernetes做重量的事情。

IaaS供應商提供的無伺服器產品是完全受控的，因此它提供了高度的便捷性和基於秒/分鐘的計費方案。另一面是，用戶需要跟蹤供應商的發布和支持周期。開源的FaaS想要提供一些多樣性以供大家選擇。

FaaS的差異化在哪裡？

FaaS基於業界標準的Cloud Native技術構建：

FaaS項目的差異化在於，任意流程都可以通過watchdog（https://github.com/alexellis/faas/tree/master/watchdog）組件和Docker容器成為無伺服器的功能。這意味著如下三點：

用戶可以運行任意語言編寫的代碼

可以運行任意時間

可以在任何地方運行

轉向無伺服器化並不意味著用另一種編程語言重寫代碼。只需繼續使用業務和團隊需要的東西即可。

示例：比如，cat或者sha512sum可以作為一種不需要變更的功能，通過stdin/stdout通信。Windows功能也可以通過Docker CE支持。

這是FaaS和其他開源無伺服器框架的主要區別，它們依賴於每種所支持的語言的特定運行時。

下面介紹DockerCon之後的三大主要特性，包括CLI

（https://github.com/alexellis/faas-cli）和功能模板，Kubernetes支持以及非同步處理。

1. 全新的CLI

易於部署

我給FaaS項目添加了CLI，讓部署功能更為簡易和腳本化。在這之前，用戶可以使用API Gateway的UI或者curl。CLI讓大家可以在YAML文件里定義功能，隨後部署到API Gateway上。

Finnian Anderson在Practical Dev/dev.to上（http://t.cn/RNejhxu）寫了一篇介紹FaaS CLI的很好的文章。

Utility腳本和Brew

有安裝腳本可以用，John McCabe在brew上維護了項目的recipe。

$ brew install faas-cli

或者

$ curl -sL https://cli.get-faas.com/ sudo sh

模板

CLI的模板是你唯一需要用所選的編程語言編寫handler的地方，CLI會使用模板將其打包成Docker容器——FaaS會處理所需的步驟。

提供了Python和Node.js的模板，但是你可以輕鬆創建自己的。

CLI支持三種操作：

-action build：從模板在本地創建Docker鏡像

-action push：將模板推送到指定的registry或者Hub上

-action deploy：部署FaaS功能。

如果有一個單節點的集群，那麼不需要推送鏡像就可以部署。

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-urlping

Python功能的最簡潔的handler：

def handle(req): print(req)

通過HTTPpingsURL獲得返回代碼的示例：

import requestsdef print_url(url): try: r = requests.get(url,timeout = 1) print(url +" => " + str(r.status_code))except: print("Timed out trying to reach URL.")def handle(req): print_url(req)

如果需要添加額外的pip模塊，那麼除了提供handler.py文件之外還需要提供requirements.txt文件。

$ faas-cli -action build -f ./sample.yml

之後可以找到一個稱為alexellis2/faas-urlping的Docker鏡像，可以使用-action push將其推送到DockerHub上，使用-action deploy將其部署。

2. Kubernetes支持

作為一名Docker Captain，我主要關注與學習和宣傳Docker Swarm，但是我需要持續關注Kubernetes。我從在Linux和Mac上搭建Kubernetes開始，並且寫了三篇介紹性文章（https://blog.alexellis.io/tag/k8s/），在社區也造成了一定的影響。

架構Kubernetes的支持

當我理解了如何將Docker Swarm的理念映射到Kubernetes之後，我就在幾天之內實現了技術原型。我選擇了創建一個新的微服務daemon和Kubernetes交互，而不是給主要的FaaS代碼及引入額外的依賴條件。

FaaS通過標準的RESTful介面將調用路由到新的daemon上，完成各種操作，比如：Deploy，List，Delete，Invoke和Scale。

這樣的方案意味著UI，CLI和自動擴展都不需要改動就可以使用。新的微服務在一個新的GitHub repository，名為FaaS-netes（https://github.com/alexellis/faas-netes）的項目里維護。你可以在60秒內在你的集群里使用起來。

Kubernetes支持的演示

在這個演示里，我將FaaS部署到一個空集群里，然後介紹如何使用UI，Prometheus（https://prometheus.io/）並且觸發自動擴展。

但是等一下……其他三種框架在Kubernetes上可以用么？

Kubernetes的無伺服器框架大概分為兩大類——一種對於每種所支持的編程語言都需要依賴於特定的運行時，一種像FaaS一樣，可以讓任意容器成為功能。

FaaS綁定到Docker Swarm和Kubernetes的原生API上，意味著它使用你已經使用的第一級對象來管理Deployment和Service。也就是說，這裡沒什麼代碼去理解你的新應用程序的邏輯。

選擇框架時的一個考慮是是否想要貢獻特性或者fix。比如，OpenWhisk，是用Scala編寫的，大部分其他框架使用Golang寫的。

Funktion（https://github.com/funktionio/funktion）

Iron Functions（https://github.com/iron-io/functions）

OpenWhisk（https://github.com/apache/incubator-openwhisk）

Kubeless（https://github.com/kubeless/kubeless）

Fission（https://github.com/fission/fission）

FaaS-netes（https://github.com/alexellis/faas-netes）

3. 非同步處理

無伺服器功能的一大特徵是小而快，通常在幾秒之內就非同步完成了。想要非同步處理功能的幾點理由是：

它是一個事件並且調用者不需要結果

它需要很長時間執行或者初始化——比如，TensorFlow/機器學習

在批量job里消費大量請求

想要限制速度

我通過分散式隊列做了個非同步處理的原型。實現使用的是NATS Streaming（http://nats.io/documentation/streaming/nats-streaming-intro/）項目，但是無法擴展使用Kafka或者其他看上去像隊列的抽象方式。

嘗試非同步代碼的Gist：

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