Бессерверные вычисления вчера, сегодня, завтра

Помимо традиционных монолитных приложений, которые создаются как единое целое и в рамках которых запускается несколько подзадач, в последнее время стали широко использоваться микросервисы. Микросервисы работают как небольшие отдельные сервисы (блоки кода), которые соединяются вместе, образуя комплексное приложение. В качестве следующего шага по дезагрегации приложений можно рассматривать выделение функций – небольших фрагментов кода, выполняющих определенные запросы (рис. 1). Хотя функции не заменяют монолитные приложения или микросервисы, они предоставляют разработчикам большую операционную гибкость при создании, развертывании и запуске приложений.

 

Преимущества разных облачных архитектур можно проиллюстрировать на задаче перевозки грузов. Если нужно перевезти на новую квартиру вещи в пределах одного города, то достаточно арендовать автомобиль. Это аналог моноприложения, предлагаемого из облака. 

Более сложная задача – обеспечить поставки товара производителя в магазины. Совершенно неэффективно, скажем, отправлять авторефрижераторы с рыбой из Владивостока в Москву. Лучше разбить задачу на подзадачи (микросервисы). Одна подзадача – доставить рыбу с рыболовного судна на склад во Владивостоке. Другая – со склада в аэропорт. Третья – отправить самолетом в Москву. Четвертая – перевезти на склад в Подмосковье. Пятая – отгрузить со склада в московский магазин. На каждом этапе работу выполняют несколько транспортных средств, поэтому выход из строя одной машины не приведет к остановке бизнеса. Без прерывания поставки при необходимости проводится ремонт машин и обновляется их парк (модифицируется ПО), причем делают это разные ремонтные мастерские (команды разработчиков).

Арендованными машинами (серверами) надо заниматься: вести, заправлять бензином. Да и оплата взимается в лучшем случае за день использования, чаще за месяц или год. Так и виртуальный сервер тоже требует администрирования. А пользователю (разработчику) нужна не машина как таковая, а услуги, функции, выполняющие его задачи. Например, услуги (функции) погрузки рыбы в машину, перевозки с нужным температурным режимом, доставки ее потребителю. И желательно платить только за полученный сервис.

Поставщики облачных услуг откликнулись на запрос рынка и предложили бессерверные модели, которые позволяют разработчикам управлять вычислительными ресурсами, нужными для каждого отдельного действия (отдельного блока кода), оставляя соответствующие задачи администрирования и масштабирования провайдерам.

Вчера и сегодня

Бессерверные вычисления (serverless computing) – стратегия организации платформенных облачных услуг, в рамках которой облако автоматически и динамически управляет выделением вычислительных ресурсов в зависимости от пользовательской нагрузки. Наиболее популярный вариант – реализация шаблона «функция как услуга» (Function as a Service, FaaS), в котором для выполнения каждого запроса (вызова функции) создается отдельный контейнер или виртуальная машина, уничтожающиеся после его выполнения.

«Бессерверный» не означает, что серверов нет. Просто пользователю не нужно иметь дело с выделением и настройкой инфраструктурных единиц – виртуальных машин или контейнеров; программных серверов – баз данных, приложений, экземпляров сред выполнения. Все это скрыто от него и управляется облаком. При этом выполняемый по бессерверной модели код может быть частью приложений, использующих традиционные и микросервисные архитектуры.

Cервис FaaS появился в 2014 г.– его предложила американская компания Hook.io. Через пять месяцев AWS представила сервис Lambda. В ноябре 2016 г. FaaS начали продаваться в облаке Azure (Azure Functions), а в июле 2018-го – в облаке Google (Google Cloud Functions). Помимо названных компаний в число лидеров рынка FaaS входят IBM и китайская Alibaba. Согласно отчету о состоянии облачных вычислений Flexera 2020, руководители компаний включают бессерверные вычисления в пятерку самых быстроразвивающихся облачных сервисов (рис. 2).

 

В силу широкого распространения контейнерных технологий сегодня помимо использования функций как сервис все больше востребован запуск контейнеров по бессерверной модели, причем как с возможностью создания этих контейнеров из исходного кода на лету, так и на базе образов контейнеров, размещенных в публичных или частных репозиториях. В качестве примера можно привести сервис Code Engine в облаке IBM Cloud. 

Развитием этого направления стали бессерверные сервисы аналитики. ETL-обработку (Extract, Transform, Load) и другие операции с данными теперь удобнее выполнять с помощью решений на базе бессерверного фреймворка для распределенной обработки слабоструктурированных данных Serverless Spark, задействуя объектное хранение данных вместо распределенного HDF-хранилища, требующего постоянно работающей и дорогостоящей инфраструктуры. Важное дополнение – сервисы Serverless SQL, такие как SQL-Query в IBM Cloud. Они позволяют работать с файлами, находящимися в объектных хранилищах, и на лету преобразовать их в табличные представления без использования традиционных СУБД.

Многие из перечисленных преимуществ унаследованы от микросервисной архитектуры. По сравнению с ней serverless-сервисы еще больше сокращают время разработки, позволяя разработчику сосредоточиться исключительно на бизнес-логике приложения и написании кода. Как следствие, время вывода продукта на рынок сокращается, снижаются затраты на инфраструктуру. Клиент платит только за потребляемые ресурсы и только в то время, когда они используются.

Бессерверные вычисления выгодно задействовать в тестовых проектах – это самый экономный из всех возможных вариантов. При малом количестве обращений к приложению расходы на сервис незаметны. То же касается и бессерверных баз данных. Данных мало, и их хранение в облаке обойдется дешево.

Технологию можно применять и в промышленных решениях. 

Функции могут вызываться не только по внешним событиям, но и по внутренним, полученным из систем мониторинга. В этом случае функции можно применять для управления облачной инфраструктурой, например, для автоматического добавления ресурсов из-за возросшей нагрузки. Serverless-функции хорошо интегрированы с облачным API и могут автоматизировать нетривиальные, не покрываемые облаком процессы. Простейший вариант – отправка уведомления в Telegram.

Недостатки бессерверных вычислений также обусловлены их микросервисной природой.

Важный недостаток по сравнению с микросервисной архитектурой – «холодный» запуск функций (он требует в среднем до 1 с для таких языков, как JavaScript, Python, Go, Java, Ruby) – следствие выигрыша в стоимости из-за оплаты по факту использования.

Смягчить проблему «холодного» запуска, по мнению ведущего архитектора по облачным сервисам IBM в России Антона Носенко, может совершенствование вычислительной инфраструктуры для уменьшения задержек при работе распределенных узлов и оптимизация работы планировщиков. Например, компания IBM в целях повышения скорости развертывания ресурсов и улучшения характеристик запуска функций предложила облачную инфраструктуру VPC gen2 и драйверы для сетевого стека и хранилищ, а также адаптировала возможности Kubernetes для использования в качестве основы serverless-услуг.

Практически у всех операторов serverless-сервисов первый запуск будет «холодным», но если новый пользователь придет через пару минут, то для него он уже будет «горячим».

Предпосылкой для работы serverless-платформы является наличие у провайдера современной массивной распределенной инфраструктуры, которая дает возможность множеству пользователей запрашивать и получать необходимые ресурсы. Причем тут требуется еще более тщательный контроль за изоляцией исполняемого кода, оптимизация работы планировщиков и среды комплексного управления этой платформой, а также система учета машинного времени, позволяющая корректно рассчитывать стоимость услуг, оказание которых занимает всего несколько секунд. «Российские облачные провайдеры стараются предоставить все эти возможности, но, судя по всему, с некоторым отставанием, поскольку их вычислительные мощности и количество локаций ограничены. Поэтому пока на местном рынке в основном представлены serverless-функции», – пояснил Артем Носенко.

Несмотря на небольшое отставание, предложения от российских облачных провайдеров имеются. Простой вариант есть в портфеле Selectel. Код загружается в панель my.selectel.ru, для него провайдер создает контейнер. Код запускается по срабатыванию триггера функции, после ее выполнения работа контейнера завершается. Оплачивается только время работы функции. Сервис действует на базе платформы с открытым исходным кодом Apache OpenWhisk.

Более сложный сервис, включающий базу банных, предоставляет из своего облака «Яндекс» (рис. 3). Доступ к шлюзу API возможен через веб-браузер, мобильное приложение или запрос от устройства. Для данных задействуются объектное хранилище, база данных Yandex и PostgreSQL. Причем serverless-сервисы «Яндекс.Облако» совместимы с AWS и могут использовать некоторые присущие последнему методы интеграции, например, HTTP API Amazon S3, сервис очередей сообщений Amazon SQS, систему управления базами данных класса NoSQL в формате «ключ – значение», DynamoDB.

 

Своя изюминка есть и у провайдера SberCloud. Помимо ставшего стандартным «код как сервис» FunctionGraph, который эквивалентен AWS Lambda, из облака SberCloud.Advanced провайдер предлагает по бессерверной модели кластер Hadoop – сервис Data Lake Insight (serverless-сервис для Big Data). Он будет экономически выгоден в тех случаях, когда задач для полноценного кластера Hadoop слишком мало. Исходя из того, что сервис используется для решения сложных задач, применяется не посекундная, а почасовая тарификация. DLI более релевантен для обработки данных в офлайн-режиме.

«Иногда Serverless Hadoop можно задействовать и для анализа данных в режиме реального времени. Например, для одного из заказчиков проводился сбор телеметрии с более чем 1 млн устройств, присылающих пакет раз в минуту. Сервис DLI справлялся с нагрузкой при 100 тыс. запросов в секунду, при этом нам не требовалось заботиться о вычислительном кластере», – рассказал архитектор облачных решений Huawei Павел Кутаков. 

Технология serverless прошла пик хайпа, заняла свою нишу на облачном рынке и быстро ее осваивает. По прогнозам Mordor Intelligence, в 2021–2026 гг. среднегодовой темп роста превысит 23,17%. 

«Serverless-сервисы используются, когда нужно обеспечить быстрый запуск и снизить затраты на администрирование продукта. Считаю, что в будущем популярны будут serverless-решения, предоставляющие клиенту бесшовную интеграцию с другими составляющими облачного ландшафта – загрузкой файлов, запланированными событиями, очередями сообщений, триггерами баз данных и т.п.», – прогнозирует руководитель направления контейнерных приложений #CloudMTS Илья Казначеев.

По мнению эксперта, в ближайшее время существенное влияние на рынок окажут платформы, построенные на базе Kubernetes. Поскольку Kubernetes является стандартом де-факто современной ИТ-платформы, решения, построенные на его основе, будут быстро внедряться, легко сопровождаться и просто тиражироваться. Однако останется ниша и для более низкоуровневых решений, сфокусированных на производительности. Их бесшовная интеграция обеспечивается за счет грамотного построения инфраструктуры сервисов конкретного облачного провайдера. В этом плане более «стандартизированные» решения на базе Kubernetes – первый кандидат на успешную интеграцию.

Положительное влияние на рынок serverless-сервисов будет оказывать дальнейший рост объемов неструктурированных данных. Другим фактором роста станут расширяющийся переход на микросервисные архитектуры и модернизация цифровых платформ в организациях, для которых использование таких сервисов органично.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

<< Предыдущая статья   Вернуться к содержанию   Следующая статья >>