利用无服务器架构优化云成本的技术视角

探索无服务器架构在云成本优化中的应用，重点关注动态扩展、函数设计和案例研究。

摘要

无服务器计算彻底改变了云架构，尤其适用于横向扩展的无状态应用。本文探讨了无服务器架构（特别是函数即服务，FaaS）在降低云成本方面提供的服务。无服务器计算通过按使用量付费的定价模式，消除了配置和管理静态资源的需求。

交付成果包括多种成本优化技术，如动态资源扩展、高效函数设计和优化数据管理，同时在性能和成本之间保持平衡。实际案例研究展示了无服务器架构在大规模优化问题和延迟敏感服务中的实际应用。

尽管无服务器框架提供了诸多好处，但冷启动延迟和供应商锁定等重大挑战仍未解决，应在未来研究中加以解决。

关键词：无服务器计算、云成本优化、函数即服务（FaaS）、按使用量付费定价、动态资源扩展、冷启动。

1. 引言

云计算彻底改变了企业管理和扩展基础设施的方式。传统云架构可能运行良好，但通常涉及资源过度配置，导致效率低下和成本升高。无服务器计算，特别是函数即服务（FaaS），提供了可能改变游戏规则的好处，如自动扩展和按执行付费，仅对执行期间使用的精确计算资源量收费[1]。

无服务器计算还被引入以减少开发人员的基础设施管理负担，使他们能够专注于编写业务逻辑。这种架构遵循事件驱动模型，其中不同事件自动触发函数并根据不同负载自动扩展。然而，这将扩展、安全性和容错的责任转移给了底层云提供商，从而减少了运营开销[2]。无服务器计算最显著的特点之一是其成本模型，客户仅需为函数调用（即信息传输）付费，使其成为波动工作负载下动态扩展的理想选择[3]。

尽管无服务器架构提供了许多优势，但它们也有缺点。最关键的挑战之一是延迟，特别是冷启动延迟，这可能影响实时或低延迟应用。供应商锁定的问题因无服务器服务与专有云资源（如存储）紧密集成而进一步加剧[7]。

本文深入探讨无服务器架构如何提高云成本效率，以及这些改进带来的权衡。我们还探索了组织利用这些架构实现成本效益运营的途径。

本文的其余部分组织如下：第二部分简要概述无服务器架构及其特点；第三部分讨论按使用量付费定价的经济学及其如何导致成本降低；第四部分探讨无服务器环境中的成本优化技术；第五部分检查性能与成本的权衡；第六部分提供实际使用示例和案例研究；最后，第七部分通过讨论无服务器计算的局限性及其未来方向得出结论。

2. 无服务器架构简介

无服务器计算是一种新兴的云计算执行模型，其中云提供商执行一段代码并自动管理函数的维护。函数即服务（FaaS），通常通过AWS Lambda等平台，是开发人员自然汇聚并趋近无服务器计算的最常见方式。FaaS的核心思想是开发人员应能够编写短寿命的函数，这些函数随传入事件自动扩展，并按执行期间消耗的计算时间比例计费[1]。

2.1. 无服务器架构的关键思想

无服务器计算可以通过几个关键原则总结：

• 事件驱动执行：无服务器函数设计为响应特定事件执行，如HTTP请求、文件上传或数据库更改。
• 自动扩展：无服务器平台根据传入需求自动扩展函数，无需手动干预或容量规划[4]。
• 无状态参考：无服务器函数是无状态的——所有数据必须存储在持久存储解决方案中，如数据库或对象存储（例如AWS S3、DynamoDB）。

该图展示了使用Microsoft Azure的无服务器架构。它描述了单页应用程序如何与各种Azure服务交互，包括API管理、函数应用和Cosmos DB。身份和访问管理通过Microsoft Entra ID处理，而CI/CD流程使用Azure Pipelines和GitHub Actions管理。静态资产如HTML文件、图像、媒体和文档存储在Azure CDN和Blob Storage中。这种基于互联网的架构实现了事件驱动执行、可扩展性和无状态性，确保了成本效益和高效的云应用托管。

2.2. 无服务器计算相对于传统架构的优势

无服务器计算带来了与传统云设置相比的独特好处，例如：

• 提高DevOps效率：开发人员无需处理基础设施配置、扩展或维护，因为这些责任由云提供商管理[2]。
• 成本效率：无服务器平台采用按使用量付费模型，仅对函数运行时的计算时间收费。这消除了维护空闲资源的需求和成本，这是传统基于云的系统中过度配置的常见问题[3]。
• 自动扩展：无服务器系统根据需求自动扩展，消除了传统系统中复杂的自动扩展机制，并确保最优资源分配[6]。

2.3. 无服务器架构的局限性

尽管有其优势，无服务器计算也带来了挑战，包括：

• 冷启动：冷启动发生在函数首次执行或一段时间不活动后执行时，需要一些时间进行资源供应才能开始执行。这种延迟可能影响延迟敏感应用的性能[2]。

  缓解：为了最小化冷启动延迟，可以通过调度定期调用来保持函数温暖。或者，一些无服务器平台提供预置并发，维护固定数量的预初始化函数实例，准备立即响应请求。

• 无状态设计：无服务器函数本质上是无状态的，需要外部存储来维护状态，这可能引入额外的延迟和成本[1]。

  缓解：使用高效的外部存储系统，如缓存服务（例如Redis）或为无服务器架构优化的数据库（例如AWS DynamoDB）。此外，考虑使用事件驱动架构，帮助最小化状态依赖。

• 供应商锁定：无服务器平台与特定云提供商紧密集成，使得组织在没有重大重新工程努力的情况下难以在提供商之间迁移[7]。

  缓解：为了减少供应商锁定，使用标准化API和框架（例如Serverless Framework或Cloud Native Computing Foundation的工具）。此外，采用容器化解决方案，如AWS Lambda的容器镜像支持，可以提供更大的迁移灵活性。

3. 云经济学和按使用量付费定价

无服务器架构由于其按使用量付费的定价模型而具有高度成本效率。与传统云架构不同，传统架构中资源是预留的，无论实际使用情况如何都必须付费，而无服务器函数仅在调用和执行时产生成本。因此，无服务器计算非常适合需求不可预测或波动（即峰值）的工作负载。它在无服务器函数调用期间按需自动供应——随后释放——所有必要资源[3]。

该图展示了基于按使用量付费模型的云成本结构，展示了AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等云提供商如何采用无服务器计算。它突出了高效云资源分配对各种组织利益相关者的好处，包括工程团队、领导层和财务部门。此外，它描绘了从处理到分析的数据流，最终支持可视化和明智决策。

3.1. 订阅模型与按使用量付费分解

在按使用量付费模型中，成本仅针对使用的无服务器函数资源。计费组件通常如下：

• 调用量：函数被调用多少次成本。
• 持续时间：执行长度的成本，通常测量为函数完成所需的时间，以毫秒表示[3]。
• 内存分配：随着函数配置更多内存，成本增加，这通常是有意义的，因为这通常是动态可配置的[2]。

3.2. 可扩展性/成本效率

无服务器架构中的函数可以根据需求自动扩展，这意味着成本随使用量扩展。与传统云模型的扩展型资产不同，资源在低活动期间保持未充分利用[4]。

3.3. 无服务器架构的成本控制

无服务器计算平台还提供了开发人员通过进一步资源调优来优化成本的可能性：

• 内存配置：分配给无服务器函数的内存量直接影响其性能和总成本。过度分配浪费金钱，而分配不足可能导致函数执行变慢[3]。
• 函数超时：这使开发人员能够确定无服务器函数在自动终止前的最长运行时间[6]。

此外，内置工具如AWS CloudWatch和AWS X-Ray可以监控函数性能和资源利用率，使组织能够以最优成本更新其无服务器应用[2]。

3.4. 经济好处和成本

当然，按使用量付费模型可以带来显著的成本节约，但它也带来了权衡：

• 冷启动/延迟：在不频繁调用时，无服务器函数可能因冷启动而在启动时经历延迟。这当然会导致更多延迟，这在延迟敏感用例（如IoT和实时分析）中尤其成问题[2]。
• 可预测定价：无服务器计算消除了为闲置资源付费的需要，但也意味着成本现在随需求线性扩展[4]。

4. 无服务器架构中的成本优化技巧

无服务器计算本质上是关于成本优化的。有许多方法可以帮助您的组织在云上节省资金，同时保持性能优化。这包括技术如动态资源扩展、高效函数设计以及智能使用存储和数据管理系统。

4.1. 动态资源扩展

无服务器架构带有自动扩展能力，根据需求调整资源。这避免了传统云设置中常见的运营成本问题——过度配置[1]。因为它们实时按需扩展，无服务器架构提供的的好处之一是成本与使用量匹配，消除了浪费。

• 水平扩展：水平扩展是无服务器环境中常见且重要的动态扩展类型，包括自动创建新实例（数量预定）的函数以响应传入请求数。一个这样的例子是AWS Lambda，它可以自动管理数万个并行运行的实例，无需显式手动干预[4]。始终能够有效扩展而不过度配置导致 drastically 降低运营成本。

4.2. 高效函数设计

无服务器函数设计的质量和效率是成本优化的决定性因素。高效执行的函数减少内存使用和执行时间，显著贡献成本节约[1][2]。设计不良的函数，如PUT BACK，必须更高效地编写。在定义函数时，低效执行和可能不必要的资源利用增加了经过时间和内存消耗。

无服务器函数设计最佳实践包括：

• 降低执行时间：小执行时间更可取，因为成本可以通过测量函数执行所需时间来估计。
• 让函数做一件事——并做好：函数应做一件事且仅一件事，并尽可能快地完成[1]。
• 最优内存分配：无服务器平台，例如AWS Lambda，允许您设置函数中分配的内存。在 pendulum 的一侧，开发人员必须权衡由于内存不足而执行更慢[2]（或由于缓存响应时间而执行 insignificantly 更快），而在另一侧，通过添加额外和更昂贵的CPU来增加成本。

4.3. 优化数据管理

让我们仔细看看如何为无服务器函数管理数据，因为它们是无状态的，不能存储任何中间结果。此外，下游任务可以从外部存储读取。当使用无服务器架构时，这些数据通常持久化在云中（例如AWS DynamoDB）或对象存储（例如AWS S3）[5]。选择正确的数据存储对于基于工作负载和访问模式的成本优化至关重要。

我们通过为每个用例使用正确的解决方案来优化存储以获得性能和成本效率。

4.4. 函数调用优化

无服务器函数的触发方式也可能导致价格变化。

• 调用方法：例如，使用AWS Lambda，您可以使用多种调用类型触发您的函数——同步、异步和基于事件的触发器。同步调用可能让您等待更长时间，因此更昂贵，而异步或基于事件的触发器将允许您更高效地使用资源[2]。此外，明智地选择您的调用方法可以进一步降低运营成本。

5. 无服务器架构中性能与成本的权衡

尽管经济命题看起来不错，无服务器计算有几个性能成本权衡，特别是在延迟、冷启动和并发限制方面。了解这些权衡对于在部署到无服务器环境时实现性能与成本之间的最佳平衡至关重要。

5.1 冷启动和延迟问题

“冷启动”问题是无服务器架构中的主要挑战之一。冷启动问题发生在无服务器函数被触发，并且相关的云提供商必须启动一个新的运行时环境来执行函数，因为该函数一段时间没有运行。这被称为冷启动[2]。它向函数的执行引入了延迟，并且可能对需要快速响应的实时应用产生影响。

像预置并发这样的策略确保函数实例温暖并准备接收请求，这有助于解决冷启动问题。然而，预置并发将对您的无服务器应用施加额外的运营成本，因为您需要为始终可用的资源付费，即使需求低[6]。

5.2. 内存分配与执行时间平衡

无服务器架构中最重要的权衡之一是内存分配和执行时间之间。为函数分配更多内存有助于实现更快的执行，任务尽可能快地处理。也就是说，您分配的内存越多，成本就越高，因为在无服务器平台中，内存分配意味着不仅按执行时间收费[3]。

5.3. 并发限制和性能

尽管无服务器应该无限扩展，但云提供商倾向于限制高程度的并发。例如，AWS Lambda带有每个账户1000个并发调用的默认限制，这对于高流量下的应用可能需要增加[4]。另一方面，增加并发限制将产生更多成本，因为需要更多函数实例来处理负载。

关键问题是并发的扩展，必须管理以便应用性能尽可能高效地跟上需求。无服务器环境中的性能和成本权衡对于确保扩展决策不会导致不必要的资源至关重要。

表1：无服务器应用的成本

（表格内容未提供）

6. 用例和案例研究

使用无服务器架构，您可以运行从大数据分析到API、Web服务和移动后端的一切。重要的是要注意这些应用在它们提供的内容上显著不同。在本节中，我们将看一些无服务器系统如何在性能和成本效益方面改变游戏的例子，并讨论AWS Lambda定价模型。

6.1 大规模优化问题

无服务器架构，如AWS Lambda，非常适合处理大规模优化问题，其中工作负载随时间高度可变（峰值）。函数的自动扩展以匹配需求意味着无服务器计算消除了过度配置的需要， resulting in significant cost savings.

AWS Lambda（数据处理） 在大规模数据处理场景中，Lambda函数并行处理太字节的数据。利用AWS Lambda的动态扩展能力，允许我们在高峰时间全速运行，而在不使用时产生最小的空闲成本。

下表比较了大规模优化任务的成本与成本效益的ARM函数，包括基于x86的函数和新的价格性能优化的ARM架构函数的AWS Lambda定价。

表2：大规模数据处理的AWS Lambda定价（美国东部区域）

6.2 延迟敏感应用

什么更适合IoT、实时分析或游戏：无服务器计算？ 冷启动延迟仍然是需要即时回复时间的应用的主要陷阱。

AWS Lambda for IoT Applications 一个案例研究强调了一个基于IoT的应用，其中来自数千个设备的传感器数据使用AWS Lambda管理。该平台不需要手动扩展，因为它可以随传入数据流自动扩展。然而，冷启动延迟对实时性能构成了挑战。实施的解决方案之一是预置并发，它保持Lambda函数温暖并始终可用处理请求，没有任何冷启动延迟。

IoT应用的成本 案例研究中使用AWS Lambda与预置并发的成本细节总结在下面的简单表中：

表3：AWS Lambda预置并发定价（美国东部区域）

6.3 动态工作负载

它们最擅长处理具有不可预测流量峰值的动态工作负载。当应用的需求增加时，AWS Lambda自动扩展函数，考虑您希望根据输入数据分配的资源量。随后，它扩展回来，允许开发人员仅在其应用使用资源时付费。

案例研究：具有峰值流量的电子商务平台 一个电子商务平台在 high-traffic sales event（黑色星期五）期间 utilized AWS Lambda。该平台经历了数百万的结账交易，Lambda函数随需求波动自动扩展 up and down。该公司通过仅支付消耗的计算时间实现了显著的成本降低。

下表说明了在处理此类事件期间数百万请求的AWS Lambda的基于请求的定价：

表4：高流量事件的AWS Lambda定价（美国东部区域）

6.4 无服务器计算与AI和ML的集成

AI和ML应用正被纳入无服务器架构，作为获得弹性、优化和按需付费的计算基础设施用于密集型计算工作负载的一种方式。无服务器架构（SA）与AI/ML的系统集成提供了许多好处，如可扩展性、自动比例扩展和通过基于使用的定价策略的成本优化[8]。

6.4.1 无服务器AI/ML集成的好处

AI工作负载的自动扩展意味着无服务器函数能够根据与AI/ML特定任务相关的负载和流量扩展 up or down。这使得它们 ideal for real-time data processing, image analysis, and natural language processing (NLP).

另一个优势是成本降低，因为许多AI模型在训练和推理都需要高计算资源。仅在需要时运行的能力使其成为执行ML工作负载的理想选择，而无需在不必要时使用资源。

基于事件的处理允许无服务器AI响应活动启动，如数据上传、特定用户操作，甚至定时操作，确保实时操作。

AI模型训练和推理可以跨多个无服务器实例并发完成，提高效率而无需专用集群。

6.4.2 无服务器AI/ML的用例

伴随实时图像和视频识别，无服务器平台可用于面部识别和对象识别中的AI模型。聊天机器人和虚拟助手使用在无服务器平台上