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功能即服务（FaaS）平台介绍

功能即服务是在容器之上构建无服务器功能的框架。在去年10月份开始这个项目，用来理念论证，理解是否可以在Docker Swarm上运行Alexa skills或者Lambda功能。在一开始的一些成功之后。
本文直接介绍无服务器计算，然后介绍在之前500次commit里FaaS的3大特性，最后展望未来。

从第一次commit开始，FaaS持续推进，在GitHub上获得了2500多个star，同时还出现了一个开发者和黑客的小型社区（ Cool Hacks keynote分会场的一个席位。大家想要将Docker设计用来完成的事情的边界进一步扩展。

无服务器是什么？

架构还在演进

“无服务器”这个词并不是很恰当——我们实际讨论的是事件驱动系统的一种全新架构模式。基于此，无服务器功能常常被用来作为服务间的连接，或者用在事件驱动的架构里。在过去，我们称之为服务总线。

无服务器功能

无服务器是一段小型的，无关联的，并且可重用的代码：

§ 它是短暂的
§ 它不是daemon（长期运行的）
§ 它不发布TCP服务
§ 它没有状态
§ 利用已有服务或者第三方资源
§ 几秒内完成执行（基于AWS的Lambda）

我们还需要区分开无服务器产品和IaaS供应商以及开源软件项目。

一方面，IaaS供应商提供无服务器产品，比如Lambda，Google Cloud Functions以及Azure Functions。另一方面，有FaaS这样的框架，让编排平台，比如Docker Swarm或者Kubernetes做重量的事情。

IaaS供应商提供的无服务器产品是完全受控的，因此它提供了高度的便捷性和基于秒/分钟的计费方案。另一面是，用户需要跟踪供应商的发布和支持周期。开源的FaaS想要提供一些多样性以供大家选择。

FaaS的差异化在哪里？

FaaS基于业界标准的Cloud Native技术构建：

FaaS项目的差异化在于，任意流程都可以通过watchdog（

§ 用户可以运行任意语言编写的代码
§ 可以运行任意时间
§ 可以在任何地方运行

转向无服务器化并不意味着用另一种编程语言重写代码。只需继续使用业务和团队需要的东西即可。

示例：比如，cat或者sha512sum可以作为一种不需要变更的功能，通过stdin/stdout通信。Windows功能也可以通过Docker CE支持。

这是FaaS和其他开源无服务器框架的主要区别，它们依赖于每种所支持的语言的特定运行时。

下面介绍DockerCon之后的三大主要特性，包括CLI
（

1. 全新的CLI

易于部署

我给FaaS项目添加了CLI，让部署功能更为简易和脚本化。在这之前，用户可以使用API Gateway的UI或者curl。CLI让大家可以在YAML文件里定义功能，随后部署到API Gateway上。

Finnian Anderson在Practical Dev/dev.to上（ CLI的很好的文章。

Utility脚本和Brew

有安装脚本可以用，John McCabe在brew上维护了项目的recipe。

$ brew install faas-cli

或者

$ curl -sL https://cli.get- | sudo sh

模板

CLI的模板是你唯一需要用所选的编程语言编写handler的地方，CLI会使用模板将其打包成Docker容器——FaaS会处理所需的步骤。

提供了Python和Node.js的模板，但是你可以轻松创建自己的。

CLI支持三种操作：

§ -action build：从模板在本地创建Docker镜像
§ -action push：将模板推送到指定的registry或者Hub上
§ -action deploy：部署FaaS功能。

如果有一个单节点的集群，那么不需要推送镜像就可以部署。

YAML格式的CLI配置配置示例：

provider:  
name: faas
gateway: http://localhost:8080
functions:  
url_ping:
lang: python
handler: ./sample/url_ping
image: alexellis2/faas-urlping

Python功能的最简洁的handler：

def handle(req):  
print(req)

通过HTTPpingsURL获得返回代码的示例：

import requests
def 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)

如果需要添加额外的pip模块，那么除了提供handler.py文件之外还需要提供requirements.txt文件。

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

之后可以找到一个称为alexellis2/faas-urlping的Docker镜像，可以使用-action push将其推送到DockerHub上，使用-action deploy将其部署。

2. Kubernetes支持

作为一名Docker Captain，我主要关注与学习和宣传Docker Swarm，但是我需要持续关注Kubernetes。我从在Linux和Mac上搭建Kubernetes开始，并且写了三篇介绍性文章（https://blog.alexellis.io/tag/k8s/），在社区也造成了一定的影响。

架构Kubernetes的支持

当我理解了如何将Docker Swarm的理念映射到Kubernetes之后，我就在几天之内实现了技术原型。我选择了创建一个新的微服务daemon和Kubernetes交互，而不是给主要的FaaS代码及引入额外的依赖条件。

FaaS通过标准的RESTful接口将调用路由到新的daemon上，完成各种操作，比如：Deploy，List，Delete，Invoke和Scale。

这样的方案意味着UI，CLI和自动扩展都不需要改动就可以使用。新的微服务在一个新的GitHub repository，名为FaaS-netes（

Kubernetes支持的演示

在这个演示里，我将FaaS部署到一个空集群里，然后介绍如何使用UI，Prometheus（https://prometheus.io/）并且触发自动扩展。

但是等一下……其他三种框架在Kubernetes上可以用么？

Kubernetes的无服务器框架大概分为两大类——一种对于每种所支持的编程语言都需要依赖于特定的运行时，一种像FaaS一样，可以让任意容器成为功能。

FaaS绑定到Docker Swarm和Kubernetes的原生API上，意味着它使用你已经使用的第一级对象来管理Deployment和Service。也就是说，这里没什么代码去理解你的新应用程序的逻辑。

选择框架时的一个考虑是是否想要贡献特性或者fix。比如，OpenWhisk，是用Scala编写的，大部分其他框架使用Golang写的。

§ Funktion（
§ Iron Functions（
§ OpenWhisk（
§ Kubeless（
§ Fission（
§ FaaS-netes（

3. 异步处理

无服务器功能的一大特征是小而快，通常在几秒之内就异步完成了。想要异步处理功能的几点理由是：

§ 它是一个事件并且调用者不需要结果
§ 它需要很长时间执行或者初始化——比如，TensorFlow/机器学习
§ 在批量job里消费大量请求
§ 想要限制速度

我通过分布式队列做了个异步处理的原型。实现使用的是NATS Streaming（http://nats.io/documentation/streaming/nats-streaming-intro/）项目，但是无法扩展使用Kafka或者其他看上去像队列的抽象方式。

尝试异步代码的Gist：

Run through the FaaS/Async Gist（

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