注：本文整理自上周六举办的「HelloServerless」技术沙龙深圳站演讲内容，讲师是腾讯云Serverless产品架构师孔令飞，文末提供了讲师演讲PDF的下载，回复「Serverless深圳」免费可得。
本文将从产品层面来介绍腾讯云是如何落地Serverless技术以及Serverless的技术演进。
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Serverless是一项新技术，可能有朋友不是很熟悉。所以我们先介绍下Serverless的概念和发展历史，接着介绍腾讯云Serverless从1.0到2.0的技术演进，以及我们如何支持Serverless这种技术的，也就是技术生态。最后再介绍下Serverless的应用场景和具体的应用案例。
Serverless：云计算新趋势
这是Serverless目前的发展情况。
最近几年，微服务和k8s很火。上图可以看到Serverless跟他们的热度对比，其中蓝色曲线是Serverless的热度曲线图。从2016年开始，Serverless的热度是要大于微服务和k8s的。
Serverless最初在2010年被提出，2014年AWS推出了lambda服务，把Serverless产品化，并收到了很好的效果，微软、Google和IBM看到后，也分别在2016年推出了自己的Serverless产品：Azurefunction、GCP和OpenWisk。阿里云和腾讯云也分别在2017年推出了自己的Serverless产品，腾讯云要早阿里云一天推出。
什么是Serverless
那么Serverless为什么这么火？
从云计算的发展阶段说起，一开始是On-Premise层，接着是IaaS层，之后再到PaaS层。最后是FaaS层，Serverless就是在这一层。
在软件研发领域，绕不开的2个环节是软件的部署和运维。如果我们要上线一个业务，在On-Premise阶段，需要购买物理服务器，可能还需要自建机房、安装制冷设备、招聘运维人员，然后再在上面搭建一系列的基础设施，比如：虚拟化、操作系统、容器、Runtime，Runtime可以理解为像Python、golang、Node.js这类软件。接下来我们要去安装软件类的开发框架。最后，我们才会去编写我们真正需要的业务函数。
过去十多年，云计算其实是一个「去基础架构」的过程。这个过程可以让用户聚焦于自己真正需要的业务开发上，而不是底层的计算资源上。Serverless符合云计算发展的方向，是云的终极形态，这种特有的模式使Serverless存在潜在的巨大价值。
Serverless2.0组件架构
这张图描述了Serverless的组件架构。最底层是基础设施层，底层计算资源我们用到了docker和轻量化虚拟机技术，其中docker是Serverless1.0的计算资源展现形态，轻量化虚拟机是Serverless2.0的计算资源展现形式，相比于docker，轻量化虚拟机性能得到了非常显著的提升，可以在几毫秒就可以启动一个业务进程。在最底层我们也做了双活，并且对底层资源做了严格的安全保护。
再上一层就是资源管理层，比如说我们有集群监控，监控我们的集群监控状况，如果有集群不可用，会立马安排运维人员去排障。当然了，我们底层是有双活的，当一个集群出故障的时候，我们可以把流量切换到另一个集群，用户是无感知的，也不会影响用户的请求。这一层我们有专门的自动扩缩容算法，来应对用户的请求变化。
我们还提供了很多外围的工具系统，来支持用户的研发、部署和排障。比如：DevOps支持，日志、监控、告警支持。后面会有介绍。
Serverless2.0技术形态
如图，左边是Serverless1.0的技术形态，右边这部分是Serverless2.0的技术形态。1.0的时候，只有eventfunction，eventfunction是基于事件驱动型的，大概意思就是外界触发一个事件给Serverless平台，Serverless平台收到触发事件后会调用函数并传入触发事件数据和参数信息，函数内部做业务逻辑处理之后返回给调用方。eventfunction可以对接多种云上的产品，比如：api网关、ckafka、cmq、cos等。
eventfunction和HTTPFunction都是只有在请求的时候才会调用，函数完成之后便不再运行，也就是不再占用资源，换句话说不用再为这些资源付费，后面会有一页PPT介绍，serverless是如何节省资源，以及跟CVM比Serverless这个技术的价格优势在哪里。
到2.0的时候我们跟友商已经形成了一个差异，像AWS和阿里的FaaS还停留在这个阶段，这边业界有个比较好的产品叫GoogleCloudRun。所以我们跟其他友商的优势是他们是割裂开的2款产品，我们把他放到同一个入口了，更方便用户去使用。
Serverless2.0运行过程
这两种技术形态，又是如何支持用户请求的呢？
当请求来的时候，我们平台会根据请求量的大小，去自动或缩容。像Function这种，我们会瞬时拉取足够的函数实例来满足所有的请求，我们有一个调度层，会根据请求量的大小来判断需要起多少个function实例，同时我们也有一套算法，根据用户每天的请求情况，提前创建好一些资源，当用户请求过来时，直接将请求切换到已经创建好的资源上，减少请求延时。像Service这种，我们也会根据请求流量动态的做水平扩容，业务无须感知。
Serverless2.0技术生态
Serverless更多的是解决计算资源的按需分配，无须运维，但如果想真正在Serverless平台上跑业务，还需要其它系统的支持，来满足业务对开发、运维和排障的需求。我们从开发者工具，DevOps、监控运维3个方面，来介绍下我们是如何支持函数的研发、运维和排障的。
开发者工具
首先来介绍下开发工具，为了支持开发者能够方便高效的开发和部署云函数，我们开发了一系列的工具，比如：我们提供VSCode插件，通过VSCode插件，开发者可以很方便的通过IDE直接部署、更新和调试云函数。我们也提供了WebIDE来方便用户直接在网页开发代码。此外我们还提供CLI工具，通过CLI用户可以在终端很方便的通过命令调用完成诸如配置、部署、调试、调用等功能。最后我们还提供API接口来满足用户对自动化和定制化的需求。最后我们还提供SDK供用户更方便的调用云函数的接口。所以可以看到要将serverless产品化，还需要做很多其它工作来支撑Serverless这个技术，尤其是工具这块儿。
DevOps支持
除了开发者工具，我们也提供完善的DevOps支持，从最佳实战，到工作流，到工具链，以及产品打通，我们都提供了很多方案和支持。
比如工作流这里，我们支持编码、构建、打包、部署、测试和发布等一系列流程。在工具这里，我们提供了：CLI、应用模型等。产品这里，我们打通了很多产品供用户很方便的跟这些产品进行交互，利用这些产品提供的能力，比如：Git仓库，API网关，ServerlessDB等。这个是DevOps支持。
日志
监控
性能监控
我们还提供一些更高阶的监控，现在在启动开发，大概在8月底或者9月初的时候会发布。我们会提供函数与函数之间的调用链追踪，展示每个调用节点函数的执行情况、函数执行的性能分析，以及支持对失败函数进行流量重放。所谓的流量重放，就是说，我们会把调用失败的函数放在DLQ队列中，用户可以很方便的从DLQ队列中重试该失败的函数，方便用户Debug。
计费模型
之前有提到过，我们会有一页PPT来专门分析下Serverless下的计费模式和优势。Serverless平台下的计费按如下3个维度进行计费：
1.资源使用费用：（资源使用量-免费资源额度）X资源使用单价
2.调用次数：（函数调用量-免费调用额度）X调用次数单价
3.外网流量费用：外网出流量X流量单价
但是这种比较难理解，所以我们一般会跟CVM进行对比：如果用户部署业务，需要购买CVM，可能需要10台CVM，那对计算资源的投入就是这条黄线，相当于计算资源一直在使用这些计算资源。对于云函数来讲，当没有请求的时候是不占用计算资源的，不会产生任何费用，只有请求的时候才占用计算资源，白天会有个波峰，晚上会有个波谷，大部分业务都是这种模式，可以看到这些阴影面积就是云函数的实际使用资源，我们只会对这些阴影面积进行收费。
这个是跟CVM的计费对比，当资源使用率小60%的时候serverless下的费用比CVM小很多，一般业务很难达到资源使用率60%，能达到30%就已经很不错了。
ServerlessEventFunction应用场景
这里介绍一下应用场景，先介绍下eventfunction的应用场景，通过这张图，我们可以看到，云函数可以作为浏览器、APP和小程序的后端服务。通过我们提供的不同触发器可以支持不同的场景，比如通过API网关触发器，可以匹配websockt的应用场景，通过cos/cmq/ckafka触发器可以支持像：消息处理、流失计算，事件通知这类的应用场景。
ServerlessHTTPService应用场景：BFF
接下来我们看下serverless的具体落地情况。
Serverless助力腾讯六大业务线
客户案例-腾讯地图：100亿条消息/天
这个是腾讯地图的客户案例，走的是eventfunction这种方式。场景是这样的：用户在访问腾讯地图时会产生一些数据库，腾讯地图会将这些数据进行整理并保存到Hbase和ES上，然后再配上一个UI用来查询数据。当用户产生一条数据时，会将这条数据放在kafka队列中，kafka触发后端的云函数，云函数做数据处理之后又将数据放入kafka队列中，由另外一个进程从kafka队列中取走处理后的数据，放入ES和Hbase中。
客户案例-企业辅导背单词
客户案例-腾讯相册小程序
Serverless带来的用户价值
业务迁移到serverless平台可以带来如下价值：
2.我们天然的支持了基于ckafka的触发器，用户不需要再去实现这一套逻辑，节省了很多工作量
3.资源按需分配，只有用户浏览地图的时候才会触发底层资源的分配
4.借助于云的能力，我们提供了非常大的资源池，用户不需要去担心后台计算资源的问题