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無服務器知識大放送

• 作者：新網
• 來源：新網
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• 2018-05-07 18:24:18

無服務器計算在過去兩年中開始獲得推動，這一概念全部關注于將應用程序轉移到不需要管理的基礎架構，并且僅在運行時間內消耗資源。在公有云中，無服務器通常轉換為提供者根據工作負載需求動態(tài)管理服務器資源分配的解決方案。 AWS Lambda領先，微軟Azure功能(及其他)迅速迎頭趕上。無服務器計算框架的定價通?；趹贸绦蛳牡膶嶋H資源量，而不是預先購買的容量。隨著無狀態(tài)應用程序的這些無服務器計算解決方案在下一代軟件體系結構中得到普及和采用，那么這些解決方案會離開關系數據庫?對于很多(如果不是大多數)應用程序來說

 無服務器計算在過去兩年中開始獲得推動，這一概念全部關注于將應用程序轉移到不需要管理的基礎架構，并且僅在運行時間內消耗資源。在公有云中，無服務器通常轉換為提供者根據工作負載需求動態(tài)管理服務器資源分配的解決方案。 AWS Lambda領先，微軟Azure功能(及其他)迅速迎頭趕上。無服務器計算框架的定價通?；趹贸绦蛳牡膶嶋H資源量，而不是預先購買的容量。隨著無狀態(tài)應用程序的這些無服務器計算解決方案在下一代軟件體系結構中得到普及和采用，那么這些解決方案會離開關系數據庫?對于很多(如果不是大多數)應用程序來說仍然是一個關鍵組件。

 

 

在過去的幾年中，當涉及到部署關系數據庫時，你已經擁有了幾個可靠且經過驗證的模型：從龐大的微服務到微服務，再到平臺即服務解決方案。你可以部署單個“大型”服務器，運行可為數十種應用程序供電的單片或統(tǒng)一數據庫。還可以選擇依靠面向微服務的架構和一套獨立的小型模塊化服務，每個服務都可以實現獨特的流程并實現特定的業(yè)務目標。云解決方案的采用還為你提供了通過基礎架構即代碼部署數據庫的能力，甚至可以利用平臺即服務解決方案，從而大大降低了我們數據庫的運營開銷和復雜性。

 

但是，所有這些模型仍然依賴數據庫服務器的供應。無論是在本地，在云中還是使用PaaS。你可以根據預測的工作負載特征來調配數據庫容量，這些特征決定了服務器的大小和配置。當然，可以擴展，縮小或擴展數據庫以響應工作負載(取決于所使用的數據庫技術)，但此過程并不意味著經常進行。

 

相反，應該根據周期性事件進行擴展，例如即將到來的假日季節(jié)，這將為你的電子商務應用程序生成額外的交易，或者為你的公司的SaaS產品添加一個新的大客戶作為回應。擁有專用數據庫服務器對于工作負載多少有點可預測且相對穩(wěn)定是最有意義的?？赡軙霈F高峰和低谷，但它們通常遵循可預測的模式。你可能需要在一年中多次調整數據庫的大小，但整天不會多次。不常用的數據庫縮放是最適合傳統(tǒng)應用的模型。

 

下一代應用程序引入了下一代挑戰(zhàn)。其中一些工作負載可能是零星的，間歇性的，而且難以預料。例如，數據庫查詢或事務的突發(fā)可能每天(甚至每個月)只能持續(xù)幾分鐘或幾小時。使用與之前相同的電子商務應用程序示例，為了防備，你的數據庫如何提供對閃存銷售事件的支持，而不必事先過度配置數據庫服務器?對于其他工作負載也存在類似的挑戰(zhàn)，從在線游戲，股票交易甚至分析(如果每天只有幾個小時的分析套件產生大量數據庫負載，該怎么辦)?大多數數據庫管理員將聲明，您應該根據預測的高峰工作負載調整數據庫的大小。如果可能的話，擴展數據庫的過程是一件苦差事，這是傳統(tǒng)的智慧和正確的范例。