什么是無服務器存儲/無服務器數據庫?它與其他的存儲/數據庫服務有什么不同?這篇文章將介紹無服務器存儲服務應具有的基本屬性，并通過無服務器計算中的一些用例，舉例說明不同的無服務器存儲和無服務器數據庫之間的區(qū)別。最后，我們將繼續(xù)討論尚未出現的無服務器存儲服務，并展望這一領域的未來。

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　　 無服務器(Serverless )就是沒有服務器?

　　來源 - http://www.commitstrip.com/en/2017/04/26/servers-there-are-no-servers-here/

　　“無服務器”這個用詞其實并不合適。無服務器并不是說不再需要服務器，而是采用了使技術抽象化、遠離用戶的概念，讓用戶不需要再擔心服務器，其他人(云提供商)將幫助用戶完成相關的工作。

　　 無服務器計算

　　如今，無服務器是一個非常流行的詞匯。盡管“無服務器”這個術語已經存在了一段時間，但它變得如此流行詞的主要原因是2014年AWS Lambda的推出。隨著2015年7月亞馬遜API網關的推出，無服務器得到進一步普及。一般來說，無服務器(或者說無服務器計算)指的是服務器端邏輯由開發(fā)人員編寫，在無狀態(tài)計算容器中運行的應用程序——這些容器是事件觸發(fā)的，短暫的(可能只持續(xù)一次調用)，并由第三方全面管理。這也稱為功能即服務(FaaS)。

　　 無服務器計算的無狀態(tài)性以及存儲的需求

　　無服務器計算或FaaS的一個特性是，它是無狀態(tài)的。因此，在一般設計中不可能出現在相同功能的兩次執(zhí)行之間保持狀態(tài)。這就是無服務器存儲引入的原因，如果需要在兩個FaaS功能執(zhí)行之間保持狀態(tài)，則應將其存儲在外部存儲服務中。

　　 傳統(tǒng)存儲的問題

　　傳統(tǒng)存儲解決方案被設計于在單個地理位置的一組固定服務器上持續(xù)運行，要正確使用這些存儲解決方案，開發(fā)人員需要了解很多有關配置的詳細信息。在最壞的情況下，高可用性和性能的優(yōu)劣取決于開發(fā)人員對數據庫內部的了解。開發(fā)人員需要弄清楚且配置好區(qū)域、空間、卷、內存、計算容量和軟件版本等內容。開發(fā)團隊必須花費數小時的時間考慮容量規(guī)劃、配置、分片、備份、性能調整和監(jiān)控。當你需要花80%的時間來設置和操作數據庫，而且只是為了支持無服務器功能時，這就有點不合適了。雖然無服務器計算為計算層增加了彈性，但當存儲層無法提供與之相當的彈性時，你可能就無法完全發(fā)揮其優(yōu)勢。

　　 真正的無服務器存儲

　　理想情況下，真正無服務器的存儲應具有以下屬性：

　　 · 無需配置

　　 · 真正有彈性(無需運營人員干預的縱向擴展)

　　 · 按需付費

　　使用無服務器存儲時，開發(fā)人員不必擔心任何基礎架構細節(jié)，如節(jié)點大小，內存或存儲大小等。與AWS Lambda按單個功能調用進行收費的方式相同，無服務器存儲中的資源消耗應根據不同工作負載使用的計算和存儲量來衡量。這是無服務器數據庫的本質，用戶永遠不會為閑置容量付費，存儲使用情況反映了功能調用和工作負載。

　　使用傳統(tǒng)存儲產品，過度資源配置是準備應對流量高峰的唯一策略，無服務器存儲的彈性可防止可能帶來浪費的過度配置。由于無服務器存儲能夠在沒有用戶干預的情況下進行彈性擴展，因此開發(fā)人員無需進行容量規(guī)劃即可啟動，并且應用程序始終具有足夠的容量。此外，按需付費定價模式將確保沒有閑置資源增加用戶的成本，無服務器存儲的成本只隨著使用而擴展，你永遠不會為未使用的容量付錢。

　　 無服務器存儲可選項

　　如今，有多種無服務器存儲類別，通常會有多個云供應商提供或多或少的相同服務。在本節(jié)中，我們將介紹這些不同的無服務器存儲類別，以及每個類別的示例和它們的一些用例。

　　 無服務器對象存儲

　　對象存儲是一種無層次結構的數據存儲方法，通常用于云中。與其他數據存儲方法不同，基于對象的存儲不使用目錄樹。離散的數據單元(對象)存在于存儲池中的同一級別。每個對象都有一個唯一的標識名稱，應用程序使用該名稱來檢索它。此外，每個對象可能都有的用于檢索的元數據。無服務器對象存儲的一些常見示例是Amazon S3，Google云存儲，Azure存儲和IBM云存儲。在無服務器計算環(huán)境中使用無服務器對象存儲的一個常見示例是縮略圖生成。

　　1、移動應用程序將圖像上傳到對象庫。

　　2、無服務器對象存儲在上傳映像后觸發(fā)更改事件，從而執(zhí)行無服務器功能。

　　3、無服務器功能基于上傳的圖像創(chuàng)建縮略圖。

　　4、在將縮略圖上傳到無服務器存儲之后，無服務器功能向移動應用程序發(fā)送推送通知。

　　5、移動應用程序下載縮略圖并相應地更新用戶界面。

　　 無服務器關系型數據庫

　　無服務器關系數據庫的一個例子是2017年最后一個季度推出的Amazon Aurora Serverless，它有兩個分別與MySQL和PostgreSQL兼容的不同版本，但它也與MariaDB，Oracle等其他已知系統(tǒng)兼容。Amazon Aurora Serverless是一種按需自動擴展數據庫服務，數據庫將根據應用程序的需要自動啟動、關閉以及擴展容量。它使用戶能夠在云中運行其數據庫，而無需實際管理任何數據庫實例。對于不常見、間歇性或不可預測的工作負載，它是一種簡單、經濟高效的選擇，因此非常適用于無服務器計算。

　　 無服務器NoSQL數據庫

　　 無服務器Key-value和文檔存儲

　　目前有多個不同類型的無服務器NoSQL數據庫，最常見的是Key-value存儲和文檔存儲。Key-value數據庫是一種數據存儲范例，用于存儲、檢索和管理關聯數組，這種數據結構現在通常被稱為辭典或哈希表。辭典包含一組對象或記錄，這些對象或記錄又包含許多不同的字段，每個字段都包含數據。這些對象通過使用唯一標識記錄的Key被存儲和檢索，并用于快速查找數據庫中的數據。面向文檔的數據庫或文檔存儲是用于存儲、檢索和管理面向文檔的信息的存儲，也稱為半結構化數據。舉幾個例子：Amazon DynamoDB，Google Cloud Datastore和IBM Cloudant NoSQL DB。此前，亞馬遜宣布推出了DynamoDB on-demand，它為按需付費模式的DynamoDB提供按需讀/寫容量選項。這種無服務器Key-value和文檔存儲有各種用途，其中一個簡單的用例是使用無服務器功能處理“聯系我們”(Contact Us)表單。

　　 無服務器時間序列數據庫

　　時間序列數據庫(TSDB)是一種優(yōu)化用于處理時間序列數據的軟件系統(tǒng)，時間序列數據是按時間(日期時間或日期時間范圍)索引的數字數組。時間序列數據具有特定的特征，例如通常以時間順序形式到達，數據是只追加(Append-only)的，并且查詢總是在一個時間間隔內。雖然關系數據庫可以存儲這些數據，但在處理這些數據時效率很低，因為它們缺乏優(yōu)化，例如按時間間隔存儲和檢索數據。無服務器時間序列數據庫的一個例子是最近公布的Amazon Timestream，它是一個專用的時間序列數據庫，可以按時間間隔有效地存儲和處理記錄。

　　來源-https://aws.amazon.com/timestream/

　　 無服務器圖數據庫

　　很簡單，圖數據庫(Graph Database)的設計，將數據之間的關系視為與數據本身同等重要，它在保存數據時不會將其限制為預定義的模型。相反，數據就像繪制出來一樣被存儲——顯示每個實體如何與其他實體連接或相關。FaunaDB是一個無服務器圖數據庫，它是一個通用的、事務性的、時態(tài)的、地理上分布的、強一致的和關系型的數據庫。FaunaDB還支持文檔存儲和時間序列數據庫功能。

　　 展望未來，還缺乏什么?

　　 無服務器內存數據存儲/緩存

　　無服務器存儲中尚未提供的存儲類型之一是內存數據存儲。我們目前用于緩存的選項之一是在API Gateway進行緩存。Amazon DynamoDB具有單位數毫秒延遲，如果用戶需要稍微減少延遲，那么即使尚未完全實現無服務器，也可以使用DynamoDB加速器(DAX)。此外，AWS ElastiCache提供Redis和Memcached，但尚未將它們作為完全托管服務提供。另外，Google App Engine提供Memcache作為內存緩存服務，但是只能在App Engine本身中訪問。

　　 結論

　　隨著IT行業(yè)中無服務器計算的增長和高度適應，無服務器存儲正在快速增長。我們希望這些服務能夠得到不斷的優(yōu)化和進步，從而幫助開發(fā)人員實現真正的無服務器應用程序開發(fā)。

　　原文來源：Medium 作者：Rajind Ruparathna

　　原文鏈接：https://medium.com/@rajindruparathna/what-makes-a-storage-service-truly-serverless-93987826039e

網站標題：支撐無服務器計算，傳統(tǒng)存儲方案已經行不通了-創(chuàng)新互聯
標題路徑：http://www.rwnh.cn/article26/pdejg.html

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