通往Serverless之路 创新从未止步

“Road to Serverless”。re:lnvent 2023年的《Monday Night Live》同样很精彩，亚马逊云科技高级副总裁Peter DeSantis在开场就揭开了通往Serverless之路的序幕。近年来，越来越多的企业在使用无服务器技术，以聚焦IT资源、控制成本、加速业务创新。与传统的物理资源相比，Serverless技术抽象掉了底层的服务器管理，让用户不用过多考虑基础设施的负担，可以更加灵活的按需使用计算资源，并根据业务状态自动弹性扩容，也省去了额外的运维成本，让开发人员能够将更多的精力放在应用的逻辑和功能上。

亚马逊云科技在Serverless领域的布局由来已久，先后把存储（Amazon S3）、计算（Amazon Lambda）、数据库（Amazon DynamoDB）等产品均进行了Serverless的部署，其设计理念秉承了弹性扩展、安全性、性能、成本、可用性和可持续性，帮助用户在亚马逊云科技的大规模基础设施上使用共享计算资源，获得更优的成本效益，让投资更可控。用户无需过度担忧服务器的故障问题，像Nitro就可以把很多负载从CPU卸载到专用设备上，提供高性能的网络、存储、安全和可用性。同时，开发人员也可以从重复和遗留的代码中解脱出来，投入下一阶段的创新。

从最初的S3，到后来的Amazon DynamoDB、FSx系列文件系统等，Serverless已被证明可以应用于企业的核心业务中。如今，亚马逊云科技希望通过支持广泛的托管数据库、文件系统、操作系统和开源软件为用户带来更多的选择，例如在Amazon RDS中，可以在云端快速设置、操作和扩展关系型数据库，并兼具高可用性和持久性。“日志就是数据库。”Peter DeSantis说。

Amazon Aurora是专为云构建的关系数据库，其是一项完全托管型服务，能够自动处理一些耗时的任务，如预置、修补、备份、恢复、故障检测和修复。通过副本创建、远程加载等手段，Aurora可以大幅减少主数据库I/O，不再需要将其虚拟内存写入持久内存，而是仅需要较小数量的顺序I/O，即可高效完成工作。此举可以将数据库存储系统的I/O需求降低约80%，较其他的开源托管数据库提升3-5倍的性价比，并且提供了多可用区的耐久性、扩展读取副本，以及数据库存储的Serverless能力。

在Caspian的帮助下，用户可以更好的管理底层资源，当一个数据库要扩容时，会向其请求资源，入股额外资源可用，那么系统就会同意，但如果没有为其分配足够的资源时，就会继续迁移其中一个数据库到另一台物理主机，该歉迁移过程会通过高带宽和低抖动的网络迅速完成，几乎不会对数据库产生性能影响。在迁移过程中和迁移完成后，数据库会再次调整大小。此时，系统会持续预测和判断哪些数据库会进入内存，并进一步优化。不过，当所需的资源超出物理机的限制时，物理设备并不能灵活扩容。对此，Serverless就能解决这一问题。

利用数据库分片技术，可以把数据进行水平分区，并将其分发到一组物理隔离的数据库服务器上，其目的是让数据找到某个分片，后者可以在本地高效地执行事务处理，此举消除了规模上升时带来的数据库扩展限制。当然，这个方法听上去简单，但是涉及到具体操作，仍需要IT人员进行手动配置，包括路由编排、管理分片等，也会遇到负载分配不均匀等情况。为此，亚马逊云科技推出了Amazon Aurora Limitless Database，能够管理横向扩展，突破了单个实例的限制，可以自动跨本地对数据进行分片，用户可以配置或限制该数据库，从相同的分片中提取不同表的数据，以最小化查询多个分片，使得性能最大化。

与此同时，用户也不用担心路由问题，Amazon Aurora Database自身构建了一个快速路由层，以高效地将查询路由到适当分片，实现所有分片间的快速分布式数据交换。在Amazon Aurora Limitless Database上，亚马逊云科技提供了单一接口，并且自动在多个数据库分片间扩展和复制数据，此举大幅降低了构建复杂性。目前，Amazon Aurora Limitless Database已支持PostgreSQL，MySQL版本即将上线。

借助AWS Nitro System，亚马逊云科技高效解决了数据库和分布式系统的时间同步问题，这种创新离不开自研软硬件的定制化能力，Nitro芯片支持基于设计时间同步交付的无误差本地时钟，在整机机架顶部会有个专门的参考时钟，从基于卫星的原子钟接收精确的信号，可以精确到百万分之一秒。每个机架还配备了一个本地精密时钟，以防卫星信号不可用，在亚马逊云科技的每个可用区，都配备了这样的时钟设备。在机器底部，还有专用的高同步网络，会将同步脉冲直接分发到每个可用区、每个机架的每个设备上。由此，可以在全球任何地方准确测量到秒级的网络延迟，并提高分布式应用事务的性能。

利用新发布的Amazon ElastiCache Serverless，客户可以在一分钟内创建缓存并根据应用程序流量模式立即扩展容量，该服务兼容开源缓存解决方案Redis和Memcached。客户可以使用Amazon ElastiCache Serverless为要求苛刻的工作负载运行缓存，无需花费时间进行容量规划或积累缓存专业知识。Amazon ElastiCache Serverless提供了简单的端点体验，抽象了底层集群拓扑和缓存基础设施。客户可以降低应用复杂性并提高运营水平，无需处理重新连接和重新发现节点。

使用Amazon ElastiCache Serverless，不需要任何前期成本，只需为应用程序消耗的缓存数据存储量和ElastiCache处理单元资源付费。Amazon ElastiCache Serverless可以持续监控应用程序的内存、CPU和网络资源利用率，并立即进行扩展以适应其所服务的工作负载访问模式的变化。由此，客户可以创建一个高度可用的缓存，其中的数据可跨多个可用区自动复制，并为所有工作负载提供99.99%的可用性服务级别协议，从而节省时间和费用。

2021年，亚马逊云科技推出了Amazon Redshift Serverless，尽管其可以根据工作负载自动扩展，优化数据布局，自动执行常见的数据管理操作，但是仍有不少任务需要额外处理，例如，对于仪表板和报告的小型查询，需要持续低于秒级的低延迟；对于大型ETL批处理作业，需要在不干扰其他工作负载的情况下高效运行。这些作业可能处理数十亿行；对于特殊的复杂分析查询，需要优化性能而不影响生产工作负载。这些查询可能是典型查询的10-100倍大小。

为此，亚马逊云科技发布了一项Amazon Redshift Serverless新功能：下一代 AI 驱动的扩展和优化。该功能使用AI模型来预测工作负载并自动扩展和优化资源，将现有的基于查询态的资源分配升级为基于查询、数据量级计算复杂度等多方面维度，利用机器学习模型将计算资源动态分配，以帮助客户实现性价比目标。其主要特性包括：基于机器学习的预测模型，能够预测未来工作负载模式并提前调整资源容量；实时查询分析器，利用机器学习估算每个查询的资源需求并进行合理分配。该系统能分析每个查询的超过50个独特特征；针对客户需求，优化每个查询以降低成本或提高性能，查询具有线性、次线性和超线性等不同扩展模式。借助这些创新，Amazon Redshift Serverless能够优化处理不同类型的大小型复杂生产工作负载，从而将性价比提升10倍。

讲述了Serverless旅程和最新发布之后，Peter DeSantis还介绍了亚马逊云科技在量子计算领域的新进展。当前，量子计算领域常见的挑战是量子比特噪音过大，无法满足高要求的计算需求。利用逻辑量子比特，比特翻转的误差要比相位翻转的方式小100倍，所需的硬件开销也会减少六倍。“我们做好准备至少花费五年的时间来解决相关的技术问题，这对于解决科学研究、密码学、药理学和其他领域的问题至关重要，所有这些都将通过云服务对外提供。”Peter DeSantis说。

可以看到，亚马逊云科技在简化基础设施方面进展顺利，从规模化的Serverless部署，到深入到细分场景解决关键问题，创新从未止步。

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