Serverless 的资源评估与成本探索

Serverless 布道师在讲解 Serverless 架构和云主机等区别的时候，总会有类似的描述：

传统业务开发完成想要上线，需要评估资源使用。根据评估结果，购买云主机，并且需要根据业务的发展不断对主机等资源进行升级维。而 Serverless 架构，则不需要这样复杂的流程，只需要将函数部署到线上，一切后端服务交给运营商来处理。即使是瞬时高并发，也有云厂商为您自动扩缩。

但是在实际生产中，Serverless 真的无需评估资源么？还是说在 Serverless 架构下，资源评估的内容、对象发生了变化，或者简化呢？

在腾讯云云函数中，我们创建一个云函数之后，有这么几个设置项：

内存设置范围为 64~1536M，超时时间范围为 1~900s。这些设置项其实已经涉及到了资源评估。

超时时间

先说超时时间，一个项目或者一个函数，一个 Action 都是有执行时间的。如果超过某个时间没执行完，就可以评估其为发生了「意外」，可以被「干掉」了，这个就是超时时间。

例如一个获取用户信息的简单请求，假设 10s 内没有返回，证明已经不满足业务需求，此时就可以将超时设置为 10s。如果有另一个业务，运行速度比较慢，至少要 50s 才能执行完，那么这个值的设置就要大于 50，否则程序可能因为超时被强行停止。

内存

内存是一个有趣的东西，可能衍生两个关联点。

关联点 1：

程序本身需要一定的内存，这个内存要大于程序本身的内存。

以 Python 语言为例：

# encoding=utf-8
import jieba
def main_handler(event, context):

    jieba.load_userdict("./jieba/dict.txt")
    seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
    print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

    seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
    print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

    seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
    print(", ".join(seg_list))

    seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
    print(", ".join(seg_list))

注：为了让结果更直观，差距更加大，这里每次都重新导入了自带了 dict，该操作本身就是相对浪费时间和内存的。在实际使用中 jieba 自带缓存，并且无需手动导入本身的 dict。

当导入一个自定义的 dict 到 jieba 中，如果此时用默认设置：128M 内存限制 + 3s 超时限制，就会这样：

可以看到，在导入自定义 dict 的时候，内存消耗过大，默认值 128M 不能满足需求，此时将其修改成最大：

系统提醒时间超时，因此还需要再修改超时时间为适当的数值（此处设定为 10s ）：

因此，在关注程序本身的前提下，内存需要设置到一个合理范围内。这个范围是 >= 程序本身需要的内存数值。

关联点 2：计费相关。

在云函数的计费文档中，有如下描述：

云函数 SCF 按照实际使用付费，采用后付费小时结，以元为单位进行结算。 SCF 账单由以下三部分组成，每部分根据自身统计结果和计算方式进行费用计算，结果以元为单位，并保留小数点后两位。

资源使用费用

调用次数费用

外网出流量费用

调用次数和出网流量这部分，都是程序或者使用相关了，而资源使用费用则有一些注意点：

资源使用量 = 函数配置内存 × 运行时长 用户资源使用量，由函数配置内存，乘以函数运行时的计费时长得出。其中配置内存转换为 GB 单位，计费时长由毫秒 (ms) 转换为秒 (s) 单位，因此，资源使用量的计算单位为 GBs（ GB-秒）。例如，配置为 256MB 的函数，单次运行了 1760 ms，计费时长为 1760 ms，则单次运行的资源使用量为（ 256/1024 ）×（ 1760/1000 ） = 0.44 GBs。针对函数的每次运行，均会计算资源使用量，并按小时汇总求和，作为该小时的资源使用量。

这里有一个非常重要的公式，那就是函数配置内存运行时长。

函数配置内存就是刚才所讲：我们为程序选择的内存大小。运行时长，就是我们运行程序之后得到的结果：

以该程序为例，用的是 1536MB，则使用量为 (1536/1024) * (3200/1000) = 4.8 GBs

当然，250MB 的情况下，程序也可以运行：

此时的资源使用量为 (256/1024) * (3400/1000) = 0.85GBs

相对比上一次，程序执行时间增加了 0.2s ，但是资源使用量降低了将近 6 倍！

尽管 GBs 的单价很低，但是当业务量上来之后，也不能忽略。刚才的只是一个单次请求，如果每天有 1000 此次请求，那：

1536 MB：4.810000.00011108 = 0.5 元
25 MB：0.8510000.00011108 = 0.09442 元

仅计算资源使用量费用，而不计算调用次数 /外网流量）

如果是一万次调用，那就是 50 元和 9 元的区别。随着流量越大，差距越大。

当然很多时候函数执行时间不会这么久，以个人的某函数为例：

计费时间均是 100ms，每日调用量在 6000 次左右：

按照 64M 内存来看，单资源费用只要 76 元一年，如果内存都设置称为 1536，则一年要 1824 元！这个费用相当于：

所以说，「超时时间」的设置需要评估代码和业务场景，它关系到程序运行的稳定性和功能完整性。同时，「内存」也不仅仅影响程序的使用层面，还关乎费用成本。那么，既然资源评估如此重要，如何评估呢？

还是以上述代码为例，在本地进行简单的脚本编写：

from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.scf.v20180416 import scf_client, models

import json
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

try:
    cred = credential.Credential("", "")
    httpProfile = HttpProfile()
    httpProfile.endpoint = "scf.tencentcloudapi.com"

    clientProfile = ClientProfile()
    clientProfile.httpProfile = httpProfile
    client = scf_client.ScfClient(cred, "ap-shanghai", clientProfile)

    req = models.InvokeRequest()
    params = '{"FunctionName":"hello_world_2"}'
    req.from_json_string(params)

    billTimeList = []
    timeList = []
    for i in range(1,50):
        print("times: ", i)
        resp = json.loads(client.Invoke(req).to_json_string())
        billTimeList.append(resp['Result']['BillDuration'])
        timeList.append(resp['Result']['Duration'])

    print("计费最大时间", int(max(billTimeList)))
    print("计费最小时间", int(min(billTimeList)))
    print("计费平均时间", int(numpy.mean(billTimeList)))

    print("运行最大时间", int(max(timeList)))
    print("运行最小时间", int(min(timeList)))
    print("运行平均时间", int(numpy.mean(timeList)))

    plt.figure()
    plt.subplot(4, 1, 1)
    x_data = range(0, len(billTimeList))
    plt.plot(x_data, billTimeList)
    plt.subplot(4, 1, 2)
    plt.hist(billTimeList, bins=20)
    plt.subplot(4, 1, 3)
    x_data = range(0, len(timeList))
    plt.plot(x_data, timeList)
    plt.subplot(4, 1, 4)
    plt.hist(timeList, bins=20)
    plt.show()

except TencentCloudSDKException as err:
    print(err)

执行代码会得到这么一张图：

从上到下分别是不同次数计费时间图、计费时间分布图、不同次数运行时间图和运行时间分布图。通过对 256M 起步，1536M 终止，步长 128M，每个内存大小串行靠用 50 次，统计表：

注：为了让统计结果更加清晰，差异性更大，在程序代码中进行了部分无用操作用来增加程序执行时间。正常使用 jieba 基本都是毫秒级的。

通过表统计可以看到，在满足程序内存消耗的前提下，内存大小对程序执行时间的影响并不是很大，反而对计费影响很大。

函数并发量

除了超时时间和运行内存，用户还需要评估一个参数：函数并发量。在项目上线之后，需要对项目的并发量进行评估。当并发量超过默认值，要及时联系售后同学或者提交工单进行最大并发量的提升。

小结

综上，Serverless 架构也是需要资源评估的，而且资源评估同样和成本是直接挂钩。只不过这个资源评估的对象逐渐发生了变化，相对之前的评估维度、难度而言，都是大幅度缩小或者降低的。

传送门：

GitHub: github.com/serverless

官网：serverless.com

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scf10cent

2020-02-14 11:57:03 +08:00

@whileFalse 是这样的，Serverless 架构可以认为还是“新的东西”，既然是新的东西那么就会有一定的发展坎坷。首先这对你说的，Serverless 开发貌似没有 Flask 这些框架好用。是的，可能在刚接触的过程中，确实 Flask 这样的框架用顺手了，感觉更爽，更方便，尤其是保持登录态等很多地方，也确实是 Serverless 架构的缺点，这个不得不承认的。
但是：1 ） Flask 这样的框架，是可以部署到 Serverless 架构上的； 2 ） Serverless 架构也会逐渐的有很多自己框架诞生； 3 ）使用 Serverless 架构很多的好处并不是单单说，他比 Flask 框架开发方便多少（其实本身也没复杂多少），而是说你在开发项目过程中关注点是否发生了变化，项目运营过程中，运维工作是否发生转变......
一个简单的例子，传统的项目上线了，要有人看着你的机器的，如果某一段时间并发突然增多，要有人做扩容，如果流量下来，要有人做缩容，如果有一个机器挂了，要有人把它剔除，修好，再加回。那么在 Serverless 架构下，这些事情，否不需要用户自己考虑，他完全可以把这些工作交给服务上来解决。
关于开发，传统情况下，我们开发一个 web 服务，或者说，我么就要一个接口，我们要做什么操作？有一个服务器，安装服务器软件，（以 Flask 为例）安装 Python，安装 Flask，开发完成，运行；那么在 Serverless 架构下，我要做一个接口呢？写函数代码，部署上线。如果是简单一些的代码，都可以不用再本地写，可以直接在线上写。
所以说其实 Serverless 架构下的方便与不方便是相对的。如果你说我在 flask 取传递的参数（例如 post，get 等传递的内容），我保持登录态，有个缓存什么的，这些一定是 flask 方便，但是你要说我从大局来看，其实还是 Serverless 更加方便一些。

还有，最后最后，要和你说的一件事是：Serverless.com 虽然叫 Serverless Framework 但是实际上他并不是 Serverless 架构，它实际上是多云的 Serverless 开发者工具（至少你暂时可以这样认为），他只是名字叫了 Serverless。就像中国电信和电信一样，可能只是一个名字相同，中国电信是中国电信行业的一个运行商。Serverless Framework 是多云的 Serverless Framework 开发者工具。

当然既然是做开发者工具，自然就不能太寒酸。Serverless Framework （ serverless.com ）目前已经集成了多云，并且对 AWS，Tencent 的函数服务，提供了更加强大的支持，例如部署 Flask 框架，部署 Express，部署 Koa........