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@ -2,7 +2,7 @@
> No silver bullet. - The Mythical Man-Month
许多年前，我们开发的软件还是C/S（客户端/服务器）和MVC（模型-试图-控制器）的形式，再后来有了SOA，最近几年又出现了微服务架构，更新一点的有Cloud Native（云原生）应用，企业应用从单体架构，到服务化，再到更细粒度的微服务化，应用开发之初就是为了应对互联网的特有的高并发、不间断的特性，需要很高的性能和可扩展性，人们对软件开发的追求孜孜不倦，希望力求在软件开发的复杂度和效率之间达到一个平衡。但可惜的是，NO SILVER BULLET！几十年前（1975年）Fred Brooks就在The Mythical Man-Month中就写到了这句话。那么Serverlss会是那颗银弹吗？
许多年前，我们开发的软件还是C/S（客户端/服务器）和MVC（模型-视图-控制器）的形式，再后来有了SOA，最近几年又出现了微服务架构，更新一点的有Cloud Native（云原生）应用，企业应用从单体架构，到服务化，再到更细粒度的微服务化，应用开发之初就是为了应对互联网的特有的高并发、不间断的特性，需要很高的性能和可扩展性，人们对软件开发的追求孜孜不倦，希望力求在软件开发的复杂度和效率之间达到一个平衡。但可惜的是，NO SILVER BULLET！几十年前（1975年）Fred Brooks就在The Mythical Man-Month中就写到了这句话。那么Serverless会是那颗银弹吗？
云改变了我们对操作系统的认知，原来一个系统的计算资源、存储和网络是可以分离配置的，而且还可以弹性扩展，但是长久以来，我们在开发应用时始终没有摆脱的服务器的束缚（或者说认知），应用必须运行在不论是实体还是虚拟的服务器上，必须经过部署、配置、初始化才可以运行，还需要对服务器和应用进行监控和管理，还需要保证数据的安全性，这些云能够帮我们简化吗？**让我们只要关注自己代码的逻辑就好了，其它的东西让云帮我实现就好了。**
@ -100,7 +100,7 @@ FaaS（Functions as a Service）函数即服务，FaaS是无服务器计算的
两者都为我们的计算资源提供了弹性的保障，BaaS其实依然是服务外包，而FaaS使我们更加关注应用程序的逻辑，两者使我们不需要关注应用程序所在的服务器，但实际上服务器依然是客观存在的。
当我们将应用程序迁移到容器和虚拟机中时，其实对于应用程序本身的体系结构并没有多少改变，只不过有些流程和规定需要遵守，比如12因素应用守则，但是serverlss对应用程序的体系结构来说就是一次颠覆了，通常我们需要考虑事件驱动模型，更加细化的不熟形式，以及在FaaS组件之外保持状态的需求。
当我们将应用程序迁移到容器和虚拟机中时，其实对于应用程序本身的体系结构并没有多少改变，只不过有些流程和规定需要遵守，比如12因素应用守则，但是serverless对应用程序的体系结构来说就是一次颠覆了，通常我们需要考虑事件驱动模型，更加细化的部署形式，以及在FaaS组件之外保持状态的需求。
## Serverless 的使用场景
@ -176,7 +176,7 @@ Serverless架构明显比其他架构更简单。更少的组件，就意味着
**降低人力成本**
不需要再自己维护服务器，操心服务器的各种性能指标和资源利用率，而是关心应用程序本身的状态和逻辑。而且serverless应用本身的部署也十分容易，我们只要上传基本的代码但愿，例如Javascript或Python的源代码的zip文件，以及基于JVM的语言的纯JAR文件。不需使用Puppet、Chef、Ansible或Docker来进行配置管理，降低了运维成本。同时，对于运维来说，也不再需要监控那些更底层的如磁盘使用量、CPU使用率等底层和长期的指标信息，而是监控应用程序本身的度量，这将更加直观和有效。
不需要再自己维护服务器，操心服务器的各种性能指标和资源利用率，而是关心应用程序本身的状态和逻辑。而且serverless应用本身的部署也十分容易，我们只要上传基本的代码单元，例如Javascript或Python的源代码的zip文件，以及基于JVM的语言的纯JAR文件。不需使用Puppet、Chef、Ansible或Docker来进行配置管理，降低了运维成本。同时，对于运维来说，也不再需要监控那些更底层的如磁盘使用量、CPU使用率等底层和长期的指标信息，而是监控应用程序本身的度量，这将更加直观和有效。
在此看来有人可能会提出“NoOps”的说法，其实这是不存在的，只要有应用存在的一天就会有Ops，只是人员的角色会有所转变，部署将变得更加自动化，监控将更加面向应用程序本身，更底层的运维依然需要专业的人员去做。
@ -194,7 +194,7 @@ Serverless架构明显比其他架构更简单。更少的组件，就意味着
以AWS Lamba为例，当平台接收到第一个触发函数的事件时，它将启动一个容器来运行你的代码。如果此时收到了新的事件，而第一个容器仍在处理上一个事件，平台将启动第二个代码实例来处理第二个事件。AWS lambad的这种自动的零管理水平缩放，将持续到有足够的代码实例来处理所有的工作负载。
但是，AWS仍然只会向您收取代码的执行时间，无论它需要启动多少个容器实例要满足你的负载请求。例如，假设所有事件的总执行时间是相同的，在一个容器中按顺序调用Lambda 100次与在100个不同容器中同时调用100次Lambda的成本是 一样的。当然AWS Lambada也不会无限制的扩展实例个数，如果有人对你发起了DDos攻击怎么办，那么不就会产生高昂的成本吗？AWS是有默认限制的，默认执行Lambada函数最大并发数是1000。
但是，AWS仍然只会向您收取代码的执行时间，无论它需要启动多少个容器实例要满足你的负载请求。例如，假设所有事件的总执行时间是相同的，在一个容器中按顺序调用Lambda 100次与在100个不同容器中同时调用100次Lambda的成本是 一样的。当然AWS Lambda也不会无限制的扩展实例个数，如果有人对你发起了DDos攻击怎么办，那么不就会产生高昂的成本吗？AWS是有默认限制的，默认执行Lambada函数最大并发数是1000。
**缩短创新周期**