「無伺服器」現在是極具**的技術趨勢，沒有什麼比管理伺服器更讓人痛苦。亞馬遜、微軟和谷歌都在雲中提供無伺服器專有介面。相較於這些雲**商的商業化產品，開源無伺服器架構可免於被雲廠商鎖定，但要以犧牲雲便利性和易用性為代價。近一年，fission熱度頗高。簡單來講，fission是乙個構建在kubernetes之上的faas或serverless函式框架。fission使用配有動態裝載器的標準容器把kubernetes與內部容器聯絡在一起，所使用的功能被放置於適當的標準容器中，並被載入以回答容器內web伺服器查詢。
因為其靈活且不會被鎖定到特定雲提供商，fission已被應用到多個行業，本文將介紹五大行業常見用例的fission架構設計模式。
從工業網際網路到可穿戴裝置再到智慧型汽車，一系列物理裝置（感測器、執行器，智慧型裝置和可穿戴裝置…）收集各種型別資料，並與資料中心內執行的應用程式進行通訊。通常，資料使用閘道器聚合，然後傳送到可分析這些變數的平台以獲取業務洞察（效能、趨勢、觸發事件等）。
物聯網應用程式中的整體流程可使用fission編排：
使用閘道器聚合資料，並將其傳送到在kubernetes上託管執行的kafka伺服器集群訊息佇列；
基於整個管道流程呼叫fission函式：
金融服務行業可以使用基於fission的無伺服器架構實時處理支付請求、執行合規性檢查和風險度量等關鍵任務。
金融應用程式中的整體流程可以使用fission編排：
開發人員將fission部署為跨多個應用程式的共享功能，這些程式是支付處理閘道器前端，可處理使用者身份驗證、註冊和支付相關資料收集；
系統將後端與存放交易資料的資料庫進行連線；
建立fission函式以解析具有以下變數的給定輸入資料流：使用者信用卡資料、交易位置、其它使用者資訊等。
絕大多數企業應用都是三層web程式，這些應用是業務後台及技術任務（如備份、告警、資料收集）的介面。新興模式是用無伺服器fission函式來處理這些任務，而不影響單片n層應用程式的開發和部署。
web應用程式擴充的總體流程可以使用fission函式編排：
業務使用者繼續與（傳統）應用程式連線，但可以利用fission函式提供的增強功能；
為一系列計算和資料處理任務建立新功能；
主要應用程式觸發這些功能，因為需要機會性執行；
dedicated函式執行所描述的適當邏輯，如果需要，向應用程式報告。
這可以被視為將傳統應用程式重構或分解為微服務的好方法，或者輕鬆新增不依賴「mother ship」開發和發布過程的附加功能。
諸如大型機和n層應用之類的傳統系統在銀行、保險、零售等行業普遍存在並且根深蒂固。由於複雜性、業務依賴性、重構需要大量時間和精力以及這些系統仍然表現良好且具有成熟的使用模式等事實，企業不可能簡單撕掉和替換這些系統。為了確保與現代服務（如web和移動應用程式）的互操作性，fission函式可以圍繞這些系統提供基於標準的api包裝器。
例如：請求被傳送到api閘道器，api閘道器執行基本轉換並根據請求端點需要呼叫fission函式；
函式接收輸入資料（例如json）並將其轉換為終端系統可處理的格式，然後呼叫（傳統）業務系統；
一旦系統響應，函式可獲取並將其轉換為源系統理解的格式，再使用適當的響應呼叫api閘道器。
對於大多數公司而言，機器學習和**分析通常針對組織內的特定專案。為了實現機器學習的真正價值，跨應用共享資料、演算法和模型是有利的。fission可以與apache spark等技術結合，提供終端使用者或應用程式所使用的流處理和趨勢**資料。
使用fission和apache spark編排機器學習應用整體流程：
業務運營資料實時提取到基於kafka的訊息佇列集群；
spark streaming以微批方式獲取資料，通常基於時間視窗。此資料儲存在資料湖中以進行批處理分析，併發送到spark mllib執行時，其中儲存了不同的**模型；
這些模型基於在spark上執行的通用ml演算法，比如有監督和無監督演算法 ，聚類、分類演算法等；
一旦將模型結果寫入nosql資料庫或記憶體資料網格，就會觸發fission函式；
fission函式執行一系列關鍵業務功能，例如，更新業務分析儀表板，傳送實時服務等。
結論
無伺服器正在成為繼kubernetes之後最熱門的趨勢之一，開源無伺服器解決方案使用高度靈活的技術，基於標準paas平台解決行業面臨的業務挑戰，並可在本地和任意公有雲執行。但是，與其他新技術一樣，無伺服器仍然存在一些問題，比如可擴充套件性、生態系統整合等，如何合理搭建成為技術人員需要思考的重要問題。
最熱開源無伺服器函式 五大Fission架構參考
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