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目录：

• 1、容器服务csk的计费方式
• 2、Service Mesh 浅析：从概念、产品到实践
• 3、未来已来：从信通院 Serverless 标准，看无服务器发展趋势

容器服务csk的计费方式

腾讯云弹性容器服务EKS提供三种类型的计费方式：预付费的预留券模式、后付费的按量计费和竞价模式，分别适用于不同场景下的用户需求。详情可参见计费模式说明。

Service Mesh 浅析：从概念、产品到实践

近几年，微服务架构逐渐发展成熟，从最初的星星之火到现在大规模的落地和实践，几乎已经成为分布式环境下的首选架构。然而软件开发没有银弹，基于微服务构建的应用系统在享受其优势的同时，痛点也越加明显。Service Mesh 技术也因此而生，受到越来越多的开发者关注，并拥有了大批拥趸。本文会从概念介绍开始，让大家理解 Service Mesh 技术出现的原因以及愿景；接着会对目前最主流的两个产品 Istio 和 AWS App Mesh 进行详细的比较；最后简要介绍一下我们目前在该领域的一些探索与实践。

Service Mesh - 服务通信的济世良方

Service Mesh 是什么？

Service Mesh（中文译做服务网格）这一概念由 Buoyant 公司的 CEO，William Morg」n 首先提出。2017 年 4 月该公司发布了第一个 Service Mesh 产品 Linkerd，这篇同一时间发表的文章 What’s a service mesh？ And why do I need one? 也被业界公认是 Service Mesh 的权威定义。

“A service mesh is a dedicated infrastructure layer for handling service-to-service communication. It’s responsible for the reliable delivery of requests through the complex topology of services that comprise a modern, cloud native application. In practice, the service mesh is typically implemented as an array of lightweight network proxies that are deployed alongside application code, without the application needing to be aware.”

其定义翻译为：Service Mesh 是一个处理服务通讯的专门的基础设施层。它的职责是在由云原生应用组成服务的复杂拓扑结构下进行可靠的请求传送。在实践中，它是一组和应用服务部署在一起的轻量级的网络代理，对应用服务透明。这段话有点晦涩难懂，但只要抓住下面 4 个关键点就能轻松理解：

本质：基础设施层

功能：请求分发

部署形式：网络代理

特点：透明

如果用一句话来总结，我个人对它的定义是：Service Mesh 是一组用来处理服务间通讯的网络代理。

为什么需要 Service Mesh？

上面晦涩抽象的定义很难让你真正理解 Service Mesh 存在的意义。你可能会想，服务间通信（service-to-service communication）无非就是通过 RPC、HTTP 这些方式进行，有什么可处理的？没错，服务间只需要遵循这些标准协议进行交互就可以了，但是在微服务这样的分布式环境下，分散的服务势必带来交互的复杂性，而规模越大的系统其通信越加错综复杂。 分布式计算下的 8 个谬论 很好的归纳了分布式环境下存在的网络问题。而为了解决这些问题，提高系统的容错能力和可用性，出现了服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级、限流等等和通信相关的功能，而这些才是 Service Mesh 要真正处理的问题。

Pattern：Service Mesh 这篇文章详细的讲述了微服务架构下通讯处理的演进，由此引出 Service Mesh 出现的意义和核心价值。下图为服务通信演变的过程：

最初，流量管理和控制能力（比如图例中的熔断、服务发现）是和业务逻辑耦合在一起，即便以引用包的方式被调用，依然解决不了异构系统无法重用的问题。

流控功能和业务耦合相当不美好，于是出现了提供这些功能的公共库和框架。但这些库通常比较复杂，无论是学习使用，与业务系统整合、维护都会带来很大的成本。

为避免花费太多时间开发和维护这些通用库，人们希望流量控制能力可以下沉到网络通讯栈的层面，但几乎无法实现。

于是另一种思路出现，就是将这些功能独立成一个代理，由它先接管业务服务的流量，处理完成后再转发给业务服务本身，这就是 Sidecar 模式。

为统一管理 Sidecar，该模式进一步进化，形成网络拓扑，增加了控制平面，演变成 Service Mesh（最后的网格图中，绿色代表业务服务，蓝色代表 sidecar 服务）。

可以说，Service Mesh 就是 Sidecar 的网络拓扑形态，Mesh 这个词也由此而来。（关于 Sidecar 模式这里不做讨论，你可以自行 Google）。

业务系统的核心价值应该是业务本身，而不是服务，微服务只是一种实现手段，实现业务才是目标。现有的微服务架构下，为解决可能出现的网络通信问题，提升系统的弹性，开发人员不得不花费大量时间和精力去实现流量控制相关的非业务需求，不能聚焦在业务本身。而 Service Mesh 的出现解决了这一问题，带来了下面 2 个变革：

解决了微服务框架中的服务流量管理的痛点，使开发人员专注于业务本身；

将服务通信及相关管控功能从业务程序中分离并下层到基础设施层，使其和业务系统完全解耦。

在云原生应用中，面对数百个服务或数千个实例，单个业务链路的请求经由服务的拓扑路径可能会非常复杂，单独处理非常必要。这就是 Service Mesh 的意义所在。

Service Mesh 的主要功能

那么 Service Mesh 到底能带来哪些实用的功能呢？可以把它们归纳为下面 4 个部分：

流量控制：流控是最主要也是最重要的功能，通过 Service Mesh，我们可以为应用提供智能路由（蓝绿部署、金丝雀发布、A/B test）、超时重试、熔断、故障注入、流量镜像等各种控制能力；

-安全：在安全层面上，授权和身份认证也可以托管给 Service Mesh；

策略：可以为流量设置配额、黑白名单等策略；

可观察性：服务的可观察性一般是通过指标数据、日志、追踪三个方式展现的，目前的 Service Mesh 产品可以很容易和和主流的后端设施整合，提供给应用系统完整的监控能力。

通过上面的讲述，我相信 Service Mesh 的概念大家都已经有所了解。接下来我们来介绍两个重要的网格产品，让大家进一步了解 Service Mesh 的产品形态是什么样的。

Istio vs AWS App Mesh - 开源与闭环之争

目前市面上比较成熟的开源服务网格主要有下面几个：Linkerd，这是第一个出现在公众视野的服务网格产品，由 Twitter 的 finagle 库衍生而来，目前由 Buoyant 公司负责开发和维护；Envoy，Lyft 开发并且是第一个从 CNCF 孵化的服务网格产品，定位于通用的数据平面或者单独作为 Sidecar 代理使用；Istio，由 Google、IBM、Lyft 联合开发的所谓第二代服务网格产品，控制平面的加入使得服务网格产品的形态更加完整。

从今年的风向看，作为构建云原生应用的重要一环，Service Mesh 已经被各大云厂商认可，并看好它的发展前景。在 Istio 红透半边天的情况下，作为和 Google 在云服务市场竞争的 Amazon 来说，自然不愿错失这块巨大的蛋糕。他们在今年 4 月份发布了自己的服务网格产品：AWS App Mesh。这一部分内容我们会聚焦于 Istio 和 App Mesh 这两个产品，通过横向的对比分析让大家对 Service Mesh 的产品形态和两大云厂商的策略有一个更深入的认识。

产品定位

从官方的介绍来看，Istio 和 App Mesh 都明确的表示自己是一种服务网格产品。Istio 强调了自己在连接、安全、控制和可视化 4 个方面的能力；而 App Mesh 主要强调了一致的可见性和流量控制这两方面能力，当然也少不了强调作为云平台下的产品的好处：托管服务，无需自己维护。

从某种程度上讲，Istio 是一个相对重一点的解决方案，提供了不限于流量管理的各个方面的能力；而 App Mesh 是更加纯粹的服务于运行在 AWS 之上的应用并提供流控功能。笔者认为这和它目前的产品形态还不完善有关（后面会具体提到）。从与 AWS 技术支持团队的沟通中可以感觉到，App Mesh 应该是一盘很大的棋，目前只是初期阶段。

核心术语

和 AWS 里很多产品一样，App Mesh 也不是独创，而是基于 Envoy 开发的。AWS 这样的闭环生态必然要对其进行改进和整合。同时，也为了把它封装成一个对外的服务，提供适当的 API 接口，在 App Mesh 这个产品中提出了下面几个重要的技术术语，我们来一一介绍一下。

服务网格（Service mesh）：服务间网络流量的逻辑边界。这个概念比较好理解，就是为使用 App mesh 的服务圈一个虚拟的边界。

虚拟服务（Virtual services）：是真实服务的抽象。真实服务可以是部署于抽象节点的服务，也可以是间接的通过路由指向的服务。

虚拟节点（Virtual nodes）：虚拟节点是指向特殊工作组（task group）的逻辑指针。例如 AWS 的 ECS 服务，或者 Kubernetes 的 Deployment。可以简单的把它理解为是物理节点或逻辑节点的抽象。

Envoy：AWS 改造后的 Envoy（未来会合并到 Envoy 的官方版本），作为 App Mesh 里的数据平面，Sidecar 代理。

虚拟路由器（Virtual routers）：用来处理来自虚拟服务的流量。可以理解为它是一组路由规则的封装。

路由（Routes）：就是路由规则，用来根据这个规则分发请求。

上面的图展示了这几个概念的关系：当用户请求一个虚拟服务时，服务配置的路由器根据路由策略将请求指向对应的虚拟节点，这些节点最终会与集群中某个对外提供服务的 DNS 或者服务名一一对应。

那么这些 App Mesh 自创的术语是否能在 Istio 中找到相似甚至相同的对象呢？我归纳了下面的表格来做一个对比：

App MeshIstio

服务网格（Service mesh）Istio并未显示的定义这一概念，我们可以认为在一个集群中，由Istio管理的服务集合，它们组成的网络拓扑即是服务网格。

虚拟服务（Virtual services）Istio中也存在虚拟服务的概念。它的主要功能是定义路由规则，使请求可以根据这些规则被分发到对应的服务。从这一点来说，它和App Mesh的虚拟服务的概念基本上是一致的。

虚拟节点（Virtual nodes）Istio没有虚拟节点的概念，可以认为类似Kubernetes里的Deployment。

虚拟路由器（Virtual routers）Istio也没有虚拟路由器的概念。

路由（Routes）Istio中的目标规则（DestinationRule）和路由的概念类似，为路由设置一些策略。从配置层面讲，其中的子集（subset）和App Mesh路由里选择的目标即虚拟节点对应。但Istio的目标规则更加灵活，也支持更多的路由策略。

从上面的对比看出，App Mesh 目前基本上实现了最主要的流量控制（路由）的功能，但像超时重试、熔断、流量复制等高级一些的功能还没有提供，有待进一步完善。

架构

AWS App Mesh 是一个商业产品，目前还没有找到架构上的技术细节，不过我们依然可以从现有的、公开的文档或介绍中发现一些有用的信息。

从这张官网的结构图中可以看出，每个服务的橙色部分就是 Sidecar 代理：Envoy。而中间的 AWS App Mesh 其实就是控制平面，用来控制服务间的交互。那么这个控制平面具体的功能是什么呢？我们可以从今年的 AWS Summit 的一篇 PPT 中看到这样的字样：

控制平面用来把逻辑意图转换成代理配置，并进行分发。

熟悉 Istio 架构的朋友有没有觉得似曾相识？没错，这个控制平面的职责和 Pilot 基本一致。由此可见，不管什么产品的控制平面，也必须具备这些核心的功能。

那么在平台的支持方面呢？下面这张图展示了 App Mesh 可以被运行在如下的基础设施中，包括 EKS、ECS、EC2 等等。当然，这些都必须存在于 AWS 这个闭环生态中。

而 Istio 这方面就相对弱一些。尽管 Istio 宣称是支持多平台的，但目前来看和 Kubernetes 还是强依赖。不过它并不受限于单一的云平台，这一点有较大的优势。

Istio 的架构大家都比较熟悉，数据平面由 Envoy sidecar 代理组成，控制平面包括了 Pilot、Mixer、Citadel、Galley 等控件。它们的具体功能这里就不再赘述了，感兴趣的同学可以直接去 官网 查看详细信息。

功能与实现方式

部署

无论是 Istio 还是 App Mesh 都使用了控制平面+数据平面的模式，且 Sidecar 都使用了 Envoy 代理。Istio 的控制平面组件较多，功能也更复杂，1.0.x 版本完整安装后的 CRD 有 50 个左右。架构修改后 Mixer 的一些 adapter 被独立出去，crd 有所降低。下面是最新的 1.4 版本，安装后仍然有 24 个 crd。

而 App Mesh 就简单得多，只针对核心概念添加了如下 3 个 crd，用一个 controller 进行管理。

尽管 Istio 更多的 crd 在一定程度上代表了更加丰富的功能，但同时也为维护和 troubleshooting 增加了困难。

流量控制

尽管两者的数据平面都基于 Envoy，但它们提供的流量控制能力目前还是有比较大的差距的。在路由的设置方面，App Mesh 提供了相对比较丰富的匹配策略，基本能满足大部分使用场景。下面是 App Mesh 控制台里的路由配置截图，可以看出，除了基本的 URI 前缀、HTTP Method 和 Scheme 外，也支持请求头的匹配。

Istio 的匹配策略更加完善，除了上面提到的，还包括 HTTP Authority，端口匹配，请求参数匹配等，具体信息可以从官方文档的虚拟服务设置查看。下面两段 yaml 分别展示了两个产品在虚拟服务配置上的差异。

App Mesh 配置：

Istio 配置：

另外一个比较大的不同是，App Mesh 需要你对不同版本的服务分开定义（即定义成不同的虚拟服务），而 Istio 是通过目标规则 DestinationRule 里的子集 subsets 和路由配置做的关联。本质上它们没有太大区别。

除了路由功能外，App Mesh 就显得捉襟见肘了。就在笔者撰写本文时，AWS 刚刚添加了重试功能。而 Istio 借助于强大的 Envoy，提供了全面的流量控制能力，如超时重试、故障注入、熔断、流量镜像等。

安全

在安全方面，两者的实现方式具有较大区别。默认情况下，一个用户不能直接访问 App Mesh 的资源，需要通过 AWS 的 IAM 策略给用户授权。比如下面的配置是容许用户用任意行为去操作网格内的任意资源：

因此，App Mesh 的授权和认证都是基于 AWS 自身的 IAM 策略。

Istio 提供了两种认证方式，基于 mTLS 的传输认证，和 基于 JWT 的身份认证。而 Istio 的授权是通过 RBAC 实现的，可以提供基于命名空间、服务和 HTTP 方法级别的访问控制。这里就不具体展示了，大家可以通过官网 文档 来查看。

可观察性

一般来说，可以通过三种方式来观察你的应用：指标数据、分布式追踪、日志。Istio 在这三个方面都有比较完整的支持。指标方面，可以通过 Envoy 获取请求相关的数据，同时还提供了服务级别的指标，以及控制平面的指标来检测各个组件的运行情况。通过内置的 Prometheus 来收集指标，并使用 Grafana 展示出来。分布式追踪也支持各种主流的 OpenTracing 工具，如 Jaeger、Zipkin 等。访问日志一般都通过 ELK 去完成收集、分析和展示。另外，Istio 还拥有 Kiali 这样的可视化工具，给你提供整个网格以及微服务应用的拓扑视图。总体来说，Istio 在可观察方面的能力是非常强大的，这主要是因为 Mixer 组件的插件特性带来了巨大的灵活性。

App Mesh 在这方面做的也不错。从最新发布的 官方 repo 中，App Mesh 已经提供了集成主流监控工具的 helm chart，包括 Prometheus、Grafana、Jaeger 等。同时，AWS 又一次发挥了自己闭环生态的优势，提供了与自家的监控工具 CloudWatch、X-Ray 的整合。总的来说，App Mesh 在对服务的可观察性上也不落下风。

Amazon 与 Google 的棋局

AWS App Mesh 作为一个 2019 年 4 月份才发布的产品（GA），在功能的完整性上和 Istio 有差距也是情有可原的。从 App Mesh 的 Roadmap 可以看出，很多重要的功能，比如熔断已经在开发计划中。从笔者与 AWS 的支持团队了解的信息来看，他们相当重视这个产品，优先级很高，进度也比较快，之前还在预览阶段的重试功能在上个月也正式发布了。另外，App Mesh 是可以免费使用的，用户只需要对其中的实例资源付费即可，没有额外费用。对 AWS 来说，该产品的开发重点是和现有产品的整合，比如 Roadmap 列出的使用 AWS Gateway 作为 App Mesh 的 Ingress。借助着自己的生态优势，这种整合即方便快捷的完善了 App Mesh，同时又让生态内的产品结合的更紧密，使得闭环更加的牢固，不得不说是一步好棋。

和 App Mesh 目前只强调流控能力不同，Istio 更多的是把自己打造成一个更加完善的、全面的服务网格系统。架构优雅，功能强大，但性能上受到质疑。在产品的更迭上貌似也做的不尽如人意（不过近期接连发布了 1.3 到 1.4 版本，让我们对它的未来发展又有了期待）。Istio 的优势在于 3 大顶级技术公司加持的强大资源，加上开源社区的反哺，利用好的话容易形成可持续发展的局面，并成为下一个明星级产品。然而 Google 目前对 Istio 的态度有一些若即若离，一方面很早就在自家的云服务 gcloud 里提供了 Istio 的默认安装选项，但同时又发布了和 Istio 有竞争关系的 Traffic director 这个托管的控制平面。笔者的猜测是 Google 也意识到 Istio 的成熟不可能一蹴而就，鉴于网格技术托管需求的越发强烈，先提供一个轻量化的产品以占领市场。

目前各大厂商都意识到了网格技术的重要性并陆续推出了自己的产品（包括 AWS App Mesh，Kong 的 Kuma，国内的蚂蚁金服、腾讯云等），竞争也会逐渐激烈。未来是三分天下还是一统山河，让我们拭目以待。

我们的实践 - 从 Service Mesh 迈向云原生

最后这部分给大家简要介绍一下我们（FreeWheel）在 Service Mesh 领域的实践。希望通过一些前瞻性的探索，总结出最佳实践，为我们将来的微服务应用全面拥抱云原生提供一定的经验和指导。目前我们已经开发完成的 Data service 项目就整合了 AWS App Mesh，即将上线，并使用网格的能力进行智能路由和发布。

Data service 项目只包含两个服务：Forecast service 和 Query service，前者作为业务服务通过 Query service 查询来自持久层（ClickHouse）的数据；后者作为数据访问代理，从持久层获取数据并进行对象化的封装。这个 mini 的微服务系统非常适合作为一个先行者为我们探索网格的功能、性能、易用性等方面的能力，且范围足够小，不会影响到其他业务系统。

选择 AWS App Mesh 作为该项目的网格产品主要原因如下：

FreeWheel 是一个重度使用 AWS 各项服务的公司，未来所有的服务也都会全部托管的 AWS 上。作为一个闭环生态，App Mesh 可以和现有服务无缝整合，提高易用性；

相比 Istio 这样还不太成熟的开源产品，我们可以得到 AWS 技术团队的全力支持；

数据平面基于成熟高效的 Envoy，控制平面不存在 Istio 中的性能问题；

完全免费

下图是该项目的部署视图。前端请求从我们的业务系统 UIF 发送到 Forecast service，它作为 App Mesh 的一个虚拟节点，调用 Data service 进行数据查询。Data service 作为数据平面，会注入 App Mesh 的 sidecar 代理。这两个服务组成了一个 Mesh 网格，并无缝整合在 AWS 的 EKS 中。

下图是网格内部的逻辑视图，展示了如何利用 App Mesh 进行智能路由。Forecast service 作为调用者被定义为虚拟节点，Data service 作为虚拟服务，挂载着虚拟路由，内部根据需要可以设定若干路由规则。用 App Mesh 实现一个金丝雀发布的过程非常简单：假设在 Data service 的新版本（V2）发布前，流量都被指向 V1 版本；此时我们在 App Mesh 里配置好一个新的路由规则，将 10%的流量指向新的 V2 版本；只需要将新的规则通过 kubectl apply -f new-rule.yaml 应用到集群中，金丝雀发布就可以完成，且无缝切换，对用户透明。

在后续的工作中，我们会先验证 App Mesh 的性能和可靠性，然后逐渐的将更多的流量控制（如超时重试、熔断等）功能添加进来，并总结出一整套可行的实施方案，供大家参考。也欢迎对 Service Mesh 感兴趣的同学加入到我们的团队中，一起学习，共同进步。

总结

解耦是软件开发中永恒的主题，开发人员对消除重复的偏执是推动软件、以及架构模式演进的主要动力。而 Service Mesh 的核心价值就是将服务通信功能从业务逻辑中解耦，并下沉为基础设施，由控制平面统一管理。有人将 Service Mesh、Kubernetes 和 Serverless 技术称为云原生应用开发的三驾马车。Kubernetes 是云应用实际意义上的操作系统；Service Mesh 将服务通信功能剥离，实现了与业务的解耦；Serverless 让你不用关心应用的服务器。这三项技术让我们有能力实现应用开发的终极目标，那就是：只关注业务本身。而它们，也会引领我们通向未来云原生应用的诗和远方。

未来已来：从信通院 Serverless 标准，看无服务器发展趋势

无服务器架构（Serverless）是一种将应用与基础设施彻底分离的架构理念，开发人员无需关心基础设施的运维工作，只需专注于应用逻辑的开发，真正实现了弹性伸缩与按需付费。当前各大云服务商和头部互联网企业的内部业务 Serverless 化升级改造已经开始小范围试水；中小企业基于 Serverless 的业务应用也初见端倪，已然可见初具规模的企业级应用，未来可期。Serverless 生态已初具规模，可以预见，Serverless 将成为下一代云计算服务形态的趋势。

在此背景下， 云函数（SCF）、弹性微服务（TEM）和弹性容器服务（EKS）联合其他相关产品，在 2021 年 Serverless 平台技术能力评估中，共同获得国内首批 Serverless 平台技术能力最高先进级认证。

今年 7 月，在中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的 “2021 可信云大会” 上， 腾讯云拿下了 5 项大奖和 10 项可信云认证，在云存储、Serverless 等各细分领域评测中，获得 54 项可信云认证，数量位居中国云厂商第一 。腾讯云云函数（SCF）、弹性微服务（TEM）和弹性容器服务（EKS）深度参与了此次 Serverless 标准制定和实施过程，腾讯云的 Serverless 产品矩阵所提供的平台技术能力也得到了同行的一致认可。

通过本次 Serverless 标准，为大家带来以下几方面关于 Serverless 发展趋势的解读：

当我们把 Serverless 理念和这些产品结合时，Serverless 化的文件系统（CFS）、数据库（TDSQL-C）、网关（API Gatgeway）和中间件（TDMQ）等可大幅度降低 Serverless 应用的开发和运维成本，让开发者真正聚焦于业务的核心能力，把核心的研发力量和IT投资最大化企业的核心差异化竞争力。通过最终的需求驱动，我们可以预见到，各个云服务产品的 Serverless 化或许是未来云计算发展的必经之路。

过去场景化的 FaaS 是 Serverless 较为主流的应用形态，落地案例也以轻量级的站点、SSR 和云上“云上粘合剂”居多。在本次 Serverless 标准制定过程中，对于如何评估企业实际的 Serverless 落地形式大家展开了丰富的讨论和交流。我们认为 Serverless 的应用形态可以是 FaaS、微服务甚至是单体应用；运行环境可以是原生的运行时，也可以是容器镜像；具体落地时，可以用来对外提供 API 接口，也可以用来运行 音视频转码、直播推流 等计算任务，还可以用来完成 站点压测、AI 推理 等任务。

但是现有存量系统的 Serverless 化无法一蹴而就，这是一个不断设计和矫正的过程，应用 Serverless 化也需要经历迁移、优化和云原生架构改造的几个阶段，不同阶段之间需要有一个较为平滑的切换过程，借助于云函数的 Web Function 的功能可以让迁移过程更加平滑，只有实际负载运行在 Serverless 上之后，才能基于生产环境的实际运行结果、采集定量的指标持续进行 Serverless 应用的优化和云原生改造，进一步发挥出 Serverless 的价值。

当构建应用所依赖的服务逐渐向云上迁移的时候，开发环境也进一步“云”化，和本地开发相比也面临一些新的挑战，比如代码生效时间、本地测试、远程调试和离线开发等等，这些都是影响开发者效率的关键环节。在本次的 「Serverless 平台技术能力」标准中，单独把对于工具链的支持作为衡量 Serverless 平台技术能力的重要维度之一。一个成熟的 Serverless 开发者平台需要能够提供比较友好的IDE支持，让开发者使用熟悉的开发工具进行 Serverless 应用的开发，降低开发者的切换成本；除此之外从本地或者远程测试的时候，需要有良好的工具支持，可以方便地发起调用，触发应用执行并快速返回结果，当结果不符合预期的时候也需要有一系列监控、日志等排障手段帮助开发者快速定位问题。

作为 Serverless 社区最流行的一站式开发者工具， Serverless Framework 拥有百万级别的活跃应用程序以及 50000+ 的日下载量。Serverless Framework 早在 2019 年就已经和腾讯达成了大中华区独家的战略合作，和腾讯云的云函数等 Serverless 产品深度集成，同时社区也有大量开箱即用的插件和模板，帮助开发者快速上手 Serverless 应用开发。除此之外，云开发也是国内最大的微信小程序应用开发平台， 四川天府 健康 通、深圳机场智慧航旅服务等小程序应用都是运行在腾讯云的 Serverless 平台之上。

云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。只需编写核心代码并设置代码运行的条件，即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。

只需简单修改监听端口，即可将目前流行的 Node.js 框架直接部署上云，享受 Serverless 技术带来的免运维、低成本、按需扩缩容的众多优势。

突破传统 FaaS 形态产品的执行时长的限制， 首家支持运行长达 24 小时的长时任务的 FaaS 产品 ，支持体积较大的音视频文件处理、直播推流、数据分析等多种场景。

业界首发支持分配 120GB(122,880MB) 大内存环境，可以更加轻松地处理具有更高内存或更密集计算需求的工作负载，如音视频处理、大数据分析等。

通过 Web Function、容器化镜像等方式平滑把应用迁移至云函数之上，支持托管 H5 页面、API、SSR 应用、小程序等多种形态的应用形式，缩短研发周期，快速收集市场反馈从而加速产品迭代。

无需运维虚拟机或者其他计算集群，利用云函数提供的极致弹性、按量计费等特性，高效、低成本地进行音视频的录制、转码、混流、剪辑和推流等操作，让企业聚焦于音视频处理逻辑本身，从而不断提升内容质量，优化视听体验。

可以通过触发器连接其他的云服务，如对象存储（COS）、日志服务（CLS）等其他服务，当上游的数据发送变化的时候自动触发函数执行计算逻辑，典型的使用场景包括：CDN 刷新和预热、中间件消息转存、文件备份等。

支持定时、消息队列等多种形式触发函数执行输出处理逻辑，进行数据采集、数据清洗、ETL 等数据处理操作，处理之后的数据可以直接存储至下游的数据仓库、业务数据库或者 BI 分析系统等。

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弹性容器服务 EKS（Elastic Kubernetes Service）是腾讯云容器团队的推出的 Serverless 化 Kubernetes 服务 ，无须用户购买节点，直接部署工作负载。其完全兼容原生 Kubernetes，支持使用原生方式购买及管理资源，按照容器真实使用的资源量计费。

无论是自建 K8s 集群，还是腾讯云 TKE 托管集群，只要网络互通，即可通过部署 EKS 虚拟节点的方式，几乎无成本扩展集群资源池。在扩容 Pod 时可自动或手动快速将 Pod 调度到「虚拟节点」对应的腾讯云公有云资源上。

相比传统的通过扩缩服务器去调度资源（流程重，耗时久），虚拟节点提供一种直接调度 Pod 的能力，可以更快、更高效的弹性。

使用弹性容器服务 EKS 来运行微服务，免除用户对计算节点的运维工作。服务可根据负载情况自动伸缩，使用最合理的资源量来承载应用，降低资源使用成本。

使用弹性容器服务 EKS 运行离线计算任务，只需准备容器镜像，即可快速部署任务负载。另外，弹性容器服务 EKS 仅收取任务真实运行时间所使用算力的费用，任务结束 Pod 自动释放即结束计费。

弹性容器服务 EKS 支持使用 CPU、GPU 以及 vGPU 来运行在线推理服务，丰富的资源规格和弹性伸缩的负载，使运行服务更高效、更经济。

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