关于无服务器计算，常见的误解
由于持续存在的误解，无服务器计算常常被误解。三个常见的误解包括：认为无服务器只适用于小型应用，它总是比其他替代方案更便宜，以及它消除了所有运营责任。 让我们用实际的例子来澄清这些误解。
误解 1：无服务器只适用于小型或简单的应用程序。 许多人认为无服务器仅限于轻量级任务，如 cron 作业或简单的 API。 然而，像媒体流平台或电子商务后端这样的复杂系统可以使用无服务器架构构建。 例如，AWS Lambda 可以处理事件驱动的工作流，并与 DynamoDB 等服务一起用于数据库，以及 Step Functions 用于编排多步骤流程。 Netflix 使用无服务器大规模处理实时用户活动数据，证明了其支持大型分布式系统的能力。 关键是设计无状态、模块化的函数，并与托管服务集成以进行存储、队列和缓存。
误解 2：无服务器总是比传统托管更便宜。 虽然按执行付费的定价可以为零星的工作负载节省成本，但它并不是普遍更便宜。 与保留的虚拟机 (VM) 或容器相比，具有持续负载的高流量应用程序可能会产生更高的成本。 例如，每月处理数百万个请求的 Lambda 函数可能比为相同工作负载优化的 VM 集群花费更多。 此外，像调优不佳的超时或过大的内存分配等效率低下也会增加费用。 开发人员必须分析使用模式并比较定价模型，以确定无服务器对其用例是否具有成本效益。
误解 3：无服务器消除了所有运营工作。 虽然无服务器抽象了服务器管理，但开发人员仍然需要处理运营任务。 监控、记录和调试分布式函数需要像 AWS CloudWatch 或第三方平台这样的工具。 安全配置，如 IAM 角色和函数权限，仍然是开发人员的责任。 冷启动——函数在不活动后初始化时的延迟——也需要优化，例如使用预置并发或最小化依赖项。 例如，使用 Lambda 的零售应用程序可能需要在流量高峰期间为数据库连接实施重试逻辑。 无服务器转移了运营重点，但并没有完全消除它。
通过解决这些误解，开发人员可以就何时以及如何有效地使用无服务器做出明智的决策。