前言

當(dāng)您第一次接觸 Serverless 的時(shí)候，有一個(gè)不那么明顯的新使用方式：與傳統(tǒng)的基于服務(wù)器的方法相比，Serverless 服務(wù)平臺(tái)可以使您的應(yīng)用快速水平擴(kuò)展，并行處理的工作更加有效。這主要是因?yàn)?Serverless 可以不必為閑置的資源付費(fèi)，不用擔(dān)心預(yù)留的資源不夠。而在傳統(tǒng)的使用范式中，用戶(hù)必須預(yù)留成百上千的服務(wù)器來(lái)做一些高度并行化但執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)較短的任務(wù)，而且必須為每一臺(tái)服務(wù)器買(mǎi)單，即使有的服務(wù)器已經(jīng)不再工作了。

以阿里云 Serverless 產(chǎn)品——函數(shù)計(jì)算為例，便可以完美解決您上述所有顧慮：

如果您的任務(wù)本身計(jì)算量不是很大，但是有大量的并發(fā)任務(wù)請(qǐng)求需要并行處理， 比如多媒體文件處理、文檔轉(zhuǎn)換等;

一個(gè)任務(wù)本身計(jì)算量很大，要求單個(gè)任務(wù)很快處理完，并且還能支持并行處理多個(gè)任務(wù)。

在這種場(chǎng)景下，用戶(hù)唯一關(guān)注的就是：您的任務(wù)是可以分治拆解并且子任務(wù)是可以并行處理的，一個(gè)需要一個(gè)小時(shí)才能處理完的長(zhǎng)任務(wù)，可以分解成 360 個(gè)獨(dú)立的 10 秒長(zhǎng)的子任務(wù)并行處理，這樣，以前您要花一個(gè)小時(shí)才能處理完的任務(wù)，現(xiàn)在只需要 10 秒就可以搞定。由于采用的是按量計(jì)費(fèi)的模型，完成的計(jì)算量和成本是大致相當(dāng)?shù)?，而傳統(tǒng)模型則因?yàn)轭A(yù)留資源肯定會(huì)存在浪費(fèi)，浪費(fèi)的費(fèi)用也是需要您去承擔(dān)的。

接下來(lái)，將詳細(xì)闡述 Serverless 在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理上的實(shí)踐。

極致彈性擴(kuò)縮容應(yīng)對(duì)計(jì)算波動(dòng)

在介紹相關(guān)的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理示例之前， 這里先簡(jiǎn)單介紹一下函數(shù)計(jì)算。

1. 函數(shù)計(jì)算簡(jiǎn)介

開(kāi)發(fā)者使用編程語(yǔ)言編寫(xiě)應(yīng)用和服務(wù)，函數(shù)計(jì)算支持的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言請(qǐng)參見(jiàn)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言列表;

開(kāi)發(fā)者上傳應(yīng)用到函數(shù)計(jì)算;

觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行：觸發(fā)方式包括 OSS、API 網(wǎng)關(guān)、日志服務(wù)、表格存儲(chǔ)以及函數(shù)計(jì)算 API、SDK 等;

動(dòng)態(tài)擴(kuò)容以響應(yīng)請(qǐng)求：函數(shù)計(jì)算可以根據(jù)用戶(hù)請(qǐng)求量自動(dòng)擴(kuò)容，該過(guò)程對(duì)您和您的用戶(hù)均透明無(wú)感知;

根據(jù)函數(shù)的實(shí)際執(zhí)行時(shí)間按量計(jì)費(fèi)：函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后，可以通過(guò)賬單來(lái)查看執(zhí)行費(fèi)用，收費(fèi)粒度精確到 100 毫秒。

至此，您大約可以簡(jiǎn)單理解到函數(shù)計(jì)算是怎么運(yùn)作的，接下來(lái)以大量視頻并行轉(zhuǎn)碼的案例來(lái)闡述：假設(shè)一家在家教育或娛樂(lè)相關(guān)的企業(yè)，老師授課視頻或者新的片源一般是集中式產(chǎn)生，而您希望這些視頻被快速轉(zhuǎn)碼處理完以便能讓客戶(hù)快速看到視頻回放。比如在當(dāng)下疫情中，在線(xiàn)教育產(chǎn)生的課程激增，而出課高峰一般是 10 點(diǎn)、12 點(diǎn)、16 點(diǎn)、18 點(diǎn)等明顯的峰值段，特定的時(shí)間內(nèi)(比如半個(gè)小時(shí))處理完所有新上傳的視頻是一個(gè)通用而且普遍的需求。

2. 彈性高可用的音視頻處理系統(tǒng)

OSS 觸發(fā)器

如上圖所示，用戶(hù)上傳一個(gè)視頻到 OSS，OSS 觸發(fā)器自動(dòng)觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行，函數(shù)計(jì)算自動(dòng)擴(kuò)容，執(zhí)行環(huán)境內(nèi)的函數(shù)邏輯調(diào)用 FFmpeg 進(jìn)行視頻轉(zhuǎn)碼，并且將轉(zhuǎn)碼后的視頻保存回 OSS。

消息觸發(fā)器

如上圖所示，應(yīng)用只需要發(fā)一個(gè)消息，自動(dòng)觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行音視頻處理的任務(wù)即可，函數(shù)計(jì)算自動(dòng)擴(kuò)容，執(zhí)行環(huán)境內(nèi)的函數(shù)邏輯調(diào)用 FFmpeg 進(jìn)行視頻轉(zhuǎn)碼， 并且將轉(zhuǎn)碼后的視頻保存回 OSS。

直接手動(dòng)調(diào)用 SDK 執(zhí)行音視頻處理任務(wù)

以 python 為例，大致如下：

python#-*-coding:utf-8-*-

importfc2

importjson

client=fc2.Client(endpoint="http://123456.cn-hangzhou.fc.aliyuncs.com",accessKeyID="xxxxxxxx",accessKeySecret="yyyyyy")

#可選擇同步/異步調(diào)用

resp=client.invoke_function("FcOssFFmpeg","transcode",payload=json.dumps(

{

"bucket_name":"test-bucket",

"object_key":"video/inputs/a.flv",

"output_dir":"video/output/a_out.mp4"

})).data

print(resp)

從上面我們也可以看出，觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行的方式也很多，同時(shí)簡(jiǎn)單配置下 SLS 日志，就可以很快實(shí)現(xiàn)一個(gè)彈性高可用、按量付費(fèi)的音視頻處理系統(tǒng)，同時(shí)能提供免運(yùn)維、具體業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化、強(qiáng)大自定義監(jiān)控報(bào)警等超強(qiáng)功能的 dashboard。

目前已經(jīng)落地的音視頻案例有 UC、語(yǔ)雀、躺平設(shè)計(jì)之家、虎撲以及幾家在線(xiàn)教育的頭部客戶(hù)等，其中有些客戶(hù)高峰期間，彈性使用到了萬(wàn)核以上 CPU 計(jì)算資源，并行處理的視頻達(dá)到 1700+，同時(shí)提供了極高的性?xún)r(jià)比。

任務(wù)分治，并行加速

這種將任務(wù)分而治之的思想應(yīng)用在函數(shù)計(jì)算上是一件有趣的事情，在這里舉一個(gè)例子，比如您有一個(gè)超大的 20G 的 1080P 高清視頻需要轉(zhuǎn)碼，即使您使用一臺(tái)高配機(jī)器，需要的時(shí)間可能還是要按小時(shí)計(jì)，如果中途出問(wèn)題中斷轉(zhuǎn)碼，您只能重新開(kāi)始再重復(fù)一遍轉(zhuǎn)碼的過(guò)程，如果您使用分治的思想+函數(shù)計(jì)算，轉(zhuǎn)碼的過(guò)程衍變?yōu)?分片-> 并行轉(zhuǎn)碼分片-> 合并分片，這樣就可以解決您上述的兩個(gè)痛點(diǎn)：

分片和合成分片是內(nèi)存級(jí)別的拷貝，需要的計(jì)算量極小，真正消耗計(jì)算量的轉(zhuǎn)碼，拆分成了很多子任務(wù)并行處理，在這個(gè)模型中，分片轉(zhuǎn)碼的最大時(shí)間基本等同于整個(gè)大視頻的轉(zhuǎn)碼時(shí)間;

即使中途某個(gè)分片轉(zhuǎn)碼出現(xiàn)異常，只需要重試這個(gè)分片的轉(zhuǎn)碼即可，不需要整個(gè)大任務(wù)推倒重來(lái)。

通過(guò)將大任務(wù)合理的分解，配合使用函數(shù)計(jì)算，編寫(xiě)一點(diǎn) code，就可以快速完成一個(gè)彈性高可用、并行加速、按量付費(fèi)的大型數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

在介紹這個(gè)方案之前，我們先簡(jiǎn)單介紹一下 Serverless 工作流，Serverless 工作流可以很好地將函數(shù)和其他云服務(wù)和自建服務(wù)有組織地編排起來(lái)。

1. Serverless 工作流簡(jiǎn)介

Serverless 工作流(Serverless Workflow)是一個(gè)用來(lái)協(xié)調(diào)多個(gè)分布式任務(wù)執(zhí)行的全托管云服務(wù)。在 Serverless 工作流中，您可以用順序、分支、并行等方式來(lái)編排分布式任務(wù)，Serverless 工作流會(huì)按照設(shè)定好的步驟可靠地協(xié)調(diào)任務(wù)執(zhí)行，跟蹤每個(gè)任務(wù)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換，并在必要時(shí)執(zhí)行用戶(hù)定義的重試邏輯，以確保工作流順利完成。Serverless 工作流簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)和運(yùn)行業(yè)務(wù)流程所需要的任務(wù)協(xié)調(diào)、狀態(tài)管理以及錯(cuò)誤處理等繁瑣工作，讓您聚焦業(yè)務(wù)邏輯開(kāi)發(fā)。

接下來(lái)以一個(gè)大視頻快速轉(zhuǎn)碼的案例來(lái)闡述 Serverless 工作編排函數(shù)，實(shí)現(xiàn)大計(jì)算任務(wù)的分解，并行處理子任務(wù)，最終達(dá)到快速完成單個(gè)大任務(wù)的目的。

2. 大視頻的快速多目標(biāo)格式轉(zhuǎn)碼

如上圖所示，假設(shè)用戶(hù)上傳一個(gè) mov 格式的視頻到 OSS，OSS 觸發(fā)器自動(dòng)觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行，函數(shù)調(diào)用 FnF 執(zhí)行，F(xiàn)nF 同時(shí)進(jìn)行 1 種或者多種格式的轉(zhuǎn)碼(由 template.yml 中的 DST_FORMATS 參數(shù)控制)，假設(shè)配置的是同時(shí)進(jìn)行 mp4 和 flv 格式的轉(zhuǎn)碼。

一個(gè)視頻文件可以同時(shí)被轉(zhuǎn)碼成各種格式以及其他各種自定義處理，比如增加水印處理或者在 after-process 更新信息到數(shù)據(jù)庫(kù)等;

當(dāng)有多個(gè)文件同時(shí)上傳到 OSS，函數(shù)計(jì)算會(huì)自動(dòng)伸縮，并行處理多個(gè)文件，同時(shí)每次文件轉(zhuǎn)碼成多種格式也是并行;

結(jié)合 NAS + 視頻切片，可以解決超大視頻的轉(zhuǎn)碼，對(duì)于每一個(gè)視頻，先進(jìn)行切片處理，然后并行轉(zhuǎn)碼切片，最后合成，通過(guò)設(shè)置合理的切片時(shí)間，可以大大加快較大視頻的轉(zhuǎn)碼速度;

fnf 可以跟蹤每一步執(zhí)行情況，并且可以自定義每一個(gè)步驟的重試，提高任務(wù)系統(tǒng)的魯棒性，如：retry-example

在任務(wù)分治，并行加速具體的案例中，上面分享的是 CPU 密集型任務(wù)分解，但也可以進(jìn)行 IO 密集型任務(wù)分解，比如這個(gè)需求：上海的 region 的 OSS bucket 中的一個(gè) 20G 大文件，秒級(jí)轉(zhuǎn)存回杭州的 OSS Bucket 中。這里也可以采用分治的思路，Master 函數(shù)在接到轉(zhuǎn)存任務(wù)之后，將超大文件進(jìn)行分片的 range 分配給每個(gè) Worker 子函數(shù)，Worker 子函數(shù)并行轉(zhuǎn)存屬于自己那部分的分片，Master 函數(shù)待所有子 Worker 運(yùn)行完畢之后，提交合并分片請(qǐng)求，完成整個(gè)轉(zhuǎn)存任務(wù)。

詳情可以參考：利用函數(shù)計(jì)算多實(shí)例并發(fā)實(shí)現(xiàn)秒級(jí)轉(zhuǎn)存超大文件

總結(jié)

本文探討了 Serverless 服務(wù)平臺(tái)可以使您的應(yīng)用快速水平擴(kuò)展，并行處理的工作更加有效，并給出了具體的實(shí)踐案例，無(wú)論在 CPU 密集型還是 IO 密集型場(chǎng)景，函數(shù)計(jì)算 + Serverless 都能完美解決您以下顧慮：

• 不必為閑置的資源付費(fèi)
• 不用擔(dān)心計(jì)算資源預(yù)留不夠
• 大計(jì)算量的任務(wù)需要快速處理完畢
• 更好的任務(wù)流程跟蹤
• 完善的監(jiān)控報(bào)警、免運(yùn)維、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化等

本文中對(duì)于 Serverless 音視頻處理只是一個(gè)示例，它展示的是函數(shù)計(jì)算配合 Serverless 工作流在離線(xiàn)計(jì)算場(chǎng)景中的能力和獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)勢(shì)。我們可以用發(fā)散的方式去拓展 Serverless 在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理實(shí)踐的邊界，比如AI、基因計(jì)算、科學(xué)仿真等。希望本篇文章能吸引您，開(kāi)啟您的 Serverless 奇妙之旅。