分享 KubeCon 2019 （上海）关于 Serverless 及 Knative 相关演讲会议

有幸参加了 KubeCon 2019 上海大会，并参加了 Knative 及 Serverless 相关的几场分享会，收获满满。这里简单介绍一下各个演讲主题的主要内容。

Knative 及 Serverless 相关会议

加速：无服务器平台中的冷启动优化

时间：上午11:00~11:35
该主题主要从 4 个方面介绍了 Serverless Cloud Function 中如何优化函数服务的冷启动问题。

• 轻量级VM：基于QEMU构建更轻量级VM，预置VPC路由信息，基于VM模板生产VM/容器实例。
• 代码缓存：两级缓存Function代码。1. 节点缓存；2. Zone（机房）缓存
• 实例预热：1. 经过算法预先扩容实例；2. 提早加载函数依赖
• VPC 网络加载：经过在代码建立时（而不是代码运行时），建立网络代理，提早申请ENI， 缩短函数运行时网络绑定耗时。

利用 Knative 发展深度学习平台

时间：上午11:45~12:20
该主题主要介绍了如何利用 Knative 重构了深度学习平台。

• 利用 Tektoncd-pipeline（接下来会替换 Knative Build） 替换原有的镜像构建方式，经过 Task 构建镜像

• 利用 Knative 的 Route 进行流量调配，知足灰度发布等需求。利用极致弹性能力实现自动扩容。

  • 自定义autoscale。可自定义 autoscale， 知足不一样的弹性策略使用场景
  • 处理冷启动问题。1. 升级 istio, 解决sidecar注入延迟。2. 提早拉镜像。3. activeror接收到请求时，就提早进行扩容处理。
  • 资源层面，经过 Virtual Kubelet 构建资源池，知足 serverless 按需分配资源需求。
  • 提到了Knative 与 Edge。实现边缘端极致弹性。
• 利用 Knative Eventing 构建基于事件的业务处理。

Knative Serving 内部介绍

时间：下午 13:35~14:10
从灰度发布场景出发，对比Kubernetes中的实现方式，由浅入深，介绍了 Knative Serving 中 Service、Configuration、Route、Revision 角色的做用。最后介绍如何经过 Knatvie Serving中实现灰度发布。

CNCF CloudEvents 项目：迈向无服务器互操做的一步

时间：下午14:20~14:55
来自 IBM的Davis 介绍了CloudEvents的诞生及发展，以及 CloudEvents 协议内容。经过 CloudEvents 统一了事件的标准，而且促进系统直接跨平台的集成。
最后演示了一个基于 CloudEvents 事件驱动的动画 Demo，不一样的 Coffee 屋供应商能够基于统一的事件模型进行驱动，体现事件的互操做系。颇有意思。

经过 Knative 和 Apache Camel 构建云集成应用

时间：下午15:05~15:45
该主题主要介绍了如何将Apache Camel 与Knative结合使用的场景。经过Camel-K事件源接入Camel，接收消息事件进行处理

CNCF 无服务器工做组：咱们要发展到哪里

时间：下午16:00 ~16:30
来自 IBM的Davis 继上面的CloudEvents演讲以后继续分享了无服务器工做组接下来的发展方向。针对事件处理的缺少编排方式，接下来构建 Workflow 工做流（Event 事件编排）是无服务器工做组的方向。以下图 Workflow 处理流程：

在无服务器平台 Apache OpenWhisk 上建立物联网应用

时间：16:45 ~17:20
最后听了一场关于无服务器平台与物联网结合的场景，来自IBM的演讲嘉宾分享了开源的Serverless平台Apache OpenWhisk如何与物联网进行结合。

• 处理数据格式。经过 OpenWhisk 进行数据格式转换、过滤清洗等
• 数据存储后的处理。经过 OpenWhisk 事件驱动调用服务进行处理（如数据分析、机器学习等）
• 流数据检测。对检测到的异常事件进行告警等
• 边缘计算上的Serverless能力。这部分还在探索中，如针对跨云端和边缘的业务进行统一事件驱动的能力

感想

从本次 KubeCon 会议上 Serverless 及 Knative 的议题及观众来看，关于无服务器（Serverless） 标准的制定、实际场景的应用以及将来的发展正在引发更多的关注，而做为 CNCF 标准 Serverless 编排——Knative，也开始初露锋芒。相信接下来会有更多的企业及用户参与到 Serverless 的探索与实践。

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