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引言 “前方事故多发地段请注意保持车距...”
“您已疲劳驾驶 , 请注意休息...”
“前方经过泰山旅游景区 , 中国 5 A级景区 , 是第一批国家级风景名胜区....\"
......
这是高德出行的导航场景 , 像这样暖心的语音提示 , 在春节期间的每天都会有上百亿次 , 以保障您的出行安全 。 然而这背后 , 任何系统抖动或者故障 , 都会影响到用户的出行安全 , 所以在节日期间整个团队会严阵以待并去现场值班 , 以保障系统的稳定性 。
在过去的 2021 年 , 高德地图提出了新的品牌主张:在“高德地图 , 哪儿都熟”的背景下 , 高德出行 App 增添了更多的用户使用场景 , 随之而来业务系统也变得更为复杂 。 为了保障系统的稳定性 , 每一个节日大促期间 , 都会有同事去现场值班 。
为了解决这一困境 , 我们对系统架构进行了更深的思考 , 并一致认同 Serverless 会是未来的技术趋势 , 所以在过去的一年中 , 我们对 Serverless 技术做了很多的探索 , 并实现了部分核心业务的 Serverless 化 。 利用 Serverless :低成本 , 免运维 , 高弹性等优势 , 达成了上述提及业务 , 节假日无需同事再去现场值班的目标 , 让团队成员可以在家过一个安心团圆年 。
本文会分享过去的一年 , 高德地图在 Serverless 领域做过哪些探索?如何与业务相结合 , 实现了一个低成本 , 低代码 , 免运维的现代化的 Serverless 研发平台 。
业务背景 自 2021 年 7 月 , 高德地图宣布品牌履新:整体向 “出门好生活开放服务平台”升级 , 同时提出了“高德地图 , 哪儿都熟”的新品牌主张 。 高德地图从导航工具升级为出行服务平台、生活信息服务入口; 为了更好地服务用户 , 拓展和出行相关的生活信息服务场景:高德地图主图、我的页面、行前行后场景以业务卡片的方式 , 透出了业务推荐信息 。 下图是高德 App 中出现的几个典型卡片推荐场景:
样式多变
高德地图的业务特点之一是:高频率的样式变化 。 节日气氛的衬托、假期旅游的引导、交通信息的提醒等等多变不同的需求下 , 亟需一种能够快速迭代的研发模式 。 而传统的研发模式是:每一个变化都是在 App 客户端上研发 , 然后随着 App 版本的发布进行样式再更新 。 (这种发版效率很慢 , 并且要考虑到稳定性;每月一个版本 , 如果仍使用这种研发模式 , 其实是很难满足业务需求的 。 )
策略多变
卡片业务背后的后端代码 , 会随着业务类型的不断增加 , 因此相应的业务策略越来越多 , 如果不及时与系统功能模块进行抽离 , 就像生命力顽强的爬山虎一样 , 系统代码不断无序增加 , 越来越臃肿 , 复杂性也越来越高 。 而多变的策略 , 会要求在系统架构上做出改变 , 达到策略的快速增加与删除 , 以及实时的生效 。
客户端瘦身
过多的业务逻辑糅合到客户端 , 虽然可以一定程度上提高性能 , 但是如果客户端过大 , 也会导致用户不愿更新 。 其实动辄几百兆的更新 , 不仅会增加我们的带宽成本 , 也占用了用户的数据流量 。 此外因为代码多 , 相应的涉及业务也多 , 如果每一个业务都有快速迭代的要求 , 这就需要 App 客户端拥有能够快频率的更新的能力 。
两者构成了恶性的循环 , 不利于 App 的长期发展 , 所以客户端瘦身势在必行 。
早晚峰值
上班早高峰 , 下班晚高峰 , 相信大家都有过一致的体验:堵 !!同样地图导航类应用 , 早晚峰值时间段非常的明显 , 且峰值和低谷的波谷差距非常大 , 如果所有的机器资源按照峰值去准备 , 这成本无疑是非常高的 , 在低峰期 , 会造成极大的资源浪费 。 所以我们需要能够按需使用的弹性资源技术 , 去降低我们的机器资源成本 。
技术选型 经过架构组的多轮讨论 , 最终我们并达成达成一致目标:全面拥抱 Serverless 。因为 Serverless 的优势特点 , 恰好解决了我们的业务痛点需求 。 我们也相信未来一定是属于 Serverless 的时代 。
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