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作为云核算的下一个迭代，Serverless可以使开发者更专心于构建产品中的运用，而无需考虑底层仓库问题。伴跟着近年来相关技能老练度的添加，商场对Serverless的承受程度也变得越来越高。可以说时至今日，Serverless已迈入了向老练安稳方向开展的高速轨道。

作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库，ByteHouse根据开源ClickHouse构建，并在字节跳动内外部场景的查验下，对OLAP引擎才能、功用、运维、架构进一步升级。除此之外，ByteHouse也在Serverless方向探索，根据cloud-native 云原生的理念构建了全新一代的数据仓库，架构上进行了三层解耦，希望在Serverless的加持下，供给更安稳、牢靠、可信的剖析服务，让开发人员时刻精力从基础设施运维优化上解放，更聚集在核心事务功用中。

本文来自于火山引擎ByteHouse产品负责人李群的共享，从场景挑选、运用门槛、落地运用等5个方面，介绍Serverless在OLAP范畴运用思考。

哪些运用场景合适挑选Serverless架构？

在OLAP数据剖析范畴，咱们先看哪些剖析形式不适用于Serverless架构：

  1. 长使命，大Job： 假如剖析使命需求长期运转（如超越20分钟），运用 Serverless 技能会受到限制。由于 Serverless 渠道通常设置了最大运转时刻的限制，超越限制时刻会导致使命中止。

  2. 核算密集型：Serverless 技能通常适用于处理轻量级使命，而关于高核算密集型使命，需求更多核算资源，但职业上现在当时没有有商用的Serverless 数据仓库可以供给超越2000 vcore的算力规划，而2000vcore折算成通用的物理机或裸金属，也不过是20台服务器的算力规划，往往一些中型的剖析型体系的算力需求就远远超越这个规划。

  3. 高并发读写型：Serverless 技能特点是资源共享，对有高并发诉求的剖析使命，很可能会出现功用瓶颈，一方面原因是共享资源池的规划上限，一方面是多租户对共享资源的争用。

  4. 负载形式安稳、波动少：Serverless 渠道通常是按需运转，假如需求长期运转的运用程序，则不合适运用 Serverless 技能。

总归，Serverless 技能适用于处理轻量级、耗时短、低并发型的剖析事务，适用于负载形式有明显波动性特征的事务；也适用于管道型、中间件型的事务，如flink实时核算、kafka音讯行列以及ETL使命履行等。

关于长期运转、核算密集型、高并发读写、需求继续运转的剖析事务则不合适运用 Serverless 技能。

运用Serverless技能存在哪些门槛

在OLAP范畴，无论是经典的MPP架构向Serverless架构演进途径，仍是根据Cloud-Native云原生理念全新构建的Serverless架构，都面临着相同的技能应战：

  1. 存算别离

把核算和存储进行解耦，是Serverless架构要害的第一步，但其中的技能应战非常大，例如：怎样保证功用少劣化乃至不下降；近数据核算(NDP)技能，把哪些算子下推到存储侧；分布式缓存技能怎样进步缓存的命中率，这些意图都是尽可能减少核算和存储之间的网络开支。

此外，从25GE网络，到RDMA/RoCE等高速网络，再到下一步的内存型网络的融合，怎样减少推迟、进步吞吐也是业界在继续处理网络通信层面的难点之一。

  1. 核算无状况

核算侧通常仍是选用经典的shared-nothing架构，具有杰出的水平弹性扩展性，可是核算侧的无状况化程度直接关系到弹性才能的优劣，这其中元数据的办理和同步、核算信息的主动化、优化器的智能化都是要害的技能难点。

形象一点描述，则是，在弹性过程中，担负东西越多，状况化越重，弹性效率就越低，用户体验越差。

  1. 大局资源调度

存储资源池化、核算池化、网络池化，未来还会完成内存池化等，而且抱负的 Serverless 架构需求可以主动地根据用户请求的负载进行智能的动态弹性，在不需求时主动释放资源，事务浪涌时主动分配更多资源。以上对大局的资源调度才能提出了更高的要求。

  1. 混合负载

在Serverless架构下，不同的租户在同一个核算资源池里提交各种类型的剖析使命，怎样给上层运用供给安稳牢靠的SLA保证，混合负载办理的难度被进一步扩大。

根据静态化的配额负载战略很难在Serverless的多租户形式下落地，需求跨越智能、动态的资源分配、限流、熔断等负载办理的技能难点。

如，“低效SQL耗尽资源”的老大难问题的影响半径在Serverless形式下会被扩大，乃至是灾难性影响。

  1. 资源池上限

Serverless形式下，多租户都在共用一个资源池，抱负上这个资源池应该可以无限扩展，但当时只要存储侧基本上做到这一点，核算侧资源池仍是受限于软件才能会有一个天花板上限，比方说现在几款主流云厂商的Serverless的数据仓库还没有超越2000vcpu的算力规划。假如再叠加多租户并发的因素，将导致当时的Serverless架构在OLAP剖析范畴还比较难以大规划推行运用。

此外，旨在进一步降低核算侧负载而引入新硬件并供给池化服务，比方FPGA资源池，也是当时云场景的发力方向。环绕Serverless架构下的全场景多层级的数据安全也是要考虑的要害问题。

这里简略给大家共享一下ByteHouse在这方面的一些思考和实践：

ByteHouse 根据cloud-native 云原生的理念构建了全新一代的数据仓库，架构上进行了三层解耦。由下向上看，

  1. 在存储层，ByteHouse 现已完成了Serverless化、弹性弹性、容量无限扩展。为提升存算别离架构下的功用问题，在存储侧做了一系列的技能优化，比方

    针对HDFS语义，兼并小文件减少文件数、改善的Hedge Read、Fast Switch Read等使得带宽仅添加10%的情况下，推迟减少3倍；

    针对S3语义，经过memory cache、独立IO线程池等技能提升数据的存取功用。

  2. 在网络通信上， 衔接复用、RDMA、传输紧缩等技能，大幅缓解了网络扩大问题。

  3. 在中间的核算层，ByteHouse是经过virtual warehouse为用户供给弹性的核算服务，供给pay as you go的记账形式，为用户节约本钱。

    在技能上，ByteHouse完成了无状况化，根据容器化部署、秒级弹性弹性、秒级按需启停。ByteHouse增强的本地缓存技能，使得数据预热、预取愈加智能高效，缓存数据的命中率也更高。
    在核算层，ByteHouse经过不同的VW来做负载阻隔，如按读写进行阻隔、按运用类别进行阻隔，这种tenent-aware 租户感知的负载阻隔形式尽管还不是Serverless形式，可是能在一定程度上满足用户的需求，也是向Serverless架构演进的途径之一。

  4. 在最上层的cloud services 云服务层，ByteHouse供给集中化的catalog 元数据服务、集群办理服务等。咱们把元数据从核算层解耦出来，让核算层完成了无状况化，获得了秒级的弹性弹性和启停才能。根据分布式 KV 的元数据存储，经过高效的part缓存技能，也进一步提升了元数据的访问功用。

怎样看待可观测性和Serverless哲学相悖的问题？

跟着Serverless的深化，人们发现Serverless架构下的问题定位比传统运用更困难。对此，一部分人以为应该支持可观测性的需求，另一部分人则以为可观测性与Serverless实质相悖，Serverless便是为了让用户不需求关心底层核算资源情况。

我以为，这个问题实质上是跟当时Serverless技能老练度相关。举个比如，现在咱们每天都在用水、用电，可是很少有人会再去重视怎样发电、怎样配送，饮用水的处理环节等等，由于咱们得到的用水、用电的服务标准是安稳的、可信的和牢靠的，所以不再重视过程细节。

与此相似，Serverless 要完成的方针便是供给安稳、牢靠和可信的剖析服务，让开发人员不再把时刻和精力花费在下层的基础设施和运维优化上，而是聚集在事务功用的完成上面。

可是当时OLAP 数据剖析范畴的Serverless技能老练度还远未到达这个方针，前面说到的一系列技能难点没有彻底处理，最简略的比如是怎样处理困扰业界40多年的“低效SQL耗尽资源”的老大难问题，在 Serverless 形式下，账单跟资源用量严密相关，账单上资源用量的合理性、可信性是客户当时的最大疑虑。

此外，经过日志记载、 跟踪监控、可视化方针等技能工具为用户供给过程中的可观测性，也是Serverless渠道应该具有的才能，也可以添加用户对体系的信任感。

因而，两者并非相悖。咱们信任会有一天Serverless会给用户带来标准、安稳、牢靠、可信的剖析服务，就像咱们今日用水、用电相同。

落地Serverless，自研和云厂商方案怎样挑选？

21世纪最宝贵的仍是人才。对企业来说，每一笔投入的方针都是环绕着怎样去获取更深化实质的剖析洞察、更灵敏的风控感知和预警、更快速的用户增加，所以说，企业的IT更多的是站在开发的视角去看待投入决议计划，使能事务，并能更近一步，让IT从传统的本钱中心向赋能中心、盈余中心去演进，人才储藏的重点是技能开发方向。

而云厂商的商业逻辑是为用户供给标准的云核算技能服务，经过继续、高强度的研制投入，为用户供给差异化的云服务，人才储藏的重点是技能研制方向。开发和研制，仅一字之差，但含义迥异。

特别是关于OLAP 范畴的Serverless技能完成来说，涉及到存储、网络、操作体系、数据库、AI等IT范畴简直全栈的技能点，更需求厂商做继续的、高本钱的研制投入，而且这些投入短期内难见商场报答，一旦中途中止则意味着前期的投入全都“打水漂”。

所以，对中小企业来说，仍是主张在OLAP 范畴的Serverless技能投入上保持稳重态度，对Serverless的技能研制、演进迭代仍是交给技能人才储藏更雄厚、技能投入也更专业的大型云厂商来做。

Serverless间隔大规划运用还有多远？

在OLAP数据剖析范畴，尽管现已有几款商用的Serverless架构的数据仓库，可是前面说到的技能难点依然存在、没有跨越，而且期供给的算力规划也很难支撑中大型规划的数据仓库或者剖析渠道的需求。

可是，Serverless的架构理念仍是面向未来的，而且技能应战也会跟着时刻的推移会有更好的应对方案和办法，而且当时也可以在部分中小型剖析负载场景中适用和推行。

最后想提一点，影响Serverless大规划运用的因素，除了技能层面继续演进和迭代之外，别的一个非常要害的便是Serverless服务的标准化，尤其是对OLAP 剖析范畴。Serverless的初衷是让用户聚集在事务完成上，但没有一个标准化的标准会导致用户被渠道锁定，无法完成运用的平移、无缝搬迁，比方，用户无法把根据MySQL的运用无缝搬迁到PostgreSQL，由于下面的数据库是Serverless了，可是与事务逻辑进行交互的接口还没有标准化。因而，Serverless的规划化运用，还需求有与之配套的标准和标准体系。

总而言之，Serverless架构现已越来越受到欢迎，跟着云核算和Serverless技能的进一步开展和完善，Serverless架构将在未来成为更多大规划运用的首选架构之一，用户会像今日用水、用电相同，便利、方便地享受Serverless化的OLAP 数据剖析服务。

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