云原生GIS 2.0之Serverless GIS技术详解

 来源  本文刊登于2022年11月 总第82期《超图通讯》

Serverless GIS的名称看起来让人费解，并不是真的不需要服务器，但为什么又叫无服务器计算？Serverless GIS有什么特点和价值呢？超图研究院的同事胡中南、周世杰和王泽涛的这篇文章把这个问题讲清楚了。

文/胡中南 周世杰 王泽涛

随着云计算相关技术的不断进化，需求与应用的不断深入，SuperMap云GIS技术也在持续发展，先后经历了7C版本的云使能GIS、8C/9D版本的云就绪GIS，并在2018年的10i版本中率先发布了云原生GIS技术，迈入云GIS技术新阶段。

云原生GIS经历了从0到1的起步阶段，在SuperMap GIS 2022版本中又实现了从1.0到2.0的全新进化，新增GIS服务网格、GIS无服务器计算两个关键新技术。

基于GIS服务网格技术，云原生GIS提供了服务度量、服务追踪、微服务访问控制和灰度发布四大功能，全面提升了云原生GIS的标准化流量治理和运维管理能力。

GIS无服务器计算技术，即Serverless GIS技术。它基于全新的计算模式，将GIS微服务能力进一步拆分解耦，极大提升了GIS服务系统的弹性与韧性。Serverless GIS技术相较于有服务器计算，在技术层面具有显著的进化。本篇将重点解读GIS无服务器计算技术。

无服务器计算——新一代云计算范式

2019年，UC伯克利大学的学者们从研究角度分析预测，Serverless计算将取代 Serverful传统云计算模式，成为云计算的新一代范式。其依据是IT计算模式的变化就是从Serverful计算到Serverless计算的演化。

从早期的物理服务器开始，服务器就一直在进行抽象或虚拟化，并使用虚拟化技术、云计算IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）自动管理这些虚拟化的资源。随着容器技术出现，容器化CaaS（Containers as a Service，容器即服务）可实现更轻量、更易用的虚拟化和自动化。然而这些只是从管理物理服务器到管理虚拟服务器，使用时仍需关心幕后的服务器资源分配，即使未使用程序，也需要为资源付费。

以一个传统Serverful应用为例，包括业务数据、业务逻辑、服务接口、WebApp四层。为部署该应用，我们需要用一个服务器将其CPU、内存等作为计算资源，并支撑其上的操作系统、数据库、中间件等，再部署相应的业务数据、业务逻辑等模块。基于容器技术，上述部署工作可实现轻量化、自动化，但在概念模型上仍以服务器计算资源作为基础。

Serverful应用技术架构

在Serverless计算支撑的应用技术架构中，系统四层模块都可以单独部署到可直接使用的云服务中：业务数据可部署到数据库服务中；业务逻辑执行部署到函数计算服务中；服务接口可部署到API网关服务上，以响应动态内容的请求；静态的WebApp包则部署在对象存储服务上。Web浏览器首先从对象存储中获取到应用页面本身，再发起动态请求给API网关，网关服务接口去动态地调用函数计算中的业务逻辑，业务逻辑通过调用数据库服务来读写业务数据。此过程使用了一系列云服务并仅在使用时才计费，其中，承载业务逻辑的函数计算服务是FaaS（Function as a Service，函数即服务），为其他模块提供的服务被统称为BaaS（Backend as a Service，后端即服务）。

Serverless应用技术架构

上述是云计算服务商提供的两类服务，以代替服务器的作用。其中的关键服务是FaaS，它是一种新的算力组织和提供方式，应用的业务逻辑被拆解为一个或多个细粒度的函数，这些函数按需执行、伸缩和计费。其中FaaS可以认为是按需供给、可自动伸缩的弹性CPU算力，用来加载和执行业务逻辑。另一类服务是BaaS，指的是函数执行所需要的通用的后端服务，包括数据库/对象存储、账户鉴权、消息队列等，这些服务由FaaS中的函数来按需调用。开发者不需要考虑它们是如何部署运行的，只需要按使用量付费。所以对开发人员表现为Serverless。

Serverless云服务 = FaaS/函数即服务 + BaaS/后端即服务

那么Serverless架构对开发者意味着什么呢？现在是互联网分布式计算时代，我们除了写出算法、读写数据，还需要考虑如何分布式部署、如何应对系统高峰时期的大并发请求；我们以AI人工智能为例，它有三个基础：算法、数据和算力。在Serverful架构中，算力由IaaS提供，算法和数据都要自行部署上去并调度管理来应对峰谷流量变化。而在Serverless架构中，算法所需要的算力由FaaS提供，算法可以解耦成多个更细粒度的函数。数据也解耦，可以按需存储，相应的算力管理由BaaS提供。Serverless计算尤其是FaaS函数计算，简化了计算资源的供给，极大提升了开发者的生产力，可以看作是云计算编程模型从汇编语言进化到高级语言。

Serverless架构极大提升开发者的生产力

基于上述分析，Serverless无服务器计算可被定义为一种新的云计算模型，允许开发人员在构建和运行应用程序时，无需关心或管理服务器等基础设施。其特征可以归纳为：资源的解耦和服务化、自动弹性伸缩、按使用量计费等；相应带来的优势有：低运维、低成本、高弹性、高可用等。

Serverless技术实现与适用场景

目前各云厂商都提供了FaaS/BaaS系列云服务，例如：FaaS有AWS Lambda、Aliyun FC、华为云FunctionGraph、腾讯云函数等；BaaS有AWS S3、Aliyun OSS等。Serverless开源技术发展也十分踊跃。由于BaaS往往由第三方提供，因此侧重函数计算的场景更适合使用FaaS。受限于FaaS技术在当前实现层面的冷启动耗时高、更细粒度的函数跟踪调试复杂、各厂商接口不一致等问题，目前尚不能将所有应用都迁移到函数计算中。FaaS更适合于具有以下特点的场景：（1）具有峰谷特征、需要高弹性；（2）需要事件触发或定时执行；（3）不需长时间驻留使用；（4）计算用时明显高于冷启动用时。

Serverless函数计算的适用场景

Serverless + GIS

结合地理信息业务的特点，在Serverless应用于GIS领域方面，“Serverless+GIS”本质上是GIS各种能力的Serverless化，包括GIS数据存储管理能力、GIS计算处理分析渲染能力、GIS服务能力等。

“Serverless+GIS”第一层面，在GIS数据存储管理层，GIS存储的Serverless化作为 GeoBaaS(Geospatial BaaS)，将空间数据存储能力进行后端服务化，可采用公有云厂商提供的存储服务。SuperMap GIS 2022版本也在云原生GIS产品套件中内置提供了各类存储服务，可以轻松一键开启。尤其内置Yukon禹贡开源空间数据库，实现了GIS二三维时空数据的一体化存储管理。

Serverless + GIS: GIS计算的Serverless化

“Serverless+GIS”第二层面，则是GIS计算的Serverless化，即GeoFaaS(Geospatial FaaS)，可以选择云厂商的Serverless Spark分析引擎、FaaS函数计算服务，将GIS功能以函数方式部署进去执行。SuperMap GIS 2022版本也在云原生GIS套件中内置了GeoFaaS函数运行时以及多个GIS函数，具体包括无服务器空间分析函数、无服务器处理自动化函数。

综上所述，Serverless GIS包括GeoFaaS与GeoBaaS两个部分。它们将GIS计算能力函数化，将空间数据存储管理能力后端服务化，互相解耦，互相配合，共同实现GIS后端系统中关键模块的无服务器化。

Serverless GIS：GeoFaaS + GeoBaaS

GeoFaaS技术与实践

结合FaaS的适用场景特点，包括具有峰谷特征、按需执行、无需驻留、执行时间较长等。对于业务系统来说，FaaS最为关键。SuperMap在GeoFaaS方面，通过对GIS计算主要能力进行分类与分析，发现其中的空间分析处理类服务较适用于这种场景，因此将其作为GIS空间函数计算的突破口。具体包括无服务器空间分析、无服务器处理自动化等。

基于GeoFaaS的业务场景及Kubernetes等云原生基础技术，SuperMap选取Knative、KEDA、Dapr等云原生函数计算相关技术，并将它们与云GIS基础软件平台SuperMap iManager、SuperMap iServer有机结合，研发形成完整体系的GeoFaaS函数计算技术，从基础平台、函数运行时、开发框架，到跨层的监控与运维模块，共同支撑其最上层的GIS函数的开发与运行。

SuperMap GeoFaaS技术结构图

在技术实践方面，不同于FaaS一般直接通过API网关对外提供服务，SuperMap将产品中已有的GIS微服务能力接口进行了技术复用，将微服务+函数结合使用。以空间分析为例，如下图所示，左侧继续由空间分析微服务响应外部请求。右侧增加GIS函数模块，通过将GIS空间分析功能拆分成多个具体单一的函数并可独立部署和伸缩运行。空间分析微服务调用这些新增加的函数来完成响应。

空间分析能力Serverless函数化

在SuperMap iManager中通过后台管理面板可看到GIS服务及函数等工作负载的实时拓扑图，图中展示各种空间分析函数及其正在执行的状态情况。蓝色球上的数字代表其副本个数，当有请求过来，函数运行时会立刻拉起若干个对应函数的工作实例，冷启动完成就开始执行空间分析操作，任务执行完成就会立刻销毁这些副本、快速释放资源。

GIS无服务器计算：实时查看函数执行状态

SuperMap GIS 2022版本一共新增12个GIS函数，和1个处理自动化(GPA)任务执行函数。

SuperMap iServer 11i 微服务全景图

通过实测数据对比分析，以空间分析函数为例，由于函数内部的代码职责更单一，只需实现单个的空间分析功能，其他职责都由空间分析微服务和函数运行时承担，所以函数包更轻量，容器镜像文件更小、启动停止更快，函数自身无状态、互相无依赖，可在几秒钟就从0快速扩容到10副本、也能快速缩容到0副本。对微服务和函数进行图形化对比，空间分析、处理自动化能力函数化与之前微服务的性能提升比较，扩容缩容快，故障恢复快，证明函数计算在弹性和韧性上具有明显优势。

空间分析能力函数化性能提升对比

SuperMap云原生GIS 2.0小结

从技术角度，SuperMap云原生GIS 2.0相比云原生GIS 1.0，在以下方面实现了改进：（1）微服务治理平台，增加服务网格技术作为补充与增强；（2）在数据存储中内置禹贡开源空间数据库，提供二三维一体化数据管理的开箱即用能力；（3）新增GIS函数运行时模块，并提供空间分析与GPA处理自动化系列函数。

云原生GIS 2.0不仅提升产品功能与易用性，还带来了重要价值：让GIS系统具有极致弹性与韧性。

结合技术发展+需求满足的双轮驱动，未来我们将进一步提升函数运行时的调度管理性能，并将更多GIS能力函数化；并持续跟踪云原生社区的Serverless计算框架标准化进展，来降低跨云的迁移成本、避免单一技术绑定；并且提供更好的函数运行时平台，支持可扩展、可集成、可被集成。

往期回顾

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