【原创翻译】各大Serverless架构提供商的较量（2）

[julianchen]

IBM拥有与Lambda及Azure相同的免费套餐，而对于超出免费套餐限额的所有请求，均按照0.000017美元每GB每秒收费。在计费方面，IBM OpenWhisk会记录功能函数处于活动状态时所消费的资源。
总而言之，AWS Lambda的定价适中；Azure的费用取决于所使用的CPU和内存；而对于Windows环境来说，Azure提供了最低的价位。
支持的编程语言
为了让用户可以在托管的环境中运行自己的应用，FaaS提供商往往会在它们所提供的共有云环境里支持多种语言。
Lambda涵盖了广泛的编程语言，其中包括：Node.js runtime、Python、Java和其他编译语言、以及.NET语言（C＃、Visual Basic和F＃）。
Azure Functions显然将重点放在了Microsoft的语言系列上，包括：Node.js runtime、C＃、F＃、Python、PHP、Bash、Batch和PowerShell、以及编译JavaScript语言。
Google Cloud Functions过去只支持JavaScript，如今它已宣布正在测试支持许多其他的语言。不过就目前而言，GCF看起来并不是一个非常可靠的选择。
IBM目前支持Node.js runtime、Swift、Java、PHP和Python。同时，它可以与任何带有Docker容器的编程语言相集成。

功能函数触发类型
主流提供商都能够提供用于调用功能函数的，可配置的动态触发器类型。它们支持按需调用分别调度函数，并与其他云服务相集成。您可以在不同提供商的用户文档中找到相关的详细信息。
Lambda和Azure通过API提供已配置的触发器类型。其中，AWS使用API网关（https://aws.amazon.com/api-gateway/）作为API触发器，通过Amazon S3（https://aws.amazon.com/s3/）作为基于文件的触发器，以及通过DynamoDB（https://aws.amazon.com/dynamodb/）来执行动态触发。而Azure则建议使用其他的Microsoft服务、Azure事件中心（https://azure.microsoft.com/en-us/services/event-hubs/）和Azure存储（https://azure.microsoft.com/en-us/services/storage/），来实现Web API触发和计划性调用。
GCF服务在其文档中提供了各种能够支持的触发器列表。GCF触发器类型的主要功能是：让用户的应用能与任何Google服务相集成，进而支持cloud Pub/Sub与各种HTTP回调。
IBM虽然并没有在触发方面与太多的第三方服务相集成，但是它仍然能够支持许多常见的触发器类型，包括：基于浏览器的HTTP工具调用、以及计划性的触发。
因此，若是要根据触发方法来选择提供商的话，Azure与Lambda应该是最佳选择，而如果您需要通过Google服务来触发某些功能函数的话，也可以选择GCF。
执行时间（Execution Time）和并发数
与功能函数调用相关的另一个重要方面是：执行时间和并发数。此处并发数表示在一段时间内并行执行不同功能函数的数量。
Lambda的并发数为1,000个，其最长执行时间为15分钟。用户既可以为整个帐户，也能够为单个功能函数配置并发数。
Azure为单个应用提供了无限的并发率，但是单个功能函数的最长执行时间被限制为5分钟。如果用户需要长达10分钟则需要进行升级。
GCF只允许对HTTP触发器类型进行无限次的调用。而对于其他触发方法，其并发数与Lambda相同，也是一次只能执行1,000个。它将单个功能函数的执行时间限制为60秒，在升级后可达9分钟。值得一提的是：AWS Lambda计算的是单个帐户的并发数，而GCF统计的是项目中的并发数。这意味着：在AWS上，您只能运行一个具有1,000个并发量的调用函数，而在GCF上，您可以使用同一个并发来运行多个功能函数。
IBM对于单个功能函数的调用并不限制时间，但它的并发率并不清楚，当然也不作保证。
因此，如果您希望功能函数的性能平稳，则选择Lambda、GCF和Azure皆可。如果您注重长时间的调用，那么Lambda和IBM将是更好的选择。
部署方法
各大提供商的部署方法似乎没有什么区别。在无服务器框架的部署中，开发人员通常会使用serverless.yml来配置功能函数，然后将函数的代码打包到Zip文件中，进而推送到服务器上。
Lambda能够更新用户应用中的每一个单独的功能函数；而Azure、GCF和IBM服务则倾向于通过插件来解析serverless.yml，当然它们上传各种资源的顺序也略有不同。
监控和记录
由于所有的架构都是由提供商进行管理的，因此为了获悉应用程序的状态和参数指标，它们需要为每一项服务提供监控和日志记录的工具。籍此，用户也能够概览到资源的使用与分配、出现的错误、以及相应的监视日志等方面。
Amazon自家的Lambda服务工具 – CloudWatch（https://aws.amazon.com/cloudwatch/），能够观察功能函数的调用与日志。但是，由于CloudWatch是一项付费的服务，因此也受到了一些批评​。其他主流提供商的类似服务包括：Microsoft Monitor（https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/overview）、Google Stackdriver（https://cloud.google.com/monitoring/docs/）、以及IBM logging and monitoring（https://idaas.iam.ibm.com/idaas/mtfim/sps/authsvc?PolicyId=urn:ibm:security:authentication:asf:basicldapuserhttps://idaas.iam.ibm.com/idaas/mtfim/sps/authsvc?PolicyId=urn:ibm:security:authentication:asf:basicldapuser）。
Amazon的另一项服务X-Ray（https://aws.amazon.com/xray/），是一种监控多种AWS服务的分布式跟踪系统。不过，它的主要用途是监控微服务类型的应用，而不是功能函数。下面是一些针对无服务器应用监视的第三方工具：
u Dashbird（https://dashbird.io/）是一项免费的AWS监控服务，提供CloudWatch之外的功能，并有着更加友好的用户界面。
u OpenTracing（https://opentracing.io/）是一种独立于提供商的监控服务，而并非工具。OpenTracing支持9种语言，包括：Go、JavaScript、Java、Python、Ruby、PHP、Objective-C、C ++和C＃。
u Thundra（https://www.thundra.io/）聚焦于JavaScript，能够与AWS X-Ray相集成，并在其基础上呈现监控和日志记录。
其他备选考虑
如上所述，四大主流无服务器架构提供商都能提供“势均力敌”的基础服务。只是AWS Lambda和Azure Functions更为完整和多元化一些。因此您在选择时，更多地取决于所用到的环境、对于编程语言和社区的支持要求。
如果您不想被上述主流共有云提供商的框架所“绑架”，需要对自己的产品具有更多控制的话，可以考虑如下开源的无服务器框架：
u IronFunctions（http://open.iron.io/）是一款开源的无服务器计算平台，它同时支持私有、共有和混合云。其背后的理念是：为开发人员提供可在任何地方运行的无服务器平台。IronFunctions使用的是Go语言，这在其他无服务器选项中并不常见。
u Oracle Fn Project（https://fnproject.io/）也是一款开源的无服务器平台，它原生于容器化（containerization）、且独立于语言和云环境。与IronFunctions类似，Fn Project也可被用于私有、共有和混合云。
u Kubeless（https://kubeless.io/）是由Kubernetes提供的由容器驱动的原生无服务器架构。它能被用于自动化容器应用的部署、管理和扩展。
u Firebase（https://firebase.google.com/https://firebase.google.com/）是移动应用开发的后端平台，由Google提供托管架构。它能够与Google的其他云服务顺利集成，当然也最适合于Google的产品。
u Webtask（https://webtask.io/docs/101https://webtask.io/docs/101）是一款完全免费的FaaS平台。它最适合于不需要繁重后端的移动应用，并能支持各种集成方案。
【原标题】Comparing Serverless Architecture Providers: AWS, Azure, Google, IBM, and Other FaaS Vendors (作者：Ihor Lobastov )
原文链接：https://dzone.com/articles/comparing-serverless-architecture-providers-aws-az

[likuo]

IBM比较靠谱。

[bo chen]

拓展自己的认知面了