وقتی درباره معماری سرورلس صحبت میکنیم، به این معنی نیست که هیچ سروری وجود ندارد، سرورها وجود دارند اما بهطور کامل توسط ارائهدهندگان ابری مانند AWS، Azure یا Google Cloud مدیریت میشوند. در محاسبات سرورلس، توسعهدهندگان فقط روی نوشتن و استقرار کد تمرکز میکنند بدون اینکه نگرانی درباره مدیریت زیرساخت داشته باشند. معماری سرورلس امکان مقیاسپذیری سریع، مدلهای قیمتگذاری پرداخت براساس مصرف و استقرار سریعتر را فراهم میکند.
در روزهای ابتدایی کامپیوتر، ما از سرورهای فیزیکی در دیتاسنترها استفاده میکردیم. این سرورها به ماشینهای مجازی (VMs) و سپس به کانتینرها با فناوریهایی مانند Docker و Kubernetes تکامل یافتند. اکنون، محاسبات سرورلس گام منطقی بعدی است. در مدلهای سرورلس، تمرکز بر توسعه توابع یا میکروسرویسها، مانند توابع AWS Lambda، بهجای برنامههای مونولیتیک معطوف است. این توابع معمولاً از طریق API Gateway بهصورت یکپارچه متصل میشوند تا سرویسهایی با دسترسپذیری بالا، مقیاسپذیری و هزینه بهینه ارائه دهند.
برخی از مزایای کلیدی محاسبات سرورلس عبارتاند از:
- چابکی: معماری سرورلس چرخه توسعه را سرعت میبخشد. توسعهدهندگان میتوانند فقط روی کدنویسی تمرکز کنند و مدیریت زیرساخت را به ارائهدهنده ابری واگذار کنند.
- کارایی هزینه: پرداخت فقط براساس مصرف واقعی، زیرا منابع بهطور خودکار با تقاضا مقیاس میشوند.
- مقیاسپذیری خودکار: برنامهها میتوانند براساس حجم ترافیک بهطور خودکار مقیاس شوند.
- دسترسپذیری بالا: توابع سرورلس در چندین منطقه تکرار میشوند و برنامهها را مقاوم و بسیار در دسترس میسازند.
چند عامل سازمانها را به سمت معماریهای سرورلس سوق میدهند:
- مقیاسپذیری: کسبوکارها نیاز به مقیاس سریع دارند، مخصوصاً در برنامههای کاربرمحور با ترافیک غیرقابل پیشبینی.
- کاهش هزینهها: در سرورلس، پرداخت فقط براساس زمان پردازش و حافظه مصرفی است که برای برنامههای با ترافیک متغیر ایدهآل است.
- چابکی و سرعت: سرورلس امکان چرخههای توسعه سریعتر را فراهم میکند.
- دسترسپذیری جهانی: برنامهها میتوانند در چندین منطقه در سطح جهان استقرار یابند و داده در چند دقیقه در دسترس باشد.
انواع معماریها
قبل از سرورلس، ما معماریهای مختلفی داشتیم که هرکدام مزایا و محدودیتهای خود را داشتند:
معماری مونولیتیک:
رویکرد سنتی که در آن تمام اجزا — UI، منطق کسبوکار و پایگاهداده — در یک کدبیس یکپارچه قرار دارند. این معماری برای برنامههای کوچک مدیریتپذیر است اما در مقیاس بزرگ پیچیده و پرهزینه میشود.
معماری سرویسگرا (SOA):
برای سیستمهای پیچیده طراحی شد و برنامه را به سرویسهای قابل استفاده مجدد تقسیم میکند. اما این معماری اغلب از مشکلات تأخیر و مدیریت رنج میبرد.
معماری میکروسرویس:
در این معماری، هر مؤلفه بهطور مستقل عمل میکند و قابلیت مقیاسپذیری و استقرار سریعتر را فراهم میسازد. برنامههایی مانند Netflix و Uber نمونههای موفق میکروسرویس هستند.
تجربه شخصی و چالشهای واقعی
در تجربه شخصی من در طراحی معماریهای سرورلس، با چالشهای رایجی مانند مدیریت هزینه و مقیاسپذیری مواجه شدهام. برای مثال، یکی از مشکلات افزایش ناگهانی هزینهها هنگام افزایش ترافیک است. معماری سرورلس اجازه مقیاسپذیری خودکار را میدهد، اما بدون نظارت مناسب و بهینهسازی کد، هزینهها میتوانند بیشتر از حد انتظار شوند. من سناریویی از یک پروژه را به یاد دارم که افزایش ناگهانی ترافیک به دلیل نبود مانیتورینگ هزینه مناسب، منجر به قبض بسیار بالا شد.
بهترین روشها برای طراحی معماریهای سرورلس
در اینجا برخی از بهترین روشهایی آورده شده که در طراحی برنامههای سرورلس ارزشمند بودهاند:
۱. مانیتورینگ و هشدارها:
نظارت بر مصرف منابع برای جلوگیری از هزینههای غیرمنتظره ضروری است. هشدارهای بودجهای تنظیم کنید و روند مصرف را دنبال کنید.
۲. محدود کردن مقیاسپذیری خودکار:
تعداد نمونههایی را که میتوانند بهطور خودکار ایجاد شوند، تنظیم کنید تا از تخصیص بیش از حد منابع جلوگیری شود.
۳. بهینهسازی کد:
عملکرد کد را بهینه کنید تا منابع کمتری مصرف شود و هزینه کاهش یابد.
۴. طراحی ماژولار:
منطق پیچیده را به توابع کوچکتر تقسیم کنید تا قابلیت مدیریت و استقرار مستقل افزایش یابد.
۵. مدیریت Timeout:
زمانبندی مناسب برای توابع تعیین کنید. مثلاً توابع AWS Lambda محدودیت Timeout خاصی براساس پلن دارند.
چالشها و مشکلات معماری سرورلس مبتنی بر API
با وجود مزایای فراوان، معماری سرورلس بدون مشکل نیست. برخی از چالشهای کلیدی عبارتاند از:
- هزینههای غیرمنتظره: مقیاسپذیری خودکار میتواند منجر به افزایش بیش از حد هزینه شود. مثالاً توابع Azure در یک پروژه بیش از حد مقیاس پیدا کردند و هزینه قابل توجهی ایجاد شد.
- وابستگی به فروشنده (Vendor Lock-in): استفاده از سرویسهای سرورلس باعث وابستگی به اکوسیستم یک ارائهدهنده خاص میشود که مهاجرت به پلتفرم دیگر را سخت میکند.
- دیباگ و مانیتورینگ دشوار: از آنجا که توابع سرورلس بهطور کامل مدیریت میشوند، رفع اشکال نسبت به معماریهای سنتی پیچیدهتر است.
- گلوگاههای عملکردی: کوئریهای ناکارآمد و اجرای غیر بهینه کد میتواند باعث افزایش تأخیر و هزینه شود.
مطالعه موردی: طراحی یک برنامه سرورلس مبتنی بر API
بیایید یک سناریوی فرضی برای ساخت سیستم مدیریت پارکینگ هوشمند در نظر بگیریم. هدف ارائه اطلاعات لحظهای پارکینگ به رانندگان همراه با عملکرد و مقیاسپذیری مناسب است.
نیازمندیها:
پردازش دادههای لحظهای: سیستم باید دادههای لحظهای را پردازش کرده و اطلاعات بهروز ارائه دهد.
مقیاسپذیری: سیستم باید در ساعات شلوغی مقیاس پیدا کرده و در ساعات کمترافیک کاهش یابد.
دسترسپذیری جهانی: دادههای پارکینگ باید در مناطق مختلف تکرار شوند تا تجربه کاربری بهبود یابد.
راهحل:
معماری سرورلس مبتنی بر API گزینهای کاملاً مناسب برای این سناریو است. توابع رویدادمحور سرورلس دادههای لحظهای را پردازش میکنند و API Gateway درخواستهای کاربران را مدیریت میکند. مقیاسپذیری خودکار امکان مدیریت حجم بالای ترافیک را فراهم میکند و تکرار دادهها در سطح جهانی باعث دسترسپذیری بالا میشود.
مزایا:
پرداخت براساس مصرف: هزینه فقط هنگام افزایش ترافیک ایجاد میشود.
عدم نیاز به مدیریت: توسعهدهندگان فقط روی منطق برنامه تمرکز میکنند.
دسترسپذیری بالا: دادهها در مناطق مختلف تکرار میشوند تا تجربه کاربری یکپارچه باشد.
نتیجهگیری
ما دنیای معماری سرورلس را بررسی کردیم، از جمله تکامل آن، مزایا و مشکلات احتمالی آن. سرورلس فرصتهای زیادی برای ساخت برنامههای مقیاسپذیر، مقرونبهصرفه و با دسترسپذیری بالا بدون نیاز به مدیریت زیرساخت فراهم میکند. با این حال، برای جلوگیری از چالشها، مدیریت دقیق مقیاسپذیری، بهینهسازی کد و پیادهسازی مانیتورینگ مناسب ضروری است.
با پیشرفت معماریهای کلاد نیتیو، تسلط بر الگوهای طراحی سرورلس اهمیت بیشتری خواهد یافت. امیدوارم این بینشها برای شما مفید بوده باشد و شما را تشویق میکنم هنگام برنامهریزی برای برنامه ابری بعدی خود، این نکات و چالشها را در نظر بگیرید.
