文|曾響鈴

來源|科技向令說（xiangling0815）

隨著阿里云、騰訊云2019年收入狀況相繼披露，中國云計算雙寡頭的格局基本確立。

但這種格局只是建立在當前的技術背景之上，新的云計算架構理念——Serverless正在全球范圍內鋪開，行業在迎來新的競爭變局。

Serverless直譯為“無服務器”，是一套架構體系，包括網絡層、計算層和數據存儲層等，國際范圍內最先由AWS 2014年推出的Lambda開始。

它并不是指不需要服務器，而是計算資源作為“服務”而不是“服務器”的概念出現，可以近似理解為，云計算的計算資源變成一個池子，開發者們從中索取一份一份的“服務”，其結果，是開發人員不需要過多考慮服務器維護等問題。

2017年，全球云計算廠商爭相推出Serverless服務框架，近兩年由于IoT、邊緣計算、混合云、5G等概念的興起，Serverless成了云計算架構里的“當紅炸子雞”，全新的架構理念直接影響了開發者的選擇。

在這種情況下，云計算巨頭在特定層面的“搶跑”就不意外了。

例如，騰訊云最近在線發布了Serverless數據庫PostgreSQL for Serverless，這是國內第一次出現Serverless數據庫（DB）。而騰訊云這個動作，不僅是數據層的Serverless搶跑，也給云計算行業的Serverless迭代加了一把火，一場架構層面的“代差優勢”爭搶已經開始。

揭開傳統云數據庫的隱藏痛點，就看懂了Serverless浪潮的直接動因

騰訊云官宣為自家的PostgreSQL for Serverless設定了很多優勢，而其實這些優勢說到底都來源于行業層面Serverless DB對傳統云服務架構下數據庫的優勢。

理解了傳統云數據庫的“隱藏痛點”，就理解了為什么Serverless浪潮在全球云計算領域興起，為什么騰訊云此時要搶跑Serverless DB推出獨立的產品。

1、“按需分配”是再合理不過的訴求，但技術卻長期不能支撐

在非專業人士的直覺里，云計算的數據庫最好是能夠是實現“按需分配”，在享受云服務的時候，要多少就分配給多少，用戶峰值來了就增加（“擴容”），峰值過去就減少（“縮容”），這樣，“租用”就不會浪費。

而現實是殘酷的，由于服務“顆粒度”等原因，供給與需求的貼合往往很難，很多云數據庫的服務只能是階梯式的手動擴容或縮容，而且開發者為了保證用戶體驗，不管什么“檔位”的服務都必須以最高預測的負載為準申請服務。

而Serverless DB的擴縮容過程如同海綿，在請求增長時自動擴容，在請求降低時自動縮容，如圖：（來源：騰訊云發布）

可以看到，Serverless DB已經無限接近“按需分配”，云計算平臺的服務資源閑置，開發者的資源浪費問題都得到最大可能的解決，由于可以實現自動平滑配置而不需要人工操作，擴縮容的效率也得到很大提升。

2、成本“不應有的浪費”卻被行業長期默認

接上文，在傳統云數據庫架構下，粗糙的階梯式擴/縮容造成浪費，其后果還直接體現在成本上——那些被閑置但在舊有條件下為了用戶體驗避免不了的數據庫空間，開發者都是要掏錢的，這情況被長期默認。

騰訊云說自己的Serverless DB產品PostgreSQL for Serverless能幫助開發者降低70%成本，操作方式是“按量付費”——用戶不需要為數據庫的閑時進行付費，而是按照數據庫資源響應單元來進行計費。

這一數據是否準確暫且不論，Serverless DB的省成本能力確實可觀。

從實例來看，這是一個游戲應用2019年三種數據庫擴/縮容方案所占用的資源情況：

三種顏色線條中間區域的面積，基本可以看作成本的差別狀況，很明顯，Serverless DB能節約大量的成本，騰訊云說自己的產品節約最高70%并非吹噓。

3、所謂“彈性方案”，其高門檻將很多開發者拒之門外

如果打開很多云計算的數據庫功能介紹，往往會發現諸如“彈性擴展”等字眼，表示自己的服務可以較為自由地收縮，作為產品亮點進行宣傳。

事實上，這類“彈性方案”本質上是一種策略上的彈性而非技術上的彈性，即開發者需要實現預估自己的產品的負載量，例如一款游戲什么階段玩家特別多，什么時候人潮回落，設定好數據庫需求的方案，對應進行手動的容量調整。

預估得越精細，這種“彈性”就越接近“按需分配”，顯然，這是一件門檻很高的事，多數開發者都很難準確預覽負載，手動的調控也很難把握。

騰訊云說PostgreSQL for Serverless的用戶在購買之后只需要通過組件一鍵創建數據庫實例，“最快1秒鐘就可以完成部署”，這種傻瓜式的部署同樣來源于Serverless DB的智能化“膨脹”和“縮小”能力，開發者能藉此有更靈活的業務開發模式和更快捷的上云體驗。

也即，Serverless DB可看作天然的、精確的、不需要人為干預的“彈性方案”。

巨頭搶跑Serverless DB，要的不只是“解決痛點”？

由于無可比擬的架構優勢，通過Serverless DB產品解決痛點會給云計算巨頭帶來直接的用戶增量，但騰訊云搶跑，應該還有更多深度價值考慮。

1、界面清晰化，回歸To B服務的底層價值

Serverless技術給云計算帶來的改變是革命性的。

由于封裝了幾乎全部的底層資源和系統運維工作，等于給開發人員搞了一個“云基礎設施”包拿來就用，云服務的編程被極大簡化，業內普遍認為Serverless是繼虛擬化、容器技術之后的第三代通用計算平臺。

回到騰訊云業務上，作為騰訊To B戰略的主要承載平臺，騰訊云選擇Serverless技術既是云計算競爭的需求，也是To B服務回歸底層價值的必要——把所有基礎服務一攬子完成，開發者只需要專注于業務本身進行創新探索。

或者說，這只是騰訊在To B過程中一貫放低姿態做純粹的賦能的一種延續。

2、“全棧化”下，提供Serverless閉環服務

在疫情期間，很多騰訊云服務的企業都“從零起步”相繼推出自己的抗疫APP，包括國內疫情概覽、公司員工健康狀況實時顯示、外來人員進出登記等功能，建立全過程都在騰訊云上完成。

行話叫“全棧解決方案”——云計算平臺什么都有，開發者可以只在單一平臺上完成產品的搭建，而騰訊云的全棧架構目標恰恰也是Serverless。

在過去，騰訊云已經完成了網絡層、計算層的Serverless化服務（原理類似，網關的彈性、計算的高可用高并發等），此次PostgreSQL for Serverless補足了Serverless DB最后一個環節，意味著騰訊云完成Serverless生態布局，在這之后，用戶能夠基于全棧Serverless解決方案構筑云原生應用。

如此，騰訊云不但搶跑Serverless DB，也通過Serverless閉環服務來占據競爭優勢。

3、解救“小眾”開發需求，滲透“厚尾市場”

有一類“低流量用戶”的開發者在數據庫方面的需求很尷尬，由于用戶數量低且穩定，在傳統數據庫模式下，它可能連最低配置的單元都沒辦法“用滿”（涉及傳統數據庫架構的顆粒度問題），會有浪費，但還是要為多余的性能進行付費。

Serverless DB滿足了這種“尷尬但廣泛存在”的低流量產品需求，騰訊云的PostgreSQL for Serverless理論上可以接受接近于零的費用支出。

事實上，除了低流量，還有很多數據需求方面奇葩的產品，例如不可預測的工作負載、不常用的應用程序以及開發和測試數據庫（斷崖式上升、下跌，或者不連續跳躍）等，它們共同構成了開發者生態長期沒有被照顧到的“厚尾市場”，由于特異性的需求，幾乎都會傾向于選擇PostgreSQL for Serverless這樣的Serverless DB產品。

4、以價換量打響另類“價格戰”

無法否認，云計算在激烈的圈地過程中，少不了價格戰的存在，只不過不像消費品那么惹人關注。

價格戰的本質是“以價換量”，同樣的服務通過降價競爭，從長期來看是對行業的損害。

而Serverless DB通過節約用戶成本的方式吸引更多客戶“以價換量”，客觀上也開啟了新的“價格戰”，只不過它不再是以犧牲平臺營收、扼殺創新積極性為代價，技術的換代的結果是平臺與開發者的雙贏，價格的大幅度降低來源于浪費的減少。

可以想見的是，通過較低的價格，騰訊云PostgreSQL for Serverless能夠鎖住老客戶，而吸引更多因為成本因素而入駐的開發者，帶來類似價格戰一樣的市場競爭效果，但是，這在根本上是搶跑Serverless DB的“代差優勢”所帶來，是一種升維打擊的競爭結果。

“代差優勢”旗幟下，Serverless下一步會怎么走？

從單個案例看，PostgreSQL for Serverless后，騰訊云完成了Serverless的全棧閉環，但這種閉環，實際仍然不夠完善。

PostgreSQL只是數據庫的一種形式，按照騰訊云在線發布會上的說法，未來還將部署MySQL等數據形態。

不難看出，在“推盤節奏”上，騰訊云是有小算盤的，其他相對優缺點暫且不論，由于PostgreSQL代碼相對于MySQL更加容易開發，做PostgreSQL版本的Serverless DB，能夠在低成本、易擴容等優點基礎上，兼顧高可用、高性能、高安全等特性，更容易“一炮打紅”。

對騰訊云來說，不同類型的數據庫的補齊和完善將是下一步的動作。

另一方面，從落地節奏來看，按內部人士的說法，騰訊云Serverless原本服務于騰訊內部的眾多核心應用，隨著開發者生態以及開源生態的不斷完善，這些Serverless能力開始對用戶開放。

這意味著，在Serverless架構這件事上，騰訊云基本遵循先內后外的節奏，一站式的開發、部署、運維服務的不斷完善將首先以自家業務進行試水。

當然，既然能給開發者節省成本、提高效率，Serverless也就同樣能幫助體量龐大的騰訊系產品進行云服務優化。

而跳出騰訊云這個搶跑的個案，在行業內部，更多云計算也在布局Serverless，只不過還沒完成獨立的Serverless DB產品，未能形成閉環。

可以肯定的是，國內其他云計算廠商也會迅速跟進，但最終，多數云計算都會完成Serverless架構，只是看誰搶先一步。

盡管從Serverless最開始提出到現在首個Serverless DB在中國出現已經過去6年，但這場云計算Serverless的競逐，才剛剛開始。

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