在雲端原生應用程式開發中，伺服器無法架構已成為主流趨勢。本文將深入探討如何設計和實踐伺服器無法應用程式，涵蓋錯誤處理機制、災難還原策略以及成本效益分析。首先，我們會介紹故障排除迴圈和重試與退避策略，以確保應用程式在面對暫時性錯誤時能夠自動還原。接著，我們將探討如何利用事件跨區域同步機制來提升資料一致性和系統容錯能力。最後，我們會分析伺服器無法架構的成本模型，並提供一些實用的成本最佳化建議。
故障排除迴圈
當應用程式出現問題時，使用故障排除迴圈（Core Analysis Loop）可以幫助快速定位和解決問題。這個迴圈包括以下步驟：
- 觀察系統並收集資料。
- 形成假設並使用資料驗證或否定它們。
- 如果找到根因，嘗試解決它；否則，重新開始迴圈以重新聚焦調查。
重試和退避策略
在實作重試機制時，需要考慮退避策略（Backoff Strategy）以避免過度重試導致的系統負載增加。AWS SDK和Step Functions提供了內建的退避機制。
事件跨區域同步
EventBridge可以用於跨區域同步事件，以幫助同步跨區域資料儲存中的資料。
內容解密：
以上內容介紹了暫時性和永久性錯誤的概念，以及如何使用自動重試機制、死信佇列和事件儲存來處理這些錯誤。同時，也介紹了故障排除迴圈和重試及退避策略的重要性。最後，還介紹了事件跨區域同步的功能。
flowchart TD
A[暫時性錯誤] --> B[自動重試]
B --> C[永久性錯誤]
C --> D[死信佇列]
D --> E[事件儲存]
E --> F[故障排除迴圈]
F --> G[重試及退避策略]
G --> H[事件跨區域同步]
圖表翻譯：
此圖示了暫時性錯誤、永久性錯誤、自動重試機制、死信佇列、事件儲存、故障排除迴圈、重試及退避策略和事件跨區域同步之間的關係。每個步驟都與下一個步驟相連，展示瞭如何從暫時性錯誤到永久性錯誤，再到使用自動重試機制、死信佇列和事件儲存來處理這些錯誤。最後，故障排除迴圈和重試及退避策略被用於快速定位和解決問題，而事件跨區域同步則被用於同步跨區域資料儲存中的資料。
災難還原與伺服器無法運作的應對
在設計和操作伺服器無法運作的應用程式時，無法避免所有型別的故障。因此，瞭解如何設計和操作伺服器無法運作的應用程式以便能夠容忍故障至關重要。
避免單點故障
單點故障可能發生在系統的整合點，例如公開API和授權層、依賴第三方API的工作流程或集中式資源，如事件匯流排和資料函式庫。雖然某些單點故障很難避免，但目標應該始終是隨著時間的推移消除單點故障。任何這些元件的潛在故障也可以透過各種策略進行緩解，包括複製和備份。
AWS 可用性
AWS 的全球雲端基礎設施由兩個主要概念組成：區域和可用性區域。區域是地理區域，例如北維吉尼亞（us-east-1）、倫敦（eu-west-2）或東京（ap-northeast-1）。每個區域至少包含三個可用性區域。可用性區域是AWS區域內的一個物理隔離部分，具有一個或多個資料中心。每個可用性區域都設計為獨立運作和故障。它們透過低延遲的網路相互連線，允許可用性區域之間進行同步複製。
多帳戶、多區域：是否值得？
跨多個AWS帳戶或區域設計、開發和操作雲原生應用程式所需的工作量很大。您需要對所有實作細節有深入的瞭解。因此，是否值得採用多帳戶、多區域策略來進行災難預防和還原取決於您的使用案例、團隊構建和支援此架構的能力，以及商業和使用者的地理位置。
專家訪談
Yan Cui是一位具有豐富經驗的工程師，他自2010年以來一直在AWS上執行大規模生產工作負載。他曾在各種行業擔任架構師和首席工程師，包括銀行、電子商務、體育直播和手機遊戲。他自2015年以來一直在生產環境中廣泛使用AWS Lambda。目前，Yan將時間分配在Lumigo的開發者倡導者和作為獨立顧問幫助全球公司採用伺服器無法運作之間。
Yan也是AWS伺服器無法運作英雄和國際使用者群組和會議的常客。他是《Production-Ready Serverless》一書的作者，也是《Serverless Architectures on AWS, 2nd edition》（Manning）一書的共同作者。Yan在The Burning Monk上保持著活躍的部落格，並主持熱門的Real-World Serverless播客。
建議
對於企業團隊來說，建議建立一個平臺團隊，而不是作為生產環境的守門員，而是作為啟用團隊，以減輕功能團隊的負擔。最好投資於一個共同的工具、函式庫和方法，以滿足組織特定的要求，而不是每個團隊都需要找到一個解決方案。這就是平臺團隊的作用，建立和維護一個薄層的組織特定防護欄，以便每個人都可以遵循。例如，這個平臺可以包括帳戶範本，以便每個AWS帳戶都啟用CloudTrail，並且所有CloudTrail日誌都集中在稽核帳戶中。
伺服器無伺服器運作成本
在雲端軟體運作中，伺服器無伺服器（Serverless）的一項重要創新是按使用付費的定價模式。在本章中，您將探討伺服器無伺服器服務的按使用付費模式，包括 AWS Lambda、Amazon DynamoDB 和 AWS Step Functions。您將學習如何估算伺服器無伺服器架構的成本以及如何監控和降低伺服器無伺服器應用程式的成本。
伺服器無伺服器成本模型
評估主機和運作軟體的選項時，成本通常是一個關鍵考量。近年來，伺服器無伺服器已經成為了一個簡單且成本效益的選擇。透過管理服務和按使用付費的定價模式，伺服器無伺服器可以讓您專注於建立軟體以滿足您的業務和使用者需求，而不會花費太多。
伺服器無伺服器允許團隊從零開始，支付很少或根本不支付任何費用，到達峰值需求，隨著需求的增加而增加成本。
有三個核心因素影響在 AWS 上執行工作負載的成本：
- 計算：計算成本取決於您選擇的管理服務，但伺服器無伺服器計算的關鍵方面是您只需支付您使用的資源。
- 儲存：儲存成本根據寫入和讀取您選擇的資料儲存的資料量。您還需要支付儲存資料的費用。
- 出站資料傳輸：出站資料傳輸成本主要與將資料從容器或管理服務傳輸到公眾網際網路有關。
雲端總擁有成本
您的每月帳單顯示了執行伺服器無伺服器應用程式在雲端的明顯、定期成本。但是，有另一個成本：擁有成本。總擁有成本（TCO）是一個已經確立的概念，可以幫助組織瞭解軟體隨著時間推移的成本，而不僅僅是在購買或建立時。TCO 可以透過使用按使用付費定價模型的管理服務來顯著降低。
評估伺服器無伺服器 TCO 時，您應該考慮以下成本：
- 工程：設計、建立和運作應用程式的人員成本。
- 交付：交付程式碼迭代給使用者的成本。
- 運作：您在每月帳單上看到的成本，包括儲存、計算、資料傳輸等。
內容解密：
伺服器無伺服器運作成本涉及計算、儲存和出站資料傳輸等多個因素。瞭解這些因素可以幫助您更好地估算和控制成本。另外，總擁有成本（TCO）是一個重要的概念，可以幫助您瞭解軟體隨著時間推移的真正成本。
graph LR
A[計算] --> B[儲存]
B --> C[出站資料傳輸]
C --> D[總擁有成本]
D --> E[工程]
E --> F[交付]
F --> G[運作]
圖表翻譯：
此圖表顯示了伺服器無伺服器運作成本的關係。計算、儲存和出站資料傳輸是主要因素，而總擁有成本（TCO）則是更廣泛的概念，涵蓋了工程、交付和運作等多個方面。瞭解這些關係可以幫助您更好地管理和控制伺服器無伺服器應用程式的成本。
瞭解伺服器無法的成本模型
在設計和實施伺服器無法架構時，瞭解成本模型是非常重要的。伺服器無法的成本模型與傳統的伺服器架構不同，主要分為計算成本和儲存成本兩部分。
計算成本
伺服器無法的計算成本主要由 AWS Lambda 和其他伺服器無法服務提供，例如 AWS Step Functions 和 EventBridge。AWS Lambda 的成本模型是根據請求數量和執行時間計算的。您只需為您的應用程式實際使用的計算資源付費，而不是為空閒的伺服器付費。
AWS Lambda 的價格分為兩個部分：請求數量和執行時間。您需要為每個請求付費，以及為每個請求的執行時間付費。執行時間是從您的程式碼開始執行到完成或超時為止。
儲存成本
伺服器無法的儲存成本主要由 S3 和 DynamoDB 等儲存服務提供。這些服務的價格模型與傳統的儲存架構類別似，主要根據儲存容量和資料傳輸量計算。
伺服器無法服務的價格模型
AWS 提供了多種伺服器無法服務，包括 AWS Lambda、AWS Step Functions 和 EventBridge 等。每個服務都有其自己的價格模型，根據不同的使用情況計算成本。
AWS Lambda
AWS Lambda 的價格分為兩個部分：請求數量和執行時間。您需要為每個請求付費，以及為每個請求的執行時間付費。
- 請求數量：每 1 百萬請求收取 $0.20
- 執行時間：根據記憶體組態和執行時間計算，詳細價格請參考 AWS Lambda 價格頁面
AWS Step Functions
AWS Step Functions 的價格分為兩個部分：標準工作流程和快速工作流程。
- 標準工作流程：每 1,000 個狀態轉換收取 $0.025
- 快速工作流程：每 1 百萬請求收取 $1.00，且根據記憶體消耗和執行時間計算
內容解密：
在本文中，我們討論了伺服器無法的成本模型，包括計算成本和儲存成本。瞭解這些成本模型可以幫助您更好地控制您的成本，並根據您的需求選擇合適的服務。同時，需要注意的是，伺服器無法的成本模型與傳統的伺服器架構不同，因此需要重新評估您的成本預算和策略。
graph LR
A[計算成本] -->|包含|> B[AWS Lambda]
A -->|包含|> C[AWS Step Functions]
D[儲存成本] -->|包含|> E[S3]
D -->|包含|> F[DynamoDB]
G[伺服器無法服務] -->|包含|> A
G -->|包含|> D
圖表翻譯：
上述圖表展示了伺服器無法的成本模型，包括計算成本和儲存成本。計算成本包括 AWS Lambda 和 AWS Step Functions 等服務，而儲存成本包括 S3 和 DynamoDB 等服務。圖表顯示了這些服務之間的關係，可以幫助您更好地理解伺服器無法的成本模型。
從商業價值視角來看，善用故障排除迴圈、重試與退避策略、事件跨區域同步以及災難復原機制，能有效降低系統停機時間，提升服務穩定性，進而提升客戶滿意度與商業價值。文章深入剖析了暫時性錯誤與永久性錯誤的處理方式，並詳細介紹了死信佇列和事件儲存等關鍵機制，展現了構建高可靠性系統的最佳實踐。技術限制深析部分點明瞭單點故障的難以避免性，同時也提供了複製和備份等緩解策略，體現了務實的工程思維。Yan Cui 的專家訪談和平臺團隊的建議，更進一步提升了文章的實務價值，為企業建構高用性架構提供了可操作的指導。前瞻性地來看，隨著伺服器無法運算的普及，自動化故障排除和災難復原機制將成為雲原生應用程式不可或缺的一部分。對於追求長期穩定性的企業而言，投資建構完善的故障處理和災難復原體系至關重要。玄貓認為，掌握這些核心技術，才能在雲端時代保持競爭優勢，並將技術創新轉化為真正的商業價值。
