Changjetong のサーバーレスの探索と実践パス

長済通の紹介

Chanjetong は、2010 年に設立された、中国を代表する中小企業向けの金融、税務、ビジネスクラウドサービスプロバイダーです。Chanjetは、2021年の中国の中小企業クラウドファイナンスおよび税務市場シェアで第1位にランクされ、将来を見据えた製品と完全な業界カバレッジの点で市場をリードし、中国の中小企業クラウドファイナンスの主要象限の最前線に位置しています。および課税ベンダーマトリックス。Chanjet は、小規模および零細企業に焦点を当てたクラウドサービスおよびソフトウェアプロバイダーとして、2017 年に業界で「インテリジェントカンパニー」という概念を先駆け、2018 年には小規模企業を支援することを目的として「6 段階のインテリジェントビジネスパラダイム」をさらに充実させて提案しました。企業は明らかに、正確にインテリジェンスに向かって進んでいます。Chanjet は、中小企業の財務および経営変革の問題に対処し、中小企業がテクノロジーの強化を通じてオンライン人材、オンラインビジネス、オンライン顧客、オンライン管理を実現し、従来のビジネス形式を変更し、デジタルでインテリジェントなアップグレードと変革を促進できるよう支援します。

市場データは、iResearch が発表した「2022 年中国中小企業クラウド金融および税務産業調査レポート」から取得しています。

デジタル経済の急速な発展という戦略的機会の下、中小企業は積極的にビジネス変革を推進しており、収益の増加、コストの削減、効率の向上のためにデジタルおよびインテリジェントな手段を使用する必要性はさらに高まるでしょう。Chanjetong は、デジタル金融と税務とデジタルインテリジェンスを中核とし、エコロジカルサービスを拡張して中小企業向けのクラウドサービスを提供し、Good Accounting (インテリジェントなクラウド財務と税務)、Good Accounting (インテリジェントなクラウド財務と税務)、Good Accounting (インテリジェントなクラウド財務と税務)、Good Accounting (インテリジェントなクラウド財務と税務)、Good Accounting (インテリジェントなクラウド財務と税務)、Goodビジネス（マーケティングベースのクラウドエントリー）販売と在庫）、T+Cloud（フルシナリオのデジタルインテリジェンスビジネスクラウドアプリケーション）、Haoyecai（革新的な企業向けのデジタルインテリジェンス管理プラットフォーム）、Yidai Accounting（デジタルインテリジェンス財務および税務プラットフォーム）など.、Changjietong Cloud Platformの累計登録ユーザー数が800wを超えました。

ビジネスおよび技術的背景

Changjetong には 5 つの中核となる SaaS 製品があり、そのすべてがデジタル金融・税務およびデジタルインテリジェンスビジネスを中心としており、データサービスやエコロジーサービスを拡張して中小企業向けのクラウドサービスを提供しています。

優れた会計: 請求、財務、税務を統合するインテリジェントなクラウド財務および税務システムで、財務担当者が PC、携帯電話、WeChat を通じていつでもどこでも現金預金、請求書、取引、納税申告書、ビジネス分析などを管理できるようにします。
優れたビジネス: マーケティングタイプのクラウド購買、販売、在庫システムは、企業の店舗管理と顧客の拡大を支援し、顧客とビジネスのインテリジェントな獲得、ビジネスを行うためのインテリジェントな意思決定、インテリジェントで効率的なビジネス管理を実現することに重点を置いています。
T+Cloud: デジタルインテリジェントビジネスクラウドサービスは、革新的な企業がデジタルインテリジェンスを通じて幅広いビジネスリソース (顧客、商品、資金、プロフェッショナルサービス) を迅速に取得し、運営および管理要素 (人材、財務、商品、顧客、（デジタル）効果的で洗練されたデジタルでインテリジェントな管理を実現します。
Yi Accounting: 会計および経理会社向けに設計されたクラウドアプリケーションで、管理、会計、税務報告を統合するインテリジェントな財務および税務システムです。
Haoyecai: 小規模商取引、工業貿易統合、小売企業向けのクラウドサービス製品で、デジタルインテリジェントな運用と管理を核として、企業が業界、財務、税金の請求書、全チャネル、全シナリオの統合を実現できるように支援します。モバイル管理、オンラインとオフラインのデータ連携を実現し、企業の競争力を包括的に強化します。

ご存知のとおり、SaaS ソフトウェアは基本的に To B 業務向けであり、リクエスト量やトラフィックの点では To C 業務システムに大きく劣りますが、安定性やセキュリティに対する要求は To C 業務よりもはるかに高く、ビジネス分野はより深くなり、製品機能は非常に複雑になり、マルチテナント管理、テナントデータ分離、ネットワーク分離、システム拡張性（aPaaS機能）、BI（データ表示分析）などのモジュール間が密接に関連します。）これらはすべて長潔通が解決する必要がある問題です。

したがって、これら 5 つのコアシステムは基本的にクラウド上で生まれ、成長しており、Changjietong の 13 年間の発展の中で、IT 技術アーキテクチャも、上記の問題をより適切に解決することを目的として、継続的に改善および最適化されてきました。。

導入アーキテクチャの進化ルート:
- 主な導入アーキテクチャ: 従来の ECS 導入アーキテクチャ -> K8s 導入アーキテクチャ
- 探索的展開アーキテクチャ: サーバーレス展開アーキテクチャ
技術アーキテクチャの進化ルート: Java 単一サービス -> HSF ベースの分散アーキテクチャ -> Java SpringCloud ベースのマイクロサービスアーキテクチャ -> サーバーレス機能アーキテクチャ

デプロイメントアーキテクチャの進化の観点から、Changjietong は K8 が製品および運用研究チームにもたらす価値を長年認識しており、CTO の英断により、コンテナ化の変革に多額の投資を行い、以前の ECS デプロイメントアーキテクチャを変革しました。 K8s のアーキテクチャをデプロイし、Alibaba Cloud ACK を選択します。これまでのところ、十数個の ACK クラスターが Chanjet の中核ビジネスを安定してサポートしています。

技術アーキテクチャの進化は、実際には、デプロイメントアーキテクチャの進化を補完するものです。ECS デプロイメントアーキテクチャには、Java モノリシックサービスと HSF が存在します。コンテナ化の変革段階では、サービスもマイクロサービスに変換され、メッセージミドルマンも導入されました。ソフトウェア (RocketMQ、 RabbitMQ) を使用して、マイクロサービスの変革を支援します。

一般的な環境の影響により、コスト削減と効率向上は基本的にすべての企業の中核的な KPI となっており、チャンジェトンも例外ではありませんが、2020 年の時点で、チャンジェトンは平時の方が危険に対して備えているようです。効率の向上という問題に直面し、サーバーレステクノロジーの調査を開始しました。これは、Chanjet の現在の展開アーキテクチャとサーバーレスへの継続的な進化における技術アーキテクチャの最も初期の伏線でもあります。

サーバーレスを選択する理由

サーバーレステクノロジーの概念は 2012 年に登場し、2014 年に登場しました (AWS Lambda)。国内のクラウドベンダーは 2017 年に関連製品を発売し始めました。長年の開発を経て、サーバーレステクノロジーは実装シナリオ、製品エクスペリエンス、安定性の点で徐々に人気が高まっています。、など成熟時。サーバーレスとは、実際には「サーバー + レス」の組み合わせであり、サーバーが存在しないという意味ではありませんが、ユーザーが根本的な面倒なサーバーのメンテナンスを保護し、企業がビジネスに集中できるようにするのに役立ちます。業界では一般に、サーバーレス = FaaS (Function as a Service) + BaaS (Backend as a Service) と考えられており、自動伸縮スケーリングと従量課金制がサポートされています。実際、サーバーレステクノロジーが最初に登場したとき、それは特にファンクションコンピューティングの製品形式である FaaS を指しました。長年の進化を経て、サーバーレステクノロジーの概念とサーバーレスアプリケーションアーキテクチャにまで拡張されました。クラウドベンダーも多くのサービスを立ち上げています。サーバーレス関連の関連製品とサービス。コンピューティング、ストレージ、データベース、ビッグデータなどをカバーし、企業ユーザーがサーバーレスアプリケーションを構築できるように支援します。

サーバーレステクノロジの概念は、ゼロサーバー運用 + アイドル時はコンピューティングコストなしを指します。中心となるアイデアは、企業がビジネスに集中して運用を削減できるようにすることです。したがって、サーバーレスの概念によれば、運用保守作業が大幅に簡素化され、研究開発担当者はリソースの使用をある程度制御できるため、ビジネスの反復効率が向上します。したがって、このコンセプトは長街通の研究開発チームと運用保守チームの開発アイデアと非常に一致しています。

サーバーレス技術の研究

Changjietong は、クラウドを積極的に採用し、あらゆる新しい技術分野に興味を持っている企業です。Chanjetong のチーフアーキテクトである Zheng Yun 氏は、サーバーレステクノロジ分野を深く理解できるよう、多くの中核となる研究開発および運用の学生を組織しています。実装、適用可能なビジネスシナリオ、既存ビジネスの変革コストを包括的に分析した後、最終的に、サーバーレスの探求の旅を開始するパイロットとして Function Compute FC を使用することにしました。

ファンクションコンピューティングのビジネスシナリオ

SaaSシステムの場合、ファンクションコンピューティングに最適なシナリオはHTTP、Webアプリケーションシナリオ、ビッグデータETLシナリオ、定期タスクシナリオであり、Chanjet以降に立ち上げられたプロジェクトは基本的にこの3種類のシナリオに分類されます。

非サーバーレスアーキテクチャから非サーバーレスアーキテクチャに変換する方法

シナリオを選択した後、どのように変換するかという問題を解決する必要がありますが、ここでの変換には次元の概念があります。

既存の非サーバーレスアーキテクチャビジネスのサーバーレスアーキテクチャへの変換: 多大なコストの変換問題が伴う
新しいビジネスはサーバーレスアーキテクチャを直接採用します。サーバーレスアーキテクチャのベストプラクティスパラダイムに従うだけです。

Chanjet の両方の部分が関係しており、関数コンピューティングの概念に基づいて、プログラミング言語の選択、動作環境の選択、DevOps 変換プロセス、コード変換プロセスなどを含む変換のベストプラクティスもまとめています。 Chanjet それらを 1 つずつ確認します。

サーバーレス実践の試金石 - SQL スクリプト実行タスク

Changjetong のサーバーレス実践は段階的かつ反復的なルートです。技術調査後の最初のパイロットプロジェクトは、安定性の理由から To B 顧客向けの SaaS システムをリリースする必要があるため、運用と保守における SQL スクリプトの実行タスクです。一般的にリズムは一定ではありません。特に頻繁に実行されますが、各リリースの作業負荷は非常に大きく、特に大きなバージョンをリリースする場合は顕著です。最も重要なタスクの 1 つは、SQL スクリプトをバッチで実行したり、メタデータを更新したり、テーブル構造を更新したりすることです。主に T+Cloud システムで試験運用されています。この試験プロジェクトは変換が比較的簡単で、リスクも比較的制御可能です。顧客にとっては小規模なテストです。

元のメソッドの問題点

SQLスクリプトのタスクをバッチで実行するには計算リソースが必要ですが、その計算リソースの使用率は非常に低いため、長期的に計算リソースを確保することは不可能ですが、業務を支えるリソースから割り当てれば、ビジネスに影響を与える可能性があります。また、バッチ実行ごとに必要な計算量も少なくないため、運用保守担当者がその都度手動でサーバーを追加したり削除したりする必要があり、時間と労力がかかり、リソースの準備が間に合わない場合もあります。これはリリースの進行に影響を及ぼし、場合によっては忘れることもあります。リソースを解放すると追加コストが発生します。したがって、核となる問題点は、効率を向上させ、運用と保守の満足度を向上させることです。

サーバーレスアーキテクチャ

サーバーレスのオンデマンドと従量課金の特性に基づいて、SQL スクリプトの実行タスクは関数計算に配置され、リリース時に SQL スクリプトを実行する必要がある場合、関数計算を介して関数計算を要求できます。 SQLスクリプトの処理に必要なコンピューティングリソースを自動的に引き出し、スクリプト実行後に自動的に解放することで、顧客が利用できるオンデマンドのリソースプールを持っているのと同等の運用保守管理基盤です。サーバーレスアーキテクチャに変換されると、主に次の利点がもたらされます。

これにより、コンピューティングリソースをオンデマンドで取得するという問題が完全に解決され、運用および保守担当者はリソースの準備について考えるために余分な時間を費やす必要がなくなりました。
サーバーレスアーキテクチャでは、関数コンピューティングの柔軟な速度と同時拡張機能のおかげで、SQL スクリプト間の順序を確保しながら SQL スクリプトを並列実行する機能が大幅に向上し、リリース期間が効果的に短縮されます。
Function Compute の非同期リクエストには後処理メカニズムがあり、関数の実行が成功または失敗したときに、ターゲットサービスが時間内に後処理を行うように設定できます。このシナリオでは、実行に失敗した SQL スクリプトタスクを実行失敗後にメッセージを送信したり、実行失敗後に再試行したり、別の関数を呼び出して補償ロジックを実行したりするなど、効果的に自動化されます。SQLスクリプトのバッチ実行の安定性が大幅に向上しました。

サーバーレスの実践が花盛り

SQL スクリプト実行タスクのパイロットプロジェクトでは、サーバーレスアーキテクチャが顧客に真の価値をもたらしたため、Chanjet は関数コンピューティングに適した他のシナリオを徐々に探しています。

運用および保守ツールセット

サーバーレスアーキテクチャを実践する場合、ほとんどの顧客は、まずエッジの非コアビジネスパイロットを見つけ、期待される結果が得られた後、運用と保守の側から始めるという慣性思考を持っていますが、Changjetong も例外ではありません。したがって、サーバーレスアーキテクチャの実装を開始した 2 番目のプロジェクトは、実際には SQL スクリプトタスクの拡張であり、運用および保守管理プラットフォーム全体の適切なシナリオをすべてファンクションコンピューティングに置き換えるというものです。運用保守管理基盤は業務システムに比べてリソース需要が比較的低いため、タスクによっては1日に数回、場合によっては月に数回実行されることもあり、実質的にはさまざまな運用保守タスクが発生します。スクリプトは Function Compute の Run に配置されます。関数コンピューティングリソースへのオンデマンドアクセス、大規模な同時実行、後処理フォールトトレランスメカニズムの利点を享受できることに加えて、関数コンピューティングには、スクリプト例外を迅速に修復できるという固有の利点があります。

Function Compute は WebIDE を提供します。スクリプトの例外をすばやく修正する必要がある場合は、コンソールをすぐに開き、WebIDE でスクリプトを変更し、ワンクリックでデプロイして公開することができます。緊急事態において非常に効果的です。
Function Compute はバージョンをグレースケールする機能を提供するため、問題を迅速に修復する必要があるシナリオでは、新しいバージョンを迅速に作成し、実行状態でバージョンをすぐに切り替えることができ、履歴バージョンを後続のために保持できます。分析。

オープンプラットフォーム

通常、SaaS製品の性能を判断する際には、ビジネスドメインへの理解の深さも重要ですが、aPaaSのスケーラビリティを備えているか、APIのオープンプラットフォームを備えているかという将来に関わる非常に重要な基準もあります。このSaaS製品のサブスクリプション支払いとカスタマイズ配信収益の割合、上流と下流のエコロジーの構築など、どこまでできるのか。Chanjetong の SaaS 製品は、強力な拡張機能と API オープンプラットフォームを備えています。

Chanjet の API オープンプラットフォームで最も広く使用されているシナリオの 1 つは、Meituan からのメッセージの受信、Ele.me からのメッセージの受信など、ユーザーがサードパーティシステムまたは他の SaaS システムに接続することです。このシナリオには、次のものがあります。明らかな To C の特性、つまりメッセージ量の変動が大きく、ピーク時のメッセージ TPS は 10,000 レベルに達することがありますが、低ピーク時のメッセージ TPS は数十レベルにとどまる場合があります。したがって、このシナリオにはいくつかの問題点があります。

ドッキングシステムは標準化できず、複数のプロトコルをサポートする必要があります。たとえば、ほとんどのサードパーティ SaaS システムは HTTP プロトコルに接続されています。一部のユーザーの独自開発システムでは、MQ プロトコルまたは Kafka プロトコルの使用が必要になる場合があります。複数の受信プロトコルに適応するには、バックエンドで複数のコードセットを実装する必要があります。維持費が高い。
メッセージフローは大きく変動し、ピークと谷は数万 TPS 単位で変化します。その結果、リソースはピーク値に従ってしか予約できず、リソース使用率が極端に低くなり、コストが大幅に無駄になります。

これらの問題点は、最初の 2 つのシナリオにおける関数コンピューティングの優れたパフォーマンスと相まって、関数コンピューティングの中核特性を完全に満たしています。そのため、Chanjet の 3 番目のパイロットプロジェクトは、サードパーティのメッセージを受け入れて処理するアーキテクチャを置き換える API オープンプラットフォームです。関数を含むメッセージ、コンピューティングアーキテクチャ。

アーキテクチャ図からわかるように、メッセージまたはリクエストを処理する関数のロジックは同じですが、受信プロトコルが異なります。したがって、関数コンピューティングを使用すると、同じロジックで 3 つの関数を簡単に維持できますが、それぞれに異なるトリガーがあるため、必要なのはメンテナンスのみであり、1 つのコードセットで複数の受信プロトコルシナリオを実装できます。

ファンクションコンピューティングトリガーについて言えば、サーバーレスアーキテクチャのもう 1 つの利点はエコロジカルな統合であると言わざるを得ません。

Function Compute は上流で 100 種類近くのトリガーに接続されているため、Function Compute アーキテクチャを採用すると、100 近くの Alibaba Cloud 製品と統合・統合できることと同等となり、効率が大幅に向上し、統合コストが削減されます。。

したがって、Chanjet は、API オープンプラットフォームをサーバーレスアーキテクチャに変換することで多くの利益を得ました。

関数計算トリガーは、複数の受信プロトコルの下で複数のコードセットを維持するという問題を解決します。
リソースの使用率が大幅に向上し、リソースコストが効果的に最適化されます。このシナリオでは、メッセージを処理する関数は Go 言語を使用し、0.1c および 0.05c 仕様の関数インスタンスを使用し、単一インスタンスの複数の同時実行を使用します。数万のメッセージが発生するピーク時でも、安定したサポートを提供するために必要な関数インスタンスは数十個だけで済み、オリジナルの K8s アーキテクチャと比較して、コストは月あたり数千元から数百元まで節約されます。

インテリジェント補充ビジネス

サーバーレスアーキテクチャを試験的に導入するプロジェクトが増え、大きなメリットが得られるようになったことで、Chanjet は徐々に中核事業に向けたサーバーレスアーキテクチャの実践に注力し始めています。これは運命なのかもしれませんが、たまたま長潔通が新規事業の企画・設計を始めたところ、ファンクションコンピューティングを考慮したインテリジェント補充事業が始まりました。このビジネスは、企業のビジネスデータに基づいて、商品の在庫、調達、販売、または材料消費パターンに従ってバイヤーが補充モデルを作成するのを支援するインテリジェントアシスタントであり、それによってバイヤーが補充基準結果を迅速に計算して生成できるように支援します。

ビジネスデータが大量にあるため、このビジネスではオフライン+リアルタイムのデータ同期計算を採用しており、補充計算に参加する必要があるファイルとビジネスデータはデータウェアハウスに同期され、定義に従ってデータが前処理されます。ビジネス要件の全体的な特徴は次のとおりです。

バーストトラフィックの特性がある計算データ量が比較的多いため、過去半年や1年分の業務データを選択して計算・分析できる集中的な計算であるため、計算リソースの要件が比較的高い従来の導入アーキテクチャがビジネスをサポートできない場合ピーク時のトラフィックが確保されている場合、必然的にコストの無駄が発生します。
インテリジェント補充ビジネスは新製品ではなく、既存製品の新しいビジネスモジュールです。マイクロサービス分割の粒度によって制限されるため、ロジックのこの部分は既存のビジネスロジックと高度に結合するため、大量のリソースが必要な場合は、補充アルゴリズムのロジックを計算するときに消費されると、リソースの先取りの問題が発生し、既存のビジネスの安定性に影響を与える可能性があります。
インテリジェント補充は、インテリジェンスに焦点を当てることに加えて、ユーザー定義の補充ルールもサポートします。したがって、各ユーザーの補充ルールは、ある程度、ビジネスプロセスに似ています。システム全体が、そのようなビジネスプロセスをスケジュールおよび調整できる必要があります。。

まとめると、スマート補充ビジネスには次の 3 つの特徴があります。

交通潮流の特性があり、コンピューティングリソースには強力な拡張性が期待されています。
コンピューティングリソースが独立しており、既存のサービスをサポートするリソースが占有されないことが望まれます。
ルールの柔軟なスケジューリングとオーケストレーションをサポートする一連のアーキテクチャが存在することが期待されています。

ここで、ファンクションコンピューティングのもう 1 つのコア機能、つまりサーバーレスワークフローを調整する機能が登場します。最初にアーキテクチャ図を見てみましょう。

補充アルゴリズムのロジック層は完全に Function Compute に配置され、ACK に展開された上流および下流のサービスと通信していることがわかります。Function Compute の高速な弾力性により、トラフィックの潮流下でのリソース使用率とコストの問題が解決されます。この部分はリソースを消費するため、ロジックが削除され、リソースのプリエンプションの問題が解決されます。

補充ルールを柔軟に定式化するために、サーバーレスワークフローと組み合わせます。各ルールはプロセスであり、プロセス内の各関数はルール内の演算子です。サーバーレスワークフローは、関数計算のオーケストレーションをサポートするだけでなく、その他の数学的計算もサポートしますロジック操作や、ECS、SAE、ACK、OSS などの他の Alibaba Cloud コア製品も、バージョン管理とリリース管理において比較的成熟しています。したがって、この一連のアーキテクチャにより、ビジネス機能のスケーラビリティが強化されます。

このビジネスはレイテンシの影響を受けにくいですが、ミラーアクセラレーション機能の使用、Alibaba Cloud の最適化された Dragonwell を使用した JDK、リザーブドインスタンス + アイドル課金の有効化など、Java 関数のコールドスタート問題の最適化にも最善を尽くしました。サービスのレイテンシー要件を満たしています。さらに、スナップショットなどのより深い技術的最適化のための研究とスケジューリングも開始しており、Java 関数のコールドスタート問題を完全に解決するために最善を尽くします。

さらなるビジネスシナリオ

これまでのところ、上記の 4 つのシナリオに加えて、Chanjet はサーバーレスアーキテクチャを使用した他のシナリオも実装しており、そのすべてが RPA ビジネス、フルテナントの小売データのオフラインダウンロード、オフラインデータ処理など、期待される利点を達成しています。。運用保守分野、基幹業務分野、ビッグデータ分野をカバーしており、今後はさらに多くのシナリオがサーバーレスアーキテクチャに変わっていくと考えています。

同伴旅行者へのアドバイス

サーバーレスはクラウド利用の敷居とコストを根本的に下げ、業界でのサーバーレス開発の歴史は8年を超えており、導入効果から判断すると、Alibaba Cloud Function ComputingはSaaSシステム企業に適しています。同時に、Function Compute は現在 AIGC シナリオに取り組んでおり、ユーザーがより低いしきい値で大規模なモデルサービスにアクセスできるようにすることに取り組んでいます。昨年以来、Alibaba Cloud はサーバーレス製品とサービスを精力的に宣伝しており、All in Serverless の提案を含む戦略的地位にアップグレードしています。現在、Cloud Message Queue MQ は Yunqi Conference 後にサーバーレスバージョンを開始する予定です。データベース RDS は、すでにサーバーレス版を立ち上げており、ビッグデータチームもサーバーレス版を立ち上げており、サーバーレスを推進する上で、ユーザーの観点からすると非常に有益だと思います。包括的なサーバーレス製品とサービスを通じて、エンドツーエンドのサーバーレスアーキテクチャまたはアプリケーションを構築でき、これによってもたらされる変化は破壊的です。様子見するよりも、事前にこれを受け入れ、サーバーレスに関する Chanjet の実践的な経験がより多くの企業にインスピレーションをもたらすことを期待する方が良いでしょう。

著者｜吉源 Alibaba Cloud クラウドネイティブアーキテクト

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