自從2014年亞馬遜推出云計算Lambda服務以來，無服務器（Serverless）一詞越來越熱，已經慢慢演變成兩個趨勢，即無服務器架構（Serverless Architecture）和功能即服務(FaaS)。作為一種原生于公共云的架構，無服務器計算并不是真正的“無服務器”，而是立足于云基礎設施之上建立新的抽象層，從而保證開發者無需再為服務器乃至云中的各類虛擬資源分神。

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和傳統構架相比，用Serverless架構改寫的AI應用具有顯著的優勢。

首先我們不再運維任何云主機和操作系統，只需要專注于代碼本身，所有配置、應用生命周期管理的工作都由FaaS框架負責。公共云的出現讓我們從物理硬件管理中解放出來，而Serverless架構則讓我們進一步從操作系統管理中解放出來，第一次真正專注于核心業務。

同時業務也變得更加敏捷。只需要編寫核心業務相關的代碼，例如AI應用中圖像識別的部分。無需編寫任何加載、部署、配置應用的代碼。

水平擴展也將不再是問題。FaaS框架會為每一個事件、每一個API請求都啟動一份新的進程執行代碼。而且安全也能得到很大的保障，由于該組織不再管理服務器，被DDoS攻擊（分布式拒絕服務攻擊）的威脅性要小得多，無服務器功能的自動擴展功能有助于降低此類攻擊的風險。

最后，也是最重要的，Serverless架構能節省大量開支。我們只需為AI應用運行的時間付錢，而無需為應用等待請求的時間付錢。并且水平擴展的粒度從原來的云主機細化到進程，節省了額外的開支。業務的敏捷性提高也降低了營運成本，不再需要精通操作系統配置和管理的營運人員，不僅節省了人力成本，也節省了應用從開發到上線的時間。

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目前，亞馬遜、谷歌、微軟和IBM等公司都已經提供了無服務器計算平臺，大家都看好這片市場。有報告預測，到2012年，無服務器計算的市場規模將從2016年的18.8億美元增長到77.2億美元。

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無服務器計算作為一種全新的架構，是云計算發展演化的必然結果，盡管它仍處于起步階段，但是仍有很大的發展空間。它架構的特點，讓編寫事件觸發的后端小程序變得更加容易。不過它也存在自身內在的局限性，不適合復雜的應用架構。對于飛速發展的云計算，只有適應無服務器，并且適應支撐該技術的文化，這樣才能不落于潮流，實現共同發展。