AI 事件驱动场景 Serverless 实践

简介： 事件驱动是指事件在持续事务管理过程中，进行决策的一种策略。可以通过调动可用资源执行相关任务，从而解决不断出现的问题。通俗地说是当用户触发使用行为时对用户行为的响应。在 Serverless 场景下，事件驱动完美符合其设计初衷之一：按需付费。

作者 | 李鹏（元毅）
来源 | Serverless 公众号

一、事件驱动框架：Knative Eventing

事件驱动是指事件在持续事务管理过程中，进行决策的一种策略。可以通过调动可用资源执行相关任务，从而解决不断出现的问题。通俗地说是当用户触发使用行为时对用户行为的响应。在 Serverless 场景下，事件驱动完美符合其设计初衷之一：按需付费。

1. Knative 模型

图：Knative 模型

Knative 主要包括两大部分：一是用于工作负载的 Serving，包括版本管理、灰度流量、自动弹性；二是 Eventing（事件驱动框架）。

• 核心玩家

  • Google；
  • IBM；
  • Pivotal；
  • RedHat；
  • SAP。

• 友商相关产品

  • Google CloudRun；
  • IBM；
  • Pivotal Function Service(PFC)；
  • OpenShift。

2. 事件驱动框架：Eventing

Knative 的 Eventing 提供了一个完整的事件模型，方便接入各个外部系统的事件。事件接入以后，通过 Cloud Event 标准在内部流转，结合 Broker-Trigger 模型进行事件处理。

从上图可以看到，Eventing 中包含三部分内容：

• 事件源
• Broker-Trigger：事件驱动模型，这个模型在早期 16 年的版本开始出现，其原理是 Trigger 订阅 Broker 信息并过滤，最后将事件发送到对应的服务进行消费。
• 消息系统：在 Eventing 中每个 Broker 下面对应一个消息的系统，来承载对事件的整个流转。目前社区支持的消息系统包括 Kafka、NATS、Rocket MQ、Rabbit MQ 等。

3. 关键特性：事件规则

事件规则的核心是 Broker-Trigger 模型，它包含以下特性：

• Trigger 的 filter 的作用是对 Event 进行内容过滤；
• 支持对 Event 的 Attribute 以及 Data 的内容进行过滤；
• 支持 Common Expression Language（CEL）表达式过滤；
• 支持通过 SourceAndType（事件源类型）进行过滤。

二、事件驱动引擎-事件源

1. 事件源介绍

Knative 社区中提供了丰富的事件源接入，包括 Kafka、Github，也支持接入消息云产品的一些事件，比如 MNS、RocketMQ 等。

如上图所示，接入事件源之后，可以通过 Broker-Trigger 模型请求相应的服务。这些服务包括一些具体场景，比如从源码构建镜像、自动化镜像发布、AI 音视频处理、定时任务等。所有的事件都需要这样的事件源来拉取，然后下发到 Eventing 整个事件流转过程。

• 事件接入

  • 接入消息云产品事件源；
  • 通过 MNS 接入更多云产品的事件。

• 事件处理

  • Knative Eventing 内部实现事件的订阅、过滤和路由机制；
  • 事件最终通过 Knative 管理的 Serverless 服务进行消费。

• 典型案例

  • AI 音视频处理；
  • 代码提交自动构建镜像。

2. RocketMQ 事件源

消息队列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。

消息队列 RocketMQ 版既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

RocketMQSource 是 Knative 平台的 RocketMQ 事件源。其可以将 RocketMQ 集群的消息以 Cloud Event 的格式实时转发到 Knative 平台，是 Apahe RocketMQ 和 Knative 之间的连接器。

3. Kafka 事件源

消息队列 Kafka 版是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性的分布式消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等，是大数据生态中不可或缺的产品之一，阿里云提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。

三、AI 事件驱动场景实践

以具体场景为例，该案例是一个直播系统，系统每天都有海量的直播访问，访问量根据直播热度随时变化，弹性有波动，同时存在不定时的增量。客户的诉求，一是业务弹性波动，消息并发性比较高；二是互动实时响应，要求低延迟。

为了满足对消息处理的弹性波动、高并发及低延迟的要求，客户选择阿里云的 Knative 服务进行数据的弹性处理。阿里云 Knative 完全契合了用户当前的诉求，并且在接入 K8s 标准之上，提供了基于事件和消息的弹性调度。

当应用实例数随着业务的波峰波谷进行扩容和缩容时，真正做到了按需使用、实时弹性的能力。整个过程完全自动化，减少业务开发人员在基础设施上的负担。在这个案例中，Knative 主要提供了三个能力：极致弹性、事件处理、开箱即用。

下面进行示例演示，演示内容主要有：

• 部署 Kafka 事件源
• 部署事件网关
• 部署服务
• 模拟事件处理

作者简介：
李鹏，花名：元毅，阿里云容器平台高级开发工程师，2016 年加入阿里， 深度参与了阿里巴巴全面容器化、连续多年支持双十一容器化链路。专注于容器、Kubernetes、Service Mesh 和 Serverless 等云原生领域，致力于构建新一代 Serverless 平台。当前负责阿里云容器服务 Knative 相关工作。

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