PaaS 调研:GAE与 AWS(上)

起因

PaaS作为“云”的概念,已经流行了很久。从使用的角度上看,似乎就是:写一个PHP,然后可以直接传到服务器上,用户就能通过某个URL访问你写的PHP了。——这确实极大的节省了开发和运维的工作量,因为这几乎完全不用去部署安装任何服务器端的软件,甚至数据库也给你装好了。但是因为各种各样的原因,在国内PaaS的使用并不非常广泛,有可能是因为没有好的服务提供商(由于伟大墙的原因导致某些服务无法访问)。另外,作为一个游戏服务器端的开发者,也在试图从PaaS的概念中,学习如何提高游戏开发、运营效率的方法。所以就有了以下的研究。

本文主要的研究对象是Google出品的App Engine,以及Amazone的AWS两个产品。实际上微软、IBM也有类似的PaaS(Azure),由于时间精力原因只是粗粗浏览,并未深入。另外国内如阿里云也有一些近似PaaS的服务,但由于名气不大,也不在这里描述了。

作为一个PaaS,我们可以注意到,主要会分成几个层面来看,能比较准确的把握其特性。否则纷繁的技术名词,各种支持方案,会让人眼花缭乱。这几个层面就是:

  • 应用场景:一款PaaS希望解决的重点问题
  • 开发支持:PaaS是一种允许用户的代码运行的服务,那么可以运行怎样的代码,怎样方便用户上传自己的代码(或程序),如何管理这些代码,是一个重要的问题。
  • 运维管理:PaaS最让人感到方便的,就是几乎都号称“无需用户干预”的自动化运维,不需要用户自己去部署服务器、配置软件等等,但这种能力到底是怎样,也是一个非常重要的部分。
  • 关联配套:一个在PaaS上运行的程序,是完成不了太多的任务的,起码需要有一个数据库之类的存储软件。实际上的商业应用中,除了数据库以外,还可能需要大量其他的配套程序,才能让你的业务逻辑程序运行完整,比如Memcache,甚至Crontab这样的程序。由于PaaS号称“帮你运维”一切,所以很多都直接把这些服务也安装部署好给你用,你只要用服务商提供的接入参数,直接使用即可。那么服务商提供怎样的配套服务,有什么能力,是PaaS服务里面一个至关重要的特性,也是各种服务商“争奇斗艳”的主战场。

GAE(Google App Engine)

应用场景

Google自己的Web服务,是具备一整套“基础设施”的,包括Web应用(如PHP)的运行框架、BigTable、GFS等等广为人知的服务器端软件。所以Google App Engine的设计目标,就是让用户可以很方便的使用这一整套“基础设施”。从某种意义上来说,为了使用Google的配套服务,可能会比托管运行自己的Web应用程序,更吸引人。Google的基础设施,一般都是以“分布式”为卖点,提供超大承载量,和高度可用性。如果要自己去重建这一整套体系,对于一般的公司来说都几乎是不可能的。但实际上真正需要用到这么大的承载量,也很可能不是“一般的公司”。不过慕名而来的使用者,在Google的保证下获得信心上的安慰,也是一种重要的价值。

开发支持

Google不愧是以技术著称的公司,其运行容器,支持Python\Java\PHP\Go等等几乎所有主流的编程语言,及这些编程语言在Web应用程序方面的标准框架,如Servlet for Java。看到这里,不禁叹息于,游戏领域并没有什么“应用框架标准”——所以游戏服务器程序的模型真是五花八门无奇不有,这也让游戏服务的提供变得异常繁复困难。

GAE提供的开发工具,可以帮助开发者很方便的测试和部署代码到PaaS上。这些开发工具包括一套结合Eclipse的IDE插件,以及一组命令上传部署工具。用户可以使用这些工具,好像开发测试本地程序一样来使用。当然使用之前还是需要配置自己在GAE上的帐号之类的参数。

GAE另外一个很有特色(也许是缺点)的地方,就是开发者只能在“沙箱”里运行自己的程序,因此你不能用到代码去操作socket、本地文件、线程等等“原生资源”。因为有这样的约束,所以开发者上传的APP可以被认为是“无损”的自动部署到不同的硬件、网络环境上。同时,GAE也提供了大量的配套服务,用来补偿沙箱环境带来的功能缺失。

运维管理

GAE的运维管理从代码部署开始就是全套的。首先是支持从Maven这类代码管理库拉取程序部署,其次是可以部署到Google提供的全球机房,期间提供自动扩容和负载均衡。其中比较值得注意的是,它的运维环境还支持负载灰度和资源配额,也就是可以设置各种参数,来限制缓存空间、实例数、最大线程数、存储空间、使用带宽等等。这些配额并不是简单的基于IaaS的功能继承而来,而是可以针对应用容器,或者各种配套服务为目标来设置。

GAE另外一个很棒的功能是所谓GoogleAnalytics功能。几乎所有云服务商都会带统计功能,但是Google Anlytics因为是针对GAE这种全托管沙箱服务做统计分析的,所以可以获得很多具体的服务统计的细节指标,而不仅仅是操作系统层次的CPU、内存、带宽这种大路货。我们自己部署任何一个服务,对于特定的服务进程,也会想要详尽的统计分析数据,用以监控问题,如果是用GAE,这些服务都是Google提供的,当然统计也是它的应尽职责。

作为一个Web App的容器,GAE在运维配置工具上,提供了全套Web界面的操作软件——Google Cloud Platform Console,可以配置诸如URL、静态资源、MIME类型、根目录、SSL等几乎所有WebServer的配置内容。用了多年的Web Server配置文件终于可以束之高阁了。当然其他的管理服务,也都提供了WEB的配置管理工具。如果你不想手工的去配置这些,也可以使用GAE提供的Restful接口,去用代码操作这些服务配置,这样你可以自己写一个喜欢的管理软件,或者是写个自动化的工具去做这类的配置工作。

关联配套

GAE提供的配套服务,都是那些大名鼎鼎的Google系基础服务,分为两大类型,数十种细类:

存储服务

  • App Engine Datastore:NoSQL对象存储服务
  • Google Cloud SQL:在GAE上的MySQL,由于是关系数据库,所以不能自动扩容
  • Google Cloud Storage:以Restful接口使用的分布式文件系统

辅助服务

  • 定时任务:类似crontab这种
  • Memcache:最常见的Web后端缓存服务
  • Blobstore:一种“数据块”存储服务
  • Oauth API:身份鉴权认证服务
  • 各种Messaging服务,包括电子邮件、短信、语音等等……
  • 全文搜索服务
  • 图形处理的API库
  • 各种常用的服务器端编程库

从上面来看,最值得关注就是存储类服务,毕竟Google是处理大数据的互联网鼻祖。由于一般的商业互联网服务,都很依赖一个容量大、方便扩容的数据存储层,所以Google这套东西是非常有价值的。可惜作为游戏领域,数据大倒是大,就是其数据关系一般比较简单,就是玩家的存档数据而已,所以游戏开发商如果用这些BigTable、GFS为基础的服务,从延迟性和成本上看,好像都不是特别有必要。

另外从辅助服务来看,细节到连crontab都提供,更不用说各种服务器开发库,只有你想不到,没有他没准备到的。这对于开发者来说是一个很方便的地方,因为一来不需要到处找各种开源库,二来也无需费口舌去和同事统一各种开发库,只需要用GAE的就好了。

PaaS调研:GAE与AWS(下)

本文来源于 韩大微信公众号

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