Serverless Computing in 100 Seconds https://www.youtube.com/watch?v=W_VV2Fx32_Y

💡 一、什麼是 Serverless？

「Serverless」不是沒有伺服器， 而是 —— 開發者不需要管理伺服器。

在 Serverless 架構中：

• 你只負責 撰寫程式邏輯（function / API）
• 雲端服務商（AWS / GCP / Azure）負責 部署、擴展、維護基礎設施

📘 代表產品：

• AWS Lambda
• Google Cloud Functions
• Azure Functions
• Cloudflare Workers
• Vercel Functions / Netlify Functions

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🧱 二、Serverless 與傳統架構的差別

比較項目	傳統伺服器（Server-based）	Serverless（Function-based）
伺服器管理	自行維護（EC2、VM）	全自動由雲端供應商管理
部署方式	部署整個應用	部署單一 Function
計費模式	按時間（CPU / Memory 佔用）	按執行次數、運算時間
擴展性	手動或 Auto Scaling	自動瞬間擴展
啟動時間	持續運行	按需啟動（Cold Start）
適合場景	長期運行服務	間歇性任務、事件觸發任務

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🧩 三、Serverless 架構的核心組件

組件	說明	範例
Function as a Service (FaaS)	執行邏輯的最小單位（無需維護伺服器）	AWS Lambda, GCP Cloud Functions
Backend as a Service (BaaS)	雲端提供現成服務（認證、資料庫、存儲）	Firebase, Supabase, Cognito
Event Triggers	事件觸發 Function（HTTP, Queue, Schedule）	S3 Upload、API Gateway、Cron
API Gateway	對外暴露 API、觸發 Function	AWS API Gateway, Cloudflare Gateway
Object Storage	存放靜態資源 / 檔案	S3, GCS, Azure Blob

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⚙️ 四、Serverless 架構運作流程

Client → API Gateway → Lambda Function
                          ↓
                     Database / S3
                          ↓
                       回傳結果

💡 事件驅動（Event-driven）模型

例如：

• 使用者上傳圖片 → 觸發 Lambda → 壓縮 → 存入 S3
• API 被呼叫 → Lambda 查資料庫 → 回傳 JSON
• Cron Job → 每天自動寄報表

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🚀 五、Serverless 的優點

類別	優點	說明
🧱 成本	按使用量付費	沒流量就不收錢（例如 Lambda 前 100 萬次免費）
⚡ 彈性	自動擴展	同時 10 或 1000 個請求都能應付
🧩 維護	無需伺服器運維	不用 patch OS、設定 Nginx
📦 開發	高模組化	Function 拆得越細，維護越容易
🔐 安全性	由雲端自動管理底層安全	不需手動管理 TLS 或 port

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🧊 六、Serverless 的缺點

問題	說明	可能的解法
🕒 Cold Start	長時間沒用的 Function 首次執行會延遲幾百毫秒	預熱（Warm-up）、短 TTL 呼叫
💾 狀態保存困難	Lambda 是無狀態（stateless）	使用 Redis / DynamoDB / S3 存狀態
🧩 Debug / Logging 困難	Function 短暫存在，log 分散	整合 CloudWatch / StackDriver
⚙️ 執行時間限制	Lambda 最長 15 分鐘	長任務改用容器或 Batch Job
🔄 依賴雲端供應商	廠商鎖定（Vendor lock-in）	使用開源框架（Serverless Framework / OpenFaaS）

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🧠 七、常見應用場景

類型	實例	說明
API / 微服務（Microservices）	Lambda + API Gateway	每個 Endpoint 一個 Function
批次任務（Batch Jobs）	Cron Lambda / Cloud Scheduler	每日報表、清理任務
影像 / 檔案處理	S3 → Lambda → S3	圖片壓縮、轉檔、自動標籤
Webhook / 事件回應	Stripe / GitHub Webhook Handler	即時反應外部事件
資料處理 / ETL	Stream → Lambda → DB	Kafka / SQS 觸發
Chatbot / AI API	Cloud Functions + Firestore	輕量級對話邏輯

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🧰 八、Serverless 與 Container（容器）比較

項目	Serverless	Container (Kubernetes)
啟動速度	ms–s（冷啟動略慢）	秒級（啟動容器）
成本	按執行次數付費	長期固定成本
狀態	無狀態	可有狀態（stateful pods）
部署	單 Function 即可	需管理 cluster
可移植性	低（綁定供應商）	高（Docker 標準化）
適合場景	事件觸發、小任務	長期運行、複雜系統

💡 可結合使用：

前端或輕量 API 用 Serverless， 重型任務（AI、批次）用 Kubernetes。

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🔍 九、Serverless 架構實例

🧩 1️⃣ 靜態網站（Jamstack 架構）

GitHub → Vercel Build → Edge Functions → CDN

• HTML/CSS/JS 放 CDN
• API 用 Edge Functions 即時回應
• Database 用 Supabase / Firebase

🧩 2️⃣ 圖片壓縮系統

User Upload → S3

      ↓

S3 Event Trigger → Lambda

      ↓

Lambda Process → Save to S3 (optimized/)

🧩 3️⃣ ETL 資料處理

Data Stream (Kinesis) → Lambda
      ↓
Clean & Transform → DynamoDB

🧮 十、Serverless 設計原則

原則	解釋
Stateless Function	每次執行皆獨立，不保留狀態
Event-driven	所有邏輯都由事件觸發
Single Responsibility	每個 Function 做一件事
Idempotency	Function 重複執行結果相同（避免重入）
Observe & Log	整合監控、追蹤（CloudWatch / StackDriver）

⚡ 十一、Serverless 與 Edge Computing

現代 Serverless 正與 Edge Function 越來越融合：

• Cloudflare Workers
• Vercel Edge Functions
• Deno Deploy

💡 特點：

• 延遲極低（距離使用者更近）
• 支援 KV / Durable Object 儲存
• 適合即時互動（A/B 測試、個人化內容）

✅ 十二、一句話總結

☁️ Serverless = 將伺服器管理外包給雲端，只專注業務邏輯。 📘 未來架構趨勢是：Serverless + Edge + Event-driven

• 🧩 簡單任務、小型 API → Lambda / Cloud Functions

• ⚙️ 大規模、需狀態 → Container / Kubernetes

• 🚀 想省成本 → Serverless 最划算（零閒置費）

Edge Computing 的想法是：

🚀 把部分運算、快取、甚至程式邏輯放在全球邊緣節點（Edge Node）。 讓請求在「最近」的節點就能處理完。 ⚡ Edge Computing = Serverless 的全球加速引擎。

• Serverless：按需運算、不維護伺服器

• Edge：讓運算更靠近使用者

• Event-driven：讓運算只在需要時觸發

三者結合，就能打造 「全球即時、低延遲、零維護」的現代雲端架構。