Serverless作为高德出行的一个核心技术场景，平稳扛住了2020年的十一出行节流量高峰期的考验。值得一提的是，由Serverless支撑的业务在流量高峰期的表现十分优秀，每分钟函数调用量接近两百万次。这再次验证了Serverless基础技术的价值，进一步拓展了技术场景。
公司介绍
2020年的十一出行节期间，高德地图创造了记录——截止2020年10月01日13时27分27秒，高德地图当日活跃用户突破1亿，比2019年10月01日提前3时41分达成此记录。
客户需求
自主出行是高德地图的核心业务，涉及到用户出行相关的功能诉求，承载了高德地图App内最大的用户流量。自主出行核心业务中应用Node FaaS的部分场景，包括主图场景页、路线规划页和导航结束页等。
随着功能的进一步拓展，高德地图从导航工具升级为出行服务平台和生活信息服务入口，进一步拓展了出行相关的生活信息服务场景，带给用户更全面的用户体验。例如场景推荐卡片，旨在根据您的出行意图推荐信息，提升您的出行体验。此功能需具备快速迭代，样式调整高灵活性的能力。因此，将卡片样式模板存放于云端，通过服务下发的形式渲染至客户端无疑为最优选择，可以满足业务快速灵活迭代的目的。
解决方案
经过方案评估判断，此场景类型属于无状态服务，基于阿里云Serverless成熟的生态，高德最终选择接入Node FaaS（阿里云函数计算）服务能力，出行前端搭建了场景推荐卡片服务。卡片的UI模板获取、数据请求聚合与逻辑处理、拼接生成Schema的能力均在FaaS层得到实现，客户端根据服务下发的Schema直接渲染展示，达到更加轻便灵活的目标。在十一出行节峰值场景中，Serverless整体服务成功率均大于99.99% ，总计每分钟触发100万次以上，QPS达2万以上，各场景的服务平均响应时间均在60 ms以下，服务稳定性超出预期。
使用效果
从对以上业务场景的支撑中，可以看出Serverless的表现非常优秀。与传统的应用相比，Serverless有以下差异化价值：
简单提效
传统BFF（Back-end For Front-end）层应用会随着时间推移，以及业务需求的增加，其BFF层逐渐变富，冗余的代码逐渐变多。随着人员迭代变化，模块的开发者也会变化，BFF层就会慢慢变成一个无人知晓，无人敢动的模块。
当BFF层转换成SFF (Serverless For Front-end) 层之后，SFF的职责会变的单一、零运维、成本更低，这些是Serverless本身自带的能力，而这些能力可以帮助前端进一步释放生产潜能。开发者不再需要一个富BFF层，而只需一个接口或一个SFF就可以实现功能，天然解决了牵一发而动全身的问题。如果接口停服或者没有流量，那么所用的实例会自动缩零，也就很容易分辨出是哪一个接口函数，后期就可以删掉此接口的函数，有效提升资源利用率。
高德在Serverless应用上非常先进，实现了FaaS层与研发体系的完全对接。因此，应用从开发、测试、灰度、上线的全生命周期，到具备流控、弹性、容灾等标准化能力，所用的时间较以前缩短了40%，大大提高了效率。
弹性以及成本
通过流量趋势数据，高德观察到地图场景流量特点——高峰与低峰的落差十分明显。按照传统应用的资源准备，高德需要根据最高峰的流量进行资源准备，所以到了流量低峰期，多准备的机器会有很多冗余，这就造成了成本的浪费。
针对以上情况，高德使用了阿里云函数计算，可以根据流量变化自动扩缩容。然而，提升扩缩容速度的复杂性较大，一直是大企业的专属，但函数计算可以通过毫秒级别的启动优势，将快上快下的扩缩容能力普及给用户，轻松帮助用户实现了计算资源的弹性利用，并且大大降低了成本。
可观测性
可观测性是应用上线诊断平台的必备属性，要让用户观察到RT变化、资源的使用率、系统应用的全链路调用，从而快速诊断出系统应用的瓶颈问题。阿里云函数计算率先与日志服务、云监控、链路追踪平台以及函数工作流编排做了完美的融合。您只需要配置一次，就可以完整的享受到以上这些功能，大大降低了您的学习成本，实现了对应用程序的快速诊断。
Serverless规模化落地的序幕已经拉开，更多场景正在各行各业中解锁。Serverless在高德的规模化落地，对于业务方而言，业务迭代更快更灵活，为业务创新创造了前提条件。对于前端开发者而言，进一步激活了开发者的生产潜能，提升了极大的能力自信。高德出行业务从2020年初的能力试点到十一出行节的自主出行核心场景，期间接入了阿里云函数计算，积累了非常宝贵的云原生落地经验，为未来业务整体上云打下了良好基础。