掌握了hello world之后，就来看看OpenFaaS架构

Overview

如上图，OpenFaaS在架构上，属于承上启下的第二层，需要部署在k8s上，同时需要container registry存储image；也需要NATS负责异步处理，Prometheus负责收集metrics，同时负责扩容

workflow上看：

• OpenFaaS Gateway负责处理所有request (svc/func的route是自动生成的，当然也可以自定义)
• Prometheus通过Gateway收集各种metrics，同时结合AlertManager，来判断是否需要扩容和缩容
• 直接/function/name是同步执行func，/async-function/name则是借助NATS实现异步执行func (可以自定义callback url)

OpenFaaS WatchDog

watchdog的主要任务是：启动和监控各个function；它相当于一个 init process，内置了一个Go写的Http Server；

Auto-scalling

Auto-scalling功能使得function根据不通metrics来进行扩容和缩容

• QPS + AlertManager: AlertManager通过读取Permethues metrics，判断是否apply rule触发扩容和缩容
• CPU/Memory Utilization + k8s HPA: 也可以不使用AlertManager；利用k8s HPA 可以通过判断pod的CPU和Memory的利用率来做扩缩容

此外值得提一点的是，如果function长时间没有任何request，function instance的数量就会变为0 (down to zero replica)，在openfaas里叫做idling；faas-idler就是专门干这个的，当然直接调用API也可以

???? 值得考虑OpenFaaS或者Serverless吗？

继续深入之前，有个问题摆在面前；就是，真的值得将现有App迁移到 Serverless 上吗？到底什么场景适合使用OpenFaas?

我理解是，只有那些小型不复杂，且依赖(内部/外部)较小，且对 server load 没严格认识或要求 (扩缩容甚至0 request)的backend项目，才可以尝试…

比如说各种小程序后台，数据处理，甚至机器学习的模型API…

这里先给自己立个flag，下一篇，尝试一下使用OpenFaaS部署机器学习模型，并expose api