无服务器体系结构与传统托管相比，实时数据提要的成本

###成本模型差异

传统托管通常涉及以固定或保留的基础进行配置和维护物理或虚拟服务器。成本主要来自计算资源的分配前期 - 服务器实例不断购买或租用，而与实际用法无关。即使在低流量期间，基础设施成本仍然存在，因为服务器运行24/7以确保可用性和延迟较低。这通常会导致效率低下，特别是对于有波动需求的工作负载，例如实时数据流，其中峰值负载可能是零星的。

相比之下，无服务器体系结构采用付费定价模型。费用取决于实际执行时间，资源消耗(内存和CPU)和调用计数。基础架构会自动尺度响应传入的数据馈送事件，动态上或向下旋转功能。无需支付空闲资源；成本与工作量量直接相关，从而在非高峰时间可以节省成本。无服务器平台，例如AWS lambda，Google Cloud功能或Azure功能，基于GB秒的账单执行和请求数量，通常带有免费的层次配额，可容纳有限的使用不收取有限的使用。

###可扩展性和资源利用率

实时数据提要通常带有不可预测的，爆发的流量模式 - 可能会在不规则的间隔内发生大量数据输入。传统托管需要为最大预期的负载提供准备，以避免延迟或停机时间，通常会导致过度提供和增加成本。扩展传统基础架构通常涉及基于历史数据的手动或自动资源调整，这可能会滞后实时需求。

无服务器体系结构提供近乎界定的缩放，并通过传入的事件尖峰自动实时调整资源。提供商处理基础架构管理，在没有用户干预的情况下，根据需要将零资源扩展到数千个并发执行。这种弹性可确保成本与需求准确保持一致。因此，无服务器可以通过消除需要支付预先分配的，未充分利用的容量常见的传统设置中的需求来减少支出。

###实时数据提要的成本含义

通过传统的托管，保持服务器在实时供稿中连续运行的成本可能是很大的，尤其是当高峰使用期间短暂且不规律时。基础基础设施必须足够强大以应对峰值负载，但是大部分分配的容量在这些窗口外仍然闲置，从而导致支出浪费。

无服务器模型主要在代码积极处理数据时会产生成本。例如，在无服务器功能中，计费可能包括以毫秒为单位测量的执行时间，分配的内存和调用计数。这种基于时间和使用的成本模型意味着，对于具有可变或零星流量的实时提要，由于系统不会连续运行，因此优化了成本。但是，在非常高的持续负载下，频繁执行的累计成本有时会超过传统的托管费用，尤其是没有优化的费用。

###冷启动和性能注意事项

尽管无服务器降低了成本和管理开销，但实时数据处理可能对冷启动引入的延迟敏感 - 当不活动后首次功能初始化时，简短延迟。这些延迟可能会影响用户体验或关键时间数据处理。具有持久服务器的传统托管通常会避免此启动潜伏期，但以运行和支付不断可用的资源为代价。

为了减轻这种情况，无服务器的平台和体系结构有时会实现温暖的池或保持阳光的策略，从而使实时数据提要中高峰期间降低延迟的成本增加了一些成本。

###运营和管理成本

传统托管需要巨大的努力来管理基础架构的供应服务器，监视正常运行时间，规模资源，更新操作系统和软件以及处理故障。此操作开销增加了成本，需要专业的人员或第三方服务。

无服务器摘要远离基础架构管理，降低了操作的复杂性和成本。开发人员可以专注于实时数据摄入和处理的应用程序逻辑，而平台管理服务器的健康，扩展和更新。这意味着潜在的劳动力节省和更快的部署周期。

###成本权衡摘要

- 传统托管提供固定成本，适用于可预测的，稳定的工作量，但在低流量期间未使用的容量有多重付款。
- Serverless提供可变的，基于用法的定价，非常适合通过自动按需求扩展，可以自动扩展实时数据。
- 在低至中度的流量带有可变负载的情况下，由于没有空闲资源费用，无服务器通常更具成本效益。
- 对于非常高，一致的吞吐量，由于数量折扣和持续的资源分配，传统托管可能会更便宜。
- 无服务器的运营和维护成本通常会降低，从而使寻求最小化基础架构管理的团队受益。
- 与无服务器冷启动有关的延迟敏感性可能需要建筑或成本权衡。

###现实世界的成本示例

对于平均爆发的实时馈电，例如，峰值每秒50到200个事件，但闲置时，无服务器的定价可以节省大量节省，仅为功能执行的毫秒付费加上内存分配，在这些爆发中。如果计算估计功能执行成本加上每月总数数百美元的调用费用，则可能要低于在传统托管中提供多个专用实例，在这些实例中，这些实例连续运行，每月产生以上的成本高达几百美元。

如果相同的工作量以高比率(例如，每秒持续> 66个请求)变为恒定的24/7，则传统的托管成本可能会变得更加经济，尤其是在使用保留或现场实例时。无服务器的延迟和执行开销可以累积，使容器或VMS更具成本效益，以持续繁重的工作负载。

＃＃＃ 结论

在实时数据供稿的背景下，无服务器体系结构的付费按使用模型，自动缩放和减少的操作开销通常提供了与传统托管的成本优势，用于具有可变，不可预测或爆发流量模式的工作负载。对于一致，大批量的实时提要，由于固定的定价和资源控制，传统托管有时可能会更具成本效益。因此，无服务器和传统托管在实时数据提要之间的选择应考虑特定的工作负载模式，延迟要求和操作偏好，以优化成本效益。