ToolMage
Đăng nhập

Best 1 Serverless AI tools for Phát triển

Popular Serverless AI tools in Phát triển include Trigger.dev, helping you work more efficiently.

Trigger.dev
Freemium

Trigger.dev

Trigger.dev là một nền tảng mã nguồn mở dành cho các nhà phát triển để xây dựng, chạy và quản lý các công việc nền chạy dài và quy trình làm việc AI. Nó cung cấp một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ xử lý thời gian chờ, thử lại và mở rộng, cho phép bạn viết các tác vụ có khả năng phục hồi trực tiếp trong codebase TypeScript hoặc Python của mình. Lý tưởng để điều phối các tác nhân AI phức tạp, các đường ống xử lý dữ liệu và các ứng dụng thời gian thực mà không cần quản lý máy chủ.

Điều phối mô hình
Visits 258.3KFavorites 143Likes 137

About Serverless

Nền tảng Serverless (Phi máy chủ) là một mô hình thực thi điện toán đám mây cho phép các nhà phát triển xây dựng và chạy ứng dụng mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng máy chủ cơ bản. Các công cụ này hoạt động dựa trên sự kiện, thực thi mã để phản hồi các trình kích hoạt cụ thể và tự động co giãn tài nguyên để khớp chính xác với nhu cầu. Cách tiếp cận này cho phép các nhóm phát triển tập trung hoàn toàn vào việc viết logic ứng dụng, giúp tăng tốc đáng kể thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và giảm chi phí vận hành. Một lợi ích chính là mô hình định giá trả theo mức sử dụng, trong đó chi phí chỉ phát sinh cho thời gian tính toán thực tế được tiêu thụ, loại bỏ chi phí cho các tài nguyên nhàn rỗi.

Tính năng cốt lõi

  • Thực thi theo sự kiện: Các hàm được kích hoạt bởi các sự kiện như yêu cầu HTTP, cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc tải tệp lên, cho phép kiến trúc phản ứng.
  • Tự động co giãn: Nền tảng tự động quản lý việc co giãn từ không đến hàng nghìn yêu cầu đồng thời mà không cần can thiệp thủ công.
  • Trừu tượng hóa cơ sở hạ tầng: Giải phóng các nhà phát triển khỏi việc cấp phép máy chủ, vá lỗi phần mềm và bảo trì hệ điều hành.
  • Thanh toán theo mức sử dụng: Chi phí được tính dựa trên số lần thực thi và thời gian tính toán chính xác, giúp tối ưu hóa chi tiêu.
  • Hàm không trạng thái (Stateless): Các hàm thường được thiết kế không trạng thái, giúp đơn giản hóa việc co giãn và thúc đẩy một kiến trúc ứng dụng rõ ràng, tách rời.

Trường hợp sử dụng

Serverless rất hiệu quả để xây dựng backend API cho các ứng dụng web và di động, tạo các đường ống xử lý dữ liệu thời gian thực và triển khai kiến trúc microservices. Nó được các công ty khởi nghiệp áp dụng rộng rãi để tạo mẫu nhanh do chi phí ban đầu thấp, và được các doanh nghiệp lớn sử dụng để xử lý các khối lượng công việc không đồng bộ, theo sự kiện như xử lý hình ảnh hoặc nhập dữ liệu IoT.

Cách chọn

Khi chọn một công cụ Serverless, hãy xem xét hệ sinh thái của nhà cung cấp và sự tích hợp của nó với các dịch vụ khác như cơ sở dữ liệu và lưu trữ. Đánh giá các ngôn ngữ lập trình và môi trường chạy được hỗ trợ để đảm bảo khả năng tương thích với ngăn xếp công nghệ của bạn. Phân tích các đặc điểm hiệu suất, đặc biệt là độ trễ 'khởi động nguội' đối với các ứng dụng nhạy cảm về thời gian. Cuối cùng, hãy xem xét các khả năng giám sát, ghi nhật ký và gỡ lỗi của nền tảng để đảm bảo khả năng quan sát hoạt động.

Serverless use cases

1

Xây dựng Backend API có khả năng mở rộng

Một nhà phát triển backend đang tạo một ứng dụng di động mới cần một API có thể xử lý lưu lượng truy cập không thể đoán trước, từ một vài người dùng khi ra mắt đến có thể hàng triệu người. Thay vì cấp phép và quản lý máy chủ, họ sử dụng một nền tảng serverless như AWS Lambda. Mỗi điểm cuối API (ví dụ: đăng nhập người dùng, truy xuất dữ liệu) được triển khai như một hàm riêng biệt. Khi người dùng tương tác với ứng dụng, nó sẽ kích hoạt hàm tương ứng. Nền tảng tự động co giãn số lượng phiên bản hàm để xử lý tải, đảm bảo thời gian phản hồi nhanh. Cách tiếp cận này rất hiệu quả về chi phí vì họ chỉ trả tiền cho thời gian tính toán đã sử dụng, lý tưởng cho các công ty khởi nghiệp và các dự án có nhu cầu biến động.

2

Đường ống xử lý dữ liệu thời gian thực

Một kỹ sư dữ liệu cho một công ty IoT cần xử lý một luồng dữ liệu cảm biến liên tục. Họ thiết lập một hàm serverless được kích hoạt mỗi khi có dữ liệu mới đến trong hàng đợi tin nhắn như AWS Kinesis. Hàm này đọc gói dữ liệu đến, thực hiện xác thực và chuyển đổi, sau đó lưu trữ thông tin đã xử lý vào cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian để phân tích. Đường ống serverless này tự động co giãn theo khối lượng dữ liệu, xử lý hàng nghìn sự kiện mỗi giây trong thời gian cao điểm mà không cần bất kỳ sự can thiệp thủ công nào. Công ty tránh được chi phí và sự phức tạp của việc duy trì một đội máy chủ để nhập dữ liệu, chỉ trả tiền cho mili giây thực thi cho mỗi điểm dữ liệu.

3

Xử lý hình ảnh và video tự động

Một nền tảng mạng xã hội cần tự động tạo ảnh thumbnail và chuyển mã video mỗi khi người dùng tải lên một tệp. Một nhà phát triển cấu hình một hàm serverless để kích hoạt khi có sự kiện tải tệp lên trong một bucket lưu trữ như Amazon S3. Khi một video mới được tải lên, hàm sẽ được gọi. Nó sử dụng một thư viện xử lý phương tiện để tạo nhiều phiên bản của video ở các độ phân giải khác nhau và tạo ra một ảnh thumbnail. Các tệp kết quả được lưu lại vào bucket lưu trữ. Điều này tự động hóa một tác vụ tốn nhiều tài nguyên một cách hiệu quả, vì tài nguyên tính toán chỉ được phân bổ và thanh toán trong thời gian xử lý thực tế, có thể là vài giây hoặc vài phút cho mỗi tệp.

4

Tác vụ định kỳ và Cron Jobs

Một kỹ sư DevOps cần chạy một kịch bản hàng đêm để dọn dẹp các tệp tạm thời từ cơ sở dữ liệu và tạo báo cáo tóm tắt. Thay vì duy trì một máy chủ chuyên dụng chỉ để chạy các công việc cron, họ tạo một hàm serverless với logic của kịch bản. Sau đó, họ sử dụng một dịch vụ lập lịch như Amazon EventBridge để kích hoạt hàm này vào lúc 3 giờ sáng mỗi ngày. Hàm thực thi, thực hiện các tác vụ dọn dẹp và báo cáo, sau đó tắt. Cách tiếp cận này đáng tin cậy và hiệu quả về chi phí hơn so với một máy chủ cron truyền thống, vì nhà cung cấp đám mây quản lý môi trường thực thi và việc thanh toán chỉ giới hạn trong vài phút mà kịch bản thực sự chạy mỗi ngày.

5

Cung cấp năng lượng cho Chatbots và Trợ lý giọng nói

Một nhà phát triển AI đàm thoại đang xây dựng backend cho một chatbot dịch vụ khách hàng. Họ sử dụng kiến trúc serverless, trong đó mỗi tin nhắn của người dùng sẽ kích hoạt một yêu cầu HTTP đến một API Gateway, sau đó gọi một hàm serverless. Hàm này xử lý đầu vào ngôn ngữ tự nhiên của người dùng, tương tác với các dịch vụ khác (như cơ sở kiến thức hoặc CRM) để tìm câu trả lời, sau đó trả về một phản hồi. Bản chất không trạng thái của các hàm serverless hoàn toàn phù hợp với chu kỳ yêu cầu-phản hồi của một chatbot. Kiến trúc này có thể dễ dàng xử lý hàng nghìn cuộc trò chuyện đồng thời, co giãn theo yêu cầu mà không bị suy giảm hiệu suất hoặc cần lập kế hoạch dung lượng.

6

Logic xác thực ứng dụng web

Một kỹ sư bảo mật đang triển khai quy trình đăng ký người dùng tùy chỉnh cho một ứng dụng web bằng dịch vụ như AWS Cognito. Họ cần xác thực email của người dùng với một dịch vụ của bên thứ ba trước khi hoàn tất đăng ký. Họ viết một hàm serverless chứa logic xác thực này. Hàm này được cấu hình như một 'hook' trước khi đăng ký trong Cognito. Khi một người dùng mới cố gắng đăng ký, Cognito sẽ tự động kích hoạt hàm, truyền cho nó chi tiết của người dùng. Hàm thực hiện xác thực và trả về phản hồi thành công hoặc thất bại cho Cognito, sau đó Cognito sẽ tiếp tục hoặc từ chối việc đăng ký. Điều này tách rời logic bảo mật tùy chỉnh khỏi ứng dụng chính và chạy nó trong một môi trường an toàn, biệt lập.

Related categories

Khả năng tiếp cận1Tác nhân1Trình xây dựng tác nhân2Agent Orchestration1Phát triển Agile1AI Agent2Ai Agents2Ai Assistant2Ai Benchmarking1Trợ lý Lập trình AI2Phát triển AI10Công cụ phát triển AI2

Serverless FAQ

Điện toán Serverless (Phi máy chủ) là gì?

Điện toán phi máy chủ (Serverless) là một mô hình thực thi trên đám mây, nơi các nhà phát triển có thể chạy mã mà không cần cấp phép hoặc quản lý máy chủ. Nhà cung cấp đám mây tự động xử lý cơ sở hạ tầng, co giãn và bảo trì. Nó không có nghĩa là không có máy chủ, mà là sự trừu tượng hóa chúng khỏi mối quan tâm của nhà phát triển. Các đặc điểm chính bao gồm thực thi theo sự kiện, tự động co giãn từ con số không và mô hình thanh toán trả theo mức sử dụng, làm cho nó rất hiệu quả cho các ứng dụng có khối lượng công việc thay đổi.

Làm cách nào để chọn một nền tảng Serverless?

Khi chọn một nền tảng serverless, hãy xem xét các yếu tố sau:

  • Tích hợp hệ sinh thái: Chọn một nền tảng tích hợp tốt với các dịch vụ đám mây khác mà bạn sử dụng, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, lưu trữ và xác thực (ví dụ: AWS Lambda với S3 và DynamoDB).
  • Hỗ trợ ngôn ngữ và môi trường chạy: Đảm bảo nền tảng hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình ưa thích của nhóm bạn và các phiên bản môi trường chạy cụ thể.
  • Nhu cầu về hiệu suất: Đánh giá các chỉ số như độ trễ 'khởi động nguội'. Đối với các ứng dụng hướng tới người dùng và nhạy cảm với độ trễ, đây có thể là một yếu tố quan trọng.
  • Khóa nhà cung cấp (Vendor Lock-in): Hãy nhận thức về mức độ nền tảng liên kết chặt chẽ mã của bạn với các dịch vụ và API của một nhà cung cấp cụ thể. Sử dụng các framework mã nguồn mở có thể giúp giảm thiểu điều này.
Sự khác biệt giữa Serverless và Containers (ví dụ: Docker) là gì?

Sự khác biệt chính là mức độ trừu tượng hóa. Containers, như Docker, đóng gói một ứng dụng cùng với các phụ thuộc của nó, nhưng bạn vẫn chịu trách nhiệm quản lý môi trường thực thi (ví dụ: máy ảo hoặc cụm Kubernetes). Serverless trừu tượng hóa hoàn toàn điều này. Bạn chỉ cung cấp mã hàm, và nhà cung cấp đám mây quản lý mọi thứ khác, từ hệ điều hành đến việc co giãn. Serverless lý tưởng cho các tác vụ ngắn hạn, theo sự kiện, trong khi containers phù hợp hơn cho các ứng dụng chạy dài hạn và các microservices phức tạp đòi hỏi nhiều quyền kiểm soát hơn đối với môi trường.

Những ưu điểm chính của việc sử dụng kiến trúc Serverless là gì?

Những ưu điểm chính của kiến trúc serverless bao gồm:

  • Giảm gánh nặng vận hành: Loại bỏ nhu cầu quản lý máy chủ, vá lỗi và bảo trì, cho phép các nhà phát triển tập trung vào mã nguồn.
  • Hiệu quả chi phí: Mô hình trả theo mức sử dụng có nghĩa là bạn chỉ trả tiền cho tài nguyên tính toán khi mã của bạn đang chạy, điều này có thể giảm đáng kể chi phí cho các ứng dụng có lưu lượng truy cập không nhất quán.
  • Khả năng co giãn tự động: Các ứng dụng tự động và liền mạch co giãn để xử lý bất kỳ tải nào, từ con số không đến các đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập lớn.
  • Thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn: Bằng cách trừu tượng hóa các mối quan tâm về cơ sở hạ tầng, các nhóm có thể xây dựng và triển khai ứng dụng nhanh hơn.
Khi nào Serverless KHÔNG phải là một lựa chọn tốt?

Serverless có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho mọi trường hợp sử dụng. Nó thường ít phù hợp hơn cho các ứng dụng chạy dài hạn, có trạng thái, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống hoặc kết nối websocket liên tục phải duy trì trạng thái trong thời gian dài. Các khối lượng công việc có lưu lượng truy cập cao, không đổi và có thể dự đoán được có thể hiệu quả hơn về chi phí trên các máy chủ được cấp phép sau một quy mô nhất định. Ngoài ra, các ứng dụng cực kỳ nhạy cảm với độ trễ có thể bị ảnh hưởng bởi 'khởi động nguội'—sự chậm trễ ban đầu khi một hàm được gọi lần đầu tiên sau một thời gian không hoạt động.