用 Docker 创建 serverless 应用

但是 serverless 并不意味着没有 Docker 什么事儿，事实上 Docker 就是 serverless 的。你可以使用 Docker 来容器化这些功能，然后在 Swarm 中按需求来运行它们。serverless 是一项构建分布式应用的技术，而 Docker 是它们完美的构建平台。

那如何才能写一个 serverless 应用呢？来看一下我们的例子，"https://github.com/docker/example-voting-app"5个服务组成的投票系统

投票系统由下面5个服务组成：

后台处理投票的进程很容易转换成 serverless 构架，我们可以使用以下代码来实现：

import dockerrunclient = dockerrun.from_env()client.run("bfirsh/serverless-record-vote-task", [voter_id, vote], detach=True)
这个投票处理进程和消息队列可以用运行在 Swarm 上的 Docker 容器来代替，并实现按需自动部署。
我们也可以用容器替换 web 前端，使用一个轻量级 HTTP 服务器来触发容器响应一个 HTTP 请求。Docker 容器代替长期运行的 HTTP 服务器来挑起响应请求的重担，这些容器可以自动扩容来支撑更大访问量。
新的架构就像这样：
红色框内是持续运行的服务，绿色框内是按需启动的容器。这个架构里需要你来管理的长期运行服务更少，并且可以自动扩容（最大容量由你的 Swarm 决定）。
我们可以做点什么？
你可以在你的应用中使用3种技术：
在 Docker 容器中按需运行代码。使用 Swarm 来部署集群。通过使用 Docker API 套接字在容器中运行容器。
结合这3种技术，你可以有很多方法搭建你的应用架构。用这种方法来部署后台环境真是非常有效，而在另一些场景，也可以这么玩，比如说：
由于存在延时，使用容器实现面向用户的 HTTP 请求可能不是很合适，但你可以写一个负载均衡器，使用 Swarm 来对自己的 web 前端进行自动扩容。实现一个 MongoDB 容器，可以自检 Swarm 并且启动正确的分片和副本（LCTT 译注：分片技术为大规模并行检索提供支持，副本技术则是为数据提供冗余）。下一步怎么做
我们提供了这些前卫的工具和概念来构建应用，并没有深入发掘它们的功能。我们的架构里还是存在长期运行的服务，将来我们需要使用 Swarm 来把所有服务都用按需扩容的方式实现。
希望本文能在你搭建架构时给你一些启发。
玩得愉快。
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