Ververica推出可建置與調度分散式有狀態應用程式的Stateful Functions框架

開源串流處理框架Apache Flink開發商Ververica推出了一個新的有狀態分散式應用程式框架Stateful Functions，降低建置以及調度分散式有狀態應用程式的複雜度，Stateful Functions能結合Apache Flink以及函式即服務（Function-as-a-Service，FaaS）的優點，提供事件驅動基礎架構的抽象。

Ververica提到，由於Kubernetes和FaaS的發展，無狀態運算應用程式的調度已經發展至一定的程度，但仍無法滿足有狀態的分散式應用程式需求，市面上主要的解決方案多數關注計算而非狀態，函式之間的互動障礙，影響了開發工作的簡便性，也阻礙分散式資料的一致性。

而Stateful Functions就是為了解決這些限制出現，用戶可以定義鬆耦合且獨立的函式，這些函式可以透過共享小型資源池，來維持一致性地互動。

Stateful Functions由兩部分組成，分別是Runtime以及API，其使用Apache Flink內建的Runtime，進行分散式協調、溝通和狀態管理，應用程式的狀態會儲存在串流處理引擎中，與計算資源位在同一處，可以提供快速且一致的狀態存取，並且獲得Apache Flink分散式快照模型的支援，提供強健的狀態永久性和容錯性。

Stateful Functions API則封裝了商業邏輯小片段功能，這些函式以虛擬實例的形式存在，在應用程式中通常是指每個使用者或是存貨物件等實體，其分散在每個儲存分片中，因此應用程式可以簡單地橫向擴展。每個函式在本地端都具有永久使用者定義的狀態，並且能夠任意的向其他函示發送訊息。

Ververica特別解釋，Stateful Functions框架並不是用來取代FaaS或是其他無伺服器服務的，而是要提供一種同時具有無伺服器服務的特性，但又適用於解決狀態中心問題的解決方案。像是由事件驅動的應用程式，因為需要操作狀態機（State Machine）並且紀錄背景資訊，因此很適合使用狀態中心範式開發。

Stateful Functions透過使用Apache Flink的串流處理，擴展其狀態管理以及容錯模型，來達到簡化狀態邏輯，並擴展不同狀態和事件之間互動的規模，而由於這個模型的狀態與運算位在同一處，因此應用程式要取得狀態的時候，不需要存取外部儲存系統，或是使用專用狀態管理模式來維持狀態一致性。Stateful Functions的儲存分為兩層，一個是短暫狀態/計算層Apache Flink，另一個則為簡單地永久性Blob儲存層，而永久儲存可讓每個函式實例，獨立地維護並追蹤容錯狀態。

雖然Stateful Functions API獨立於Apache Flink，但是其Runtime是基於Apache Flink的DataStream API建置。Ververica表示，Stateful Functions應用程式通常是模組化，其中包含了多個函式集，只要使用單一Apache Flink應用程式就能進行多工處理，讓各函式維持一致狀態且可靠地互動，這樣的好處是讓多個小工作共用資源池，不需要事先準備應付高峰存取的資源，絕大多數的時間虛擬實例都是閒置狀態，不消耗任何資源。