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Laf v1.0 釋出：函數計算只有兩種，30s 放棄的和 30s 上線的

2023-03-28 12:00:47

一般情況下，開發一個系統都需要前端和後端，僅靠一個人幾乎無法勝任，需要考慮的特性和功能非常多，比如：

  • 需要一個資料庫來存放資料；
  • 需要一個檔案儲存來存放各種檔案，比如圖片檔案；
  • 後端需要提供介面供前端呼叫；
  • 重要元件需要考慮高可用、災備、監控、彈性伸縮等等。

這對於沒有後端基礎的同學來說，簡直是個噩夢！

那麼是否存在一種新模式，可以讓開發者只專注於業務呢？

目前解決這個問題最主流的方案就是 Serverless 架構，也就是所謂的無伺服器計算。開發者只需要專注於程式碼質量和程式碼邏輯，不需要關心基礎設施，也不需要關心後端服務，一切都由平臺給你自動分配資源。

但這個平臺從哪來？

畢竟 Serverless 只是一個架構和抽象理念，要想落地，還得實現一個真正的產品。

這樣的產品其實國內有很多，也就是所謂的雲開發服務。這一類服務將開發一個完整的應用需要用到的資料庫、儲存、CDN、後端函數、靜態託管、使用者登入等等功能全部整合到了一起，研發人員僅需要呼叫這些服務即可。

目前，雲端計算和整個網際網路市場正逐漸從增量市場轉向存量市場，營收和淨利潤才是 KPI ，在這個背景下，降低成本和提高利潤至關重要。基於開源的雲端計算生態逐漸崛起，為市場提供了更具競爭力的選擇，每家企業都可以擺脫供應商鎖定自由到處執行，無需擔心供應商的倒閉、產品下線或價格上漲等問題。最糟糕的情況下，企業甚至可以自行部署一套系統，並針對自身需求客製化一些高階功能。

Laf 就是這樣一個完全開源的雲開發平臺。

它提供了開箱即用的雲函數，雲資料庫，物件儲存等能力，是一個一站式開發平臺，讓你可以像寫部落格一樣寫程式碼。

與各大雲廠商的雲開發平臺相比，Laf 也不遑多讓，而且還有很多雲廠商不具備的核心優勢：

  • 開源更開放：完全遵循 Apache License 2.0 開源協定，如果你看好 Laf 的開發模式，也可以自己部署一套，並對外提供商業化服務。
  • 部署更簡單：永久支援私有化部署，即使不使用雲服務，也可以無縫遷移到自己的伺服器上。
  • 請求更迅速：Laf 的 runtime 機制讓應用啟動更快，且「無冷啟動時間」，相對於傳統的 Serverless 架構來說，響應更迅速。
  • 開發更簡單：依託於更好的一站式開發體驗，開發者無需再關心應用部署、伺服器運維等事情，登入即可開發，1 分鐘上線應用。
  • 價效比更高：理論上 1000萬次 呼叫，僅需 5 元，且不限制 database 的呼叫次數（PS: 這個不是很想提，看怎麼組織下，我們確實費用更低，但是怕後面調整會有問題，主要想表達的是，我們比騰訊或者阿里的費用更低。。差不多 1/2 的價格，算上 db 、oss 呼叫費用，甚至可以做到 1/7 左右，但是這個是底價，我們不想壓這個價格，還是想往上擡一擡）

除此之外，Laf 還提供了很多額外的優秀能力：

  • WebIDE：線上寫程式碼，完善的型別提示、程式碼自動完成，像寫部落格一樣寫函數，隨手釋出上線。
  • WebSocket：應用支援長連線，業務無死角。
  • CLI 工具：能夠進行本地開發，並同步至 Web 端，讓你使用熟悉的工具進行開發，無需適應新的工具。
  • 前端「直連」資料庫：通過 laf-client-sdk + "存取策略" 可以在保證安全的情況下前端直接運算元據庫，即使只開放最小的 Read 許可權也可節省 30%～ 50% 的介面，讓你在還原 UI 的同時順手搞定邏輯。
  • 社群生態：大量「野生」的開源貢獻者，他們依託於開源的優勢，為 Laf 貢獻了許多優秀作品，例如 VS Code 本地開發外掛和基於 ChatGPT 的自動生成程式碼外掛。

還有個非常重要的一點就是 Laf 是執行在 Sealos 雲作業系統之上的，所有的擴充套件工作都可以在 Sealos 雲作業系統中進行，例如在 Sealos 上執行 AI 引擎並通過 Laf 進行呼叫，實現完美融合。

GitHub 連結：https://github.com/labring/laf

Laf 自去年 11 月份釋出 0.8 版本以來，使用者數量一直都在不斷上漲，預覽版本短短几天就吸引 2000+ 註冊使用者，支撐 3000+ 線上應用。到如今 Star 數量已經突破了 3.5k。

期間有很多優秀的開發者基於 Laf 開發出了很多有趣的產品，比如：

  • ChatMind：與 AI 對話生成思維導圖。這是兩個大學生的作品，核心功能僅用一天就開發完成，上線當天使用者過萬。
  • ICP Query Extension：一款方便 icp 備案查詢的 Chrome 外掛。
  • 一起聽播客：跟你的好友一起實時操作播放器、線上聽播客。
  • 中大貓譜：這是一個微信小程式，用來拍照記錄中山大學校園內貓貓的成長軌跡。
  • 小報童導航：這也是一個微信小程式，用來發現優秀的專欄。

除此之外，還可以用 Laf 來開發各種管理系統和電商應用，甚至區塊鏈應用。我們的企業級客戶聚道雲就選擇了將 Laf 託管在專有叢集中，利用 Laf 為其提供函數計算解決方案。總的來說，Laf 的適用場景非常廣泛，大到企業官網和資訊化建設，小到個人部落格、微信小程式，理論上可以開發任何應用！

今天我們正式釋出了 1.0 版本，這是 Laf 的一個里程碑版本，帶來了很多重量級的更新。視覺化介面煥然一新，優化了使用者操作流程和互動設計，進一步提升了使用者體驗，從建立應用到上線第一個函數僅需 1 分鐘。

Laf v1.0 的釋出，離不開各位社群小夥伴的悉心貢獻與鼎力支援，無論是功能研發、功能測試、需求建議、企業最佳實踐，抑或是提供 Bug 修復、國際化翻譯以及檔案貢獻，這些來自開源社群的貢獻都為 v1.0 的釋出和推廣提供了極大的幫助，我們將在文末向這些小夥伴予以特別緻謝！

開發友好的函數介面

為了提高開發者的開發效率，Laf 提供了一種視覺化的函數介面，讓開發者可以在不離開平臺的情況下進行程式碼編寫、偵錯和部署，從而快速實現業務需求。這樣開發者可以更加專注於程式碼邏輯和質量，在同一平臺上完成所有工作，而無需切換到其他工具和平臺，從而大大提高了開發效率。

隨著 Vue3 的釋出，許多前端專案需要進行從 Vue2 到 Vue3 的升級。然而，在 UI 元件庫方面，Vue的可選項較少。相比之下，React 的 UI 元件庫更加豐富和成熟。

因此，Laf v1.0 選擇了 React 作為主要技術棧，包括 Chakra-UI、Tailwind 和 React-Query，這些技術棧可以幫助開發者更加高效地構建使用者介面。例如，Chakra-UI 提供了豐富的 UI 元件庫，Tailwind 提供了可客製化化的 CSS 樣式，React-Query 則提供了資料管理和快取等實用功能。

Laf v1.0 仍然使用 TypeScript 作為開發語言，以及 Vite 作為構建工具，大大提高了開發效率和 UI 客製化化的便利性。而且函數介面增加了動態佈局，可以隨意拖動或隱藏相關面板。

與 v0.8 相比，v1.0 還新增了請求方法設定，可以設定函數的請求型別，例如 GET/POST 等等，同時還支援 Params、Body 以及 Headers 的偵錯引數。

除此之外，還優化了集合頁面的展示，可以一站式完成資料管理、存取策略等功能，大大提高了開發效率。

隨著開發效率的提高，很多應用的開發週期甚至可以壓縮為分鐘級，且具有高度複用性，如各種三分鐘系列：

這裡並非編寫一個僅供娛樂的範例，而是真正具備線上服務能力。最重要的是，這三分鐘並非僅編寫程式碼，還包括將程式碼線上上執行！寫完即釋出，點選儲存，關機走人。

後端框架升級

在 Laf 0.8 版本中，我們使用 Express 進行開發。然而，在專案規模逐漸增大的情況下，維護和共同作業方面會面臨一些挑戰。因此，Laf v1.0 便遷移到了 NestJS。由於 NestJS 支援 TypeScript，因此具有更好的型別安全性和編譯時錯誤檢查等優點。此外，NestJS 的模組化開發風格使得專案結構更加清晰，易於維護。

NestJS 還提供了許多實用功能，如內建的 Swagger 檔案生成器。這個生成器可以根據程式碼自動生成 API 檔案，使得前後端共同作業更加順暢和高效。

在 Laf v1.0 中，ORM 框架選擇了 Prisma。Prisma 是一種現代的 ORM 框架，提供了強大的資料建模和查詢功能，同時也具有更好的可維護性。通過使用 Prisma，Laf 可以更加高效地運算元據庫，簡化資料管理和維護過程。

重構核心功能

除了上述更新之外，Laf v1.0 還對核心功能進行了重構，主要包括以下兩個方面：

1️⃣ 對 Node Runtime 進行了升級，剝離了原先內建的 WebSocket 模組，改成統一的 Cron 模式。這種模式使得 Runtime 更加輕量，同時也提高了程式執行的穩定性和可靠性。

2️⃣ 對資料庫的使用者介面和互動進行了優化，通過簡化介面設計和增強使用者互動性，我們省去了繁瑣的二級乃至三級頁面，不管是新手還是老手都能夠更加高效地完成資料的查詢、修改和管理等操作。

3️⃣ 雲端儲存方面，在儲存檔案的基礎上，我們還增加了靜態網站託管，釋出之後直接分配一個二級域名上線（同時支援自定義域名），無需關心複雜的 CI/CD、Docker 或 K8s 等技術，有了 Laf 老夫只需要一把梭，真正的涵蓋從開發到上線的所有步驟，正如我們口號所說 life is short you need laf ，開發者應該把時間節省下來關注更重要的事情。

4️⃣ 支援 ESM 模組的引入。開發者可以引入一些只支援 ESM 的 NPM 包，例如 ChatGPT 等。這大大增加了應用程式的可延伸性和功能性。同時，ESM 還支援模組級別的作用域，這使得程式碼更加清晰、易於維護。

例如，可以在函數介面引入著名的 chatgpt-api NPM 包。首先在 NPM 依賴面板中點選右上角的 +：

然後輸入 chatgpt 並回車進行搜尋，選擇第一個搜尋結果，儲存並重啟：

重啟之後，自定義依賴項中便出現了 chatgpt。

現在我們來試試呼叫 ChatGPT 的 API 來與 ChatGPT 進行對話，先寫個函數：

import cloud from '@lafjs/cloud'
export async function main(ctx: FunctionContext) {
  const { ChatGPTAPI } = await import('chatgpt')
  const api = new ChatGPTAPI({ apiKey: cloud.env.CHAT_GPT_API_KEY })

  let res = await api.sendMessage('「雞你太美」指的是中國大陸哪位男藝人？給你個提示，他喜歡唱、跳、籃球、Rap')
  console.log(res.text)

  return res.text
}

將上述函數程式碼新增到 WebIDE 中，點選右上角的「執行」，即可偵錯執行。

未來規劃

Laf 的應用開發上線週期極短，基本上都是以分鐘/小時/天來計算的。恰逢 AI 崛起，每天關於 AI 的資訊目不暇接，今天的資訊還沒消化完，明天又有新的來襲。可以預見，未來 AI 應用一定會爆炸式增長，很多傳統的方式都將會被徹底顛覆。在這個浪潮中，必然會有很多新的 AI 應用需要被開發出來，而選擇使用函數計算來開發 AI 應用的公司必然在競爭中勝出，因為在這個浪潮中兵貴神速。使用函數計算可以按照分鐘或小時來計算開發進度，而傳統的公司可能仍在緩慢地進行迭代和上線，必然會在競爭中落後。

所以接下來 Laf 將會重點聚焦於如何讓 AI 能力快速落地，快速開發各種 AI 小應用，打造 AI 能力生態，幫助 AI 浪潮下的企業在競爭中快速勝出。

致謝

以下是參與 Laf 1.0 程式碼和檔案貢獻的貢獻者 GitHub ID。如果名單中有遺漏，請您與我們聯絡。名單中的排名並無先後之分。

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