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在应用的水平扩容与缩容方面，通过容器化技术可以极大程度的减少操作系统安装以及系统级初始化的时间，但购买虚拟机的操作是无法避免的，所以在系统遇到流量增突的时候，依然没有办法实现快速水平扩容。我们可以预留一部分计算资源，放在资源池中，当应用有扩容需求的时候，就向资源池申请资源，当业务负载下降的时候，再把多余的计算资源归还到资源池中。

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可能有的开发者会认为，目前的业务运行非常的稳定，在用户流量上并不存在明显的突增，所以扩容和缩容是一个伪需求，在将来也不会有这样的需求。这可能是对互联网业务的一种误解，因为完全没有扩容需求的情况是不存在的。

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随着应用、团队、业务功能点数量的增加，所需要的开发测试环境数量还会成倍的增长，造成巨大的资源浪费。对于测试环境的计算资源而言，资源利用率要远低于生产环境。有的时候仅仅是一个简单功能点的验证，为了端对端的跑通业务功能，又避免团队之间的相互影响，就会开启一套包括全部微服务应用的新环境。这样的资源浪费，对于很多企业，都是一个多年都未曾得到解决的难题。

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因此，微服务架构在本质上就是对弹性伸缩有着强烈诉求的，在弹性伸缩的过程中，不管是单应用的水平弹性伸缩，还是整套环境的启停，资源利用率都对最终的资源成本起着决定性的作用。如果能想办法提升资源利用率，就能为企业节省大量资源成本。值得我们重视的是，绝大多数的微服务应用的资源利用率都是非常低的。

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我们可以做一个简单的统计：把所有服务器的 CPU 利用率每 5 分钟导出一次，按照天的维度求平均值，就能从整体上了解系统的资源利用率数据。如果把开发测试环境的服务器资源也纳入统计的范围，资源利用率很有可能会更低。

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Serverless 技术的出现，为提升资源利用率提供了新的思路。Serverless 是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程，允许开发者脱离服务器资源而直接部署应用。它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态（Stateless）的计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上，而无须管理和操作服务器资源，真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设。

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Serverless 技术存在多种形态，最典型的一种是 FaaS（Function as a Service，函数即服务），比如阿里云的函数计算（Function Compute，FC）产品。在函数计算领域，一切计算资源的申请和调度都由具体的业务事件触发，当业务事件所对应的任务完成之后，计算资源会被立即释放。这样的方式真做到了计算资源的按需分配，能显著提升资源利用率，是 Serverless 技术的终极形态。

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Serverless 化的容器实例运行在案例隔离的环境中，每个计算节点通过轻量级虚拟化安全沙箱技术完全强隔离。对于使用者而言，无需购买服务器资源即可直接部署容器应用，也无需对集群进行节点维护和容量规划，可以根据应用配置的 CPU 和内存资源量进行按需付费。当微服务应用需要扩容的时候，就可以快速获得计算资源，不需要再经过购买服务器这个步骤了，可以帮助开发者降低计算成本，减少闲置资源浪费，平滑应对突发流量高峰。阿里云的 Serverless Kubernetes （ASK）就是 Serverless 化容器技术的代表产品。

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Serverless 技术无缝是云计算和云原生应用架构的发展方向，但对于微服务应用的开发者而言，不管是 FaaS 形态，还是 Serverless Kubernetes ，都存在一定的局限性。

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不是每一种业务都适合通过 FaaS 的方式进行构建，特别是对于链路长，上下游依赖特别明显的应用，根本没有办法进行 FaaS 化改造。即便某些业务系统的 FaaS 化改造被证明可行，把现有的微服务架构改造成 FaaS 架构也需要一定的工作量，并不能做到无缝移植。