Kubernetes vs hàm serverless cho lưu lượng đột biến

Ý nghĩa của lưu lượng đột biến với các sản phẩm nặng API

Lưu lượng đột biến là khi lưu lượng không ổn định. Bạn có các đợt bùng nổ sử dụng ngắn, rồi là những khoảng yên tĩnh lâu, rồi lại bùng lên. Đợt bùng này có thể gấp 10x hoặc 100x so với tải bình thường, và có thể đến trong vài phút.

Nguyên nhân phổ biến thì đơn giản và rất thực tế:

• Một email marketing hoặc chiến dịch quảng cáo được gửi đi
• Ứng dụng đối tác bắt đầu retry các yêu cầu sau khi bị sự cố
• Một sự kiện trực tiếp (bán vé, webinar, ra mắt sản phẩm)
• Một job theo lịch fan-out công việc cùng một lúc
• Một bug nhỏ kích hoạt vòng lặp hoặc polling lặp lại

Các sản phẩm nặng API cảm nhận đột biến rõ hơn vì chúng biến hành động của người dùng thành nhiều yêu cầu nhỏ. Một lần tải màn hình có thể kích hoạt nhiều cuộc gọi API (kiểm tra auth, feature flags, tìm kiếm, gợi ý, nhật ký audit). Khi lưu lượng nhảy lên, những cuộc gọi đó xếp chồng rất nhanh. Nếu chỉ một phụ thuộc chậm lại, bạn sẽ thấy timeout, retry, và rồi thêm nhiều lưu lượng từ phía client thử lại.

Một ví dụ cụ thể: một portal khách hàng chạy ổn cả ngày, rồi một chiến dịch khiến hàng ngàn người đăng nhập trong năm phút. Mỗi đăng nhập chạm vào endpoint xác thực, profile và quyền. Nếu dịch vụ auth tạm dừng hoặc scale chậm, người dùng cảm nhận là “trang web sập,” dù chỉ một phần có vấn đề.

Đó là lý do Kubernetes vs serverless functions không phải về nền tảng “tốt nhất” duy nhất. Đó là về các đánh đổi xuất hiện khi chịu áp lực đột biến.

Nhắc nhanh: Kubernetes và serverless là gì theo cách đơn giản

Khi mọi người so sánh Kubernetes vs serverless functions, họ đang chọn giữa hai cách chạy cùng một ý tưởng: một API phải trả lời nhanh, ngay cả khi lưu lượng nhảy lên xuống.

Kubernetes (container chạy liên tục)

Kubernetes chạy ứng dụng của bạn dưới dạng container thường luôn bật. Những container đó sống trong pod, và Kubernetes giữ số pod mong muốn chạy trên cụm máy.

Bạn thường deploy một service (API) cùng các thành phần hỗ trợ như proxy database, worker job hoặc cache. Khi lưu lượng tăng, Kubernetes có thể thêm pod bằng autoscaling. Khi lưu lượng giảm, nó có thể gỡ pod, nhưng hiếm khi xuống hoàn toàn về 0 trừ khi bạn thiết kế như vậy.

Kubernetes thường chạy dưới dạng dịch vụ được quản lý (ví dụ, cluster Kubernetes được quản lý trên AWS, Azure, hay Google Cloud). Bạn không quản lý server vật lý, nhưng vẫn phải chọn và duy trì các tùy chọn nền tảng.

Serverless functions (chạy mã theo yêu cầu)

Serverless chạy mã của bạn chỉ khi cần. Mỗi yêu cầu kích hoạt một function, nền tảng khởi tạo bao nhiêu bản cần thiết rồi scale xuống khi không còn yêu cầu. Đây là mô hình “scale to zero” cổ điển.

Phần lớn đội dùng nền tảng function được quản lý (như AWS Lambda, Azure Functions, hoặc Google Cloud Functions). Bạn mang mã và cấu hình; nhà cung cấp lo runtime, scaling và nhiều chi tiết hạ tầng.

Ngay cả với dịch vụ quản lý, bạn vẫn chịu trách nhiệm hàng ngày như deploy, quản lý secrets, monitoring, logging, tracing và tuân trong giới hạn (timeout, memory, concurrency, quota).

So sánh chi phí: tiền đi đâu

Chi phí hiếm khi chỉ là “compute.” Với sản phẩm nặng API, hóa đơn thường dàn trải qua compute, mạng, lưu trữ, add-on quản lý và thời gian bạn bỏ ra để giữ hệ thống chạy.

Các nhóm chi phí quan trọng:

• Compute: node và dung lượng dự trữ (Kubernetes) vs thời gian-per-invocation và bộ nhớ (serverless)
• Mạng: load balancer, NAT, mạng riêng và truyền dữ liệu (egress)
• Lưu trữ: database, cache, object storage, backup
• Dịch vụ quản lý: API gateway, queue, secrets, identity, scheduler
• Thời gian vận hành: on-call, nâng cấp, patch bảo mật, quy tắc scaling, phục hồi sự cố

Mô hình tư duy hữu ích là “trả cho thời gian nhàn rỗi” vs “trả theo mức sử dụng.” Với Kubernetes bạn thường trả cho node 24/7, ngay cả khi lưu lượng yên tĩnh qua đêm. Với serverless bạn thường trả khi mã chạy, điều này tuyệt nếu “scale to zero” phù hợp với mô hình sử dụng của bạn.

Ví dụ đơn giản: tưởng tượng một API có 50 request/giây trong 10 phút sau một chiến dịch, rồi gần như bằng 0 suốt phần còn lại của ngày. Một thiết lập Kubernetes có thể vẫn cần đủ capacity node để xử lý đỉnh đó (hoặc bạn chấp nhận autoscaling chậm), nên bạn có thể trả cho server chủ yếu để chờ. Một setup serverless có thể tính phí cao hơn cho mỗi request trong đợt spike, nhưng bạn tránh trả cho giờ yên tĩnh.

Chi phí ẩn là thứ hay làm đội ngạc nhiên. NAT gateway và load balancer có thể thành phí tháng cố định dù request thấp. Logs, metrics và tracing có thể tăng theo volume request, retry và middleware chatty. Egress dữ liệu tăng nhanh nếu function gọi API bên thứ ba, stream file hoặc trả payload lớn.

Kubernetes có thể rẻ hơn khi bạn có baseline ổn định và tận dụng cao bằng cách right-size node, reserved instances và lưu lượng dự đoán. Serverless có thể rẻ hơn khi request ngắn, đợt spike hiếm và dịch vụ thật sự có thể drop về zero giữa các đợt.

Một mẹo thực tế: ước tính chi phí dựa trên hành vi API thực tế, đừng chỉ dùng RPS trung bình. Bao gồm kích thước đợt spike, kích thước payload, retry và lượng dữ liệu observability bạn định giữ.

Cold starts và độ trễ: người dùng cảm nhận ra sao

Cold start đơn giản là: yêu cầu đầu tiên vào một function “ngủ” nên nền tảng phải đánh thức và chuẩn bị trước khi chạy mã. Lần gọi đầu chậm hơn, dù 100 lần sau có thể nhanh.

Với sản phẩm nặng API, điều này ảnh hưởng tới nơi đau nhất: p95 và p99 latency. Phần lớn người dùng thấy phản hồi nhanh, nhưng một số gặp độ trễ 2–10 giây, timeout, hoặc spinner vô hạn. Những outlier chậm đó còn kích hoạt retry từ client và gateway, tạo thêm tải đúng lúc hệ thống đang căng.

Yếu tố làm cold start tốt hay tệ phụ thuộc vào:

• Runtime và kích thước package: runtime nặng và dependency lớn kéo dài thời gian tải
• Thiết lập mạng: gắn vào mạng riêng thường thêm thời gian khởi động
• Bộ nhớ và CPU cấp phát: nhiều tài nguyên hơn giảm thời gian khởi động, nhưng tốn hơn
• Gọi bên ngoài trong khởi tạo: fetch secrets, kết nối DB, khởi tạo SDK
• Mô hình concurrency: một số nền tảng chạy một request trên mỗi instance, gây nhiều cold start hơn khi đột biến

Ví dụ thực tế: một app mobile mở màn hình “Đơn hàng gần đây” lúc 9:00 sáng. Nếu function ngủ suốt đêm, người dùng đầu tiên nhận phản hồi 6 giây, app retry, và bây giờ hai yêu cầu cùng chạm đường lạnh. Người dùng rút ra kết luận: “ứng dụng này chậm,” dù latency trung bình có thể ổn.

Cách giảm tác động thường kết hợp: giữ một lượng nhỏ capacity ấm, tách function lớn thành nhiều function nhỏ sao chỉ phần cần thiết được khởi động, và cache phản hồi để ít request chạm đường lạnh. Một số đội đặt ping để làm warm, nhưng đó thường mong manh và cảm giác như trả tiền cho một cách khắc phục.

Trong thảo luận Kubernetes vs serverless functions, Kubernetes thường thắng về độ trễ dự đoán vì pod có thể luôn ấm phía sau service. Nhưng nó không miễn nhiễm: nếu bạn dựa vào autoscaling từ zero hoặc baseline rất thấp, pod mới vẫn cần thời gian kéo image, khởi động và pass health check. Khác biệt là “độ lạnh” trên Kubernetes thường nằm trong tầm kiểm soát của bạn hơn, còn cold start ở serverless khó loại bỏ hoàn toàn.

Phát triển cục bộ: điểm hay gây đau

Với sản phẩm nặng API, công việc cục bộ cần cảm thấy nhàm chán. Bạn muốn chạy API, gọi endpoint thật, debug một request end-to-end, seed dữ liệu test và chạy test tự động mà không phải đoán môi trường.

Với Kubernetes, nỗi đau thường là thiết lập và drift. Một cluster local (hoặc cluster dev chia sẻ) thêm nhiều bộ phận di chuyển: manifests, service discovery, ingress, secrets, và đôi khi hàng giờ cố gắng tìm lý do vì sao pod không kết nối được Postgres. Ngay cả khi chạy được, vòng lặp có thể chậm: build image, push, deploy, chờ, retry.

Với serverless, nỗi đau thường là khoảng cách local và cloud. Các emulator giúp, nhưng nhiều đội vẫn thử nghiệm trên môi trường thực vì payload event dễ sai nhỏ và một số tính năng chỉ tồn tại trên cloud (IAM, trigger quản lý, queue, logging vendor). Bạn cũng có thể phải debug một request phân tán mà không có cách local ổn định để tái tạo.

Ví dụ đơn giản: API của bạn tạo đơn, charge thẻ và gửi biên nhận. Trên Kubernetes bạn có thể vật lộn với mạng và config để chạy dependency thanh toán và messaging cục bộ. Trên serverless bạn có thể vật lộn với event shape và quyền để kích hoạt chuỗi function đúng.

Giữ vòng phản hồi nhanh

Hướng tới workflow cục bộ làm cả hai phương án cảm thấy dự đoán được:

• Một lệnh để chạy API cùng phụ thuộc và seed data
• Giữ config nhất quán (cùng tên env var, cùng default)
• Mock tích hợp bên ngoài theo mặc định (payments, email/SMS) và bật thực tế khi cần
• Đặt business logic trong module thuần để unit test mà không cần wiring Kubernetes hay handler function
• Giữ vài request “vàng” lặp lại để debug (tạo user, tạo order, refund)

Nếu vòng lặp cục bộ nhanh, tranh luận Kubernetes vs serverless functions sẽ bớt cảm tính, vì bạn không trả thuế năng suất hàng ngày.

Observability: debug và giám sát hàng ngày

Observability tốt nghĩa là bạn có thể trả lời ba câu nhanh: cái gì hỏng, hỏng ở đâu và tại sao hỏng? Để đạt được, bạn cần logs (cái gì đã xảy ra), metrics (tần suất và chậm thế nào) và traces (một yêu cầu đi qua các dịch vụ ra sao). Dán kết là correlation ID, thường là request ID theo suốt đường đi.

Kubernetes: đường ống nhất quán giúp

Với service sống lâu, Kubernetes làm cho việc xây dựng monitoring dễ đoán hơn. Agent, sidecar và đường mạng tiêu chuẩn giúp bạn thu thập log, metric và trace một cách nhất quán trên nhiều service. Vì pod sống lâu hơn một request, bạn cũng có thể gắn debugger, capture profile và so sánh hành vi qua thời gian mà không lo mọi thứ biến mất giữa các lần gọi.

Kubernetes vs serverless functions thường quay về thực tế hàng ngày: trên Kubernetes môi trường ổn định hơn, nên tooling và giả định của bạn ít bị vỡ.

Serverless: chi tiết từng invocation tốt, nhưng end-to-end khó

Nền tảng serverless thường cho thấy log từng invocation và metric cơ bản dễ dàng. Khoảng cách lộ ra khi một request chạm nhiều function, queue và API bên thứ ba. Context dễ bị mất nếu bạn không truyền correlation ID khắp nơi. Tracing có thể bị giới hạn bởi mặc định nền tảng, và sampling có thể đánh lừa đội: bạn thấy một trace chậm và cho rằng đó hiếm, nhưng nó có thể bị sample khác.

Khối lượng log là một bất ngờ phổ biến. Một đợt spike có thể nhân số lần gọi, và log ồn có thể thành hóa đơn.

Một baseline thực tế cho cả hai thế giới:

• Dùng structured logs (JSON) và bao gồm request_id, user_id (nếu an toàn) và tên service/function
• Phát vài metric chính: request count, error rate, p95 latency, retry count
• Thêm trace cho đường dẫn API chính và các phụ thuộc quan trọng (database, payments, messaging)
• Duy trì vài dashboard: overall health, dependency health, top slow endpoints
• Alert theo triệu chứng (error rate, latency) hơn là nguyên nhân (CPU, memory)

Ví dụ: nếu checkout gọi inventory, payment và email, một request ID nên cho bạn pull full trace và tất cả logs trong vài phút, không phải vài giờ.

Hành vi scaling: đột biến, giới hạn và cổ chai

Với lưu lượng đột biến, scaling ít liên quan đến tính năng nổi bật mà nhiều về tốc độ phản ứng, cái mà nó từ chối làm và cái vỡ trước. Trong Kubernetes vs serverless functions, cả hai đều xử lý được burst, nhưng hỏng theo cách khác nhau.

Serverless thường hấp thụ đột biến bất ngờ nhanh, nhưng có thể chạm giới hạn throttling. Nhà cung cấp giới hạn số instance function đồng thời, và bạn có thể chạm quota tài khoản hoặc vùng. Khi vượt qua, yêu cầu xếp hàng, chậm lại hoặc bị từ chối. Tốc độ tăng thường nhanh, nhưng không phải tức thì.

Scaling trên Kubernetes thường mượt hơn khi đã khởi động, nhưng có nhiều bộ phận di chuyển hơn. Pod cần được schedule, image kéo về và readiness check pass. Nếu cluster không có capacity dự phòng, bạn cũng phải chờ node mới. Điều đó có thể biến một spike 10 giây thành vài phút khó chịu.

Cách hữu ích so sánh các giới hạn bạn có thể gặp:

• Serverless: giới hạn concurrency function, giới hạn request trên giây, giới hạn kết nối downstream
• Kubernetes: thời gian startup pod, capacity node, thời gian phản ứng autoscaler
• Cả hai: connection database, giới hạn API bên thứ ba, độ sâu queue

Quản lý state là ràng buộc lặng lẽ. Giả sử handler API của bạn bất trạng thái (stateless), rồi đẩy state vào database, cache và object storage. Với đột biến, queue thường là van xả áp: chấp nhận yêu cầu nhanh, enqueue công việc và xử lý ở tốc độ ổn định.

Ví dụ: một chương trình khuyến mãi gây ra 50x traffic đăng nhập và webhook. Compute có thể scale, nhưng cổ chai thường là database (quá nhiều connection) hoặc nhà cung cấp thanh toán giới hạn tốc độ. Hãy theo dõi giới hạn downstream trước, vì scale compute không sửa được chúng.

Cách chọn: quy trình quyết định từng bước

Nếu bạn đang phân vân giữa Kubernetes vs serverless functions, hãy xem đó là quyết định sản phẩm, không phải tranh luận công cụ. Bắt đầu từ điều người dùng cảm nhận và điều đội bạn có thể hỗ trợ lúc 2 giờ sáng.

Trước hết, thu thập số liệu bạn có thể đo:

1. Đo pattern lưu lượng: baseline RPS, peak RPS và đợt spike kéo bao lâu. Spike 30 giây khác rất nhiều so với surge 2 giờ.
2. Viết SLO cho latency và lỗi, với mục tiêu p95 và p99. Với sản phẩm nặng API, vấn đề tail-latency có thể thành outage người dùng.
3. Liệt kê phụ thuộc mỗi request chạm: database, cache, auth, payments, messaging, API bên thứ ba, gọi AI. Điều này cho thấy chỗ cold start hoặc giới hạn kết nối sẽ gây đau.

Tiếp theo, mô hình tiền và chi phí vận hành, rồi kiểm thử:

1. Làm bảng tính đơn giản với các yếu tố chi phí thực tế. Với serverless: requests, duration, memory, cộng chi phí networking hoặc gateway. Với Kubernetes: node luôn bật, headroom autoscaling, load balancer và capacity database bạn vẫn trả trong giờ yên tĩnh.
2. Chạy pilot cho một endpoint hoặc job thực tế. So sánh p95/p99, error rate, chi phí hàng tháng và tiếng ồn on-call (alert, retry, timeout).
3. Quyết định nếu hybrid phù hợp: Kubernetes cho API lõi có traffic ổn định, serverless cho burst, cron, webhook hoặc backfill một lần.

Ví dụ: portal khách hàng có API login và account ổn định, nhưng webhook thanh toán spike sau invoice. Giữ API lõi trên Kubernetes bảo vệ tail latency, dùng serverless cho webhook để tránh trả cho capacity nhàn rỗi.

Sai lầm phổ biến gây hóa đơn bất ngờ và outage

Bẫy lớn nhất là nghĩ “managed” tự động nghĩa là “rẻ hơn.” Với serverless, hóa đơn thường chuyển sang chỗ người ta ít để ý: log chatty, metric high-cardinality và egress dữ liệu giữa function, database và API bên thứ ba. Một spike nhỏ có thể thành hóa đơn lớn nếu mỗi request ghi nhiều dòng log lớn.

Cold start là bất ngờ kinh điển chỉ lộ khi vào production. Đội thử trên môi trường ấm rồi deploy và bất ngờ thấy các request ngẫu nhiên 2–10 giây, retry và timeout khi traffic yên tĩnh rồi spike. Khi bạn nhận ra, client có thể đã tự chế workaround như retry hung hãn làm tình hình tệ hơn.

Lỗi Kubernetes thường là tự gây ra do xây dựng quá sớm. Một đội nhỏ có thể phải duy trì cluster, ingress, autoscaling, secret management, CI/CD và nâng cấp trước khi sản phẩm có traffic ổn định. Nhiều bộ phận chuyển động nghĩa là nhiều cách hỏng lúc 2 giờ sáng.

Những sai lầm lặp lại:

• Xem functions hoặc pod là trạng thái (viết lên đĩa local, dựa vào cache in-memory, sticky sessions)
• Deploy mà không có request ID end-to-end, nên một call chậm khó truy vết
• Thu quá nhiều telemetry đến khi monitoring ồn và đắt
• Thiếu giới hạn rõ ràng (concurrency cap, backpressure queue), nên spike thành đàn thậm kích vào database

Ví dụ nhanh: một app nặng API có burst hàng ngày lúc 9 sáng từ mobile. Nếu mỗi request kích hoạt ba function mà mỗi function log payload đầy đủ, chi phí tăng nhanh và cold start thêm độ trễ đúng lúc người dùng hoạt động.

Checklist trước khi quyết định

Khi đội tranh Kubernetes vs serverless functions, quyết định thường rõ ràng cho đến đợt spike, outage hoặc hóa đơn đầu tiên. Test cả hai với workload thực, không phải demo happy-path.

Ghi ra câu trả lời bạn có thể kiểm chứng bằng số:

• Chi phí: Xác định 3 yếu tố chi phí hàng đầu và cách chúng scale trong đợt spike. Ước tính tháng stress-test tệ nhất, không phải tuần trung bình.
• Hiệu năng: Load test với lưu lượng dạng spike và kiểm tra p95/p99. Bao gồm đường ấm và đường lạnh, cùng phụ thuộc như DB và API bên thứ ba.
• Độ tin cậy: Xác nhận timeout, retry và rate limit end-to-end. Đảm bảo retry không nhân tải hoặc gây hành động trùng (như charge hai lần).
• Tốc độ dev: Một dev mới có thể chạy hệ thống cục bộ trong dưới 30 phút với config và test data thực không? Nếu không, expect fix chậm khi incident.
• Observability: Chọn một request người dùng và xác minh bạn có thể trace nó qua mọi hop (API gateway, function/pod, queue, database). Đảm bảo logs tìm được và metrics trả lời “cái gì thay đổi?”

Rõ ràng ai chịu trách nhiệm vận hành. Ai handle upgrade, patch bảo mật, rotate cert, và incident 2 giờ sáng? Cách nhanh để thấy rủi ro là liệt kê các task “ai đó phải làm” và gán tên cho mỗi task trước khi commit.

Ví dụ tình huống và bước tiếp theo thực tế

Hình dung một SaaS với API admin do đội tài chính dùng. Thường ngày yên tĩnh, nhưng vào ngày trả lương và cuối tháng, usage nhảy 20x trong 30 phút. Lưu lượng nặng API: nhiều đọc báo cáo và burst ghi để khởi động job nền.

Trên Kubernetes, spike thường kích hoạt autoscaling. Nếu HPA được tuning tốt, pod mới lên và API giữ phản hồi. Bất ngờ thường không phải compute, mà là xung quanh nó: database có thể bão hòa trước (connection, CPU, I/O) và API trông chậm mặc dù đã thêm pod. Nếu cluster thiếu capacity dự phòng, scale-up trì hoãn chờ node thêm.

Trên serverless, nền tảng sẽ cố hấp thụ bằng cách tạo nhiều instance nhanh. Điều này tốt cho nhu cầu ngắn và không đều, nhưng bạn có thể chạm hai cạnh sắc: concurrency burst và cold starts. Khi hàng trăm instance mới khởi động, request đầu chậm hơn, và bạn có thể vô tình dội database bằng quá nhiều kết nối song song trừ khi thiết kế để tránh.

Kết quả thực tế cho nhiều đội là hybrid:

• Giữ dịch vụ lâu đời trên Kubernetes (auth, API admin nội bộ)
• Dùng serverless cho endpoint đột biến, cô lập (webhook, export, xử lý file)
• Bảo vệ database bằng pooling, caching và rate limit trong cả hai thế giới

Bước tiếp thực tế thường giải quyết tranh luận nhanh hơn bảng tính:

1. Chọn một endpoint đại diện (ví dụ: “generate monthly report”).
2. Implement cả hai cách với cùng database và kích thước payload.
3. Load test giờ yên tĩnh và giờ peak; ghi lại p95, error rate và tổng chi phí.
4. Thêm guardrails: max concurrency (serverless) và max replicas (Kubernetes), cộng giới hạn connection DB.
5. Quyết dựa trên số của bạn, không phải benchmark chung.

Nếu bạn muốn tiến nhanh ở phần ứng dụng trong khi chạy thí nghiệm hạ tầng, AppMaster (appmaster.io) có thể sinh backend sẵn production, web app và native mobile apps từ khối xây dựng trực quan, để pilot tập trung vào hành vi workload thực thay vì scaffold và glue code.