代码的执行不再需要手动分配资源。我们再也不需要为服务的运行指定需要的资源（比如使用几台机器、多大的带宽、多大的磁盘...），只需要提供一份代码，剩下的交由Serverless平台去处理就行了
按使用量计费。Serverless按照服务的使用量（调用次数、时长等）进行计费，而不是像传统的Serverless服务那样，按照使用的资源（ECS实例、VM的规格等）计费。
在很长一段时间内，云上半托管大数据服务和Serverless大数据服务一定是长期并存的状态。
有大数据技术团队的大企业通常会选择半托管服务，一是因为使用习惯和自由度更像是开源Hadoop集群，二是因为技术团队自身也希望在大数据技术上有积累以便不时之需。
大数据技能较弱，且对成本敏感的中小型企业会考虑Serverless服务，吸引他们的是Serverless大数据服务即开即用免运维 + 标准SQL能力，用JDBC连上Serverless服务，体验十分接近传统关系型数据库。
Serverless大数据服务的未来Serverless大数据服务要真正被大众接受，对外需要做好宣传，对内需要练好内功。Serverless概念从2018年才开始真正火起来，很多用户一提到大数据，直观还是想到自建Hadoop集群或者云上半托管大数据服务。随着K8S容器和微服务被更多的用户接受和使用，Serverless大数据服务也在逐渐出现在技术人员选型的清单中。
内功修炼上，Serverless大数据服务必须要解决好“安全”、“弹性”、“智能”、“易用”四个核心问题
安全
大数据领域，无论是SQL中的UDF还是用户自己开发的应用程序，都存在会攻击其它租户的风险。当前想要解决这类安全问题的方法，不外乎沙箱隔离、安全容器隔离、物理隔离等这几个方法。每一个方法对架构和资源利用率的挑战都非常大。
弹性
Serverless大数据服务最初诞生的初衷就是让用户提交应用时，无需感知和指定具体的运行资源数。弹性分为两个方面：一是弹性的速度，二是弹性的预测。
弹性的速度取决于底层物理资源池的大小和扩容算法、资源预热的程度以及不同租户间的资源抢占机制。
弹性的预测可以从易到难分为几类：最简单的就是根据用户定时规则进行弹性，优点是及时弹性，缺点也显而易见用户需要对业务比较了解；其次就是如果是周期性任务，服务可以通过收集历史作业执行规律（作业数、资源利用率等），在下一次执行时根据历史规律进行弹性；更进一步，通常大数据的任务都是拆分成多个逻辑相同的Task，根据资源量进行多轮调度。第一轮运行的时候，可以收集到单个Task的运行时长、CPU利用率等，第二轮就可以根据单个Task的信息，跟弹性的速度做个平衡，获取最佳弹性策略。
智能
使用大数据组件，其实搭建、升级等都不算特别复杂的事情，真正复杂的是上百个参数的调优。Serverless大数据服务如果想要真正地吸引之前使用自建Hadoop集群的用户，核心就是解决用户最头疼的调优问题。Serverless大数据服务根据用户的业务及历史执行情况，智能对服务参数及数据组织进行调优。最典型的几个问题，比如：如何避免输出过多小文件、如何切分合适的Reduce个数、如何根据查询条件自动调整数据组织形式等。
易用
除了解决基本的部署、升级等运维相关的问题，真正做到免运维。在使用习惯上，相比云上半托管大数据服务，Serverless大数据服务一定会有一个适应过程，我们要做的就是让这个适应过程变得潜移默化。
基础功能页面的使用：如果跟微信一样，做好界面易用性设计和功能的取舍，这个学习过程会在潜移默化中完成。
运维相关页面的使用：一定要尽可能保持和开源一样或者类似的页面逻辑，比如：Spark UI。
作业操作脚本：包括作业的提交、作业的终止、状态的查询等，如果Serverless大数据服务是想搞定某个开源大数据框架的迁移场景，这一部分一定要全兼容开源习惯。
Serverless大数据服务有些是基于开源大数据框架深度优化，有些是纯自研大数据框架。在应用开发的接口定义上，不管是哪种方式，对于从开源组件入门大数据的用户来说，开源接口就是标准，保持和兼容开源接口是Serverless大数据服务的基础。
总结Serverless大数据服务是一种面向未来的形态。随着逐个攻破当前存在的问题，它在大数据分析所占的比重一定会逐年增加。真正把大数据分析变成跟水和电一样随取随用，每个企业都能用得起的工具。
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