Was ist Serverless Computing?

Vorteile und Nachteile einer Serverless-Computing-Architektur

Vorteile:

• Kosten: Serverless Computing ermöglicht Kunden Einsparungen bei Hardware-Investitionen und den Kosten für die Wartung von Systemen in der Produktion. Anstatt für Ressourcen zu bezahlen, die bis zum Bedarfsfall ungenutzt bleiben, startet und stoppt Serverless Computing den Zähler, wenn Computerressourcen durch Ereignisse gestartet werden. Das senkt die Betriebskosten, die Personalkosten und damit verbundene Kosten für Installation, Wartung und Support sowie für Softwarelizenzen.
• Geschwindigkeit: Workloads mit paralleler Verarbeitung können in einer Serverless-Computing-Umgebung schneller ausgeführt werden als in anderen Formen. Auch Code kann näher am Netzwork-Edge ausgeführt werden, was die Latenz reduziert.
• Elastizität: Die serverlose Architektur ermöglicht elastisches Computing, bei dem Ressourcen je nach Bedarf hoch- und herunterskaliert werden. Der Cloud-Anbieter ist für die entsprechende Verwaltung verantwortlich, einschließlich aller Systeme, Autoskalierung und Bereitstellung.
• Fokus auf Entwicklungsgeschwindigkeit und Produktivität: Entwickler können sich darauf konzentrieren, wie Code aus geschäftlicher Perspektive am besten entwickelt wird. Zudem können sie selbst entscheiden, in welcher Sprache oder welchem Framework sie entwickeln wollen. Dies gibt Entwicklern mehr Zeit, um Funktionalität und Optimierung zu durchdenken und letztlich bessere Software zu erstellen. Der DevOps-Zyklus kann verkürzt werden, da Entwickler nicht die Infrastruktur beschreiben müssen, die für die Bereitstellung von Code in der Produktion erforderlich ist. Der gesamte Prozess des Testens und Bereitstellens sowie des reibungslosen Betriebs der App liegt nun in der Verantwortung des Cloud-Service-Anbieters. Dies kann dazu beitragen, dass Software schneller bereitgestellt wird, da die Abhängigkeiten in Bezug auf Softwareversionen reduziert werden. Außerdem können Entwickler je nach Belieben schnell Funktionen, Funktionsketten oder ganze monolithische Applikationen als Fixes, neue Features oder neue Releases hochladen. Auch die Aktualisierung einer Funktion zur Zeit ist möglich.
• Daten zur Nutzertransparenz: Serverlose Plattformen bieten ein hohes Maß an Transparenz über die System- und Benutzerzeiten. Diese Informationen können leicht für Analysen gesammelt werden.

Nachteile:

• Performance: Applikationen, die mit einem Kaltstart gestartet werden, haben eine Verzögerung beim Hochfahren, was die Leistung der Applikation beeinträchtigen kann.
• Das Kostenmodell passt nicht zu langlaufenden Prozessen: Serverless-Architekturen eignen sich besser für schnelles Computing als für langlaufenden Code. Da Cloud-Anbieter die Dauer der Laufzeit von Applikationen in Rechnung stellen, ist Serverless Computing bei langlaufenden Applikationen wirtschaftlich nicht unbedingt sinnvoll.
• Debugging: Das Testen und Debuggen von Applikationen ist komplizierter als bei traditionellen Ansätzen. Denn Entwickler können die Serverless-Architektur nicht replizieren, um zu sehen, wie sich der Code nach seiner Bereitstellung verhält.
• Ressourcenbeschränkungen und Kostenüberlegungen: Einige Anbieter von Cloud-Services setzen Ressourcenbeschränkungen fest, die Hochleistungsrechner von der Nutzung serverloser Rechenplattformen ausschließen. Aus Kostensicht eignet sich Serverless Computing am besten für Workloads, die häufig Spitzenwerte erreichen und oft skalieren. Für Workloads, die vorhersehbar und lang andauernd sind, ist eine traditionelle Serverumgebung besser geeignet und kosteneffizienter.
• Anlaufzeiten: Da Apps nicht kontinuierlich ausgeführt werden, brauchen Prozesse eine kurze Zeit, um zu starten und hochzuskalieren. Während diese Latenz für Muss-Funktionen akzeptabel sein kann, trifft dies z. B. bei einer Trading-App nicht zu, da diese ein sofortiges Hochfahren ohne Verzögerung erfordert.
• Sicherheit und Datenschutz: Die Sicherheit eines Cloud-Anbieters vollständig einzuschätzen, kann schwierig sein. Während der Cloud-Anbieter für den Schutz der Cloud-Umgebung verantwortlich ist, können Kunden keine eigene Intrusion-Detection/Protection-Software auf der Endpunkt- und Netzwerkebene installieren. Aus Sicht des Datenschutzes besteht bei Applikationen, die vertrauliche Daten verarbeiten, die Gefahr, dass diese Daten von externen Mitarbeitern oder durch Multi-Tenancy-Situationen, bei denen Cloud-Anbieter mehrere Kunden auf denselben physischen Servern haben, offengelegt werden. Wenn die Server richtig konfiguriert sind, ist das Risiko einer Datenexposition jedoch gering.
• Vendor Lock-in: Cloud-Anbieter bieten unterschiedliche Servicelevel, Funktionen und Features an, die einen späteren Anbieterwechsel erschweren können. Generell gilt: Je intensiver ein Kunde die Angebote des Cloud-Anbieters nutzt, desto schwieriger dürfte sich ein Wechsel gestalten.

Anwendungsfälle für Serverless Computing

Mit der Eigenschaft, unregelmäßige und unvorhersehbare Nachfragespitzen zu bewältigen und asynchrone, zustandslose Applikationen bereitzustellen, die einen sofortigen Start verlangen, gibt es eine Reihe von Anwendungsfällen, für die Serverless Computing gut geeignet ist.

Dazu gehören Microservices, mobile Backends, Stream-Verarbeitung im großen Maßstab, Multimedia-Verarbeitung, geplante Batch-Aufgaben, Geschäftslogik, Datenströme und Chatbots.