Serverless Computing

Serverless Computing Definition

Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung der Ressourcen und erleichtert Entwicklern das Skalieren ihrer Anwendungen, ohne sich um die Unterhaltung der Infrastruktur kümmern zu müssen.

Wie Serverless Computing funktioniert

Bei Serverless Computing lädst Du Deinen Code in die Cloud hoch, und der Cloud-Anbieter übernimmt den Rest. Dein Anwendungscode wird in isolierten Containers ausgeführt, die je nach Bedarf gestartet oder angehalten werden können. Das System skaliert automatisch die Ressourcen hoch oder runter, basierend auf dem Anforderungsbedarf Deiner Anwendung.

Beispielcode:
aws_lambda_handler(event, context):
   print('Hallo Serverless!')

Es gibt jedoch Grundfunktionen, wie das Auslösen von Ereignissen, die durch Anfragen von Nutzern, API-Aufrufe oder andere Cloud-Dienste initiiert werden können. So wird zum Beispiel ein Stück Code nur ausgeführt, wenn es durch ein spezifisches Ereignis ausgelöst wird, wobei für die Ausführungszeit und den verwendeten Speicher berechnet wird.

Die Vorteile von Serverless Computing

Serverless Computing bietet zahlreiche Vorteile gegenüber traditionellen Cloud-Computing-Modellen. Einige dieser Vorteile umfassen:

• Reduzierte Kosten für Betrieb und Skalierung, da nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen gezahlt wird.
• Automatische Skalierung ohne manuelle Eingriffe.
• Eliminierung der Notwendigkeit für Servermanagement und Wartung.
• Bessere Nutzung der Ressourcen durch effiziente Skalierung, basierend auf der Anforderung.

Die Architektur von Serverless Computing

Serverless Computing revolutioniert die Art, wie Anwendungen entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden. Dieses Modell erlaubt Dir, dich voll und ganz auf die Entwicklung Deiner Anwendungen zu konzentrieren, während die Verwaltung der Serverinfrastruktur in die Hände des Cloud-Anbieters gelegt wird.

Grundlagen der Serverless Computing Architektur

Die Architektur von Serverless Computing baut auf der Idee auf, dass Entwickler Code schreiben können, ohne sich Gedanken über die zugrunde liegende Infrastruktur machen zu müssen. In einem Serverless Modell werden Anwendungen nicht auf einer bestimmten Serverinstanz gehostet. Stattdessen werden sie in Container verpackt, die vom Cloud-Anbieter dynamisch verwaltet werden:

• Events und Triggers starten die Ausführung des Codes.
• Der Code läuft in einem stateless Container.
• Ressourcen werden automatisch entsprechend der Anforderung skaliert.

Serverless Computing Einsatzgebiete

Serverless Computing findet in vielen Einsatzgebieten Anwendung, von web-basierten Anwendungen über Big Data Analyse bis hin zu IoT (Internet der Dinge). Einige konkrete Beispiele umfassen:

• Webanwendungen, die dynamischen Content generieren.
• Backend Services für mobile Anwendungen.
• Event-Driven Anwendungen, die auf User-Aktionen reagieren.
• Datenverarbeitungsaufgaben, die hohe Skalierbarkeit erfordern.

Serverless Computing Beispiel

Ein klassisches Beispiel für Serverless Computing ist die Erstellung einer Thumbnail-Erzeugungsfunktion für eine Bild-Upload-Plattform. Jedes Mal, wenn ein Bild hochgeladen wird, löst ein Ereignis die Ausführung einer Funktion aus, die automatisch ein Thumbnail des Bildes erzeugt:

Beispielcode:

def create_thumbnail(image):
    # Code zur Erzeugung eines Thumbnails
    return 'Thumbnail erstellt'

Serverless Computing vs. Cloud Computing

Das Verständnis des Unterschieds zwischen Serverless Computing und Cloud Computing ist entscheidend, um die passende Technologie für Deine Projekte auszuwählen. Beide bieten skalierbare Cloud-Dienste, doch ihre Ansätze und Einsatzgebiete unterscheiden sich.

Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Beide Modelle teilen sich die grundlegende Idee, Computing-Ressourcen über das Internet bereitzustellen. Der Hauptunterschied liegt in dem Management und der Skalierung der Ressourcen. Bei Cloud Computing mietest Du Server oder virtuelle Maschinen, bei denen Du für das Management zuständig bist. Serverless Computing hingegen erlaubt Dir, Code direkt auszuführen, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen. Dies wird durch den Cloud-Anbieter übernommen.

• Beide Modelle ermöglichen schnelle Skalierung.
• Cloud Computing bietet mehr Kontrolle, erfordert aber mehr Management.
• Serverless Computing verbirgt die Komplexität der Infrastruktur.

Warum Serverless Computing oft Teil des Cloud Computings ist

Serverless Computing ist eine Unterkategorie von Cloud Computing, die speziell die automatische Verwaltung der Serverinfrastruktur hervorhebt. Es baut auf der Cloud-Computing-Infrastruktur auf, indem es Dienste wie Funktionen als Service (FaaS) anbietet, welche die Ausführung von Code in Antwort auf Ereignisse ohne die Notwendigkeit zur Bereitstellung oder Verwaltung von Servern ermöglichen.

Auswahlkriterien: Serverless oder Cloud?

Die Entscheidung zwischen Serverless Computing und Cloud Computing hängt von verschiedenen Faktoren ab:

• Verwaltungsaufwand: Wenn Du Dich nicht mit dem Betrieb und der Skalierung von Servern beschäftigen möchtest, ist Serverless eine gute Wahl.
• Kontrolle: Benötigst Du mehr Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten, könnte Cloud Computing besser zu Deinen Bedürfnissen passen.
• Kosten: Serverless Computing kann kosteneffizienter sein, wenn Du nach einem Pay-As-You-Go-Modell suchst, während bei Cloud Computing oft feste Kosten für reservierte Kapazitäten anfallen.

Die Kosten von Serverless Computing

Serverless Computing hat einen signifikanten Einfluss auf die Kostenstruktur von IT-Projekten. Durch seine flexible Natur können Unternehmen von einer präziseren Kontrolle über ihre Cloud-Ausgaben profitieren.

Wie die Abrechnung bei Serverless Computing funktioniert

Bei Serverless Computing zahlst Du nur für die tatsächlich verbrauchten Ressourcen. Dies unterscheidet sich von traditionellen Modellen, bei denen feste Serverkapazitäten reserviert werden müssen, auch wenn sie nicht vollständig genutzt werden. Die Abrechnung basiert auf der Anzahl der Ausführungen, der Ausführungszeit und dem genutzten Speicher.Um dieses Konzept zu verdeutlichen, stell Dir vor, eine Funktion wird 1.000 Mal im Monat aufgerufen, wobei jede Ausführung 100 Millisekunden dauert und 128 MB Speicher verwendet. Die Kosten werden dann nur für diese Ressourcennutzung und nicht für eine kontinuierliche Serververfügbarkeit berechnet.

Vergleich der Kosten: Serverless Computing vs. traditionelle Cloud-Dienste

Der Vergleich der Kosten zwischen Serverless Computing und traditionellen Cloud-Diensten offenbart, dass Serverless in vielen Fällen zu niedrigeren Gesamtkosten führen kann. Während traditionelle Cloud-Dienste oft eine vorherige Schätzung der benötigten Ressourcen erfordern – was zu Über- oder Unterkapazitäten führen kann – passt sich Serverless Computing automatisch dem tatsächlichen Verbrauch an. Dies führt zu einer optimaleren Ressourcennutzung und vermeidet die Verschwendung von Budget.

Spart man mit Serverless Computing wirklich?

Die Kostenersparnis durch Serverless Computing hängt von spezifischen Anwendungsfällen ab. Für Projekte mit variabler Last oder zeitlich begrenzten Aufgaben, bei denen die Ressourcennutzung schwer vorhersagbar ist, bietet Serverless eine kosteneffektive Lösung. Da Du nicht für ungenutzte Kapazitäten bezahlen musst, entfällt die Notwendigkeit, Infrastruktur für Spitzenlasten vorzuhalten, die nur selten erreicht werden.Auf der anderen Seite, bei Anwendungen mit kontinuierlich hohem Ressourcenbedarf, kann ein traditionelles Cloud-Modell mit reservierten Instanzen wirtschaftlicher sein. Daher ist es wichtig, eine detaillierte Analyse der spezifischen Anforderungen Deines Projekts durchzuführen, um die kosteneffizienteste Option zu ermitteln.