Popular Serverless AI tools in Cloud Computing include Cerebrium, Metorial und Infragate, helping you work more efficiently.
Infragate ist eine KI-Infrastrukturplattform, die Entwicklern hilft, Model-Context-Protocol (MCP)-Server schnell zu erstellen und zu betreiben. Sie vereinfacht die Verbindung verschiedener Datenquellen, die Bereitstellung von KI-Tools und die Verwaltung skalierbarer, sicherer KI-Workflows ohne komplexe Operationen.
Infrastruktur
Metorial ist eine Integrationsplattform für KI-Agenten, die Entwicklern ermöglicht, leistungsstarke agentische KI-Anwendungen schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu überwachen. Sie bietet nahtlose Verbindungen zu Hunderten von Tools, Datenquellen und APIs über ihre serverlose Model Context Protocol (MCP)-Plattform und bietet robuste SDKs, Observability und Sicherheit auf Unternehmensniveau für skalierbare KI-Lösungen.
Agentische KI
Cerebrium ist eine serverlose KI-Infrastrukturplattform, die für Entwickler konzipiert wurde, um maschinelle Lernmodelle einfach bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren. Sie abstrahiert komplexe Infrastruktur und bietet Funktionen wie Auto-Scaling, schnelle Kaltstarts und Pay-per-Use-GPU-Zugang, sodass Teams hochleistungsfähige KI-Anwendungen ohne Serververwaltung erstellen können.
ServerlessServerless-Plattformen sind eine Art von Cloud-Computing-Dienst, der es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen zu erstellen und auszuführen, ohne die zugrunde liegende Serverinfrastruktur zu verwalten. Diese Plattformen führen Code als Reaktion auf Ereignisse aus und verwalten automatisch die erforderlichen Rechenressourcen. Dieses ereignisgesteuerte Pay-per-Execution-Modell bedeutet, dass Sie nur für die während der Codeausführung genutzten Ressourcen bezahlen, wodurch Kosten für Leerlaufzeiten entfallen. Die Serverless-Architektur beschleunigt Entwicklungszyklen und ermöglicht hochskalierbare, kosteneffiziente Lösungen für variable Arbeitslasten.
Serverless ist ideal für die Erstellung von API-Backends für Web- und Mobilanwendungen, Echtzeit-Datenverarbeitungspipelines und IoT-Anwendungen. Es wird auch häufig zur Erstellung von Microservices, zur Automatisierung geplanter Aufgaben (Cron-Jobs) und zur Stromversorgung von Chatbot-Backends verwendet, bei denen der Datenverkehr unvorhersehbar sein kann.
Bei der Auswahl eines Serverless-Tools sollten Sie Faktoren wie unterstützte Programmiersprachen, Leistungsmetriken wie Kaltstartzeiten, Ausführungsdauerlimits und Integrationsfähigkeiten mit anderen Cloud-Diensten (z. B. Datenbanken, Speicher, Nachrichtenwarteschlangen) berücksichtigen. Bewerten Sie auch die Überwachungs-, Protokollierungs- und Debugging-Tools der Plattform, um die betriebliche Transparenz zu gewährleisten.
Ein Team für die Entwicklung mobiler Apps muss ein Backend für Benutzerauthentifizierung, Datenspeicherung und -verarbeitung erstellen. Anstatt eine Flotte von Servern bereitzustellen und zu verwalten, verwenden sie eine Serverless-Plattform. Jeder API-Endpunkt (z. B. /login, /getProfile) wird einer separaten Funktion zugeordnet. Wenn ein Benutzer mit der App interagiert, wird die entsprechende Funktion ausgelöst, die ihre Logik ausführt und eine Antwort zurückgibt. Die Plattform skaliert die Anzahl der Funktionsinstanzen automatisch, um Tausende von gleichzeitigen Benutzern während der Spitzenzeiten zu bewältigen, und skaliert auf null herunter, wenn kein Datenverkehr vorhanden ist, was die Infrastrukturkosten und den Betriebsaufwand erheblich reduziert.
Eine Social-Media-Plattform muss von Benutzern hochgeladene Bilder sofort verarbeiten. Sie konfigurieren eine Serverless-Funktion, die immer dann ausgelöst wird, wenn ein neues Bild in ihren Cloud-Speicher-Bucket hochgeladen wird. Diese Funktion führt automatisch Aufgaben aus wie die Größenänderung des Bildes in mehrere Formate (Thumbnail, Web, Mobil), das Anwenden von Wasserzeichen und die Überprüfung durch einen KI-Dienst zur Inhaltsmoderation. Der gesamte Prozess ist ereignisgesteuert und in Sekunden abgeschlossen. Dieser Ansatz vermeidet die Wartung einer dedizierten Flotte von Verarbeitungsservern, die die meiste Zeit untätig wären, und gewährleistet hohe Leistung und Kosteneffizienz.
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen muss am Ende jedes Geschäftstages einen täglichen Leistungsbericht erstellen und per E-Mail versenden. Anstatt einen dedizierten Server rund um die Uhr nur für diese Aufgabe zu betreiben, verwenden sie eine Serverless-Funktion, die zu einer bestimmten Zeit (z. B. täglich um 17 Uhr) ausgeführt wird. Die Funktion fragt Datenbanken ab, aggregiert Daten, erstellt den Bericht und sendet ihn an eine Verteilerliste. Dieser 'Serverless Cron-Job' kostet nur wenige Cent pro Tag, da sie nur für die wenigen Minuten Ausführungszeit bezahlen, im Vergleich zu den erheblichen Kosten eines ständig laufenden Servers. Dies ist eine äußerst effiziente Lösung für periodische und automatisierte Backend-Aufgaben.
Ein Agrartechnologieunternehmen setzt Tausende von Sensoren auf Feldern ein, um Bodenfeuchtigkeit und -temperatur zu überwachen. Jeder Sensor sendet alle paar Minuten Daten. Eine Serverless-Architektur wird verwendet, um diesen massiven, intermittierenden Datenfluss zu bewältigen. Ein IoT-Nachrichtenbroker empfängt die Daten und löst für jede eingehende Nachricht eine Serverless-Funktion aus. Die Funktion validiert die Daten, wandelt sie in ein Standardformat um und speichert sie zur Analyse in einer Zeitreihendatenbank. Dieses Muster skaliert mühelos, um Millionen von Geräten zu verarbeiten, ohne dass eine komplexe Datenerfassungsinfrastruktur bereitgestellt oder verwaltet werden muss.
Ein Kundendienstunternehmen entwickelt einen Chatbot für seine Website, um häufige Benutzeranfragen zu beantworten. Die Backend-Logik für den Chatbot wird mit Serverless-Funktionen erstellt. Wenn ein Benutzer eine Nachricht sendet, leitet ein API-Gateway die Anfrage an eine Funktion weiter. Diese Funktion verarbeitet den Text, ruft möglicherweise einen externen KI-Dienst zum Verständnis natürlicher Sprache auf, fragt eine Wissensdatenbank ab und gibt eine formatierte Antwort zurück. Das Serverless-Modell ist perfekt für diesen Anwendungsfall, da der Chatbot-Verkehr oft stoßweise und unvorhersehbar ist. Das Backend kann während Zeiten hohen Verkehrsaufkommens sofort skalieren und verursacht in Leerlaufzeiten keine Kosten.
Eine E-Commerce-Plattform muss neue Bestellungen über einen mehrstufigen Workflow verarbeiten: Bestellung validieren, Zahlung verarbeiten, Lagerbestand aktualisieren und die Versandabteilung benachrichtigen. Dieser gesamte Prozess wird mithilfe von Serverless-Funktionen orchestriert. Ein neues Bestellereignis löst die erste Funktion (Validierung) aus. Nach erfolgreicher Validierung wird die Zahlungsfunktion ausgelöst. Jeder Schritt ist eine kleine, unabhängige Funktion, die eine einzelne Aufgabe ausführt und das Ergebnis dann an den nächsten Schritt weitergibt. Dieser auf Microservices basierende Ansatz ist äußerst widerstandsfähig, da ein Fehler in einem Schritt leicht wiederholt oder behandelt werden kann, ohne das gesamte System zu beeinträchtigen. Er ermöglicht auch eine einfache Änderung oder Hinzufügung neuer Schritte zum Workflow.
Serverless Computing ist ein Cloud-Ausführungsmodell, bei dem der Cloud-Anbieter die Zuweisung und Bereitstellung von Servern dynamisch verwaltet. Es bedeutet nicht, dass es keine Server gibt; es bedeutet, dass Entwickler sie nicht verwalten müssen. Sie schreiben und implementieren Code als einzelne Funktionen, und die Plattform führt sie automatisch aus und skaliert sie als Reaktion auf Ereignisse. Der Hauptvorteil ist das Pay-per-Execution-Modell, bei dem Ihnen nur die tatsächliche Rechenzeit in Rechnung gestellt wird, die Ihr Code verwendet, bis auf die Millisekunde genau, anstatt für ungenutzte Server zu bezahlen.
Serverless und Container sind beides Cloud-Technologien, unterscheiden sich jedoch in ihrem Abstraktions- und Verwaltungsgrad. Zu den Hauptunterschieden gehören:
Die Hauptvorteile der Einführung einer Serverless-Architektur ergeben sich aus der Auslagerung der Infrastrukturverwaltung. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
Ein „Kaltstart“ bezieht sich auf die Latenz, die beim ersten Aufruf einer Serverless-Funktion nach einer Zeit der Inaktivität entsteht. Wenn eine Funktion nicht verwendet wurde, kann die Plattform ihren Container herunterfahren, um Ressourcen zu sparen. Der nächste Aufruf erfordert, dass die Plattform einen Server findet, den Funktionscode lädt und die Laufzeitumgebung initialisiert, was zu einer Verzögerung führt. Nachfolgende Aufrufe, während die Funktion „warm“ ist, sind viel schneller. Kaltstarts können die Leistung von latenzempfindlichen Anwendungen wie benutzerorientierten APIs beeinträchtigen. Anbieter arbeiten kontinuierlich daran, die Kaltstartzeiten zu reduzieren, und Entwickler können Strategien wie bereitgestellte Gleichzeitigkeit verwenden, um Funktionen warm zu halten, obwohl dies zusätzliche Kosten verursachen kann.
Die Wahl des richtigen Serverless-Anbieters hängt von Ihren spezifischen Projektanforderungen ab. Berücksichtigen Sie diese Schlüsselfaktoren:
