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About Serverless

Serverless-Plattformen sind ein Cloud-Computing-Ausführungsmodell, das es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen zu erstellen und auszuführen, ohne die zugrunde liegende Serverinfrastruktur zu verwalten. Diese Tools arbeiten ereignisgesteuert, führen Code als Reaktion auf bestimmte Auslöser aus und skalieren Ressourcen automatisch, um der Nachfrage genau zu entsprechen. Dieser Ansatz ermöglicht es Entwicklungsteams, sich ausschließlich auf das Schreiben von Anwendungslogik zu konzentrieren, was die Markteinführungszeit erheblich verkürzt und den Betriebsaufwand reduziert. Ein wesentlicher Vorteil ist das Pay-per-Use-Preismodell, bei dem Kosten nur für die tatsächlich verbrauchte Rechenzeit anfallen und Ausgaben für ungenutzte Ressourcen entfallen.

Kernfunktionen

  • Ereignisgesteuerte Ausführung: Funktionen werden durch Ereignisse wie HTTP-Anfragen, Datenbankaktualisierungen oder Datei-Uploads ausgelöst, was reaktive Architekturen ermöglicht.
  • Automatische Skalierung: Die Plattform verwaltet automatisch die Skalierung von null auf Tausende von gleichzeitigen Anfragen ohne manuellen Eingriff.
  • Infrastruktur-Abstraktion: Befreit Entwickler von der Serverbereitstellung, dem Einspielen von Software-Patches und der Wartung des Betriebssystems.
  • Pay-per-Use-Abrechnung: Die Kosten werden basierend auf der Anzahl der Ausführungen und der genauen Dauer der Rechenzeit berechnet, was die Ausgaben optimiert.
  • Zustandslose Funktionen: Funktionen sind typischerweise zustandslos konzipiert, was die Skalierung vereinfacht und eine saubere, entkoppelte Anwendungsarchitektur fördert.

Anwendungsfälle

Serverless ist äußerst effektiv für die Erstellung von API-Backends für Web- und Mobilanwendungen, die Schaffung von Echtzeit-Datenverarbeitungspipelines und die Implementierung von Microservices-Architekturen. Es wird aufgrund seiner geringen Anfangskosten häufig von Startups für schnelles Prototyping und von großen Unternehmen zur Bewältigung asynchroner, ereignisgesteuerter Arbeitslasten wie Bildverarbeitung oder IoT-Datenerfassung eingesetzt.

Wie man wählt

Bei der Auswahl eines Serverless-Tools sollten Sie das Ökosystem des Anbieters und seine Integration mit anderen Diensten wie Datenbanken und Speicher berücksichtigen. Bewerten Sie die unterstützten Programmiersprachen und Laufzeitumgebungen, um die Kompatibilität mit Ihrem Tech-Stack sicherzustellen. Analysieren Sie Leistungsmerkmale, insbesondere die „Kaltstart“-Latenz für zeitkritische Anwendungen. Überprüfen Sie schließlich die Überwachungs-, Protokollierungs- und Debugging-Funktionen der Plattform, um die Betriebstransparenz zu gewährleisten.

Serverless use cases

1

Erstellung skalierbarer API-Backends

Ein Backend-Entwickler, der eine neue mobile Anwendung erstellt, benötigt eine API, die unvorhersehbaren Datenverkehr bewältigen kann, von einigen wenigen Benutzern beim Start bis hin zu potenziell Millionen. Anstatt Server bereitzustellen und zu verwalten, verwendet er eine serverlose Plattform wie AWS Lambda. Jeder API-Endpunkt (z. B. Benutzeranmeldung, Datenabruf) wird als separate Funktion implementiert. Wenn ein Benutzer mit der App interagiert, wird die entsprechende Funktion ausgelöst. Die Plattform skaliert automatisch die Anzahl der Funktionsinstanzen, um die Last zu bewältigen und schnelle Antwortzeiten zu gewährleisten. Dieser Ansatz ist äußerst kosteneffektiv, da sie nur für die genutzte Rechenzeit bezahlen, was ihn ideal für Startups und Projekte mit schwankender Nachfrage macht.

2

Echtzeit-Datenverarbeitungspipelines

Ein Dateningenieur bei einem IoT-Unternehmen muss einen kontinuierlichen Strom von Sensordaten verarbeiten. Er richtet eine serverlose Funktion ein, die immer dann ausgelöst wird, wenn neue Daten in einer Nachrichtenwarteschlange wie AWS Kinesis eintreffen. Die Funktion liest das eingehende Datenpaket, führt Validierung und Transformation durch und speichert die verarbeiteten Informationen dann zur Analyse in einer Zeitreihendatenbank. Diese serverlose Pipeline skaliert automatisch mit dem Datenvolumen und verarbeitet zu Spitzenzeiten Tausende von Ereignissen pro Sekunde ohne manuellen Eingriff. Das Unternehmen vermeidet die Kosten und die Komplexität der Wartung einer Serverflotte für die Datenerfassung und zahlt nur für die Millisekunden der Ausführung für jeden Datenpunkt.

3

Automatisierte Bild- und Videoverarbeitung

Eine Social-Media-Plattform muss automatisch Miniaturansichten erstellen und Videos transkodieren, wenn ein Benutzer eine Datei hochlädt. Ein Entwickler konfiguriert eine serverlose Funktion, die bei einem Datei-Upload-Ereignis in einem Speicher-Bucket wie Amazon S3 ausgelöst wird. Wenn ein neues Video hochgeladen wird, wird die Funktion aufgerufen. Sie verwendet eine Medienverarbeitungsbibliothek, um mehrere Versionen des Videos in verschiedenen Auflösungen zu erstellen und ein Miniaturbild zu generieren. Die resultierenden Dateien werden wieder im Speicher-Bucket gespeichert. Dies automatisiert eine ressourcenintensive Aufgabe effizient, da Rechenressourcen nur während der tatsächlichen Verarbeitungszeit zugewiesen und bezahlt werden, die pro Datei einige Sekunden oder Minuten betragen kann.

4

Geplante Aufgaben und Cron-Jobs

Ein DevOps-Ingenieur muss ein nächtliches Skript ausführen, das temporäre Dateien aus einer Datenbank bereinigt und einen zusammenfassenden Bericht erstellt. Anstatt einen dedizierten Server nur für die Ausführung von Cron-Jobs zu unterhalten, erstellt er eine serverlose Funktion mit der Logik des Skripts. Anschließend verwendet er einen Planungsdienst wie Amazon EventBridge, um diese Funktion jeden Tag um 3 Uhr morgens auszulösen. Die Funktion wird ausgeführt, erledigt ihre Bereinigungs- und Berichtsaufgaben und wird dann heruntergefahren. Dieser Ansatz ist zuverlässiger und kosteneffektiver als ein herkömmlicher Cron-Server, da der Cloud-Anbieter die Ausführungsumgebung verwaltet und die Abrechnung auf die wenigen Minuten beschränkt ist, in denen das Skript tatsächlich jeden Tag läuft.

5

Antrieb von Chatbots und Sprachassistenten

Ein Entwickler für konversationelle KI erstellt das Backend für einen Kundenservice-Chatbot. Er verwendet eine serverlose Architektur, bei der jede Benutzernachricht eine HTTP-Anfrage an ein API-Gateway auslöst, das wiederum eine serverlose Funktion aufruft. Diese Funktion verarbeitet die natürliche Spracheingabe des Benutzers, interagiert mit anderen Diensten (wie einer Wissensdatenbank oder einem CRM), um eine Antwort zu finden, und gibt dann eine Antwort zurück. Die zustandslose Natur von serverlosen Funktionen passt perfekt zum Anfrage-Antwort-Zyklus eines Chatbots. Die Architektur kann mühelos Tausende von gleichzeitigen Gesprächen bewältigen und bei Bedarf ohne Leistungsabfall oder Kapazitätsplanung skalieren.

6

Authentifizierungslogik für Webanwendungen

Ein Sicherheitsingenieur implementiert einen benutzerdefinierten Benutzeranmeldeprozess für eine Web-App mit einem Dienst wie AWS Cognito. Er muss die E-Mail eines Benutzers bei einem Drittanbieterdienst validieren, bevor die Registrierung abgeschlossen wird. Er schreibt eine serverlose Funktion, die diese Validierungslogik enthält. Diese Funktion wird in Cognito als „Pre-Sign-up“-Hook konfiguriert. Wenn ein neuer Benutzer versucht, sich zu registrieren, löst Cognito automatisch die Funktion aus und übergibt ihr die Benutzerdetails. Die Funktion führt die Validierung durch und gibt eine Erfolgs- oder Fehlermeldung an Cognito zurück, das dann die Registrierung fortsetzt oder ablehnt. Dies entkoppelt die benutzerdefinierte Sicherheitslogik von der Hauptanwendung und führt sie in einer sicheren, isolierten Umgebung aus.

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Serverless FAQ

Was ist Serverless Computing?

Serverless Computing ist ein Cloud-Ausführungsmodell, bei dem Entwickler Code ausführen können, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen. Der Cloud-Anbieter kümmert sich automatisch um die Infrastruktur, die Skalierung und die Wartung. Es geht nicht um die Abwesenheit von Servern, sondern vielmehr um deren Abstraktion von den Belangen des Entwicklers. Zu den Hauptmerkmalen gehören die ereignisgesteuerte Ausführung, die automatische Skalierung von Null an und ein Pay-per-Use-Abrechnungsmodell, was es für Anwendungen mit variablen Arbeitslasten sehr effizient macht.

Wie wähle ich eine Serverless-Plattform aus?

Bei der Auswahl einer Serverless-Plattform sollten Sie diese Faktoren berücksichtigen:

  • Ökosystem-Integration: Wählen Sie eine Plattform, die sich gut in andere von Ihnen genutzte Cloud-Dienste wie Datenbanken, Speicher und Authentifizierung integrieren lässt (z. B. AWS Lambda mit S3 und DynamoDB).
  • Sprach- und Laufzeitunterstützung: Stellen Sie sicher, dass die Plattform die von Ihrem Team bevorzugten Programmiersprachen und spezifischen Laufzeitversionen unterstützt.
  • Leistungsanforderungen: Bewerten Sie Metriken wie die „Kaltstart“-Latenz. Für benutzerorientierte, latenzempfindliche Anwendungen kann dies ein kritischer Faktor sein.
  • Herstellerbindung (Vendor Lock-in): Seien Sie sich bewusst, wie eng die Plattform Ihren Code an die Dienste und APIs eines bestimmten Anbieters koppelt. Die Verwendung von Open-Source-Frameworks kann helfen, dies zu mildern.
Was ist der Unterschied zwischen Serverless und Containern (z. B. Docker)?

Der Hauptunterschied ist die Abstraktionsebene. Container wie Docker verpacken eine Anwendung mit ihren Abhängigkeiten, aber Sie sind immer noch für die Verwaltung der Ausführungsumgebung verantwortlich (z. B. eine virtuelle Maschine oder ein Kubernetes-Cluster). Serverless abstrahiert dies vollständig. Sie stellen nur den Funktionscode bereit, und der Cloud-Anbieter verwaltet alles andere, vom Betriebssystem bis zur Skalierung. Serverless ist ideal für kurzlebige, ereignisgesteuerte Aufgaben, während Container besser für langlebige Anwendungen und komplexe Microservices geeignet sind, die mehr Kontrolle über die Umgebung erfordern.

Was sind die Hauptvorteile einer Serverless-Architektur?

Die Hauptvorteile einer Serverless-Architektur umfassen:

  • Reduzierter Betriebsaufwand: Beseitigt die Notwendigkeit für Serververwaltung, Patching und Wartung, sodass sich Entwickler auf den Code konzentrieren können.
  • Kosteneffizienz: Das Pay-per-Use-Modell bedeutet, dass Sie nur für Rechenressourcen bezahlen, wenn Ihr Code ausgeführt wird, was die Kosten für Anwendungen mit inkonsistentem Datenverkehr erheblich senken kann.
  • Automatische Skalierbarkeit: Anwendungen skalieren automatisch und nahtlos, um jede Last zu bewältigen, von null bis zu massiven Verkehrsspitzen.
  • Schnellere Markteinführung: Durch die Abstraktion von Infrastrukturproblemen können Teams Anwendungen schneller erstellen und bereitstellen.
Wann ist Serverless KEINE gute Wahl?

Serverless ist möglicherweise nicht für alle Anwendungsfälle die beste Wahl. Es ist im Allgemeinen weniger geeignet für langlebige, zustandsbehaftete Anwendungen wie eine traditionelle relationale Datenbank oder eine persistente WebSocket-Verbindung, die über längere Zeiträume einen Zustand aufrechterhalten muss. Arbeitslasten mit konstantem, vorhersagbarem hohem Datenverkehr könnten ab einer bestimmten Größenordnung auf bereitgestellten Servern kostengünstiger sein. Darüber hinaus könnten Anwendungen, die extrem latenzempfindlich sind, von „Kaltstarts“ betroffen sein – der anfänglichen Verzögerung, wenn eine Funktion nach einer Zeit der Inaktivität zum ersten Mal aufgerufen wird.