Ein Leitfaden für Anfänger zum Serverless Computing im Jahr 2024

Die Grundlagen des Serverless Computing verstehen

Serverloses Computing hat die Art und Weise, wie Organisationen Anwendungen erstellen und ausführen, radikal verändert. Auf der grundlegendsten Ebene ist Serverloses Computing ein Ausführungsmodell, bei dem der Cloud-Anbieter die volle Verantwortung für den Betrieb des Servers übernimmt. Dem Benutzer wird hier nur die tatsächliche Rechenzeit in Rechnung gestellt, nicht die vorhandene Infrastruktur. Sie müssen keine Server bereitstellen, skalieren und verwalten, um Backend-Anwendungen, Datenbanken und Server auszuführen. Stattdessen können Sie sich auf das Kerngeschäft konzentrieren und die Serververwaltung Ihrem Cloud-Anbieter überlassen. Dies hat zu enormen Kosteneinsparungen und einer Steigerung der Agilität für Unternehmen geführt.

Der Begriff „serverlos“ ist ziemlich paradox, da er immer noch Server beinhaltet, aber der Hauptunterschied besteht darin, dass Sie als Entwickler oder Anwendungsbesitzer nicht die Kosten und logistischen Herausforderungen der Serververwaltung tragen müssen. Serverloses Computing abstrahiert die Komplexitäten der Serververwaltung und der Anwendungsinfrastruktur – was die Produktivität steigert, die Kosten senkt und die Anwendungsentwicklung beschleunigt. AWS Lambda, Microsoft Azure Functions, Google Cloud Functions und IBM Cloud Functions sind Paradebeispiele für serverlose Computing-Plattformen.

Die Vorteile von Serverless Computing

Der Hauptvorteil des Serverless Computing besteht darin, dass sich Entwickler auf das Schreiben von Code konzentrieren können, ohne sich um die Serververwaltung kümmern zu müssen. Die operative Verantwortung wird auf den Cloud-Anbieter verlagert, der robustere und skalierbarere Lösungen als herkömmliche Alternativen bereitstellen kann. Ein weiterer wichtiger Vorteil ist die Kosteneffizienz. Beim Serverless Computing zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie verbrauchen. Wenn Ihr Code nicht ausgeführt wird, werden Ihnen keine Kosten berechnet. Dies macht Serverless Computing zu einer wirtschaftlich tragfähigeren Option, insbesondere für Anwendungen mit unvorhersehbaren Verkehrsmustern.

Darüber hinaus bietet Serverless Computing integrierte Skalierbarkeit. Wenn die Anwendungsauslastung plötzlich ansteigt, können Serverless-Plattformen automatisch skaliert werden, um die erhöhte Arbeitslast zu bewältigen. Diese Elastizität macht Serverless ideal für Anwendungen mit variabler Arbeitslast. Darüber hinaus ermöglicht Serverless schnellere Bereitstellungen und Updates, da Systemadministrationsaufgaben wie Systempatches, Kapazitätsbereitstellung und Softwareupdates entfallen.

Tipps für den Einstieg in die Serverless-Reise

Trotz der vielen Vorteile des Serverless Computing ist es wichtig zu verstehen, dass es möglicherweise nicht für jede Anwendung die richtige Wahl ist. Daher besteht der erste Schritt darin, zu prüfen, ob Serverless Computing gut zu Ihren Geschäftsanforderungen und -beschränkungen passt. Es ist am effektivsten für zustandslose Anwendungen, die Eingabe und Ausgabe erfordern, ohne sich um ihre Vergangenheit zu kümmern. Anwendungen, die komplexe Berechnungen erfordern oder lang andauernde Prozesse verwenden, sind möglicherweise nicht optimal für Serverless Computing geeignet.

Wenn Sie ein geeignetes Projekt gefunden haben, machen Sie sich zunächst mit den Functions-as-a-Service (FaaS)-Angeboten verschiedener Cloud-Anbieter vertraut. Diese Plattformen werden in der Regel mit Tutorials und Dokumentationen geliefert, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Denken Sie bei der Auswahl eines Serverless-Anbieters immer daran, Faktoren wie Kosten, Leistung, Entwicklertools, Ökosysteme und Supportniveau zu berücksichtigen. Konzentrieren Sie sich in dieser Phase eher auf das Lernen und Experimentieren als auf die Optimierung. Es ist ein relativ neues Feld mit Best Practices, die sich kontinuierlich und schnell weiterentwickeln.

FaaS im Serverless Computing verstehen

Im weiteren Verlauf ist es wichtig, zwischen Serverless Computing und dem Function-as-a-Service (FaaS)-Modell zu unterscheiden – die beiden werden oft verwechselt, unterscheiden sich aber geringfügig. Vielseitige Serverless-Anwendungen umfassen in der Regel eine Mischung aus Microservices, Drittanbieterdiensten und Managed Services sowie FaaS. Der Begriff „FaaS“ wird häufig synonym mit Serverless Computing verwendet, obwohl es sich eigentlich um eine Untergruppe von Serverless handelt. Bei FaaS führen Entwickler einzelne Funktionen oder „Teile der Geschäftslogik“ auf der Serverless-Infrastruktur aus. Vor allem verfügt FaaS über ereignisgesteuerte Berechnungen, die automatisch skaliert, abgerechnet und als Reaktion auf externe Trigger oder APIs ausgeführt werden. Amazon Lambda, Google Cloud Functions, Microsoft Azure Functions und IBM Cloud Functions sind Paradebeispiele für FaaS im breiteren Konzept serverloser Architekturen.

Herausforderungen beim Serverless Computing

Trotz der zahlreichen Vorteile ist Serverless Computing kein Allheilmittel für alle Computeranforderungen. Es bringt seine eigenen Herausforderungen mit sich. Die vielleicht größte Herausforderung ist das Problem der Latenz. Da Ihre Anwendung nicht immer ausgeführt wird, kann es etwas dauern, bis eine Funktion als Reaktion auf ein Ereignis gestartet wird. Dieses Phänomen, das zusammenfassend als „Kaltstart“ bezeichnet wird, kann für Echtzeitanwendungen problematisch sein, die schnelle Reaktionen von Servern erfordern. Darüber hinaus sind Serverless-Architekturen noch in der Entwicklungsphase, sodass Sie möglicherweise feststellen, dass herkömmliche Debugging- und Überwachungstools für Serverless-Anwendungen nicht geeignet sind. Es gibt auch Einschränkungen hinsichtlich Ausführungszeit, Nutzlastgröße, Größe des Bereitstellungspakets und mehr. Schließlich besteht bei der Verwendung proprietärer Schnittstellen, die von Serverless-Anbietern angeboten werden, das Risiko einer Anbieterabhängigkeit, was bedeutet, dass der Wechsel von einem Cloud-Anbieter zu einem anderen schwierig wäre.

Zukunftsperspektiven des Serverless Computing

Wenn man in die Zukunft des Serverless Computing blickt, ist klar, dass diese Technologie weiterhin spektakulär wachsen wird. Allein im Jahr 2024 wird der globale Markt für Serverless-Cloud-Plattformen voraussichtlich auf über 20 Milliarden US-Dollar wachsen, was einen konsequenten Übergang von traditionellen Servern zur Serverless-Welt signalisiert. Teilweise sind die Gründe für dieses Wachstum der Aufstieg von Blockchain-Anwendungen, die Anforderungen an die Verarbeitung großer Datenmengen und die Notwendigkeit, KI- und maschinelle Lernmodelle nahtlos in dynamische Apps zu integrieren. Unternehmen müssen sich schnell anpassen, um bei diesen zukünftigen Veränderungen im Serverless Computing wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Grenze zwischen Anwendungsentwicklung und Infrastruktur verschwimmt, und während wir uns weiter vorwärts bewegen, müssen sich Unternehmen darauf konzentrieren, das zu tun, was sie am besten können – großartige Anwendungen zu entwickeln und ihr Kerngeschäft zu erneuern – anstatt Server und Infrastruktur zu verwalten. Das ist das wahre Versprechen des Serverless Computing .

Wichtige Faktoren, die bei der Umstellung auf Serverless zu berücksichtigen sind

Bevor Unternehmen sich in die Serverless-Welt stürzen, müssen sie einige entscheidende Faktoren gründlich abwägen. Das Verständnis der Feinheiten der neuen Architektur, die Wahl des richtigen Cloud-Anbieters und die Vornahme der erforderlichen Personalanpassungen sind grundlegende Aspekte, die zu bedenken sind. Ohne entsprechende Aufmerksamkeit können diese zu Herausforderungen auf dem Weg in die Serverless-Welt werden. Darüber hinaus ist es wichtig, mögliche Szenarien der Abhängigkeit von einem Anbieter zu verstehen, die die Möglichkeit Ihrer Anwendung, zu einem anderen Anbieter zu wechseln, einschränken können. So wie die Serverless-Infrastruktur die Komplexität der Serververwaltung abstrahiert, haben Cloud-Anbieter möglicherweise bestimmte Funktionen abstrahiert, die für ihre Plattform einzigartig sind. Die Gewährleistung der Softwarekompatibilität bei gleichzeitiger Berücksichtigung der Datensouveränität und der gesetzlichen Anforderungen sollte ebenfalls Priorität haben. Um es einfach auszudrücken: Der Einstieg in die Serverless-Welt erfordert eine sorgfältige Prüfung sowie eine klare Vision der Geschäftsanforderungen und des zukünftigen Wachstums.

Anwendungsfälle im Serverless Computing erkunden

Angesichts der enormen Bandbreite des Serverless Computing erstrecken sich auch die denkbaren Anwendungsfälle über mehrere Bereiche. Serverless eignet sich beispielsweise hervorragend für APIs und Backends, bei denen ein Ereignis eine Berechnung auslöst. Es eignet sich perfekt für Szenarien zur Echtzeit-Dateiverarbeitung, bei denen eine hochgeladene Datei mit Metadaten versehen und ihre URL an eine Datenbank gesendet wird. Ähnliche Bedingungen finden sich bei der Echtzeit-Stream-Verarbeitung, bei der ein Datenstrom analysiert und verarbeitet wird, um Erkenntnisse in Echtzeit abzuleiten. Darüber hinaus kann Serverless eine effektive Lösung für Datentransformation und -analyse, IoT-Anwendungen usw. sein. Wichtig ist, dass Serverless zu einem bevorzugten Ansatz für Mikrodienste und verteilte Systeme wird. Durch die bessere Skalierbarkeit und den Wegfall der Serververwaltung wird die verteilte Natur dieser Architekturen effizienter berücksichtigt.

Die Auswirkungen von Serverless Computing auf die Teamstruktur verstehen

Serverless verändert auch die Dynamik von Softwareentwicklungsteams. Die typischen Aufgaben von Backend-Entwicklern wie das Patchen von Servern, der Umgang mit Ausfallzeiten, die Verwaltung von Datenbanken und vieles mehr werden ihnen abgenommen. Dies führt zu einer tiefgreifenden Veränderung ihres Fokus und ihrer Verantwortlichkeiten. Mit Serverless können sich Entwickler voll und ganz auf das Schreiben von Code und die Bereitstellung von Geschäftswert konzentrieren. Diese Neuausrichtung erhöht nicht nur die Entwicklungsgeschwindigkeit, sondern fördert auch einen kollaborativeren und effizienteren Arbeitsablauf. Es ist auch wichtig zu beachten, dass Serverless zwar viele Komplexitäten abstrahiert, aber nicht alle betrieblichen Belange beseitigt. Daher ist es in einem Serverless-Team unerlässlich, Teammitglieder zu haben, die sich mit den Grundlagen von Serverless auskennen und operative Anforderungen erfüllen können.

Ein tiefer Einblick in AWS Lambda

Amazon Web Services (AWS) Lambda ist eine der führenden Plattformen für serverloses Computing. Entwickler können damit ihren Code ausführen, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen. Ein bemerkenswertes Merkmal von AWS Lambda ist die automatische Skalierung. Die Plattform skaliert Ressourcen automatisch hoch, um die Anforderungen gleichzeitiger Ausführungen zu erfüllen, und skaliert sie herunter, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Darüber hinaus wird den Benutzern nur die tatsächliche Rechenzeit in Rechnung gestellt, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Mit AWS Lambda können sich Entwickler rein auf das Schreiben von Code konzentrieren, während AWS sich um alle Infrastrukturanforderungen wie die Verwaltung von Servern, das Patchen von Software und die Sicherung der Infrastruktur kümmert. Die Plattform ist außerdem auf Hochverfügbarkeit ausgelegt, d. h. sie verwaltet automatisch die erforderlichen Ressourcen, um sicherzustellen, dass Funktionen immer zugänglich sind. Wichtig ist, dass AWS Lambda eine Vielzahl von Sprachen unterstützt, darunter Java, Go, PowerShell, Node.js, C#, Python, Ruby und JavaScript. Dies erleichtert Teams die Umstellung auf serverloses Computing, unabhängig von ihrer bevorzugten Programmiersprache.

Praktische Anwendungen des Serverless Computing

Serverloses Computing gewinnt aufgrund seiner Skalierbarkeit und Kosteneffizienz in verschiedenen Branchen an Bedeutung. Im Gesundheitswesen wird Serverless Computing zur Verarbeitung und Analyse riesiger Mengen an Patientendaten eingesetzt. Die Echtzeitanalyse von Gesundheitsinformationen hilft dabei, wichtige Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen und so die Patientenversorgung und -ergebnisse zu verbessern. Auch die Medien- und Unterhaltungsbranche profitiert stark von Serverless Computing. Live-Streaming-Dienste müssen beispielsweise massiven, variablen Datenverkehr effizient verarbeiten, wofür sich Serverless Computing als ideale Lösung erweist. Auch E-Commerce-Unternehmen nutzen Serverless-Plattformen, um den Verkauf großer Mengen an Waren während Spitzenereignissen wie dem Black Friday abzuwickeln. Im Finanz- und Bankwesen hilft Serverless Computing bei der Verarbeitung großer Transaktionsmengen und gewährleistet so schnelle und nahtlose Dienste für Kunden. Auch für Startups ist es ein Segen, da es die Vorlaufkosten erheblich senkt und es ihnen ermöglicht, ihre Anwendungen schneller auf den Markt zu bringen.

Die Rolle des Serverless Computing in KI und maschinellem Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind zwei Bereiche, die die Leistungsfähigkeit des serverlosen Computings zunehmend nutzen. Die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen erfordert traditionell die Beschaffung und Verwaltung einer großen Menge an Infrastruktur, die mit serverlosem Computing automatisiert werden kann. Mit serverlosem Computing können sich Datenwissenschaftler ausschließlich auf die Erstellung von Modellen konzentrieren, anstatt sich mit der Verwaltung der Infrastruktur befassen zu müssen. Serverloses Computing unterstützt auch die einfache Skalierbarkeit von ML-Modellen, was entscheidend ist, da die Datenmenge, die diesen Modellen zugeführt wird, oft schwankt. Darüber hinaus sind serverlose Plattformen oft mit integrierten KI- und ML-Funktionen ausgestattet, sodass Entwickler diese problemlos in ihre Anwendungen integrieren können. Sie können schnell Experimente durchführen, Modelle bereitstellen und ihre Anwendungen entsprechend den Geschäftsanforderungen iterieren. Cloud-Giganten wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure bieten mehrere serverlose Machine-Learning-Dienste an, die den Lebenszyklus von ML-Experimenten vom Training der Modelle bis hin zu Vorhersagen vereinfachen.