Przewodnik dla początkujących po przetwarzaniu bezserwerowym w 2024 r

Zrozumienie podstaw przetwarzania bezserwerowego

Przetwarzanie bezserwerowe radykalnie zmieniło sposób, w jaki organizacje tworzą i uruchamiają aplikacje. Na najbardziej podstawowym poziomie przetwarzanie bezserwerowe to model wykonawczy, w którym dostawca chmury bierze pełną odpowiedzialność za obsługę serwera, w tym przypadku użytkownik płaci tylko za rzeczywisty czas obliczeń, a nie za istniejącą infrastrukturę. Nie musisz udostępniać, skalować i zarządzać serwerami, aby uruchamiać aplikacje zaplecza, bazy danych i serwery. Zamiast tego możesz skupić się na podstawowej działalności i pozostawić zarządzanie serwerem dostawcy usług w chmurze. Zaowocowało to ogromnymi oszczędnościami i zwiększeniem elastyczności przedsiębiorstw.

Termin „bezserwerowy” jest dość paradoksalny, ponieważ nadal obejmuje serwery, ale kluczowa różnica polega na tym, że Ty, jako programista lub właściciel aplikacji, nie musisz ponosić kosztów i wyzwań logistycznych związanych z zarządzaniem serwerami. Przetwarzanie bezserwerowe eliminuje złożoność zarządzania serwerami i infrastrukturą aplikacji, zwiększając produktywność, redukując koszty i przyspieszając tworzenie aplikacji. AWS Lambda, Microsoft Azure Functions, Google Cloud Functions i IBM Cloud Functions to najlepsze przykłady bezserwerowych platform obliczeniowych.

Zalety przetwarzania bezserwerowego

Podstawową zaletą przetwarzania bezserwerowego jest to, że pozwala programistom skupić się na pisaniu kodu, nie martwiąc się o zarządzanie serwerem. Obowiązki operacyjne zostają przeniesione na dostawcę chmury, który może zapewnić solidniejsze i skalowalne rozwiązania w porównaniu z tradycyjnymi alternatywami. Kolejną ważną korzyścią jest opłacalność. Dzięki przetwarzaniu bezserwerowemu płacisz tylko za zużyte zasoby. Jeśli Twój kod nie jest aktywny, nie naliczamy Ci żadnych opłat. To sprawia, że ​​przetwarzanie bezserwerowe jest bardziej opłacalną ekonomicznie opcją, szczególnie w przypadku aplikacji o nieprzewidywalnych wzorcach ruchu.

Co więcej, przetwarzanie bezserwerowe oferuje wbudowaną skalowalność. Jeśli użycie aplikacji nagle wzrośnie, platformy bezserwerowe mogą automatycznie skalować się, aby obsłużyć zwiększone obciążenia. Ta elastyczność sprawia, że ​​rozwiązania bezserwerowe idealnie nadają się do zastosowań o zmiennym obciążeniu. Co więcej, rozwiązania bezserwerowe zapewniają szybsze wdrożenia i aktualizacje, ponieważ eliminują potrzebę wykonywania zadań administracyjnych systemu, takich jak instalowanie poprawek, zapewnianie wydajności i aktualizacje oprogramowania.

Wskazówki, jak rozpocząć podróż bez serwera

Pomimo wielu zalet przetwarzania bezserwerowego należy pamiętać, że może nie być to właściwy wybór w przypadku każdego zastosowania. Dlatego pierwszym krokiem jest ocena, czy przetwarzanie bezserwerowe dobrze odpowiada wymaganiom i ograniczeniom biznesowym. Jest najbardziej skuteczny w przypadku aplikacji bezstanowych, które wymagają danych wejściowych i wyjściowych bez dbania o ich przeszłą historię. Aplikacje wymagające skomplikowanych obliczeń lub korzystających z długotrwałych procesów mogą nie nadawać się doskonale do przetwarzania bezserwerowego.

Po znalezieniu odpowiedniego projektu zacznij od zapoznania się z ofertami funkcji jako usługi (FaaS) od różnych dostawców usług w chmurze. Platformy te zazwyczaj zawierają samouczki i dokumentację, od których możesz zacząć. Wybierając dostawcę usług bezserwerowych, zawsze pamiętaj, aby wziąć pod uwagę takie czynniki, jak koszty, wydajność, narzędzia dla programistów, ekosystemy i poziom wsparcia. Na tym etapie skup się na nauce i eksperymentowaniu, a nie na optymalizacji. Jest to stosunkowo nowa dziedzina, w której najlepsze praktyki stale i szybko ewoluują.

Zrozumienie FaaS w przetwarzaniu bezserwerowym

W miarę postępów istotne jest rozróżnienie między przetwarzaniem bezserwerowym a modelem „funkcja jako usługa” (FaaS) — często są one ze sobą łączone, ale nieznacznie się od siebie różnią. Wieloaspektowe aplikacje bezserwerowe zwykle obejmują mieszankę mikrousług, usług innych firm i usług zarządzanych wraz z FaaS. Termin „FaaS” jest często używany jako synonim przetwarzania bezserwerowego, choć w rzeczywistości jest to podzbiór pojęć bezserwerowych. W FaaS programiści uruchamiają poszczególne funkcje lub „fragmenty logiki biznesowej” w infrastrukturze bezserwerowej. Co najważniejsze, FaaS ma obliczenia sterowane zdarzeniami, które automatycznie skalują, wystawiają rachunki i wykonują w odpowiedzi na zewnętrzne wyzwalacze lub interfejsy API. Amazon Lambda, Google Cloud Functions, Microsoft Azure Functions i IBM Cloud Functions to najlepsze przykłady FaaS w ramach szerszej koncepcji architektur bezserwerowych.

Wyzwania w przetwarzaniu bezserwerowym

Pomimo kilku zalet przetwarzanie bezserwerowe nie jest lekarstwem na wszystkie potrzeby obliczeniowe. Wiąże się to z własnym zestawem wyzwań. Być może największym wyzwaniem jest kwestia opóźnienia. Ponieważ aplikacja nie zawsze działa, uruchomienie funkcji w odpowiedzi na zdarzenie może zająć trochę czasu. Zjawisko to, zwane łącznie „zimnym startem”, może być problematyczne w przypadku aplikacji czasu rzeczywistego, które wymagają szybkich odpowiedzi ze strony serwerów. Ponadto architektury bezserwerowe wciąż się rozwijają, w rezultacie może się okazać, że tradycyjne narzędzia do debugowania i monitorowania nie nadają się do aplikacji bezserwerowych. Istnieją również ograniczenia dotyczące czasu wykonania, rozmiaru ładunku, rozmiaru pakietu wdrożeniowego i nie tylko. Wreszcie, istnieje ryzyko uzależnienia od dostawcy w przypadku korzystania z zastrzeżonych interfejsów oferowanych przez dostawców usług bezserwerowych, co oznacza, że ​​przejście od jednego dostawcy usług w chmurze do drugiego byłoby trudne.

Przyszłe perspektywy przetwarzania bezserwerowego

Patrząc w przyszłość przetwarzania bezserwerowego, jasne jest, że technologia ta będzie nadal spektakularnie się rozwijać. Oczekuje się, że tylko w 2024 r. światowy rynek bezserwerowych platform chmurowych wzrośnie do ponad 20 miliardów dolarów, co będzie sygnalizować dedykowane przejście z tradycyjnych serwerów do świata bezserwerowego. Jednym z powodów tego wzrostu jest wzrost liczby aplikacji typu blockchain, wymagania dotyczące przetwarzania dużych zbiorów danych oraz potrzeba płynnej integracji modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z dynamicznymi aplikacjami. Firmy będą musiały szybko się dostosować, aby zachować konkurencyjność w obliczu przyszłych zmian w przetwarzaniu bezserwerowym. Granica między tworzeniem aplikacji a infrastrukturą zaciera się, a w miarę ciągłego rozwoju organizacje muszą skupiać się na robieniu tego, co potrafią najlepiej – tworzeniu świetnych aplikacji i wprowadzaniu innowacji w swojej podstawowej działalności – zamiast na zarządzaniu serwerami i infrastrukturą. To jest prawdziwa obietnica przetwarzania bezserwerowego .

Kluczowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy przejściu na technologię bezserwerową

Przed przystąpieniem do rozwiązań bezserwerowych organizacje muszą dokładnie rozważyć kilka kluczowych czynników. Zrozumienie zawiłości nowej architektury, wybór odpowiedniego dostawcy usług w chmurze i dokonanie niezbędnych dostosowań kadrowych to podstawowe aspekty, o których należy pomyśleć. Bez odpowiedniej uwagi mogą one stanowić wyzwanie w podróży bezserwerowej. Co więcej, istotne jest zrozumienie możliwych scenariuszy uzależnienia od dostawcy, które mogą ograniczyć możliwość przełączania aplikacji na innego dostawcę. Podobnie jak infrastruktura bezserwerowa abstrahuje od złożoności zarządzania serwerami, dostawcy usług w chmurze mogli wyodrębnić pewne funkcje, które są unikalne dla ich platformy. Priorytetem powinno być także zapewnienie kompatybilności oprogramowania przy jednoczesnym uwzględnieniu suwerenności danych i wymogów prawnych. Mówiąc najprościej, przejście na przetwarzanie bezserwerowe wymaga dokładnej analizy oraz jasnej wizji wymagań biznesowych i przyszłego rozwoju.

Odkrywanie przypadków użycia w przetwarzaniu bezserwerowym

Biorąc pod uwagę rozległy krajobraz przetwarzania bezserwerowego, możliwe przypadki jego użycia obejmują także wiele obszarów. Na przykład rozwiązanie bezserwerowe może świetnie działać w przypadku interfejsów API i backendów, gdzie zdarzenie wyzwala obliczenia. Idealnie pasuje do scenariuszy przetwarzania plików w czasie rzeczywistym, gdzie przesłany plik jest oznaczany metadanymi, a jego adres URL jest wysyłany do bazy danych. Podobne warunki występują w przetwarzaniu strumienia w czasie rzeczywistym, gdzie strumień danych jest analizowany i przetwarzany w celu uzyskania spostrzeżeń w czasie rzeczywistym. Co więcej, rozwiązania bezserwerowe mogą być skutecznym rozwiązaniem do transformacji i analityki danych, aplikacji IoT itp. Co ważne, rozwiązania bezserwerowe stają się preferowanym podejściem w przypadku mikrousług i systemów rozproszonych. Zapewniając lepszą skalowalność i eliminując zarządzanie serwerami, obsługuje rozproszony charakter tych architektur w bardziej efektywny sposób.

Zrozumienie wpływu przetwarzania bezserwerowego na strukturę zespołu

Serverless zmienia także dynamikę zespołów programistycznych. Typowe zadania związane z programistami zaplecza, takie jak instalowanie poprawek na serwerach, obsługa przestojów, zarządzanie bazami danych i wiele innych, są zdjęte z ich obowiązków. To powoduje głęboką zmianę w ich podejściu i obowiązkach. Dzięki technologii bezserwerowej programiści mogą całkowicie skupić się na pisaniu kodu i dostarczaniu wartości biznesowej. Ta reorientacja nie tylko zwiększa szybkość programowania, ale także zachęca do bardziej opartej na współpracy i wydajnej pracy. Należy również zauważyć, że chociaż rozwiązanie bezserwerowe eliminuje wiele złożoności, nie eliminuje wszystkich problemów operacyjnych. Dlatego w zespole bezserwerowym niezbędne jest posiadanie członków zespołu, którzy rozumieją podstawy rozwiązań bezserwerowych i potrafią sprostać potrzebom operacyjnym.

Głębokie zanurzenie się w AWS Lambda

Amazon Web Services (AWS) Lambda to jedna z wiodących platform do przetwarzania bezserwerowego. Umożliwia programistom wykonywanie kodu bez konieczności zarządzania podstawową infrastrukturą. Niezwykłą cechą AWS Lambda jest możliwość automatycznego skalowania. Platforma automatycznie skaluje zasoby w celu spełnienia wymagań współbieżnych wykonań i skaluje je w dół, gdy nie są już potrzebne. Ponadto użytkownicy płacą tylko za rzeczywisty czas obliczeń, co skutkuje znacznymi oszczędnościami. Dzięki AWS Lambda programiści mogą skupić się wyłącznie na pisaniu kodu, podczas gdy AWS zajmuje się wszystkimi wymaganiami infrastrukturalnymi, takimi jak zarządzanie serwerami, łatanie oprogramowania i zabezpieczanie infrastruktury. Platforma jest również zaprojektowana do obsługi wysokiej dostępności, co oznacza, że ​​automatycznie utrzymuje niezbędne zasoby, aby zapewnić stałą dostępność funkcji. Co ważne, AWS Lambda obsługuje wiele języków, w tym Java, Go, PowerShell, Node.js, C#, Python, Ruby i JavaScript. Ułatwia to zespołom przejście na technologię bezserwerową, niezależnie od preferowanego języka programowania.

Rzeczywiste zastosowania przetwarzania bezserwerowego

Przetwarzanie bezserwerowe zyskuje popularność w różnych branżach ze względu na oferowaną skalowalność i opłacalność. W opiece zdrowotnej do przetwarzania i analizy ogromnych ilości danych pacjentów wykorzystuje się przetwarzanie bezserwerowe. Analizowanie informacji zdrowotnych w czasie rzeczywistym pomaga podejmować krytyczne decyzje we właściwym czasie, poprawiając opiekę nad pacjentem i wyniki. Branża mediów i rozrywki to kolejny sektor, który w ogromnym stopniu czerpie korzyści z przetwarzania bezserwerowego. Na przykład usługi transmisji strumieniowej na żywo muszą skutecznie obsługiwać ogromny, zmienny ruch, w przypadku których przetwarzanie bezserwerowe okazuje się idealnym rozwiązaniem. Firmy zajmujące się handlem elektronicznym również wykorzystują platformy bezserwerowe do obsługi sprzedaży dużych ilości towarów w szczytowych wydarzeniach, takich jak Czarny Piątek. W finansach i bankowości przetwarzanie bezserwerowe pomaga przetwarzać duże ilości transakcji, zapewniając w ten sposób szybkie i bezproblemowe usługi dla klientów. Jest to także dobrodziejstwo dla start-upów, ponieważ znacznie zmniejsza koszty początkowe, umożliwiając im szybsze wprowadzanie aplikacji na rynek.

Rola obliczeń bezserwerowych w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) to dwa obszary, które w coraz większym stopniu wykorzystują moc przetwarzania bezserwerowego. Tworzenie aplikacji AI i ML tradycyjnie wiąże się z zakupem dużej ilości infrastruktury i zarządzaniem nią, którą można zautomatyzować bez użycia serwera. Dzięki technologii bezserwerowej badacze danych mogą skupić się wyłącznie na tworzeniu modeli, a nie na zarządzaniu infrastrukturą. Rozwiązanie bezserwerowe ułatwia również skalowalność modeli uczenia maszynowego, co jest kluczowe, ponieważ ilość danych dostarczanych do tych modeli często się zmienia. Co więcej, platformy bezserwerowe są często wyposażone we wbudowane funkcje AI i ML, dzięki czemu programiści mogą łatwo zintegrować je ze swoimi aplikacjami. Mogą szybko przeprowadzać eksperymenty, wdrażać modele i iterować swoje aplikacje w odpowiedzi na potrzeby biznesowe. Giganci w chmurze, tacy jak AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, oferują kilka bezserwerowych usług uczenia maszynowego, które upraszczają cykl życia eksperymentów ML od modeli szkoleniowych po prognozy.