Serverlose Anwendungsfälle: Wie Unternehmen die Technologie nutzen, um Entwicklern Innovationen zu ermöglichen

Serverlos oder Serverlos Computing ist ein Ansatz für die Softwareentwicklung, der es Entwicklern ermöglicht, Anwendungscode zu erstellen und auszuführen, ohne sich um Wartung wie die Installation von Software-Updates, Sicherheit, Überwachung und mehr kümmern zu müssen. Mit dem Aufkommen von Cloud Computing ist Serverlos zu einem beliebten Tool für Unternehmen geworden, die Entwicklern mehr Zeit zum Schreiben und Bereitstellen von Code geben wollen.

Trotz seines Namens bedeutet ein serverloses Framework nicht, dass Computer ohne Server arbeiten. In einer serverlosen Architektur übernimmt ein Cloud-Service-Provider (CSP) Aufgaben wie Serververwaltung, Back-End-Infrastruktur, Bereitstellung von Servern, Erstellen von Backups und vieles mehr. Ein weiterer Vorteil serverloser Technologien besteht darin, dass Cloud-Provider Ressourcen nach einem On-Demand-Modell bereitstellen können. Bei Serverlos beginnt die Abrechnung erst mit dem Start der Codeausführung und endet mit deren Beendigung.

Mit dem Wachstum von Cloud Computing müssen Einzelpersonen und Unternehmen Daten anders nutzen und speichern als in der Vergangenheit. Um dies zu erreichen, verlassen sich Unternehmen mehr denn je auf Cloud Functions und reduzieren ihre Abhängigkeit von lokalen Infrastruktur. Heute bieten alle führenden CSPs, darunter Amazon Web Services (AWS Lambda), Microsoft Azure (Azure Functions) und IBM (IBM Cloud Code Engine), Serverlos-Plattformen an.

Zusammen mit anderen kritischen Infrastrukturtechnologien wie Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Function-as-a-Service (FaaS) unterstützt Serverlos Unternehmen in mehrfacher Hinsicht:

• Verstärkter Fokus auf Geschäftslogik: Mit Serverlos-Funktionen können sich Entwickler mehr auf das Schreiben von Code und weniger auf die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur konzentrieren.
• Geringere Stack-Implementierung: Serverlose Umgebungen lagern die Stack-Implementierung, also die Vorgänge, die hinter den Kulissen ablaufen, wenn Sie Ihren Code schreiben und bereitstellen, an einen Drittanbieter aus.
• Reduzierte Latenz: In einer serverlosen Umgebung läuft der Code näher am Endbenutzer, was die Latenz verringert. Das ist die Zeit, die Daten in einem Netzwerk von einem Punkt zum anderen brauchen.
• Kürzere DevOps-Zyklen: Serverlos vereinfacht DevOps indem es Entwicklern ermöglicht, den Zeitaufwand für die Definition der für die Bereitstellung von Code erforderlichen Infrastruktur zu reduzieren.

Serverlos repräsentiert den neuesten in einer Reihe von Architekturen für Codierungsumgebungen, die sich weiterentwickelt haben, damit sich Programmierer mehr auf das konzentrieren können, was sie am besten können – das Schreiben und das Bereitstellen von Code. Die drei anderen Architekturen, die für die Entwicklung von Serverlos relevant sind, sind Bare Metal Server, virtuelle Maschinen und Container. Hier folgt jeweils eine genauere Betrachtung.

• Bare-Metal-Server: Bei der Bare-Metal-Architektur müssen Entwickler jeden Server manuell konfigurieren und verwalten (sowie die Umgebung, in der sie Code bereitstellen). In einer Bare-Metal-Umgebung müssen Entwickler das Betriebssystem (OS) installieren und das Patchen sowie andere routinemäßige und oft zeitaufwändige Aufgaben verwalten.
• Virtuelle Maschinen: Virtuelle Maschinen (VMs) sind besser in der Ressourcenoptimierung als Bare-Metal-Server und können auch besser mit Leerlaufzeiten umgehen. Aber bei einer VM sind die Entwickler immer noch für die Einrichtung ihrer eigenen Umgebung, die Installation ihres Betriebssystems und das Patchen verantwortlich.
• Container: Container, die von Docker populär gemacht wurden, ermöglichen es, Bereitstellungs- und Anwendungscode so zu verpacken, dass er auf jeder zugrunde liegenden Infrastruktur ausgeführt werden kann. In Bezug auf die Bereitstellung haben Container eine viel einfachere Architektur als Bare-Metal-Server oder VMs, sind aber nicht ideal, wenn es um die Skalierung von Webanwendungen geht.

In einer serverlosen Umgebung ist Function as a Service (FaaS)– ein Dienst, der es Kunden ermöglicht, Code als Reaktion auf Ereignisse auszuführen – kritisch, um Entwickler von der Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur zu entlasten. Mit FaaS und serverlosem Computing können sich Entwickler ausschließlich auf die Anwendung konzentrieren.

Wie wir bei Bare-Metal-Computern, VMs und Containern gesehen haben, erfordert das Hosten einer App in der Regel die Bereitstellung und Verwaltung eines Servers sowie die Installation und Verwaltung eines Betriebssystems. Bei FaaS werden die Verwaltung der physischen Hardware, des VM-Betriebssystems und der Webserver-Software vom CSP übernommen. FaaS ermöglicht es Entwicklern, Serverlose Anwendungen und Workflows nahtlos bereitzustellen, und die Begriffe FaaS und Serverlos werden oft synonym verwendet.

Platform as a Service (PaaS) ist ein Cloud Computing-Modell, das Kunden eine komplette Cloud-Plattform bietet, die kostengünstiger und weniger komplex ist als der Aufbau und die Wartung einer Plattform lokal. Zwar ist sowohl bei Serverlos- als auch PaaS-Architekturen das Backend für Entwickler unsichtbar – ist, enden die Ähnlichkeiten hier. PaaS-Umgebungen bieten mehr Kontrolle über die Bereitstellungs-Umgebungen, erfordern aber auch mehr Verwaltung. Anwendungen in PaaS müssen manuell für das Skalieren konfiguriert werden und die Inbetriebnahme kann länger dauern als bei serverlosen Anwendungen.

Infrastructure as a Service (IaaS) ist ein Cloud-Service, der Ressourcen wie Rechenleistung, Server und virtuelle Maschinen über das Internet auf Pay-as-you-go-Basis bereitstellt. IaaS ermöglicht Nutzern eine schnelle Skalierung und reduziert den Bedarf an hohen, im Voraus zu tätigenden Kapitalausgaben, die mit dem Kauf, der Einrichtung und der Wartung einer lokalen Infrastruktur einhergehen. In einem IaaS-Modell kaufen Benutzer Kapazität im Voraus. In einem serverlosen Modell löst ein Ereignis die Ausführung von App-Code aus. Im Grunde genommen werden bei IaaS die Ressourcen im Voraus berechnet, während bei Serverless nur die Zeit berechnet wird, in der der Code tatsächlich ausgeführt wurde.

Cloud Computing wird weiter ausgebaut, Unternehmen suchen nach neuen Möglichkeiten, die Technologie zu nutzen, um neuen Geschäftswert zu schaffen und die Anwendungsfälle für serverlose Anwendungen nehmen rasant zu.

In den letzten Jahren hat die Zahl der geschäftlichen Anwendungsfälle für Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), insbesondere im Bereich der generativen KI, massiv zugenommen. Insbesondere ermöglicht Serverlos die sogenannte ereignisgesteuerte KI, bei der ein ständiger Strom von Informationen die Entscheidungsfindung in Echtzeit unterstützt. Darüber hinaus kann Serverlos dazu beitragen, die Herausforderung der Skalierbarkeit bei der Entwicklung neuer KI- und ML-Lösungen zu lösen, indem es Entwicklern ermöglicht, sich auf das Training statt auf die zugrunde liegende Infrastruktur zu konzentrieren.

Microservices-Architekturen sind einer der beliebtesten Anwendungsfall für Serverlos. Microservices oder Microservice-Architektur ist ein cloudnativer architektonischer Ansatz, bei dem eine einzelne Anwendung aus vielen lose gekoppelten und unabhängig voneinander einsetzbaren kleineren Komponenten oder Diensten besteht. Die Funktionen von Serverlos Computing rund um kleine Code-Bits, die automatische Skalierung, die schnelle Bereitstellung und die Preisgestaltung machen es ideal für Microservice-Architekturen.

Hybrid Clouds kombinieren und vereinen Public Clouds, Private Clouds und On-Premises-Infrastrukturen, um eine einzige, flexible und kostenoptimale IT-Infrastruktur zu schaffen. Serverlos hilft Unternehmen, die eine Hybrid Cloud Strategie verfolgen, indem es die Agilität, Flexibilität und Skalierbarkeit bietet, die erforderlich sind, um Workload über verschiedene Cloud Umgebungen, einschließlich Public, Private und Edge, zu bewältigen.

Serverlos reduziert die Kosten und die Komplexität des Schreibens und des Bereitstellens von Code für Big Data -Anwendungen drastisch. In serverlosen Umgebungen können sich Entwickler auf ihren Code und ihre Geschäftslogik konzentrieren und nicht auf die Routineaufgaben zur Verwaltung der Infrastruktur. Darüber hinaus bedeutet die Funktionen von Serverlos, dass Datenpipelines so gestaltet werden können, dass sie auf Echtzeit-Änderungen in Daten reagieren und die Anwendungslogik entsprechend ändern. Heute hilft Serverlos Entwicklern beim Aufbau skalierbarer Big Data-Pipelines, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen.

Die ereignisgesteuerten Funktionen, die Automatisierung und die hohe Skalierbarkeit von Serverless machen es ideal für die Datenverarbeitung, die für Anwendungen des Internet der Dinge (IoT) erforderlich ist. Automatisierte serverlose Funktionen sind zustandslos und für die Verarbeitung einzelner Ereignisse ausgelegt. Darüber hinaus ermöglicht die flexible Rechenleistung von Serverless Entwicklern von IoT-Anwendungen, sich an eine Vielzahl von Verbindungs- und Datenverarbeitungsanforderungen anzupassen, wenn sie mit weit verstreuten Knoten arbeiten. Da die Zahl der IoT-Geräte zunimmt, ist Serverlos bestens geeignet, um Entwickler bei der Bereitstellung einer soliden Grundlage für die ereignisgesteuerte Analyse zu unterstützen, die kritisch für IoT-Anwendungen ist.

Ein API Gateway ist eine Software, die die Anfrage eines Anwendungsbenutzers entgegennimmt, sie an einen oder mehrere Backend-Dienste weiterleitet, die entsprechenden Daten sammelt und sie dem Benutzer in einem einzigen, kombinierten Paket zustellt. API-Gateways fungieren als Proxy für Webaktionen und stellen HTTP-Methodenrouting, Client-ID und vertrauliche Daten, Quotengrenzen, CORS, die Anzeige der API-Nutzung, die Anzeige von Antwortprotokollen und API-Freigaberichtlinien bereit.

In einem serverlosen Modell kann das API-Gateway verwendet werden, um REST-API-Dienste zu erstellen und Code auszulösen, der mit jedem Ereignis verknüpft ist. Ereignisse und Funktionen in einer serverlosen Umgebung können in Endgeräte umgewandelt werden. Diese Aktionen – bekannt als „Webaktionen“ – können in einer vollwertigen API mit einem API-Gateway zusammengefasst werden, das eine zusätzliche Sicherheitsebene und kundenspezifischen Support bietet. Darüber hinaus bieten API-Gateways Entwicklern die Möglichkeit, auf eine Vielzahl von maßgeschneiderten Integrationen für die Authentifizierung zuzugreifen, die die Markteinführungszeit verkürzen und gleichzeitig die Produktivität der Entwickler steigern können.

Chatbots wie IBM watsonx Assistant® und Microsoft’s ChatGPT eignen sich aufgrund des Serverlos-Preismodells, bei dem Benutzer nur für genutzte Ressourcen bezahlen müssen, gut für Serverlos-Umgebungen. Serverlos hilft Unternehmen jeder Größe, Chatbots für eine Vielzahl von Aufgaben einzusetzen, z. B. zur Steigerung der Kundenbindung und zur Automatisierung von Dienstleistungen, die zuvor menschliche Eingaben erforderten.

Serverlose Laufzeiten eignen sich gut für erfreulich parallele Aufgaben, also Rechenaufgaben, die leicht in kleinere Aufgaben aufgeteilt und parallel ausgeführt werden können. Dies liegt daran, dass in einer serverlosen Architektur jede parallelisierbare Aufgabe zum Aufruf einer Aktion führen kann. In einer serverlosen Umgebung können erfreulich parallele Workloads in viele Unteraufgaben aufgeteilt werden, die alle unabhängig voneinander ausgeführt werden. 

Beispiele für parallele Aufgaben auf einer Serverlosen Laufzeit sind Monte-Carlo-Simulationen, Batch-Verarbeitung, Videotranscodierung, Verarbeitung von Objekten auf object storage, Modellbewertung, Web Scraping und Geschäftsdatenströme.

Unternehmen aller Größen und Branchen versuchen, Cloud Computing zu nutzen, um ihre Ziele bei der digitalen Transformation zu erreichen – hierbei spielt Serverless Computing eine entscheidende Rolle. Durch die Befreiung von alltäglichen Aufgaben wie der Installation und Aktualisierung von Betriebssystemen, der Bereitstellung von Servern und der Skalierung der Infrastruktur helfen Serverlos-Umgebungen Entwicklern, sich auf die Geschäftslogik und das Schreiben und Deployen von Code zu konzentrieren.