Was ist Serverless Computing?

Serverless ist mehr als nur Function-as-a-Service (FaaS) – der Cloud-Computing-Service, der es Entwicklern ermöglicht, Code oder Container als Reaktion auf bestimmte Ereignisse oder Anfragen auszuführen, ohne die für die Ausführung des Codes erforderliche Infrastruktur angeben oder verwalten zu müssen.

FaaS ist das zentrale Rechenmodell für Serverless, und die beiden Begriffe werden oft synonym verwendet. Im Vergleich zu FaaS ist Serverless ein ganzer Stack an Diensten, die auf bestimmte Ereignisse oder Anfragen reagieren und bei Nichtgebrauch auf Null skaliert werden können – und deren Bereitstellung, Verwaltung und Abrechnung vom Cloud-Provider übernommen werden und für Entwickler unsichtbar sind.

Zusätzlich zu FaaS umfassen diese Dienste Datenbanken und Speicher, Application Programming Interface (API)-Gateways und ereignisgesteuerte Architektur.

Datenbanken (SQL und NoSQL) und Speicher (insbesondere Object Storage) bilden die Grundlage der Datenschicht. Ein serverloser Ansatz für diese Technologien beinhaltet die Abkehr von der Bereitstellung von „Instanzen“ mit definierten Kapazitäts-, Verbindungs- und Abfragebeschränkungen und die Hinwendung zu Modellen, die sowohl in der Infrastruktur als auch in der Preisgestaltung linear mit der Nachfrage skalieren.

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.

Serverlose Architekturen eignen sich gut für ereignisgesteuerte und Stream-Verarbeitungs-Workloads, insbesondere die Open-Source-Event-Streaming-Plattform Apache Kafka.

Automatisierte serverlose Funktionen sind zustandslos und für die Verarbeitung einzelner Ereignisse ausgelegt. Diese Funktionen sind zu einem wesentlichen Bestandteil der Ereignisgesteuerten Architektur (EDA) geworden – einem Software-Designmodell, das auf der Veröffentlichung, Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Ereignissen basiert. In einem EDA-Framework senden Ereignisproduzenten (z. B. Microservices, APIs, IoT-Geräte) Echtzeit-Ereignis-Benachrichtigungen an Ereignisverbraucher und aktivieren so bestimmte Verarbeitungsroutinen. Wenn Netflix beispielsweise eine neue Originalserie veröffentlicht, warten mehrere EDA-Dienste in Bereitschaft auf die Veröffentlichungsbenachrichtigung, die eine Kaskade von Updates auslöst, um die Benutzer zu informieren. Viele andere Unternehmen, die auf benutzerseitigen Web- und Mobilanwendungen basieren (z. B. Uber, DoorDash, Instacart), setzen auf ereignisgesteuerte Architektur.

Da Serverless, Platform-as-a-Service (PaaS), Container und Virtual Machines (VMs) alle eine entscheidende Rolle im Cloud-Anwendungsentwicklungs- und Computing-Ökosystem spielen, lohnt sich ein Blick darauf, wie Serverless im Vergleich zu den anderen hinsichtlich einiger Schlüsselattribute abschneidet.

• Bereitstellungszeit: Gemessen in Millisekunden für Serverless-Modelle und in Minuten bis Stunden für die anderen Modelle.

• Verwaltungsaufwand: Keiner für Serverless, im Vergleich zu einem Kontinuum von leichtem über mittleren bis hohem Aufwand für PaaS, Container bzw. VMs.

• Wartung: Serverlose Architekturen werden von CSPs zu 100 % verwaltet. Das gilt auch für PaaS; Container und VMs erfordern jedoch umfangreiche Wartungsarbeiten, die das Aktualisieren/Verwalten von Betriebssystemen, Container-Images, Verbindungen usw. umfassen.

• Skalierung: Die automatische Skalierung, einschließlich der automatischen Skalierung auf Null, erfolgt sofort und ist für serverlose Systeme inhärent. Die anderen Modelle bieten eine automatische, aber langsame Skalierung, die eine sorgfältige Abstimmung der Auto-Scaling-Regeln erfordert, und keine Skalierung auf Null.

• Kapazitätsplanung: Für Serverless nicht erforderlich. Die anderen Modelle erfordern eine Mischung aus automatischer Skalierbarkeit und Kapazitätsplanung.

• Statuslosigkeit: Inhärent bei Serverless-Systemen, was bedeutet, dass Skalierbarkeit nie ein Problem darstellt. Der Status wird in einem externen Dienst oder einer externen Ressource verwaltet. PaaS, Container und VMs können HTTP verwenden, einen Socket oder eine Verbindung über einen längeren Zeitraum offen halten und den Status zwischen Aufrufen im Speicher ablegen.

• Hohe Verfügbarkeit (HA) und Disaster Recovery (DR): Serverless bietet sowohl Hochverfügbarkeit als auch Disaster Recovery ohne zusätzlichen Aufwand oder zusätzliche Kosten. Für die anderen Modelle fallen zusätzliche Kosten und mehr Verwaltungsaufwand an. Die Infrastruktur kann mit VMs und Containern automatisch neu gestartet werden.

• Ressourcennutzung: Serverless ist zu 100 % effizient, da es keine ungenutzte Kapazität gibt – es wird nur auf Anfrage aufgerufen. Alle anderen Modelle weisen zumindest ein gewisses Maß an ungenutzter Kapazität auf.

• Abrechnung und Einsparungen: Serverless wird in Einheiten von 100 Millisekunden gemessen. PaaS, Container und VMs werden normalerweise in Stunden oder Minuten gemessen.

Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform zur Container-Orchestrierung, die die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Containern automatisiert. Die Automatisierung vereinfacht die Entwicklung von containerisierten Anwendungen erheblich.

Serverlose Anwendungen werden häufig in Containern bereitgestellt. Kubernetes kann jedoch nur dann serverlose Apps unabhängig ausführen, wenn eine spezielle Software vorhanden ist, die Kubernetes in die serverlose Plattform eines bestimmten Cloud-Providers integriert.

Knative ist eine Open-Source-Erweiterung für Kubernetes, die ein Framework ohne Server bereitstellt. Sie ermöglicht es, jeden Container als serverlosen Workload auf jeder Cloud-Plattform auszuführen, auf der Kubernetes läuft, unabhängig davon, ob der Container um eine serverlose Funktion oder einen anderen Anwendungscode (z. B. Microservices) herum aufgebaut ist. Knative abstrahiert den Code und übernimmt das Netzwerkrouting, Ereignisauslöser und Auto-Scaling für die serverlose Ausführung.

Knative ist für Entwickler transparent. Sie erstellen einen Container mithilfe von Kubernetes und Knative erledigt den Rest, indem es den Container als serverlosen Workload ausführt.

Serverless Computing bietet einzelnen Entwicklern und Entwicklungsteams in Unternehmen viele technische und geschäftliche Vorteile:

• Verbesserte Entwicklerproduktivität: Wie bereits erwähnt, können sich Entwicklungsteams mit Serverless auf das Schreiben von Code konzentrieren und die Verwaltung der Infrastruktur außer Acht lassen. Sie haben so viel mehr Zeit für neue oder optimierte Front-End-Anwendungsfunktionen und Geschäftslogik.

• Bezahlung nur bei Ausführung: Der Zähler startet, wenn die Anfrage gestellt wird, und endet, wenn die Ausführung abgeschlossen ist. Vergleichen Sie dies mit dem IaaS-Rechenmodell, bei dem Kunden für die physischen Server, VMs und andere Ressourcen bezahlen, die für die Ausführung von Anwendungen erforderlich sind, und zwar von der Bereitstellung dieser Ressourcen bis zu ihrer ausdrücklichen Außerbetriebnahme.

• Entwickeln Sie in jeder Sprache: Serverless ist eine polyglotte Umgebung, die es Entwicklern ermöglicht, in jeder Sprache oder jedem Framework – Java, Python, JavaScript, node.js – zu programmieren, mit dem sie vertraut sind.

• Optimierte Entwicklung oder DevOps-Zyklen: Serverless vereinfacht die Bereitstellung und im weiteren Sinne auch DevOps, da Entwickler keine Zeit damit verbringen müssen, die für die Integration, das Testen, die Bereitstellung und die Implementierung von Code-Builds in die Produktion erforderliche Infrastruktur zu definieren.

• Kosteneffiziente Leistung: Für bestimmte Workloads (z. B. exakt parallele Prozesse, Stream-Verarbeitung, bestimmte Datenverarbeitungsaufgaben) kann serverloses Computing sowohl schneller als auch kostengünstiger sein als andere Formen der Datenverarbeitung.

• Geringere Latenz: In einer serverlosen Umgebung kann der Code näher am Endbenutzer ausgeführt werden, wodurch die Latenz verringert wird.

• Sichtbarkeit der Nutzung: Serverlose Plattformen bieten eine nahezu vollständige Transparenz der System- und Benutzerzeiten und können Nutzungsinformationen systematisch zusammenfassen.

Obwohl Serverless viele Vorteile hat, ist es wichtig, einige Nachteile zu berücksichtigen:

• Weniger Kontrolle: In einer serverlosen Umgebung übergibt ein Unternehmen die Serverkontrolle an einen externen CSP und gibt damit die Verwaltung der Hardware und der Ausführungsumgebungen ab.

• Anbieterbindung: Jeder Service-Provider bietet einzigartige serverlose Funktionen und Merkmale, die mit denen anderer Anbieter nicht kompatibel sind.

• Langsamer Start: Auch als „Kaltstart“ bekannt, kann ein langsamer Start die Leistung und Reaktionsfähigkeit von serverlosen Anwendungen beeinträchtigen, insbesondere in Umgebungen mit Echtzeitnachfrage. 

• Komplexe Tests und Debugging: Die Fehlerbehebung kann bei einem serverlosen Computing-Modell komplizierter sein, da Entwickler keinen Einblick in die Back-End-Prozesse haben.

• Höhere Kosten für die Ausführung langfristiger Anwendungen: Serverlose Ausführungsmodelle sind nicht dafür ausgelegt, Code über längere Zeiträume auszuführen. Daher können langfristige Prozesse mehr kosten als herkömmliche dedizierte Server- oder VM-Umgebungen.

Aufgrund ihrer einzigartigen Eigenschaften und Vorteile eignet sich die serverlose Architektur am besten für Anwendungsfälle, die Microservices, mobile Backends und die Verarbeitung von Daten- und Event Streams umfassen.

Am häufigsten wird Serverless derzeit bei der Unterstützung von Microservices-Architekturen angewandt. Das Microservices-Modell konzentriert sich auf die Erstellung kleiner Dienste, die eine einzige Aufgabe erledigen und über APIs miteinander kommunizieren. Zwar können Microservices auch mit PaaS oder Containern erstellt und betrieben werden, aber Serverless hat aufgrund seiner Eigenschaften rund um kleine Code-Teile, inhärente und automatische Skalierung, schnelle Bereitstellung und ein Preisgestaltungsmodell, bei dem keine Gebühren für ungenutzte Kapazität erhoben werden, erheblich an Bedeutung gewonnen.

Jede Aktion (oder Funktion) auf einer serverlosen Plattform kann in einen HTTP-Endpunkt umgewandelt werden, der von Web-Clients genutzt werden kann. Wenn diese Aktionen für das Web aktiviert sind, werden sie als Webaktionen bezeichnet. Sobald Sie über Webaktionen verfügen, können Sie diese in einer voll funktionsfähigen API mit einem API Gateway zusammenfassen, das mehr Sicherheit, OAuth³-Unterstützung, Ratenbegrenzung und Unterstützung für benutzerdefinierte Domains bietet.

Open Liberty InstantOn⁴ verfolgt einen neuartigen Ansatz, um die schnelle Inbetriebnahme von serverlosen Anwendungen zu unterstützen. Mit InstantOn können Sie während der Anwendungserstellung einen Checkpoint Ihres laufenden Java-Anwendungsprozesses erstellen und diesen Checkpoint dann in der Produktion wiederherstellen. Die Wiederherstellung erfolgt schnell (in wenigen 100 Millisekunden), was sie ideal für serverlose Anwendungen macht. Da InstantOn ein Checkpoint Ihrer vorhandenen Anwendung ist, ist das Verhalten nach der Wiederherstellung identisch, einschließlich der gleichen hervorragenden Durchsatzleistung. Dieser Prozess bietet Unternehmen die Möglichkeit, neue cloudnative Anwendungen serverlos zu gestalten und Serverless-Technologie in bestehende Unternehmen zu integrieren.

Serverless eignet ich besonders für die Arbeit mit strukturierten Text-, Audio-, Bild- und Videodaten im Zusammenhang mit Aufgaben wie der Anreicherung, Transformation, Validierung und Bereinigung von Daten. Entwickler können es auch für die PDF-Verarbeitung, die Audio-Normalisierung, die Bildverarbeitung (Drehung, Schärfung, Rauschunterdrückung, Erstellung von Miniaturansichten), die optische Zeichenerkennung (OCR) und die Videotranskodierung verwenden.

Jede exakt parallele Aufgabe ist ein guter Anwendungsfall für eine serverlose Laufzeit, wobei jede parallelisierbare Aufgabe zu einem Aktionsaufruf führt. Beispielaufgaben umfassen Datensuche und -verarbeitung (insbesondere Cloud Object Storage), MapReduce-Abläufe und Web Scraping, Geschäftsprozessautomatisierung, Hyperparameter-Tuning, Monte-Carlo-Simulationen und Genomverarbeitung.

Die Kombination von verwaltetem Apache Kafka mit FaaS und Datenbank oder Speicher bietet eine solide Grundlage für Echtzeit-Ausbauten von Datenpipelines und Streaming-Apps. Diese Architekturen sind ideal für die Arbeit mit allen Arten der Datenstromaufnahme (zur Validierung, Bereinigung, Anreicherung, Transformation), einschließlich IoT-Sensordaten, Anwendungsprotokolldaten, Finanzmarktdaten und Geschäftsdatenströmen (aus anderen Datenquellen).

Serverless bietet die automatisierte Skalierbarkeit, die für die Ausführung von Workloads für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) erforderlich ist, und gewährleistet so eine optimale Leistung und beschleunigt Innovationen.

Serverless Computing unterstützt eine Hybrid Cloud-Strategie, indem es die Agilität, Flexibilität und Skalierbarkeit bietet, die erforderlich ist, um schwankende Workloads in lokalen, Public Cloud-, Private Cloud- und Edge-Umgebungen auszugleichen.

Serverless unterstützt viele der heute gängigsten Anwendungen, darunter Customer Relationship Management (CRM), High Performance Computing (HPC), Big Data Analytics, Geschäftsprozessautomatisierung, Video-Streaming, Gaming, Telemedizin, Digital Commerce, Chatbot-Erstellung und vieles mehr.