Cos'è il serverless computing?

Il serverless è più di un semplice function as a service (FaaS), il servizio di cloud computing che consente agli sviluppatori di eseguire codice o container in risposta a eventi o richieste specifiche, senza specificare o gestire l'infrastruttura necessaria per l'esecuzione del codice.

FaaS è il modello di elaborazione centrale del serverless e i due termini sono spesso usati in modo intercambiabile. Rispetto al FaaS, il serverless è un intero stack di servizi in grado di rispondere a eventi o richieste specifiche e di ridimensionarsi fino allo zero quando non vengono più utilizzati, e in cui il provisioning, la gestione e la fatturazione sono gestiti dal provider di cloud e invisibili agli sviluppatori.

Oltre al FaaS, questi servizi includono database e storage, application programming interface (API) gateway e architettura basata su eventi.

I database (SQL e NoSQL) e lo storage (in particolare l'object storage) costituiscono le fondamenta del livello dati. Un approccio serverless a queste tecnologie implica la transizione dal provisioning di "istanze" con limiti definiti di capacità, connessione e query, verso modelli che scalano linearmente con la domanda sia nell'infrastruttura che nei prezzi.

Gli API gateway fungono da proxy per le azioni delle applicazioni web e forniscono il routing con metodo HTTP, client ID e segreti, limiti di velocità, CORS, la visualizzazione dell'utilizzo delle API, la visualizzazione dei log delle risposte e le policy di condivisione delle API.

Le architetture serverless sono adatte ai workload basati su eventi e sull'elaborazione di flussi, in particolare la piattaforma di event streaming open source Apache Kafka.

Le funzioni serverless automatizzate sono senza stato e progettate per gestire singoli eventi. Queste funzioni sono diventate una parte essenziale dell'architettura basata su eventi (EDA): un modello di progettazione software costruito attorno alla pubblicazione, all'acquisizione, all'elaborazione e all'archiviazione degli eventi. In un framework EDA, i produttori di eventi (ad esempio, microservizi, API, dispositivi IoT) inviano notifiche di eventi in tempo reale ai consumatori di eventi, attivando routine di elaborazione specifiche. Ad esempio, quando Netflix rilascia una nuova serie originale, più servizi EDA attendono in standby la notifica di rilascio, che attiva una cascata di aggiornamenti per informare gli utenti. Molte altre aziende basate su applicazioni web e mobili rivolte all'utente (ad esempio, Uber, DoorDash, Instacart) si affidano all'architettura basata su eventi.

Poiché serverless, platform as a service (PaaS), container e macchine virtuali (VM) svolgono tutti un ruolo fondamentale nell'ecosistema di sviluppo ed elaborazione delle applicazioni cloud, è utile confrontare il serverless e gli altri sistemi in base ad alcuni attributi chiave.

• Tempo di provisioning: misurato in millisecondi per il serverless e in minuti oppure ore per gli altri modelli.

• Onere amministrativo: nessuno per il serverless, rispetto a un continuum da leggero a medio a pesante rispettivamente per PaaS, container e VM.

• Manutenzione: le architetture serverless sono totalmente gestite dai CSP. Questo vale anche per PaaS, mentre i container e le VM richiedono una manutenzione significativa che include l'aggiornamento e la gestione dei sistemi operativi, delle immagini di container, delle connessioni, ecc.

• Scaling: l'autoscaling, incluso l'autoscaling to zero, è istantaneo e intrinseco al modello serverless. Gli altri modelli offrono uno scaling automatico ma lento, che richiede un'attenta messa a punto delle regole di autoscaling, e nessuno scaling to zero.

• Pianificazione della capacità: non è necessaria per i serverless. Gli altri modelli richiedono un mix di scalabilità automatica e pianificazione della capacità.

• Assenza di stato: intrinseca al serverless, e ciò significa che la scalabilità non è mai un problema; lo stato viene mantenuto in un servizio o una risorsa esterna. PaaS, container e VM possono sfruttare l'http, mantenere un socket o una connessione aperti per lunghi periodi di tempo e memorizzare lo stato tra le chiamate.

• High availability (HA) e disaster recovery (DR): il serverless offre high availability e disaster recovery senza sforzi o costi aggiuntivi. Gli altri modelli richiedono costi e sforzi di gestione aggiuntivi. L'infrastruttura può essere riavviata automaticamente con VM e container.

• Utilizzo delle risorse: il serverless ha un'efficienza del 100% perché non c'è capacità inutilizzata: viene richiamata solo su richiesta. Tutti gli altri modelli presentano almeno un certo grado di capacità inutilizzata.

• Fatturazione e risparmio: il serverless è misurato in unità di 100 millisecondi. PaaS, container e VM sono generalmente misurati all'ora o al minuto.

Kubernetes è una piattaforma open source di orchestrazione dei container che automatizza la distribuzione, la gestione e la scalabilità dei container. Questa automazione semplifica notevolmente lo sviluppo di applicazioni containerizzate.

Le applicazioni serverless sono spesso distribuite in container. Tuttavia, Kubernetes può eseguire app serverless in modo indipendente solo con un software specializzato che integri Kubernetes con una piattaforma serverless di uno specifico provider di cloud.

Knative è un'estensione open source di Kubernetes che fornisce un framework serverless. Consente l'esecuzione di qualsiasi container come workload serverless su qualsiasi piattaforma cloud che esegue Kubernetes, indipendentemente dal fatto che il container sia basato su una funzione serverless o su un altro codice di applicazione (ad esempio, di microservizi). Knative funziona separandosi dal codice e gestendo il routing della rete, i trigger degli eventi e l'autoscaling per l'esecuzione serverless.

Knative è trasparente per gli sviluppatori: basta creare un container usando Kubernetes e Knative fa il resto, eseguendo il container come workload serverless.

Il serverless computing offre ai singoli sviluppatori e ai team di sviluppo aziendali numerosi vantaggi tecnici e di business:

• Miglioramento della produttività degli sviluppatori: come già detto, il serverless consente ai team di sviluppo di concentrarsi sulla scrittura del codice anziché sulla gestione dell'infrastruttura. Gli sviluppatori hanno molto più tempo per innovare e ottimizzare le funzionalità delle applicazioni front-end e la logica aziendale.

• Pagamento in base all'esecuzione: il contatore inizia quando viene effettuata la richiesta e termina quando l'esecuzione viene interrotta. Si distingue quindi dal modello di calcolo IaaS, in cui i clienti pagano per i server fisici, le macchine virtuali e le altre risorse necessarie per l'esecuzione delle applicazioni, dal momento in cui effettuano il provisioning di tali risorse fino al momento in cui le disattivano esplicitamente.

• Sviluppo in qualsiasi linguaggio: il serverless è un ambiente poliglotta, che consente agli sviluppatori di programmare in qualsiasi linguaggio o framework (Java, Python, JavaScript, node.js) con cui si sentono a proprio agio.

• Cicli di sviluppo o DevOps semplificati: il serverless semplifica l'implementazione e, in senso più ampio, semplifica  DevOps perché gli sviluppatori non passano il tempo a definire l'infrastruttura necessaria per integrare, testare, fornire e distribuire le build di codice in produzione.

• Prestazioni convenienti: per alcuni workload (ad esempio, l'elaborazione parallela, l'elaborazione di flussi e alcune attività di elaborazione dei dati), il serverless computing può essere più veloce ed economico di altre forme di elaborazione.

• Latenza ridotta: in un ambiente serverless, il codice può essere eseguito più vicino all'utente finale, riducendo la latenza.

• Visibilità dell'utilizzo: le piattaforme serverless offrono una visibilità quasi totale dei tempi del sistema e degli utenti e possono aggregare sistematicamente le informazioni sull'utilizzo.

Sebbene il serverless offra molti vantaggi, è essenziale considerare alcuni svantaggi:

• Minor controllo: in un ambiente serverless, un'organizzazione cede il controllo del server a un CSP terzo, rinunciando così alla gestione dell'hardware e degli ambienti di esecuzione.

• Dipendenza dal fornitore: ogni fornitore di servizi offre funzionalità serverless uniche che sono incompatibili con altri fornitori.

• Avvio lento: noto anche come "avvio a freddo", l'avvio lento può influire sulle prestazioni e sulla reattività delle applicazioni serverless, in particolare negli ambienti in cui la domanda viene gestita in tempo reale. 

• Test e debug complessi: il debug può essere più complicato con un modello di serverless computing, perché gli sviluppatori non hanno visibilità sui processi di back-end.

• Costi più elevati per l'esecuzione di applicazioni che richiedono tempi lunghi: i modelli di esecuzione serverless non sono progettati per eseguire il codice per periodi prolungati. Pertanto, i processi di lunga durata possono costare di più rispetto ai tradizionali ambienti di server dedicati o VM.

Dati i suoi attributi e vantaggi unici, l'architettura serverless funziona meglio per i casi d'uso che coinvolgono microservizi, back-end mobili ed elaborazione di dati ed event stream.

Il caso d'uso attuale più comune del serverless è il supporto di architetture di microservizi. Il modello di microservizi è incentrato sulla creazione di piccoli servizi che svolgono una singola attività e comunicano tra loro tramite API. Anche se i microservizi possono essere costruiti e gestiti utilizzando PaaS o container, il serverless ha guadagnato un notevole slancio grazie ai suoi frammenti di codice di piccole dimensioni, alla scalabilità intrinseca e automatica, al provisioning rapido e a un modello di prezzo che non addebita mai la capacità inattiva.

Qualsiasi azione (o funzione) in una piattaforma serverless può essere trasformata in un endpoint HTTP pronto per essere utilizzato dai client web. Quando sono abilitate per il web, queste azioni sono chiamate azioni web. Una volta ottenute le azioni web, è possibile assemblarle in un'API completa con un API gateway che offre sicurezza aggiuntiva, supporto OAuth³ limitazione della velocità e supporto di domini personalizzati.

Open Liberty InstantOn⁴ adotta un nuovo approccio per supportare l'avvio rapido per le applicazioni serverless. Con InstantOn, è possibile creare un checkpoint del processo dell'applicazione Java in esecuzione durante la creazione dell'applicazione e quindi ripristinare tale checkpoint in produzione. Il ripristino è rapido (in soli 100 millisecondi), il che lo rende ideale per il serverless. Poiché InstantOn è un checkpoint dell'applicazione esistente, il suo comportamento dopo il ripristino è identico, comprese le stesse eccellenti prestazioni di throughput. Questo processo consente alle organizzazioni di adottare il serverless per le nuove applicazioni cloud-native e offre l'opportunità di portare il serverless nelle aziende esistenti.

Il serverless è adatto per lavorare con dati strutturati di testo, audio, immagini e video con attività quali l'arricchimento, la trasformazione, la convalida e la pulizia dei dati. Gli sviluppatori possono utilizzarlo anche per l'elaborazione dei PDF, la normalizzazione dell'audio, l'elaborazione delle immagini (rotazione, nitidezza, riduzione del rumore, generazione di miniature), il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e la transcodifica dei video.

Qualsiasi attività a elevato parallelismo è un buon caso d'uso per un runtime serverless, con ogni attività parallelizzabile che si traduce in un'invocazione di azione. Esempi di attività comprendono la ricerca e l'elaborazione dei dati (in particolare il cloud object storage), le operazioni MapReduce e il web scraping, la business process automation, la messa a punto di iperparametri, le simulazioni Monte Carlo e l'elaborazione del genoma.

La combinazione di Apache Kafka gestito con FaaS e database o storage offre una base solida per la creazione di pipeline di dati e app di streaming in tempo reale. Queste architetture sono ideali per lavorare con tutti i tipi di flussi di dati (per la convalida, la pulizia, l'arricchimento e la trasformazione), compresi i dati dei sensori IoT, i dati di log delle applicazioni, i dati dei mercati finanziari e i flussi di dati aziendali (da altre origini dati).

Il serverless offre la scalabilità automatica necessaria per eseguire workload di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), garantendo prestazioni ottimali e accelerando l'innovazione.

Il serverless computing supporta una strategia hybrid cloud offrendo l'agilità, la flessibilità e la scalabilità necessarie per gestire workload variabili in ambienti on-premise, di cloud pubblico, cloud privato ed edge.

Il serverless supporta molte delle applicazioni più comuni di oggi, tra cui la gestione della relazione con il cliente (CRM), l'high-performance computing (HPC), la big data analytics, l'automazione dei processi aziendali, il video streaming, i videogiochi, la telemedicina, il digital commerce, la creazione di chatbot e altro ancora.