Ist Serverless Computing wirklich ohne Server?

Bei der Verwendung von serverlosem Computing interagieren Entwickler nicht mit Servern und verwalten diese auch nicht. Stattdessen liegt die Hauptaufgabe des Entwicklers auf der Programmierung. Der Cloud-Anbieter ist für Wartung, Skalierung und Bereitstellung verantwortlich. 

Server werden auch im Hintergrund von serverlosem Computing ausgeführt. Anstatt dass der Entwickler Server, Betriebssysteme, Netzwerke und andere Teile der Infrastruktur verwaltet, übernimmt der Cloud-Anbieter diese Aufgabe. Der Hauptunterschied zwischen Servern und Serverless besteht also darin, dass Entwickler serverlose Systeme nicht direkt verwalten.

Cloud-Anbieter mit serverlosem Computing sind: 

• AWS Lambda: Führen Sie Code aus, um auf HTTP-Anfragen, Datei-Uploads, Datenbankänderungen und andere Ereignistypen zu reagieren. 
• Azure Functions: Wird von Microsoft betrieben und ist in Azure integriert. 
• Google Cloud Functions: Serverless Computing für Code-Snippets, die durch Google Cloud-Ereignisse ausgelöst werden. 

Bei der Verwendung von serverlosem Computing verwenden Sie normalerweise ein Pay-per-Execution-Modell, d. h. Sie zahlen basierend darauf, wie oft Ihr Code ausgeführt wird. Auch die Speicherzuweisung und die Dauer Ihrer Codeausführungen spielen eine Rolle. 

Dieses Preismodell hat Vor- und Nachteile. Es ist sehr kosteneffizient, da Sie nur für die von Ihnen genutzte Rechenzeit bezahlen, aber Apps mit hohem Datenverkehr können teurer sein. Sie haben auch keine Vorabkosten oder Verpflichtungen, aber die Kostenüberwachung ist entscheidend. 

Ein weiterer Vorteil ist, dass Sie eine automatische Skalierung für Verkehrsspitzen erhalten; auf der anderen Seite müssen Sie mit Latenzzeiten während Ihrer ersten Startzeit rechnen (auch bekannt als "Kaltstarts").

• Langlaufende Prozesse: Berücksichtigen Sie die Ausführungszeitlimits für serverloses Computing.
• Anforderungen an die Feinsteuerung: Denken Sie daran, dass Serverless weniger praktisch in Bezug auf die Infrastruktur ist; Sie können bei Bedarf immer etwas mit besserer Anpassung auswählen.
• Stark frequentierte/vorhersehbare Workloads: Verwenden Sie ein serverbasiertes Modell, wenn Sie Ihre Traffic-Zahlen bereits kennen oder mehr erwarten.

Serverless Computing wird in diesen Fällen verwendet: 

• Bildverarbeitung und -größenänderung: Wenn Benutzer ein Bild hochladen, kann Serverless Computing es in der Größe ändern oder bearbeiten.
• Chatbots/virtuelle Assistenten: Serverless Computing wird für die Verarbeitung von Anfragen in natürlicher Sprache und die Beantwortung von Kunden mit begrenzter menschlicher Beteiligung verwendet.
• IoT-Datenverarbeitung: Serverlose Funktionen können Datenströme analysieren und auch verarbeiten.
• Backend-APIs für mobile und Web-Apps: Entwickler können Serverless Computing zum Erstellen von APIs verwenden.