Il serverless computing è davvero senza server?

Quando si utilizza il serverless computing, gli sviluppatori non interagiscono con i server né li gestiscono. Invece, il ruolo principale dello sviluppatore è concentrarsi sulla codifica. Il provider cloud, nel frattempo, è responsabile della manutenzione, del ridimensionamento e del provisioning. 

I server continuano a funzionare in background nel serverless computing. Invece di gestire server, sistemi operativi, reti e altre parti dell'infrastruttura, lo fa il provider cloud. Quindi, la differenza principale tra server e serverless è che gli sviluppatori non gestiscono direttamente i sistemi serverless.

Cloud providers with serverless computing include: 

• AWS Lambda: Run code to respond to HTTP requests, file uploads, database changes, and other event types. 
• Azure Functions: Operated by Microsoft and integrated throughout Azure. 
• Google Cloud Functions: Serverless computing for code snippets triggered by Google Cloud events. 

When using serverless computing, you’ll normally use a pay-per-execution model – meaning that you pay based on how many times your code is executed. Memory allocation and the duration of your code executions will also play a role. 

There are benefits and drawbacks to this pricing model. It’s very cost efficient because you only play for the computing time you use, but high-traffic apps might be more expensive. You’ll also have no upfront costs or commitments, but cost monitoring is crucial. 

Another benefit is that you’ll get automatic scaling for traffic spikes; on the flip side, expect latency during your initial startup time (also known as “cold starts”).

• Processi di lunga durata: considera i limiti di tempo di esecuzione sul serverless computing.
• Requisiti di controllo dettagliato: ricorda che il serverless è meno pratico con l'infrastruttura; puoi sempre scegliere qualcosa con una migliore personalizzazione, se necessario.
• Carichi di lavoro ad alto traffico/prevedibili: utilizza un modello basato su server se conosci già i tuoi numeri di traffico o ne prevedi di più.

Serverless Computing is used in these instances: 

• Elaborazione e ridimensionamento delle immagini: quando gli utenti caricano un'immagine, il serverless computing può ridimensionarla o modificarla.
• Chatbot/assistenti virtuali: il serverless computing viene utilizzato per l'elaborazione delle richieste in linguaggio naturale e per rispondere ai clienti con un intervento umano limitato.
• Elaborazione dei dati IoT: le funzioni serverless possono analizzare i flussi di dati e gestirli.
• Backend mobile and web app APIs: Developers might use serverless computing for building APIs.