Bei serverlosem Computing geht es nicht nur darum, Code auszuführen, sondern auch darum, die Anwendungsentwicklung zu vereinfachen und Teams das Infrastrukturmanagement abzunehmen. Möglich wird das Ganze durch verschiedene Backend-Services, die die Grundlage für die Entwicklung moderner, cloudnativer Anwendungen bilden:

• Function-as-a-Service (FaaS)
  FaaS ist das Kernangebot des serverlosen Computings, mit dem Entwickler spezielle Funktionen schreiben können, die durch Ereignisse ausgelöst werden. Diese Funktionen sind statuslos, d. h., sie behalten zwischen den Ausführungen keine Daten bei. Das vereinfacht die Skalierung und macht diese Funktionen hocheffizient für die Bearbeitung einzelner Aufgaben. Cloud-Anbieter verwalten die zugrunde liegenden Container vollständig und stellen sicher, dass Ressourcen dynamisch zugewiesen und dass Kunden nur die benötigte Zeit und die benötigten Ressourcen berechnet werden. 

• Backend-as-a-Service (BaaS)
  BaaS bietet vorkonfigurierte Backend-Funktionen wie Authentifizierung, Pushbenachrichtigungen, Datenbankverwaltung, Dateispeicher usw. Entwickler können diese Services über API-Integrationen integrieren, sodass sie schnell modulare Anwendungen erstellen können, ohne „das Rad neu erfinden“ zu müssen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, um die Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die nötige Flexibilität und die Interoperabilität mit anderen cloudnativen Services zu gewährleisten. 

• Serverlose Datenbanken und Speicher
  Serverlose Plattformen bieten hochskalierbare SQL- und NoSQL-Datenbanken, die sich dynamisch an die Arbeitsauslastung anpassen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Diese Datenbanken wurden entwickelt, um ereignisgesteuerte Workflows zu unterstützen, und eignen sich daher ideal für Anwendungen mit unvorhersehbarem Datenverkehr.

• Ereignisbasierte Architektur
  Serverloses Computing ermöglicht ereignisbasierte Architekturen, bei denen Workflows durch Echtzeitdaten oder Systemereignisse ausgelöst werden. Viele Plattformen ermöglichen es Entwicklern, Datenströme zu verarbeiten oder auf Änderungen in externen Systemen zu reagieren, z. B. Datenbank-Updates oder API-Aufrufe. Das verbessert die Reaktionsfähigkeit und macht diese Plattformen ideal für Anwendungen, die Echtzeitanalysen, IoT-Integrationen oder die automatische Ausführung der Geschäftslogik erfordern.

Serverloses Computing definiert neu, wie Cloud-Ressourcen bereitgestellt und verwaltet werden, und bietet im Vergleich zu herkömmlichen Modellen einen ganz eigenen Ansatz. Im Gegensatz zu diesen traditionellen Modellen, die häufig eine aktive Verwaltung und Konfiguration erfordern, beseitigt serverloses Computing die interne Infrastrukturverwaltung komplett und stellt stattdessen eine ereignisbasierte, vollständig verwaltete Umgebung bereit, in der Ressourcen automatisch skaliert werden. 

Unterschied zwischen serverlosem Computing und Infrastructure-as-a-Service (IaaS)

IaaS bietet On-Demand-Zugriff auf virtuelle Maschinen, Speicher- und Netzwerkressourcen und bietet Anwendern die Flexibilität, ihre eigene Infrastruktur zu konfigurieren. Bei diesem Modell kann es jedoch erforderlich sein, dass Entwickler die Bereitstellung, das Patching und die Skalierung von Servern aktiv verwalten, wodurch es schwieriger wird, die Anwendungsleistung zu wahren. 

Ebenso bleibt bei IaaS die Kapazitätsplanung in der Verantwortung des Anwenders, da eine Über- oder Unterbereitstellung zu verschwendeten Ressourcen oder einer schlechteren Leistung führen kann. Mit serverlosem Computing erfolgt die Skalierung automatisch und ohne manuelle Eingriffe. So wird sichergestellt, dass Anwendungen Datenverkehrsspitzen oder -flauten bewältigen können.

Unterschied zwischen serverlosem Computing und Platform-as-a-Service (PaaS)

PaaS vereinfacht die Anwendungsbereitstellung, indem es vorkonfigurierte Umgebungen bereitstellt, einschließlich Betriebssystemen, Laufzeitbibliotheken und Entwicklungstools. Entwickler müssen keine zugrunde liegende Infrastruktur einrichten oder warten, sie müssen jedoch weiterhin Ressourcenanforderungen definieren und Skalierungsrichtlinien verwalten. Mit serverlosem Computing hingegen fallen diese Anforderungen weg, und Funktionen werden in Echtzeit auf der Nachfrage basierend skaliert, ohne dass Anwender aktiv werden müssen.  

PaaS verwendet in der Regel feste Laufzeitumgebungen, was die Flexibilität von Entwicklern einschränken kann, die mit mehreren Programmiersprachen oder Frameworks arbeiten. Serverlose Plattformen unterstützen die mehrsprachige Entwicklung, sodass Entwickler für jede Funktion die bevorzugte Sprache verwenden können.

Container und Kubernetes

Container bieten Portabilität und Beständigkeit, indem sie Anwendungen und ihre Abhängigkeiten zusammenfassen und sicherstellen, dass sie in allen Umgebungen einheitlich ausgeführt werden. Container benötigen jedoch Orchestrierungstools wie Kubernetes, um Aufgaben wie Skalierung, Lastenausgleich und Ressourcenzuteilung zu verwalten. Serverloses Computing hingegen beseitigt diese betriebliche Komplexität und verwaltet sie automatisch. 

Im Gegensatz zu serverlosem Computing verursachen Container oft Kosten für ungenutzte Ressourcen, da Anwender Ressourcen normalerweise im Voraus zuweisen, selbst wenn sie am Ende nicht ausgelastet werden. Serverloses Computing vermeidet dieses Problem, indem Ressourcen dynamisch bereitgestellt und sofort nach der Ausführung heruntergefahren werden, um 100-prozentige Effizienz zu gewährleisten. Darüber hinaus eignen sich Container zwar gut für langfristige Anwendungen, doch serverlose Funktionen sind hervorragend für kurzlebige, ereignisbasierte Aufgaben. Sie bieten eine fokussiertere Lösung für bestimmte Anwendungsfälle wie API-Aufrufe, Datenverarbeitung oder Ereignisverarbeitung. 

Serverloses Computing ist darauf ausgelegt, die Anwendungsentwicklung zu vereinfachen – doch mit diesem Komfort gehen auch verschiedene potenzielle Herausforderungen einher. Das Verständnis dieser Herausforderungen ist entscheidend, um zu bewerten, ob serverloses Computing die richtige Wahl ist.

Neue Technologie

Als verhältnismäßig junge Innovation entwickelt sich serverloses Computing immer noch weiter, was zu Herausforderungen bei der Einführung führen kann. Begrenzte Best Practices, neue Toolsets und ein Mangel an erfahrenen Entwicklern können zu einer steilen Lernkurve führen, insbesondere für Unternehmen mit komplexen oder umfangreichen Anwendungen. Außerdem können Kompatibilitätsprobleme auftreten, wenn serverloses Computing in alte Systeme oder Workflows integriert wird. 

Indem Unternehmen in Schulungsprogramme investieren oder Entwickler mit Fachwissen rund um serverloses Computing einstellen (sofern verfügbar), können sie die Wissenslücke schließen. Über Open-Source-Communitys oder anbieterspezifische Supportkanäle können sie Anleitungen und Tools erhalten, mit denen sich Kompatibilitätsprobleme bewältigen lassen. Unternehmen können außerdem hybride Modelle in Betracht ziehen, bei denen serverloses Computing schrittweise neben traditionellen Architekturen eingesetzt wird. So wird das Risiko von Unterbrechungen während der Einführung reduziert. 

Nicht für alle Anwendungen geeignet

Serverloses Computing ist ideal für kurzlebige, statuslose Aufgaben – es eignet sich jedoch weniger für langfristige Prozesse oder Anwendungen, die einen dauerhaften Status erfordern. Bei Workloads, die konstant eine niedrige Latenz erfordern, können aufgrund von Kaltstarts (also wenn eine serverlose Funktion zum ersten Mal aufgerufen wird oder nachdem sie inaktiv war) Leistungsengpässe auftreten. Darüber hinaus können Anwendungen, die längere Verarbeitungszeiten erfordern, die Laufzeiten von serverlosen Plattformen überschreiten, was zu Unterbrechungen führt.

Bei langfristigen Aufgaben können Unternehmen die Arbeit in kleinere, ereignisbasierte Funktionen aufteilen, um die Einschränkungen des serverlosen Computings zu überwinden. Gleichzeitigkeit kann Kaltstarts abfangen und die Latenz minimieren. Für Anwendungen, die einen persistenten Status erfordern, können hybride Architekturen einen ausgewogeneren Ansatz bieten – sie verbinden serverloses Computing mit verwalteten Datenbanken oder traditionellen Services. 

Migration

Die Einführung von serverlosem Computing verursacht oft eine Anbieterbindung, da Cloud Provider eigens entwickelte APIs, Architekturen und Verwaltungstools verwenden. Die Migration serverloser Workloads zu einem anderen Anbieter – oder zurück in die lokale Umgebung – kann viel Zeit und Geld kosten. Oft muss hierfür die Konfiguration umfassend überarbeitet oder sogar Anwendungscode neu geschrieben werden.

Um die Anbieterbindung zu reduzieren, können Unternehmen Open-Source-Frameworks für serverloses Computing einführen. Hierdurch erhalten sie Portabilität über mehrere Cloud-Plattformen hinweg. Wenn Sie standardisierte Tools und APIs überall dort einsetzen, wo es möglich ist, können Sie auch künftige Migrationen vereinfachen.

Serverlose Plattformen können Anwendungen automatisch und in Echtzeit anhand des Bedarfs skalieren, sodass keine manuelle Kapazitätsplanung erforderlich ist. Diese dynamische Skalierung stellt sicher, dass Anwendungen plötzliche Datenverkehrsspitzen bewältigen können, ohne dass hierdurch Ressourcen überlastet werden. Außerdem sind serverlose Lösungen in der Lage, bei fehlender Arbeit auf Null zu skalieren, wodurch sie besonders kostengünstig für unregelmäßige oder unvorhersehbare Workloads sind.

Serverloses Computing beschleunigt den Softwareentwicklungslebenszyklus. Entwickler können Updates oder Fehlerkorrekturen direkt in der Produktion veröffentlichen, ohne sich Gedanken über die zugrunde liegende Infrastruktur zu machen.

Bei klassischen Modellen wie IaaS und PaaS müssen Kunden oft für reservierte Kapazitäten zahlen, auch wenn sie sie nicht beanspruchen. Das kann in Zeiten geringer Nutzung zu einer Überbereitstellung und zu unnötigen Kosten führen. Serverlose Plattformen berechnen Preise anhand des tatsächlichen Bedarfs, also basierend auf der Nutzung und nicht auf vorab festgelegten Ressourcen. So werden Ausgaben auf die tatsächliche Aktivität abgestimmt, was serverloses Computing zur idealen Wahl für vorhersehbare und effiziente Budgets macht.

Mit serverlosem Computing müssen sich Teams nicht mehr um Aufgaben wie Server-Patching, -Skalierung oder -Überwachung kümmern, was Workflows optimiert und den Wechsel zwischen verschiedenen Systemen reduziert. Diese Produktivitätssteigerung beschleunigt Entwicklungszyklen und gibt Entwicklern mehr Zeit, um wichtigere Aufgaben zu erledigen.

Dank der Flexibilität und Effizienz des serverlosen Computings ist es die ideale Lösung für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien, insbesondere für solche, die dynamische Skalierung, ereignisbasierte Ausführung oder einen geringeren Betriebsaufwand erfordern. Da Unternehmen zunehmend nach agilen, kosteneffektiven Lösungen suchen, wächst auch die Liste der möglichen Anwendungsfälle: 

• Batch-Verarbeitung
  Aufgaben wie die Größenänderung von Bildern, PDF-Generierung oder Videotranscodierung können durch Batch-Uploads ausgelöst werden. Serverloses Computing skaliert automatisch, um unvorhersehbaren Bedarf zu bewältigen, ohne dass bei niedrigem Bedarf unnötige Kosten anfallen. 

• Datenverarbeitung
  Echtzeitdatenströme (z. B. IoT-Sensorwerte) können mithilfe serverlosen Computings effizient verarbeitet werden. Funktionen können Daten im laufenden Betrieb validieren, anreichern oder umwandeln und lassen sich direkt in Datenbanken und Speicher integrieren.

• Integration von Drittparteien
  Serverloses Computing unterstützt API-basierte Workflows und eignet sich daher ideal für die Integration externer Services. Beispiele sind Tools für Zahlungsverarbeitung, Authentifizierung oder Analytics.

• Webanwendungen
  Serverlose Plattformen unterstützen dynamische Webanwendungen und mobile Apps durch skalierbare Backend-Services. Entwickler können APIs erstellen, die Anwenderauthentifizierung verwalten und Cloud-Speicher integrieren, ohne Server bereitzustellen.

In den meisten Fällen arbeitet serverloses Computing in einer ereignisgesteuerten Architektur. Entwickler schreiben Code als Funktionen oder Services, die in Containern bereitgestellt werden, die vom Cloud Provider verwaltet werden. Diese Container sind statuslos und kurzlebig, d. h., sie werden nur nach Auslösung ausgeführt und dann nach der Ausführung heruntergefahren.  

Der Prozess folgt in der Regel den folgenden Schritten: 

1. Code schreiben und bereitstellen
   Entwickler verpacken ihren Code als Funktions- oder Container-Image und laden ihn auf die Cloud-Plattform hoch. 

2. Ereignisse auslösen
   Ereignisse wie API-Aufrufe, Datei-Uploads oder geplante Aufgaben aktivieren die Funktion.

3. Ressourcen automatisch zuweisen
   Der Cloud Provider stellt die erforderlichen Ressourcen bereit, um den Code auszuführen.

4. Ressourcen dynamisch skalieren
   Ressourcen werden automatisch nach Bedarf skaliert, ohne dass hierfür manuelle Eingriffe erforderlich sind.

5. Ressourcen umverteilen
   Sobald die Ausführung der Funktion abgeschlossen ist, werden Ressourcen freigegeben, und die Abrechnung wird beendet.

Mit der Weiterentwicklung von serverlosem Computing wächst auch sein Potenzial, die cloudnative Entwicklung zu transformieren. Dank seinen Stärken in den Bereichen Skalierbarkeit, Effizienz und Kosteneffizienz deckt serverloses Computing immer neue Anwendungsfälle ab und beseitigt bestehende Einschränkungen. Dieser Trend wird sich wahrscheinlich auch in den kommenden Jahren fortsetzen. Neue Innovationen und Open-Source-Projekte ebnen den Weg für eine breitere Akzeptanz und stellen sicher, dass serverloses Computing weiterhin eine treibende Kraft in der modernen Anwendungsentwicklung bleibt.

• Verbesserte Unterstützung für zustandsbehaftete Anwendungen
  Bemühungen zur Integration der Zustandsverarbeitung werden die Anwendungsfälle des serverlosen Computings erweitern, da hierdurch Anwendungen unterstützt werden, die persistente Daten erfordern.

• Open-Source-Lösungen
  Projekte wie Knative fördern Portabilität und Interoperabilität, sodass Unternehmen serverlose Workloads über mehrere Cloud-Plattformen oder lokale Umgebungen hinweg bereitstellen können. 

• Verbesserte Leistung
  Wie bereits erwähnt, steckt serverloses Computing noch in den Kinderschuhen und leidet daher unter einigen leistungsbezogenen Problemen. Das wird sich bald ändern: Innovationen werden Kaltstarts beseitigen und kürzere Startzeiten gewährleisten, wodurch serverloses Computing wettbewerbsfähiger für latenzabhängige Anwendungen wird.

• Hybrid Cloud-Einführung
  Serverloses Computing wird zunehmend in Hybrid- und Edge-Computing-Umgebungen integriert, sodass Unternehmen ihre Workloads auf Public Clouds, Private Clouds und lokale Systeme verteilen können.

Serververwaltung sollte nicht zu den Aufgaben Ihrer Entwickler zählen. Serverloses Computing reduziert diese Verantwortung und entlastet Ihre Entwicklungsteams, damit sie sich auf Innovation und Wertschöpfung konzentrieren können. Aber serverloses Computing erfordert etwas Unterstützung, um wirklich effektiv zu sein. Um die Vorteile zu maximieren, muss Ihr Unternehmen nahtlose Integration, Überwachung und betriebliche Effizienz in Ihrer gesamten IT-Infrastruktur gewährleisten. 

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