Serverless Computing: Ein technischer Leitfaden

Serverless Computing ist ein cloudbasiertes Ausführungsmodell, bei dem Entwickler Anwendungen erstellen und ausführen, ohne Server-Infrastruktur direkt zu verwalten. Der Cloud-Anbieter übernimmt das automatische Skalieren, Verwalten und Bereitstellen der Ressourcen, basierend auf der tatsächlichen Nutzung. Der zentrale Bestandteil ist "Functions as a Service" (FaaS), wobei einzelne Funktionen ereignisgesteuert ausgeführt werden. Dies ermöglicht eine kosteneffiziente, flexible und skalierbare Architektur, die speziell auf wechselnde Lastanforderungen reagiert.

1. Definition von Serverless Computing

Serverless Computing ist ein Cloud-basiertes Ausführungsmodell, bei dem der Cloud-Anbieter automatisch die gesamte Infrastruktur verwaltet, die erforderlich ist, um Anwendungen auszuführen. Entwickler laden lediglich ihren Code hoch, und die Cloud-Plattform übernimmt das Skalieren, Überwachen und Verwalten der Serverressourcen. Der Begriff "serverless" bedeutet nicht, dass keine Server vorhanden sind, sondern dass der Entwickler die Serververwaltung nicht übernimmt. Serverless Computing ist besonders geeignet für Anwendungen, die auf Ereignissen basieren und eine flexible, automatisierte Skalierung erfordern.

2. Funktionsweise von Serverless Computing

Im Gegensatz zu traditionellen Infrastrukturen, bei denen Entwickler virtuelle Maschinen oder Container bereitstellen und konfigurieren müssen, wird beim Serverless Computing die gesamte Infrastruktur von einem Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud verwaltet. Die Architektur ist stark auf Ereignisse und Funktionen ausgerichtet.

2.1 Event-Driven Architecture
Serverless Anwendungen folgen dem Prinzip der ereignisgesteuerten Architektur (Event-Driven Architecture). Das bedeutet, dass eine bestimmte Funktion durch ein Ereignis ausgelöst wird, wie z.B. das Hochladen einer Datei, das Eintreffen einer Nachricht oder der Aufruf einer API. Diese Ereignisse aktivieren den Code (Funktionen), der dann die jeweilige Aufgabe ausführt.

Beispiele für solche Ereignisse können sein:

HTTP-Anfragen (durch APIs)
Datenbankänderungen
Nachrichten in einer Warteschlange oder einem Streaming-System
Zeitbasierte Trigger (z.B. Cron-Jobs)

2.2 Functions as a Service (FaaS)
Das Kernprinzip von Serverless Computing ist Functions as a Service (FaaS). Hierbei handelt es sich um kleine, unabhängige Funktionsmodule, die eine bestimmte Aufgabe ausführen. Entwickler schreiben ihre Anwendung in Form einzelner Funktionen, die bei Bedarf gestartet und ausgeführt werden. Diese Funktionen werden nur dann aufgerufen, wenn sie benötigt werden, und die Abrechnung erfolgt auf der Grundlage der tatsächlich genutzten Rechenressourcen und der Ausführungsdauer. Bekannte FaaS-Plattformen sind AWS Lambda, Azure Functions und Google Cloud Functions.

3. Vorteile von Serverless Computing

Serverless Computing bringt zahlreiche Vorteile mit sich, die es für eine Vielzahl von Anwendungen attraktiv machen.

3.1 Kosteneffizienz
Ein wesentlicher Vorteil von Serverless Computing ist die pay-per-use-Abrechnung. Im Gegensatz zu traditionellen Cloud-Diensten, bei denen virtuelle Maschinen oder Container durchgehend bereitgestellt und abgerechnet werden, zahlen Unternehmen bei Serverless nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit. Wenn eine Funktion nicht ausgeführt wird, entstehen keine Kosten. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen mit unvorhersehbaren oder intermittierenden Lasten, da unnötige Ressourcen nicht dauerhaft bereitgehalten werden müssen.

3.2 Automatische Skalierung
Serverless-Architekturen bieten eine automatische und granulare Skalierung. Die Cloud-Plattform skaliert die Anwendung automatisch auf der Grundlage der eingehenden Anfragen oder der Lastanforderungen. Bei starkem Datenverkehr werden automatisch mehr Funktionen bereitgestellt, um die Last zu bewältigen, und bei geringerem Datenverkehr werden Ressourcen reduziert. Dies eliminiert die Notwendigkeit, manuell Kapazitäten zu planen und auf wechselnde Anforderungen zu reagieren.

3.3 Keine Serververwaltung
Ein zentrales Merkmal von Serverless Computing ist die Abstraktion der Infrastruktur. Entwickler müssen sich nicht mehr um das Management von Servern, Betriebssystemen oder Netzwerkkonfigurationen kümmern. Der Cloud-Anbieter übernimmt die gesamte Wartung, Sicherheit und Verfügbarkeit der zugrunde liegenden Infrastruktur, was die Komplexität der Verwaltung reduziert und die Entwicklungszeit beschleunigt.

3.4 Schnellere Entwicklungszyklen
Da Entwickler sich auf das Schreiben von Funktionen konzentrieren können, ohne sich um die Bereitstellung und Skalierung der Infrastruktur kümmern zu müssen, wird die Entwicklungsgeschwindigkeit erheblich erhöht. Serverless-Plattformen unterstützen zudem gängige Programmiersprachen wie Python, JavaScript, Go oder C#, was die Flexibilität erhöht.

4. Herausforderungen und Nachteile von Serverless Computing

Trotz seiner vielen Vorteile gibt es auch einige Herausforderungen und Nachteile, die beim Einsatz von Serverless Computing berücksichtigt werden müssen.

4.1 Cold Starts
Einer der häufigsten Kritikpunkte bei Serverless-Architekturen ist der sogenannte Cold Start. Wenn eine Funktion nach einer Ruhephase zum ersten Mal ausgeführt wird, muss die Infrastruktur die Ausführungsumgebung für diese Funktion aufbauen, was zu einer Verzögerung führen kann. Diese Verzögerung ist vor allem bei zeitkritischen Anwendungen problematisch, da sie zu einer erhöhten Latenz führt.

4.2 Begrenzte Kontrolle über die Infrastruktur
Da die gesamte Infrastruktur vom Cloud-Anbieter verwaltet wird, haben Entwickler nur begrenzte Kontrollmöglichkeiten. Anpassungen auf Ebene des Betriebssystems, der Netzwerkkonfiguration oder der Hardware sind nicht möglich. Dies kann für Anwendungen, die besondere Anforderungen an die Infrastruktur haben, zu Einschränkungen führen.

4.3 Begrenzte Laufzeiten und Ressourcen
Die meisten Serverless-Plattformen setzen Limits für die maximale Ausführungsdauer von Funktionen (z.B. maximal 15 Minuten bei AWS Lambda) sowie für die zugewiesenen Ressourcen wie Speicher und CPU. Für langfristige oder ressourcenintensive Aufgaben kann dies zu Einschränkungen führen, sodass Serverless nicht für alle Anwendungsfälle geeignet ist.

4.4 Komplexere Architektur
Obwohl Serverless-Architekturen eine schnelle Entwicklung ermöglichen, können sie bei komplexeren Anwendungen zu einem höheren architektonischen Aufwand führen. Die Zerlegung von Anwendungen in kleine Funktionen erfordert eine gute Planung, um die Kommunikation zwischen den Funktionen, das Fehlerhandling und die Überwachung effizient zu gestalten.

5. Anwendungsbeispiele von Serverless Computing

Serverless Computing eignet sich besonders gut für bestimmte Anwendungsfälle, bei denen Flexibilität, Skalierbarkeit und Kostenkontrolle entscheidend sind.

5.1 API-Backends
Serverless-Architekturen sind ideal für die Erstellung von API-Backends. Bei einer API-basierenden Anwendung kann jeder API-Endpunkt durch eine separate Funktion implementiert werden. Dies ermöglicht eine einfache Skalierung auf der Grundlage der Nutzung. Cloud-Dienste wie AWS API Gateway oder Azure API Management bieten eine nahtlose Integration von API-Management und FaaS.

5.2 Datenverarbeitung und ETL-Prozesse
Serverless-Computing eignet sich hervorragend für Echtzeit-Datenverarbeitung und ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), bei denen Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und in Zielsysteme geladen werden. Ereignisgesteuerte Serverless-Funktionen können beispielsweise auf das Eintreffen neuer Daten in einer Datenbank oder einem Datenstrom reagieren und diese sofort verarbeiten.

5.3 IoT-Anwendungen
Im Bereich des Internet of Things (IoT) ist Serverless Computing besonders vorteilhaft, da es die schnelle und flexible Verarbeitung von Daten aus einer Vielzahl von IoT-Geräten ermöglicht. Da die Anzahl der eingehenden Datenströme schwanken kann, bieten die automatische Skalierung und die pay-per-use-Abrechnung erhebliche Vorteile für IoT-Anwendungen.

5.4 Batch-Verarbeitung
Serverless ist ideal für Batch-Verarbeitung großer Datenmengen geeignet. Daten können in regelmäßigen Abständen oder durch Ereignisse ausgelöst verarbeitet werden, ohne dass die Infrastruktur dafür durchgehend bereitgehalten werden muss.

6. Serverless-Technologien der großen Anbieter

Mehrere große Cloud-Anbieter bieten robuste Serverless-Computing-Lösungen, die spezifische Funktionen und Vorteile bieten:

AWS Lambda: Einer der bekanntesten FaaS-Dienste von Amazon Web Services, der in eine breite Palette von AWS-Diensten wie S3, DynamoDB und API Gateway integriert ist.
Microsoft Azure Functions: Microsofts FaaS-Angebot, das nahtlos in andere Azure-Dienste und Entwicklungswerkzeuge wie Visual Studio integriert ist.
Google Cloud Functions: Googles FaaS-Dienst, der insbesondere für die Integration mit Google-Diensten und Big-Data-Tools wie BigQuery und Pub/Sub optimiert ist.

Fazit

Serverless Computing bietet eine leistungsstarke und flexible Möglichkeit, Anwendungen ohne den Verwaltungsaufwand traditioneller Infrastrukturen zu entwickeln. Es ermöglicht Kosteneinsparungen durch eine pay-per-use-Abrechnung und bietet eine nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit, was es besonders attraktiv für Anwendungen mit schwankendem oder unvorhersehbarem Datenverkehr macht. Trotz einiger Herausforderungen, wie Cold Starts und der begrenzten Kontrolle über die Infrastruktur, ist Serverless Computing in vielen Anwendungsbereichen die bevorzugte Wahl. Durch seine Fokussierung auf Event-Driven-Architekturen und Functions as a Service