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Serverless Computing punktet bei Minimal-Aufgaben

Serverless Computing nimmt Entwicklern typische Verwaltungsaufgaben ab wie Ressourcenskalierung und Konfigurationsarbeit. Das Cloud-Computing-Modell ist zudem oft sehr wirtschaftlich: Bezahlt wird nur, was genutzt wird, typischerweise in Recheneinheiten pro Sekunde. Wissen rund um die Themen Systemadministration und Orchestrierung ist in der Regel nicht erforderlich. Neue Funktionen und Dienste existieren schon in der Cloud, können also ohne lange Entwicklungszeiten einfach eingebettet und verwendet werden. Die Bereitstellungszeiten von Anwendungen ist damit, etwa im Vergleich zu PaaS oder IaaS, deutlich kürzer.

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Bei all den Vorteilen, die Serverless-Computing bringt, bleibt die Frage, welche konkreten Anwendungsmöglichkeiten es gibt. Prinzipiell ergibt es Sinn, die Vorteile eines großen Cloud-Anbieters zu nutzen: Die verfügen über eine enorme Rechenleistung, können also innerhalb kürzester Zeit große Datenmengen verarbeiten. Während also das Frontend der eigenen Anwendung womöglich auf klassischer Infrastruktur läuft, können Teile des Backends samt Workload als FaaS ausgelagert werden.

Denkbar ist etwa, dass eine Anwendung Audiodateien zur Verarbeitung, Formatskonvertierung oder Sprachanalyse (Stichwort: Sprachsteuerung) in die Cloud schiebt und damit die Arbeitslast auslagert. Eine andere typische Nutzung ist die Bildbearbeitung: Bei Plattformen, die Bilder-Uploads von Anwendern erhalten, kommen oft Serverless-Infrastrukturen zum Einsatz, die etwa Dateien entgegennehmen, die Bildgröße ändern, gegebenenfalls einen Filter anwenden und dann der Hauptanwendung zurückspielen. Der Endnutzer bekommt in solchen Fällen nichts davon mit, schließlich sind in die Cloud ausgelagerte Funktionen für Anwender meist nicht transparent.

Schnelle asynchrone Verarbeitung

Die volle Schlagkraft entwickeln Functions as a Service aber erst, wenn Daten asynchron verarbeitet werden können. Das betrifft beispielsweise die Analyse von Textströmen oder Fraud Detection, aber auch den klassischen Versand von E-Mails und neue Anwendungsgebiete wie das Internet of Things. Besonders hier profitiert der Entwickler davon, dass er für einen kurzen Zeitraum eine hohe Arbeitslast an den Anbieter übergeben kann, dieser dann innerhalb von Sekunden das gewünschte Modul in die Breite skaliert und letztlich in absehbarer Zeit das gewünschte Ergebnis zurückliefert. Für den Betreiber der Anwendung ist diese Vorgehensweise vermutlich immer günstiger, als wenn die Software diese Aufgaben auf eigenen Servern durchführen muss.

Übrigens: Nur selten gibt es die Möglichkeit, bei Serverless-Computing-Daten persistent zu speichern. Vielmehr gilt es, möglichst schnell eine große Menge an Daten in die Cloud zu pumpen, zu verarbeiten und das Resultat in der eigenen Infrastruktur oder in klassischen Cloud-Diensten wie Object Stores abzulegen.

Besonders eindrucksvoll beschreibt der Entwickler André Arko in seinem Blog, welche Möglichkeiten sich aus einer gezielten Anwendungsoptimierung in Richtung Serverless-Cloud ergeben. Arkos kleines Programm dient zur Analyse der Logdateien des Dienstes Rubygems, die pro Tag rund 500 GByte an Daten aufzeichnen. Nach Tests und Experimenten mit verschiedenen Cloud-Diensten und auch Programmiersprachen konnte Arko die Anwendung in Rust derart beschleunigen, dass die gewünschte Analyse von 1 GByte Log-Daten nur noch wenige Sekunden dauert. Die dabei im Monat benötigte Rechenzeit ist bei der Nutzung des Amazons-Serverless-Dienstes Lambda sogar noch kostenfrei. Das zeigt, dass Optimierung und Vergleich der Dienste unabdingbar sind.

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 Der Pfad in die Serverless Cloud ist holprigDie Leistungen der großen Anbieter 
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flauschi123 12. Nov 2018

BPM Systeme koennen das seit Jahrzehnten. AWS Stepfunctions sind auch nur eine kleine...

logged_in 09. Nov 2018

Hast Du dich schon mal mit Skalierung auseinandergesetzt? Wo du um Kubernetes nicht umher...

ThomasSV 09. Nov 2018

Seit in irgendeiner (IMO Gartner-) Studie stand, dass man damit irrsinnig Geld spart...


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