Serverless Computing Deep Dive | FaaS & BaaS Explained

☁️ Was ist Serverless?

Serverless Computing ist ein Cloud-Ausführungsmodell, bei dem der Cloud-Anbieter die Serverinfrastruktur dynamisch verwaltet. Entwickler konzentrieren sich auf das Schreiben von Code (Funktionen), ohne sich um Server-Provisionierung, Skalierung oder Wartung kümmern zu müssen.

⚙️ Kein Servermanagement

Cloud provider takes over infrastructure

📈 Automatische Skalierung

Passt sich der Last an

💸 Pay-per-Use

Only pay for actual execution time

Obwohl der Begriff "serverless" suggeriert, dass keine Server beteiligt sind, laufen die Funktionen natürlich immer noch auf Servern. Der entscheidende Unterschied ist, dass die Verwaltung dieser Server vollständig abstrahiert und vom Cloud-Anbieter übernommen wird.

⚡ Function-as-a-Service (FaaS)

FaaS ist das Kernstück von Serverless Computing. Entwickler laden Code-Snippets (Funktionen) hoch, die als Reaktion auf bestimmte Ereignisse (Events) ausgeführt werden. Diese Events können HTTP-Anfragen, Datenbankänderungen, Datei-Uploads oder Nachrichten in einer Warteschlange sein.

Bekannte FaaS-Plattformen:

AWS Lambda: Leading FaaS service, supports numerous programming languages and integrations.
Azure Functions: Microsofts Pendant, bietet flexible Hosting-Optionen und enge Azure-Integration.
Google Cloud Functions: Google's FaaS offering, well integrated into the GCP ecosystem.

Beispiel: AWS Lambda Funktion (Python)

import json

def lambda_handler(event, context):
    # Logik zur Verarbeitung des Events
    name = event.get('name', 'World')
    message = f"Hello, {name}!"
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps({'message': message})
    }

🧩 Backend-as-a-Service (BaaS)

BaaS-Dienste stellen vorgefertigte Backend-Komponenten zur Verfügung, die Entwickler in ihre Anwendungen integrieren können. Dazu gehören Authentifizierung, Datenbanken, Speicher, Push-Benachrichtigungen und mehr. Dies beschleunigt die Entwicklung erheblich.

Popular BaaS providers:

Google Firebase: Umfassende Plattform mit Echtzeit-Datenbank, Authentifizierung, Hosting, Cloud Functions etc.
AWS Amplify: Provides similar functionality to Firebase, deeply integrated with AWS services.
Supabase: Open-Source Alternative zu Firebase, oft als "Firebase mit PostgreSQL" bezeichnet.

🔄 Event-Driven Architectures

Serverless-Systeme sind oft ereignisgesteuert. Komponenten kommunizieren asynchron über Events. Eine Aktion in einem Teil des Systems (z.B. ein neuer Benutzer registriert sich) löst ein Event aus, auf das andere Teile (z.B. eine Willkommens-E-Mail-Funktion) reagieren können. Dies fördert lose Kopplung und Skalierbarkeit.

Komponenten einer Event-Driven Architektur:

Event Producers: Erzeugen Events (z.B. API Gateway, Datenbank-Trigger).
Event Routers/Brokers: Leiten Events an die richtigen Consumer weiter (z.B. AWS EventBridge, Kafka).
Event Consumers: Verarbeiten Events (oft FaaS-Funktionen).

🎯 Use cases for serverless

Web APIs & Microservices: Schnelle Entwicklung und Skalierung von Backend-Diensten.
Datenverarbeitung: Bild- und Videotranskodierung, ETL-Prozesse, Echtzeit-Datenanalyse.
Chatbots & IoT-Backends: Verarbeitung von Nachrichten und Sensordaten.
Automatisierung von IT-Aufgaben: Cron-Jobs, Backup-Skripte, CI/CD-Pipelines.
Mobile backends: Provision of APIs and services for mobile apps.

👍 Vorteile & 👎 Herausforderungen

Vorteile:

Reduzierte Betriebskosten (Pay-per-Use).
Faster time-to-market.
Automatic scalability and high availability.
Fokus auf Code, nicht auf Infrastruktur.
Einfachere Integration mit anderen Cloud-Diensten.

Herausforderungen:

Vendor lock-in through proprietary services.
Cold starts can cause latency.
Complexity of debugging and monitoring distributed systems.
Limited execution time and resources per function.
Zustandsverwaltung (State Management) kann schwierig sein.

💰 Kostenmodelle

Die Kosten für Serverless-Dienste basieren typischerweise auf der Anzahl der Ausführungen, der Ausführungsdauer (oft in Millisekunden oder 100ms-Intervallen) und dem zugewiesenen Speicher. Viele Anbieter haben großzügige kostenlose Kontingente (Free Tiers), die es ermöglichen, kleine Anwendungen kostenlos zu betreiben.

Es ist wichtig, die Preismodelle der verschiedenen Anbieter genau zu verstehen und die Kosten für die erwartete Last zu kalkulieren. Tools zur Kostenüberwachung und -optimierung sind unerlässlich.

🛠️ Best practices for serverless

Single Responsibility Principle: Jede Funktion sollte nur eine Aufgabe erledigen.
Stateless functions: Avoid saving states in functions. Use external services (databases, caches).
Efficient resource management: Select the appropriate memory size and timeout values.
Asynchronous processing: Use asynchronous patterns for long-running tasks.
Fehlerbehandlung und Wiederholungslogik (Retries): Implementieren Sie robuste Fehlerbehandlung.
Sicherheit: Wenden Sie das Prinzip der geringsten Rechte (Least Privilege) auf Funktionsrollen an.
Monitoring and logging: Monitor performance, errors and costs.
Infrastructure as Code (IaC): Verwalten Sie Ihre Serverless-Ressourcen mit Tools wie Terraform oder AWS SAM/CDK.

📜 Inhaltsverzeichnis

Serverless ComputingDeep Dive