{"id":1917,"date":"2020-12-24T10:30:10","date_gmt":"2020-12-24T10:30:10","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/?p=1917"},"modified":"2021-05-19T06:14:44","modified_gmt":"2021-05-19T06:14:44","slug":"serverless-computing-ein-ueberblick-zu-den-services-von-amazon-und-microsoft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/serverless-computing-ein-ueberblick-zu-den-services-von-amazon-und-microsoft\/","title":{"rendered":"Serverless Computing: Ein \u00dcberblick zu den Services von Amazon und Microsoft"},"content":{"rendered":"\n

Im Serverless-Modell werden Anwendungskomponenten wie Datenbanken oder Komponenten zur Datenverarbeitung automatisch und bedarfsabh\u00e4ngig vom Cloud-Provider zur Verf\u00fcgung gestellt und betrieben. Die Verantwortung des Cloud-Nutzers liegt darin, diese Ressourcen zu konfigurieren \u2013 etwa durch eigenen Code oder anwendungsspezifische Parameter \u2013 und sie zu kombinieren.<\/p>\n\n\n\n

Kosten fallen nach verbrauchten Kapazit\u00e4ten an und die Skalierung erfolgt automatisch auf Basis der Last. Bereitstellung, Skalierung, Wartung, Hochverf\u00fcgbarkeit und Verwaltung von Ressourcen liegen in der Verantwortung des Cloud-Providers.<\/p>\n\n\n\n

Serverless eignet sich besonders f\u00fcr schwer vorhersehbare oder kurzlebige Arbeitslasten, f\u00fcr Automatisierungsaufgaben oder Prototypen. Serverless ist weniger ideal f\u00fcr ressourcenintensive, langlebige und planbare Aufgaben, da in diesem Fall die Kosten signifikant h\u00f6her sein k\u00f6nnen als bei selbstverwalteten Ausf\u00fchrungsumgebungen.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Building Blocks<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Im Rahmen eines Serverless-Adventskalenders wurden die Cloud-Services von AWS und Azure gegen\u00fcbergestellt. Die T\u00fcrchen \u00f6ffnen sich unter dem Hashtag #ZEISSDigitalInnovationGoesServerless<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Kategorie<\/th>AWS<\/th>Azure<\/th><\/tr><\/thead>
COMPUTE
Serverless Function<\/td>		AWS Lambda<\/td>Azure Functions<\/td><\/tr>
COMPUTE
Serverless Containers<\/td>		AWS Fargate
Amazon ECS\/EKS<\/td>		Azure Container Instances \/ AKS<\/td><\/tr>
INTEGRATION
API Management<\/td>		Amazon API Gateway<\/td>Azure API Management<\/td><\/tr>
INTEGRATION
Pub-\/Sub-Messaging<\/td>		Amazon SNS<\/td>Azure Event Grid<\/td><\/tr>
INTEGRATION
Message Queues<\/td>		Amazon SQS<\/td>Azure Service Bus<\/td><\/tr>
INTEGRATION
Workflow Engine<\/td>		AWS Step Functions<\/td>Azure Logic App<\/td><\/tr>
INTEGRATION
GraphQL API<\/td>		AWS AppSync<\/td>Azure Functions mit Apollo Server<\/td><\/tr>
STORAGE
Object Storage<\/td>		Amazon S3<\/td>Azure Storage Account<\/td><\/tr>
DATA
NoSQL-Datenbank<\/td>		Amazon DynamoDB<\/td>Azure Table Storage<\/td><\/tr>
DATA
Storage Query Service<\/td>		Amazon Aurora Serverless<\/td>Azure SQL Database Serverless<\/td><\/tr>
SECURITY
Identity Provider<\/td>		Amazon Cognito<\/td>Azure Active Directory B2C<\/td><\/tr>
SECURITY
Key Management<\/td>		AWS KMS<\/td>Azure Key Vault<\/td><\/tr>
SECURITY
Web Application Firewall<\/td>		AWS WAF<\/td>Azure Web Application Firewall<\/td><\/tr>
NETWORK
Content Delivery Network<\/td>		Amazon CloudFront<\/td>Azure CDN<\/td><\/tr>
NETWORK
Load Balancer<\/td>		Application Load Balancer<\/td>Azure Application Gateway<\/td><\/tr>
NETWORK
Domain Name Service<\/td>		Amazon Route 53<\/td>Azure DNS<\/td><\/tr>
ANALYTICS
Data Stream<\/td>		Amazon Kinesis<\/td>Analytics<\/td><\/tr>
ANALYTICS
ETL Service<\/td>		AWS Glue<\/td>Azure Data Factory<\/td><\/tr>
ANALYTICS
Storage Query Service<\/td>		Amazon Athena<\/td>Azure Data Lake Analytics<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Einen \u00dcberblick zu den genannten Services und ihren Eigenschaften sowie einige beispielhafte Architekturmuster haben wir in Form eines Posters zusammengetragen. Dieser \u00dcberblick erm\u00f6glicht einen leichten Einstieg in das Thema Serverless-Architektur.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
\"\"
Abbildung 1: Vorschau Poster „Serverless Computing“<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
Download Poster „Serverless Computing“<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Gerne senden wir Ihnen das Poster auch in Originalgr\u00f6\u00dfe (1000 x 700 mm) zu. Schreiben Sie uns dazu einfach eine E-Mail mit Ihrer Adresse an info.digitalinnovation@zeiss.com<\/a>. Beachten Sie hierzu bitte unsere Datenschutzhinweise<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Best Practices f\u00fcr Serverless-Funktionen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Jede Funktion sollte nur eine Sache tun (Single Responsibility Principle). Dies verbessert Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit. Speicherkapazit\u00e4t, Zugri\u00adffsrechte und Timeout-Einstellung k\u00f6nnen gezielter konfiguriert werden.<\/p>\n\n\n\n

Mit der Erh\u00f6hung des zugewiesenen Speichers einer Lambda-Funktion werden auch CPU\u2011 und Netzwerkkapazit\u00e4t erh\u00f6ht. Ein optimales Verh\u00e4ltnis aus Ausf\u00fchrungszeit und Kosten sollte per Benchmarking gefunden werden.<\/p>\n\n\n\n

Eine Funktion sollte keine weitere Funktion synchron aufrufen. Das Warten f\u00fchrt zu unn\u00f6tigen Kosten und erh\u00f6hter Kopplung. Stattdessen ist asynchrone Verarbeitung, z. B. \u00fcber Message Queues, einzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

Das Deployment-Paket einer Funktion sollte so klein wie m\u00f6glich sein. Auf gro\u00dfe externe Bibliotheken ist zu verzichten. Das verbessert die Kaltstartzeit. Wiederkehrende Initialisierungen von Abh\u00e4ngigkeiten sollten au\u00dferhalb der Handler-Funktion stattfinden, damit sie nur einmalig beim Kaltstart ausgef\u00fchrt werden m\u00fcssen. Es ist ratsam, betriebliche Parameter \u00fcber Umgebungsvariablen einer Funktion abzubilden. Das verbessert die Wiederverwendbarkeit.<\/p>\n\n\n\n

Die Zugriffsberechtigungen auf andere Cloud-Ressourcen sind f\u00fcr jede Funktion individuell und so restriktiv wie m\u00f6glich zu definieren. Zustandsbehaftete Datenbankverbindungen sind zu vermeiden. Stattdessen sollten Service-APIs verwendet werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Im Serverless-Modell werden Anwendungskomponenten wie Datenbanken oder Komponenten zur Datenverarbeitung automatisch und bedarfsabh\u00e4ngig vom Cloud-Provider zur Verf\u00fcgung gestellt und betrieben. 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