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Einführung
In der heutigen schnelllebigen digitalen Landschaft benötigen Unternehmen flexible und effiziente Lösungen für die Bereitstellung und Verwaltung ihrer Anwendungen. Zwei prominente Technologien haben sich herausgebildet, um diesen Anforderungen gerecht zu werden: Serverless Computing und Containerisierung. In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen beiden Ansätzen durch den Vergleich von AWS Lambda und AWS Fargate, zwei beliebten Services von Amazon Web Services (AWS), beleuchtet.
Serverless Technologie
Serverless Technologie bedeutet trotz ihres Namens nicht, dass keine Server beteiligt sind. Stattdessen wird die Serververwaltung von den Entwicklern abstrahiert, sodass sie sich ausschließlich auf das Schreiben von Code und dessen Bereitstellung in der Cloud konzentrieren können. AWS Lambda ist ein Paradebeispiel für Serverless Computing.
Container-Technologie
Bei der Containertechnologie hingegen werden eine Anwendung und ihre Abhängigkeiten in eine standardisierte Einheit, den Container, verpackt. Container sind hochgradig portabel und können in verschiedenen Umgebungen konsistent ausgeführt werden. AWS Fargate ist ein von AWS bereitgestellter Container-Orchestrierungsdienst.
Grundlegende Unterschiede
Ressourcen-Zuweisung
Serverless: Beim Serverless Computing werden Ressourcen wie CPU und Speicher vom Cloud-Anbieter verwaltet. Entwickler haben die Möglichkeit, einige wenige Ressourcenspezifikationen anzugeben, die Funktionen benötigen, und der Anbieter weist sie dynamisch zu. AWS Lambda beispielsweise skaliert die Ressourcen automatisch auf der Grundlage der Anzahl der eingehenden Anforderungen.
Container: Bei der Containerisierung haben Entwickler mehr Kontrolle über die Ressourcenzuweisung. Die erforderlichen Ressourcen werden in der Container-Definition festgelegt, und ein Container-Orchestrator (wie AWS Fargate) sorgt dafür, dass diese Ressourcen nach Bedarf zugewiesen werden.
Skalierung
Serverless: Serverless Plattformen sind für die automatische Skalierung ausgelegt. Wenn die Last steigt, schaltet der Cloud-Anbieter automatisch mehr Instanzen von Funktionen frei, um den Datenverkehr zu bewältigen. Die Skalierung wird vollständig von der Plattform verwaltet.
Container: Die Skalierung von Containern kann automatisiert werden, erfordert aber oft mehr manuelle Eingriffe. Kubernetes und AWS Fargate können Container auf der Grundlage definierter Regeln automatisch skalieren, wobei die Konfiguration solcher Regeln in der Verantwortung liegt.
Coldstarts
Serverless: Serverless Funktionen können unter "Coldstarts" leiden, die auftreten, wenn der Cloud-Anbieter eine neue Instanz Ihrer Funktion initialisiert, um eine Anfrage zu bearbeiten. Dies kann zu Latenzzeiten für den ersten Benutzer führen, nachdem eine Funktion im Leerlauf war.
Container: Auch bei Containern kann es zu Coldstarts kommen, doch sind diese besser vorhersehbar, da mann mehr Kontrolle über die Containerumgebung haben.
Kosten
Serverless: Serverless Computing ist oft kostengünstig für Arbeitslasten mit variabler Nutzung. Es werden nur die Rechenressourcen bezahlt, die während der Ausführung von Funktionen genutzt werden.
Container: Bei containerisierten Anwendungen müssen in der Regel feste Ressourcen bereitgestellt und verwaltet werden, was sie für vorhersehbare Arbeitslasten geeignet macht. Die Kosten können höher sein, Wenn zu viele Ressourcen bereitgestellt werden.
Beispiel: AWS Lambda vs. AWS Fargate
Vergleichen wir AWS Lambda und AWS Fargate in einem praktischen Szenario: Aufbau eines Echtzeit Bild-Verarbeitungsservice.
AWS Lambda:
Für diesen Serverless Ansatz erstellt man eine Lambda-Funktion, um eingehende Bild-Uploads zu verarbeiten. Lambda kann automatisch skaliert werden, um ein hohes Volumen an Bild-Uploads zu verarbeiten. Dabei zahlt man nur für die tatsächliche Verarbeitungszeit, was es kosteneffektiv für sporadische Bildverarbeitungsaufgaben macht. Allerdings kann Lambda unter Coldstarts leiden, was gelegentlich zu Verzögerungen bei der Verarbeitung führt.
AWS Fargate:
Mit Fargate wird eine Image-Verarbeitungsanwendung in einen Container verpackt. Dabei besteht die Möglichkeit, die Ressourcenzuweisung zu kontrollieren und die Containerumgebung für die Bildverarbeitung zu optimieren. Fargate kann auch basierend auf vordefinierten Regeln skalieren, wobei die Konfiguration solcher Regeln erforderlich ist. Dies bietet zwar mehr Kontrolle, kann jedoch für einfache Image-Verarbeitungsaufgaben zu aufwendig und aufgrund der Ressourcenbereitstellung auch teurer sein.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl zwischen Serverless-Technologie wie AWS Lambda und Container-Technologie wie AWS Fargate von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und Ihren Anforderungen abhängt. Serverless ist ideal für Arbeitslasten mit variabler Nachfrage, bei denen Sievon Infrastrukturbelangen abstrahieren möchten. Container bieten mehr Kontrolle und sind besser für vorhersehbare, ressourcenintensive Aufgaben geeignet. Wenn Sie die Unterschiede zwischen diesen Technologien verstehen, können Sie fundierte Entscheidungen treffen, um Ihre Anforderungen an die Anwendungsbereitstellung effektiv zu erfüllen.