Serverløs databehandling: Outsourcing av serveradministrasjon

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• November 3, 2023

Oppsummering av innsikt

Serverløs databehandling, en utvidelse av cloud computing, fritar utviklere fra å administrere fysisk infrastruktur, delegere serveradministrasjon til tredjepartsleverandører. Denne modellen, representert av Function-as-a-Service (FaaS), aktiverer kode som svar på hendelser, fakturering per forespørsel, og optimaliserer dermed kostnadene etter hvert som betalingen stemmer overens med brukt databehandlingstid. I tillegg til kostnadseffektivitet, akselererer serverløs databehandling distribusjon og er skalerbar, og passer til ulike bedriftsstørrelser og IT-evner. Ser vi fremover, kan serverløs databehandling utvikles med AI-integrasjon for optimalisert utnyttelse, fremme samarbeid med cybersikkerhetsfirmaer, og potensielt omforme opplæring av programvareutviklere, og fokusere mer på komplekse kodingsprosjekter i stedet for serveradministrasjon.

Serverløs databehandlingskontekst

Serverløs databehandling er avhengig av tredjepartsleverandører for å administrere servere. En skyleverandør tildeler dynamisk dataressurser og lagring kun etter behov for å utføre et gitt kodestykke, og belaster deretter brukeren for dem. Denne metoden gjør programvareutvikling enklere, raskere og mer kostnadseffektiv fordi bedrifter kun betaler for datatiden. Utviklere trenger ikke lenger å bekymre seg for å administrere og lappe en vert eller håndtere operativsystemer. Flere produkter og tjenester faller inn under serverløs databehandling, men den mest populære er Function-as-a-Service (FaaS), der utviklere skriver kode som kjøres som svar på hendelser, som en hasteoppdatering. 

Funksjonsbaserte tjenester faktureres per forespørsel, noe som betyr at koden bare kalles opp når en forespørsel er gjort. I stedet for å betale en fast månedlig avgift for å vedlikeholde en ekte eller virtuell server, belaster FaaS-leverandøren basert på hvor mye databehandlingstid funksjonen bruker. Disse funksjonene kan kobles sammen for å danne en behandlingspipeline eller brukes som en del av en større applikasjons funksjonalitet ved å samhandle med annen kode som kjører i containere eller på tradisjonelle servere. Bortsett fra containere, brukes serverløs databehandling ofte med Kubernetes (et åpen kildekodesystem for distribusjonsautomatisering). Noen av de mer kjente serverløse tjenesteleverandørene er Amazons Lambda, Azure Functions og Google Cloud Function

Forstyrrende påvirkning

En av de største fordelene med serverløs databehandling er dens brukervennlighet. Utviklere skriver ganske enkelt kode og distribuerer den uten å bekymre deg for servere eller administrasjon. For eksempel har et firma en app som er inaktiv i store deler av tiden, men som må håndtere mange hendelsesforespørsler under spesifikke situasjoner. Noen applikasjoner behandler også data levert av Internet of Things (IoT)-enheter med uberegnelig eller begrenset Internett-tilgang. Under begge forholdene ville konvensjonelle metoder ha krevd en stor server for å administrere topp ytelse - men denne serveren ville stort sett være ubrukt. Med serverløs arkitektur vil bedrifter kun betale for faktiske ressurser som brukes. Denne metoden skaleres automatisk, noe som gjør tjenesten økonomisk for bedrifter av alle størrelser og IT-evner.

Det er imidlertid noen begrensninger for serverløs databehandling. Den ene er at det kan være vanskelig å feilsøke kode siden feil kan være vanskelig å spore opp. En annen er at selskaper er avhengige av tredjepartsleverandører, noe som kan være en risiko hvis disse leverandørene opplever nedetid eller blir hacket. I tillegg vil de fleste FaaS-leverandører bare tillate at kode kjøres i noen få minutter, noe som gjør tjenesten uegnet for langsiktige oppgaver. Ikke desto mindre er serverløs databehandling fortsatt en lovende utvikling innen skyteknologier. Noen leverandører som Amazon Web Services (AWS) lar til og med selskaper kjøre kode offline hvis de ikke ønsker å benytte seg av serverløs infrastruktur for spesifikke prosjekter.

Implikasjoner av serverløs databehandling

Større implikasjoner av serverløs databehandling kan omfatte: 

• Serverløse leverandører som integrerer kunstig intelligens (AI) i FaaS for å optimalisere utnyttelsen samtidig som kostnadene holdes lave for bedrifter. Denne strategien kan tiltrekke seg flere forretningsmuligheter.
• Mikroprosessorprodusenter innhenter databehovene til serverløs infrastruktur ved å utvikle raskere prosessorer.
• Cybersikkerhetsfirmaer samarbeider med serverløse leverandører for å lage løsninger som er spesifikke for cyberinfrastrukturangrep.
• Fremtidige programvareutviklere er ikke lenger pålagt å trene og forstå serveradministrasjon, noe som kan frigjøre tid til mer komplekse kodingsprosjekter.
• Programvaredistribusjon og oppdateringer blir raskere og prosessene som er involvert forenklet.

Spørsmål å kommentere

• Hvis du er en utvikler, har du prøvd serverløs databehandling? Hvis ja, hvordan endret det måten du jobber på?
• Hva er de andre potensielle fordelene ved å kunne fokusere på koding i stedet for infrastrukturen?