Den serverløse databehandlingen ligger og når du skal bruke den

La oss få en ting ut av veien helt foran: Serverløs databehandling, i sammenheng med skytjenester, er et misvisende begrep. De tingene du sender til skyen for behandling, uavhengig av hva du kaller det, bruker servere. Det som er annerledes er avsetning. Kort sagt, serverløs databehandling er ikke ekte. Men ekte eller ikke, det kan fremdeles spare deg for penger.

Så hvis "serverløs" databehandling ikke er serverløs, hva er det da? Den enkle måten å tenke på serverløs databehandling er at det er en måte å sende arbeidsmengder til en skyleverandør, få dem til å handle og deretter hente et resultat. Dette betyr at skyleverandøren tar seg av infrastrukturbehovene for å håndtere arbeidsmengden din, i tillegg til å håndtere alt fra å administrere sikkerhet, spinne servere opp eller ned, eller andre aspekter ved å styre miljøet.

Med serverløs databehandling er alt du gjør å sende en arbeidsmengde til skyleverandøren sammen med dataene som må håndteres, og så vente på at resultatet kommer tilbake til deg. Du blir fakturert bare for den faktiske tiden du har brukt på å jobbe. Så hvis du velger prosjektene dine på riktig måte, kan du spare ikke bare penger, men også hodepine i IT-ledelse.

Når skal jeg bruke serverløs databehandling

Men du må også vite at serverløs databehandling ikke er for alt. Det er best egnet for veldefinerte arbeidsmengder som er uavhengige av andre datakilder enn dataene du sender. Et eksempel som ofte blir gitt er å bruke kunstig intelligens (AI) for å bestemme om innholdet i et bilde er passende for det tiltenkte formålet.

Andre formål kan være diskrete handlinger som ikke brukes kontinuerlig. Du kan bruke serverløs databehandling for å samle brukernavn for å administrere medlemslister eller brukerlister, der alt som kreves er at informasjonen blir samlet inn, sjekket for passende inndata (for eksempel å sjekke at telefonnumrene er faktiske numre), formatert og deretter lagret til en database.

Hvis dette høres kjent ut, er det fordi konseptet har eksistert i lang tid. Prosesser som disse ble en gang kalt "subroutines", og de ble holdt der de kunne bli kalt opp når visse oppgaver måtte utføres og tas offline ellers. På den måten sugde de ikke opp prosessorsykluser eller minne når de ikke trengtes.

Når disse subroutinene ble holdt på papirbånd eller (virkelig) Hollerith-kort, og personen ved konsollen ville laste dem etter behov. Nå håndteres de i skyen, og i stedet for å laste inn et kortstokk, sender du koden til skyen sammen med dataene. Prosessen blir utført, og du får resultatet tilbake i hvilken form du har angitt. I noen tilfeller kan koden din beholdes av leverandøren din for gjenbruk, slik at du neste gang bare trenger å sende dataene. Men det er begrensninger som varierer i henhold til leverandøren.

Serverløs databehandling er ikke så enkel å bruke

Når rutinen har kjørt, stopper skyladningene dine. Det hele er veldig enkelt, eller i det minste skal det være. Hvor det slutter å være enkelt, er når det gjelder å bruke serverløs databehandling. Utviklerne dine må lære seg å kode for det serverløse miljøet, for en ting.

Selv om det ikke er komplisert i seg selv å utvikle serverløse rutiner, tar det seg imidlertid å bli vant til, i stor grad fordi koden må skrives spesielt for det serverløse miljøet slik det presenteres av skyleverandøren din. I tillegg kan du ikke anta at det er noen måte du kan flytte kode mellom plattformer på.

I tillegg vil utviklerne dine måtte tenke på rutinene de utvikler som i det vesentlige å være selvforsynt eller diskret. De kan ikke ringe andre rutiner som ikke er en del av koden som sendes til leverandøren, med mindre leverandøren gjør dem tilgjengelige (for eksempel AI-rutinene som er tilgjengelige fra de store leverandørene). I tillegg er rutiner i et serverløst miljø statsløse, slik at utviklere ikke kan stole på at app-staten blir beholdt. Serverløs databehandling er heller ikke godt egnet for apper som kjører på lang tid på grunn av begrensninger satt av leverandørene.

Serverløs databehandling og IoT

Det serverløs databehandling er godt egnet for inkluderer webapper, analyse og tingenes internett (IoT). Hendelsesstyrte apper som IoT, der bestemte handlinger må utføres når en spesifikk inngang mottas fra en enhet eller sensor, vil fungere godt i serverløs databehandling.

• De beste infrastrukturstyringstjenestene for 2019 De beste infrastrukturstyringstjenestene for 2019
• Den beste vertsmessige endepunktbeskyttelses- og sikkerhetsprogramvaren for 2019 Den beste vertsbaserte endepunktbeskyttelse og sikkerhetsprogramvare for 2019
• Business Choice Awards 2019: Routers and Servers Business Choice Awards 2019: Routers and Servers

Selv om serverløs databehandling støttes godt av nettskyleverandører, gjør hver leverandør det annerledes. Heldigvis har de fleste leverandører et visst servicenivå som er gratis, slik at du kan prøve ut tingene før du forplikter deg helt. Noen av de største aktørene innen serverløs databehandling inkluderer Microsoft via Azure-skyen. Det er også en serverløs funksjon i Amazon Web Services (AWS) der den heter Lambda og i IBM Cloud.

Gjort riktig, serverløs databehandling kan forbedre teammedlemmenes ytelse, om bare fordi de ikke trenger å bruke tid på å administrere servere når de ikke trenger det. Men det er ikke et universalmiddel, og det er ikke noe du bare kan skynde deg blindt. Og det er viktig å huske at til tross for navnet, det ikke er serverløst, trenger du bare ikke å administrere serveren selv.