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• «Serverless» bedeutet nicht, dass keine Server mehr involviert sind.
Vielmehr bedeutet es, dass Entwickler sich nicht mehr darum kümmern
müssen…
• Ein Task ist die Einheit nach welcher eine Serverlessumgebung skaliert
• Wenn man dies mit Container vergleicht bedeutet dies::
“The task processing essentially becomes container processing with the
containers set up and removed on a task by task basis.”
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(image creation, configuration management, application installation,
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• Ideal für DevOps und Agile Development Kultur
Serverless Technologie
Definition
 Backend as a Service (BaaS):
(“ursprüngliche” Definition)
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 Functions as a Service (FaaS):
(“neue” Bedeutung)
• Individuelle Logik (serverseitig), welche die BaaS-Angebote nicht abdecken
können.
• Fokus auf Funktion (nicht auf Prozess wie bei Microservice)
• Stateless und asynchron (normalerweise)
Serverless Technologie
BaaS Providervergleich
Serverless Technologie
FaaS Providervergleich
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Die 4 Prinzipien
• Einfache aber sinnvolle Funktionseinheiten (z.B. kleine, nutzbare Building
Blocks)
• Skalierend bei Gebrauch (Autoscaled Servers im Hintergrund)
• Pay-only usage (Abrechnung basierend auf Execution Time)
 Beispiel AWS Lambda
0,0000002 USD pro Request
0,00001667 USD pro GB/SEKUNDE
• Built-in Availability und Fault Tolerance (NoOps).
Serverless Technologie
Wichtige Architekturkonzepte
• Synchronous / Asynchronous
 Synchron: Direct Feedback (Blocking, kein Retry, keine DLQ)
 Asynchron: Längere Processing-Time (Retry und DLQ)
• Stateless
 Funktionen sollten keine Software Konfigurationen oder States intern speichern
 Immer nur ein Change-Vektor pro Funktion (clean code guidelines)
• Ephemeral
 Eine Funktion und deren State existiert nur während der Runtime der Funktion
• Idempotent
 Mehrere Requests haben den gleichen Effekt wie ein Einzelner (Wichtig bei paralleler und
asynchroner Ausführung).
• Polyglot
 Funktionen können in unterschiedlichen Programmiersprachen geschrieben sein
• Compatible
 Funktionen untereinander
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Serverless Technologie
Typische Use Cases / Patterns
• Event-driven data processing
• Mobile and Internet-of-Things applications
• Application ecosystems
• Web applications
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Demo
REST based Web Application
• AWS SAM (Serverless Application Model)
+
Fazit
Kundenprojekterfahrungen & Lessons learned
• Pros:
 Günstiger Einstieg, Scale on demand
 Einfacher, günstiger Betrieb (vgl. TCO)
 In-line mit modernen Technologien (REST, Microservice…)
 Innovation, Schneller Go to Market
 Kurzer Feedbackloop (Lean Prinzip, Kurze Testzyklen)
• Cons:
 3rd Party API, Vendor Lock
 Wenige Operational Tools
 Komplexe Architektur (Parallelität, Funktionsgrösse, Error-Handling)
 Startup Latency (Cold Start)
 Runtime und Time-Out (<5min)
 Serverless != NoOps
• Monitoring, Deployment, Networking, Security, Debugging
Betrieb ist schwieriger, da alles neu.
Fazit
Kostenanalyse
• Breakeven Lambda vs EC2
 EC2: m4.large (2 vCPU, 8 GB RAM, $0.12/hr)
 Lambda: $0.000000208 pro ms (128MB), 0.000000417 pro ms (256MB)
• Beispiel 1: Wenn eine typische Transaktion 100ms dauert und 128MB RAM
benötigt, muss die EC2 instanz 82 Requests pro Sekunde ausführen.
• Beispiel 2: Wenn eine typische Transaktion 1s dauert und 1GB RAM benötigt,
muss die EC2 Instanz 2 Requests pro Sekunde ausführen.
Function Execution
Memory & Time
# Requests pro Stunde damit
Lambda gleich viel kostet wie EC2 Requests per Second
100 ms @ 128 MB 295,000 81.9
200 ms @ 512 MB 64,000 17.8
200 ms @ 1 GB 34,000 9.4
1 sec @ 1 GB 7,100 2
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Serverless Application Framework

  • 1. Amanox Solutions AG Matthias Imsand (CTO) Falkenplatz 11, 3012 Bern Berner Architekten Treffen, 23.03.2018 Serverless Application Framework
  • 2. Amanox - Cloud Journey und Kompetenzen Ihr Partner für eine erfolgreiche Reise…
  • 3. Agenda • Overview Serverless • Business Treiber • Serverless Technologie • Demo • Fazit / Unsere Erfahrungen
  • 6. Overview Serverless Serverless liegt im Trend • Google Trends letzten 5 Jahre - Container - Serverless
  • 7. Overview Serverless Was ist Serverless • «Serverless» bedeutet nicht, dass keine Server mehr involviert sind. Vielmehr bedeutet es, dass Entwickler sich nicht mehr darum kümmern müssen… • Ein Task ist die Einheit nach welcher eine Serverlessumgebung skaliert • Wenn man dies mit Container vergleicht bedeutet dies:: “The task processing essentially becomes container processing with the containers set up and removed on a task by task basis.” Thinking at the task level
  • 8. Business Treiber Faster Time to Market • Kein Setup von Runtime • Funktion als Service • Experiment quickly and fail fast • Ideal für die Entwicklung von Microservices (natural fit)
  • 10. Business Treiber Focus on Logic • Eliminierung von Infrastruktur Management • Eliminierung von Plattformbereitstellung und Configuration Management (image creation, configuration management, application installation, os patches, system monitoring, and log collection) • Build-In Scaling und Failover • Ideal für DevOps und Agile Development Kultur
  • 11. Serverless Technologie Definition  Backend as a Service (BaaS): (“ursprüngliche” Definition) • bietet standardisierte Backend Services und somit standardisierte Geschäftslogik in der Cloud  Functions as a Service (FaaS): (“neue” Bedeutung) • Individuelle Logik (serverseitig), welche die BaaS-Angebote nicht abdecken können. • Fokus auf Funktion (nicht auf Prozess wie bei Microservice) • Stateless und asynchron (normalerweise)
  • 14. Serverless Technologie Die 4 Prinzipien • Einfache aber sinnvolle Funktionseinheiten (z.B. kleine, nutzbare Building Blocks) • Skalierend bei Gebrauch (Autoscaled Servers im Hintergrund) • Pay-only usage (Abrechnung basierend auf Execution Time)  Beispiel AWS Lambda 0,0000002 USD pro Request 0,00001667 USD pro GB/SEKUNDE • Built-in Availability und Fault Tolerance (NoOps).
  • 15. Serverless Technologie Wichtige Architekturkonzepte • Synchronous / Asynchronous  Synchron: Direct Feedback (Blocking, kein Retry, keine DLQ)  Asynchron: Längere Processing-Time (Retry und DLQ) • Stateless  Funktionen sollten keine Software Konfigurationen oder States intern speichern  Immer nur ein Change-Vektor pro Funktion (clean code guidelines) • Ephemeral  Eine Funktion und deren State existiert nur während der Runtime der Funktion • Idempotent  Mehrere Requests haben den gleichen Effekt wie ein Einzelner (Wichtig bei paralleler und asynchroner Ausführung). • Polyglot  Funktionen können in unterschiedlichen Programmiersprachen geschrieben sein • Compatible  Funktionen untereinander  Versionenierung einzelner Funktionen
  • 16. Serverless Technologie Typische Use Cases / Patterns • Event-driven data processing • Mobile and Internet-of-Things applications • Application ecosystems • Web applications • Event workflows
  • 17. Serverless Technologie Typische Use Cases / Patterns • Event-driven data processing • Mobile and Internet-of-Things applications • Application ecosystems • Web applications • Event workflows
  • 18. Serverless Technologie Typische Use Cases / Patterns • Event-driven data processing • Mobile and Internet-of-Things applications • Application ecosystems • Web applications • Event workflows
  • 19. Serverless Technologie Typische Use Cases / Patterns • Event-driven data processing • Mobile and Internet-of-Things applications • Application ecosystems • Web applications • Event workflows
  • 20. Serverless Technologie Typische Use Cases / Patterns • Event-driven data processing • Mobile and Internet-of-Things applications • Application ecosystems • Web applications • Event workflows
  • 21. Demo REST based Web Application • AWS SAM (Serverless Application Model) +
  • 22. Fazit Kundenprojekterfahrungen & Lessons learned • Pros:  Günstiger Einstieg, Scale on demand  Einfacher, günstiger Betrieb (vgl. TCO)  In-line mit modernen Technologien (REST, Microservice…)  Innovation, Schneller Go to Market  Kurzer Feedbackloop (Lean Prinzip, Kurze Testzyklen) • Cons:  3rd Party API, Vendor Lock  Wenige Operational Tools  Komplexe Architektur (Parallelität, Funktionsgrösse, Error-Handling)  Startup Latency (Cold Start)  Runtime und Time-Out (<5min)  Serverless != NoOps • Monitoring, Deployment, Networking, Security, Debugging Betrieb ist schwieriger, da alles neu.
  • 23. Fazit Kostenanalyse • Breakeven Lambda vs EC2  EC2: m4.large (2 vCPU, 8 GB RAM, $0.12/hr)  Lambda: $0.000000208 pro ms (128MB), 0.000000417 pro ms (256MB) • Beispiel 1: Wenn eine typische Transaktion 100ms dauert und 128MB RAM benötigt, muss die EC2 instanz 82 Requests pro Sekunde ausführen. • Beispiel 2: Wenn eine typische Transaktion 1s dauert und 1GB RAM benötigt, muss die EC2 Instanz 2 Requests pro Sekunde ausführen. Function Execution Memory & Time # Requests pro Stunde damit Lambda gleich viel kostet wie EC2 Requests per Second 100 ms @ 128 MB 295,000 81.9 200 ms @ 512 MB 64,000 17.8 200 ms @ 1 GB 34,000 9.4 1 sec @ 1 GB 7,100 2