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Warum sollten IT-Projekte auf Serverless setzen? Für Teams, die bereits auf eine Cloud-Infrastruktur (AWS, Azure, IBM etc.) setzen, ist die Argumentation im Grunde ein No-Brainer: Wer bereits den Cloudgedanken akzeptiert hat, also dass der Cloudanbieter die Virtualisierung, die Serverfarmen, die Skalierung und anderes übernimmt, so gilt die gleiche Argumentation für Serverless. Serverless folgt daher dem Servicegedanken und wir nennen es auch (FaaS = Function as a Service).

Wie kommen wir von der Cloud zu finanziellen Vorteilen?

Ganz einfach: Für gewöhnlich kümmert sich ein weiterer Infrastrukturdienstleister oder spezielle Leute im Team darum, auf dem Cloudservice z.B. Container zu betreiben, die letztlich die Anwendungen ausführen, also bereitstellen. Das Gleiche gilt für die Veröffentlichung der Software: Jemand kümmert sich darum.

Doch durch den Servicegedanken IaaS und PaaS (Infrastructure as a Service und Platform as a Service) ist uns bereits das Konzept klar, solche Low-Level-Aufgaben als Standardpaket zu nutzen.

Wir setzen also Cloudservices ein, weil dies zu mehr Standardisierung, zu mehr Skalierbarkeit, zu effizienteren Abrechnungsmodellen führt. Damit erhöhen wir die Zuverlässigkeit unserer Softwareprodukte, die Planungssicherheit und erzielen daraus letztlich finanzielle Vorteile.

Geringere Time-to-Market

Function as a Service (FaaS = Serverless) minimiert die Time-to-Market weiter. Container müssen nicht explizit auf Funktion getestet werden. Die Containerisierung schlägt nicht fehl. Wir haben weniger Risiken. Eine Softwarelieferung (ein Release) wird daher einfacher bzw. zuverlässiger. Weniger manuelle Aufwände und Zwischenfälle bei Inbetriebnahmen führen zu kürzerer Iteration bzw. Features können schneller ausgeliefert werden.

Kosteneffizienz durch Skalierbarkeit

Schon bei Evolutionsschritten in die Cloud haben wir verstanden, dass wir die Ressourcen an unseren tatsächlichen Bedarf anpassen können. Diese Effekte und Vorteile der Cloud sind bekannt. Konkret gesprochen: Unsere IT muss nicht erst neue Server bestellen, anliefern, montieren lassen und so weiter, damit mehr Last, mehr User, höherer Bedarf unserer Kunden gedeckt werden kann. Mit wenigen Klicks in den Konsolen des Cloudanbieters kann die IT nun Ressourcen loswerden, wenn diese nicht mehr benötigt werden, bzw. neue Ressourcen dazunehmen, sobald sich der Bedarf erhöht. Durch das sogenannte Auto-Scaling ist dies sogar automatisch möglich. Beispielsweise an verschiedenen Werktagen oder bei gewissen Ereignissen, wie Produktvorstellungen oder saisonalen Ereignissen.

Dieses Konzept lässt sich mit Serverless noch effizienter gestalten. Kosten fallen nun nur noch an, wenn gewisse Funktionen auch tatsächlich verwendet werden.

Angenommen Ihr Team betreibt einen Blog. In diesem Blog können Artikel auf Social Media Plattformen geteilt werden, Artikel gesucht, gelesen und kommentiert werden. Nach dem ursprünglichen Konzept fallen Kosten für einen bestimmten Server an, auf dem eine Software vorliegt (die Blog-Anwendung), die all diese Funktionen ermöglicht.

Egal ob 10.000 User oder 100 Ihren Blog pro Monat aufrufen und egal welche Funktionalität sie davon verwenden. Die Skalierbarkeit der Cloud ermöglicht es nun, dynamisch in einem Monat die Ressourcen für 10.000 Nutzer zur Verfügung zu stellen, während die Ressourcen im nächsten Monat so reduziert werden können, dass sie die 100 Nutzer bestmöglich versorgt, allerdings die Kosten der nicht benötigten Ressourcen einspart. Für Teams, die bereits auf die Cloud setzen, ist dies nichts Neues.

Was aber, wenn die in einem Monat, in dem 10.000 User ihren Blog verwenden, nur knapp 1.000 davon, ihre Artikel kommentieren, 9.000 von ihnen aber nicht? Sie bezahlen das Feature „Artikel kommentieren“ für 9.000 Nutzer, die es nicht nutzen.

Mit Serverless ist es nun möglich, ausschließlich für die Ausführung der reinen Funktionalität zu zahlen. Die 9.000 Nutzer im Beispiel oben würden demnach für das Kommentieren keine Kosten erzeugen, lediglich für andere Aktionen, wie Lesen und Teilen.

Der ROI (Return on Investment) ist an der Stelle natürlich erst mit konkreten Zahlen zu erreichen, die den Betrieb der Instanzen (also der Ressourcen, die eine Anwendung wie den Blog in unserem Beispiel) für 10.000 Nutzer in dem Monat pauschal verfügbar machen, den Kosten für die Nutzung der jeweiligen Features gegenüberstellen. Das ist vielleicht Stoff für einen weiteren Artikel. Kommentiert doch bitte, falls dies interessant wäre.

Mehr Uptime durch Skalierbarkeit

Wie im Beispiel oben, fallen natürlich nicht nur Kosten in ungenutzten Zeiten (Idle-Times) an, Server laufen, sind in Standby und verbrauchen währenddessen Ressourcen. Nicht bei Serverless. Die Technologie verteilt die Ausführung der Funktionalität optimal auf die entsprechende Infrastruktur, sodass die entsprechenden Funktionalitäten stets zur Verfügung stehen – bei jeder Bedarfssteigerung und Minderung.

Weniger Aufwand für das DevOps-Team

In Teams, die Container verwenden, braucht es Mitglieder im Team, die sich darum kümmern, dass die Anwendungen korrekt in Container verpackt werden, dass die Anwendungen der QS unterzogen werden, dass die Releases automatisiert funktionieren etc. Diese Aufgabe geht nicht auf Null, denn weiterhin müssen die allgemeinen Zyklen wie Planung, Entwicklung, Test, Release etc. automatisiert durchgeführt werden. Doch diese Themen werden schlanken. Es muss weiterhin entwickelt und getestet werden, soweit ist klar. Doch Container müssen nicht hergestellt, versioniert und verwahrt werden. Dadurch werden Routineaufgaben bzw. Wartungsaufgaben vermindert, weniger Fehler treten auf und es fallen weniger Lizenzgebühren an.

Fazit

Die Vorteile für IT-Projekte und Teams durch Serverless sind somit recht deutlich. Die feinere Skalierbarkeit auf der Ebene der Funktionalitäten und nicht auf Anwendungsebene ermöglicht eine weitere Steigerung von Verfügbarkeiten und geringere Kosten durch weniger Aufwand. Es gibt aus meiner Sicht keinen Grund, nicht auf Serverless setzen.

Wenn ich Sloppy richtig verstehe, wollen sie ein Cloud-Anbieter sein, der grundsätzlich bei den Großen mitmischt. Und ich denke, dass werden sie auch, denn Sloppy nicht aus dem Silicon Valley sondern aus Köln zeigt mir gerade, was AWS, Google Cloud und Azure eigentlich falsch machen.

Sloppy ist im Wesentlichen ein Cloud-Anbieter, der auf den Kern der Sache konzentriert ist: Container (ob jetzt Pod oder Docker oder oder) spezifizieren und und den Cluster hochfahren. Das, sowie die restlichen Aufgaben, die es im Operrationsumfeld gibt, sollten nicht, eigentlich nicht und hätten es nie müssen: Hexenwerk sein.

Beispielsweise etwas, was vollkommen unterschätzt ist: Die sogenannte Docker-Compose-Datei. Im eigenen Team habe ich es miterlebt: Docker-Compose wird so ein bißchen als Spiellösung abgetan. Es ist aber ein komplett ausreichendes, universelles Interface um Cluster im Allgemeine zu definieren. Ob das jetzt Kubernetes, OpenShift oder sonst was läuft.

Sloppy hat dies sofort erkannt. Mindestens über deren CLI-Tool kann man diese Docker-Compose-Datei hochladen und damit den gesamten Cluster hochfahren und konfigurieren. Ich finde es schon alleine bemerkenswert, dass so eine kleine Firma ein beachtliches, einfach zu nutzendes CLI-Tool entwickelt und den Users zu Verfügung stellt.

Die GUI ist bereits jetzt sehr gut verwendbar. Es lassen sich verschiedene Projekte erstellen. Verschiedene Zonen. Ich kann die Container (standarmäßig vom Docker-Hub) definieren und die Instanzen skalieren. Rolling-Deployments kommen gleich mit.

In CI/CD Pipeline kann ich ohne viel Aufwand Deploymentsteps definieren, die die Anwendungen auf die jeweiligen Umgebungen deployen bis durch auf die Produktionsumgebung.

Ich weiß nicht, welche Wünsche das offen bleiben, für welchen Anwendungsfall.

Evtl. gibt es diverse Compliantsrichtlinien, die sich ohne die Konfigurationsmöglichkeiten eines AWS oder Azure nicht realisieren lassen. Okay. Aber das ist doch dann die eigentliche Niesche.

Eigentlich könnten man sogar darauf wetten, dass sich herausstellen wir, dass der Sloppy-Ansatz eigentlich für die Masse geeigneter ist, als die großen Cloud-Anbieter. Denn der Betrieb via Sloppy erfüllt im Prinzip alles, was 95% der aktuellen Nutzer derzeit bei AWS und Co. nur kompliziert und umständlich und nicht so einfach bekommen. Das macht Sloppy schon sehr gut.