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Serverless

Cloud

Serverless Computing ermöglicht die Ausführung von Code ohne Server-Management — automatisch skalierend, pay-per-use und ideal für event-getriebene Architekturen.

Serverless Functions (AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions) führen Code als Reaktion auf Events aus. Keine Server-Verwaltung, kein Idle-Cost — Zahlung nur für tatsächliche Ausführungszeit. SST (Serverless Stack) und Serverless Framework vereinfachen Development und Deployment.

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Serverless bei SW Business Solutions

Serverless-Architekturen ermöglichen Event-getriebene Ausführung ohne Server-Management. SW Business Solutions implementiert Serverless-Funktionen für Workloads, die unregelmässig laufen oder nur bei Ereignissen benötigt werden.

Einsatz in Kundenprojekten

  • AWS Lambda: Event-getriebene Funktionen für S3-Events, API-Gateway und Scheduled Tasks
  • Vercel Edge Functions: API-Routes als Edge-Funktionen für globale Verfügbarkeit
  • Cloudflare Workers: Middleware und Edge-Logik am CDN-Knoten
  • Azure Functions: Serverlose C# und JavaScript-Funktionen in Azure
  • Webhook-Handler: Empfang von Webhooks ohne permanenten Server

Warum Serverless?

  • Kosteneffizienz: Nur für tatsächliche Ausführungen bezahlen - ideal für unregelmässige Last
  • Auto-Scaling: Automatische Skalierung von 0 bis Millionen von Anfragen
  • Kein Server-Management: Kein Patchen, kein Sizing, kein Monitoring des Betriebssystems
  • Event-Driven: Natürliche Integration mit Cloud-Events

Wann kein Serverless?

  • Long-Running-Prozesse (>15 min) - zeitliche Limits
  • Latenz-kritische Anwendungen - Cold Starts können langsam sein
  • Komplexe Stateful-Workflows

Typische Projektkombinationen

KombinationAnwendungsfall
Serverless + AWS LambdaEvent-getriebene Backend-Logik
Serverless + S3Bild-Processing nach Upload
Serverless + VercelNext.js API Routes als Serverless
Serverless + EventBridgeGeplante Cloud-Aufgaben

Technical Details

Cold Start ist die Latenz beim ersten Aufruf einer inaktiven Function. Lambda-Layers teilen gemeinsamen Code zwischen Functions. Event-Quellen: HTTP (API Gateway), S3-Events, DynamoDB-Streams, Cron (EventBridge). Concurrency-Limits schützen vor unbeabsichtigten Kosten.

Why Serverless?

Kein Server-Management
Automatische Skalierung von 0 bis Millionen Requests
Pay-per-use — kein Idle-Cost
Event-getriebene Architektur nativ
Hohe Verfügbarkeit ohne Konfiguration
Ideal für Spitzen-Traffic

Use Cases for Serverless

Event-Driven APIs

HTTP APIs that are only active on requests — no idle cost, automatically scaling.

Scheduled Jobs

Cron jobs for reports, notifications and data cleanup without a dedicated scheduler server.

Image Processing

S3 triggers for automatic image resizing and optimization on upload without a dedicated server.

Webhooks

Event handlers for external services (Stripe, GitHub) as cost-effective serverless functions.

Works well with

AWS LambdaAzure FunctionsNode.jsNode.jsPythonPython

Frequently Asked Questions about Serverless

Was ist das Cold Start Problem?
Cold Start ist die erhöhte Latenz beim ersten Aufruf einer inaktiven Serverless-Function (~100ms bis 2 Sekunden). Lösungen: Provisioned Concurrency (AWS Lambda), Always-on Instanzen, kleinere Functions. Node.js und Python haben kürzere Cold Starts als Java.
Serverless oder Container — was empfehlen Sie?
Serverless für event-getriebene Workloads mit unregelmäßigem Traffic — scale to zero spart Kosten. Container (ECS/EKS) für dauerhaft laufende Services, konstanten Traffic oder wenn Cold Starts inakzeptabel sind.
Was ist Serverless Framework?
Serverless Framework ist das populärste IaC-Tool für serverlose Anwendungen — YAML-Konfiguration deployt AWS Lambda, Azure Functions und Google Cloud Functions. v4 (2024) mit neuem Dashboard und verbessertem Provider-Support.
AWS Lambda Limits — was sollte ich wissen?
Max. Ausführungszeit: 15 Minuten. Max. Memory: 10 GB. Deployment Package: 250 MB (mit Layers). Concurrent Executions: 1000 (soft limit). Payload: 6 MB (sync) / 256 KB (async). Lambda Layers für geteilte Bibliotheken zwischen Functions.

Quick Facts

CategoryCloud
ComplexityFortgeschritten
PopularityHoch
Current Versionv4
Release Year2014
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