Для множества задач полезно использовать Serverless подход.

В этой статье мы кратко рассмотрим основные решения, их достоинства, и главное, недостатки. А также рассмотрим несколько интересных Open Source решений.

Российские Serverless решения

Главным преимуществом Российских решений является возможность их оплаты без наличия иностранных карт.

• Yandex Cloud Functions — оригинальный сервис от Яндекс Облака.

Поддерживаются: Node.js, PHP, Python, Go, Bash, Java, C# и R.

Как и большинство Serverless решений, продукт не прост в освоении и требует некоторой компетенции. 

Дополнительный аспект — это цена, которая в пересчете на выделенный ресурс примерно в 30 раз выше, чем тот же ресурс на выделенных машинах.

Cloud functions предназначено именно для коротких нагрузок, так как имеет жесткие лимиты на время выполнения.

При этом сервис обладает малым временем холодного старта и позволяет быстро масштабировать вычислительную мощность,

Тарифицируется ОЗУ (1 Гб за месяц работы стоит около 4000 р.) и количество миллионов вызовов (16 р. за миллион вызовов).

• Advanced FunctionGraph от облака Сбера

Не самое распространенное решение, при этом по функционалу похожее на Lambda от AWS, но ближе к Alibaba Cloud Function Compute (как и облако в целом).

Стоимость зависит от объема памяти, времени вычислений (с точностью до секунды) и количества запросов.

Международные решения

1. Lambda от AWS — самое первое и известное решение на рынке, которое AWS представил в 2014. 

2. Azure Functions от Microsoft Azure

3. Cloud Functions от Google Cloud Platform

4. Functions от Digital Ocean

Примечание: максимальное количество одновременных выполнений в AWS Lambda и Google Cloud Functions — это ограничения по умолчанию, которые можно увеличить, обратившись в службу поддержки.

Поддержка языков‍

‍Масштабирование

Ценообразование

‍

Open Source Serverless решения

Основное преимущество Open Source в бесплатности и независимости от вендора. Но именно для Serverless-модели это спорные моменты, так как Serverless часто подразумевает именно желание снизить расходы на редко выполняемых задачах, потребляя ресурс строго при использовании и «бесконечно» масштабируясь при необходимости, что теряет смысл при использовании собственных фиксированных ресурсов. Но для ряда задач, особенно выполняемых на основе событий или по расписанию, есть место и в рамках внутренней экосистемы предприятий.

• OpenFaaS — один из первых и активно развивающихся проектов. Имеет опцию развертывания в Kubernetes-кластере.

Количество звезд на GitHub — 25 000

• Knative — решение с фокусом на запуске в Kubernete, которое принято CNCF. Одно из активно развивающихся решений с обширным комьюнити.

Количество звезд на GitHub — 5700

• Fission — поддерживается одним не самым известным облачным провайдером, при этом сам проект жив и регулярно обновляется.

Производительность: 100 мс холодного старта.

Fission поддерживает пул «теплых» контейнеров, каждый из которых содержит небольшой динамический загрузчик. Когда функция вызывается впервые, т. е. "холодно стартует", выбирается работающий контейнер и загружается функция. Этот пул делает Fission быстрым: задержки холодного старта обычно составляют около 100 мс.

Количество звезд на GitHub — 8500

• Nuclio — проект позиционирует себя как решение, специализирующееся на областях связанных с обработкой и анализом данных.

  Количество звезд на GitHub — 5400

  

Я рассмотрел основных коммерческих провайдеров и Open Source решения. Бессерверные вычисления могут быть полезны, но если у вас относительно стабильная или долгая нагрузка, намного дешевле, предсказуемо по цене и проще использовать виртуальные машины или контейнеры. Но все зависит от задачи.