Serverless oder Kubernetes in AWS

Viele AWS-Kunden setzen standardmäßig auf Open-Source-Technologien, die breit unterstützt werden. Open-Source ermöglicht es Unternehmen, die richtigen Fähigkeiten zu finden – und das Risiko einer Abhängigkeit zu vermeiden. Falsche Entscheidungen in einem Open-Source-Ökosystem können dazu führen, dass Sie in Abhängigkeiten und selbst entwickelten Integrationslösungen verstrickt sind. Darüber hinaus liegt die Verantwortung für das Zusammenspiel verschiedener Open-Source-Komponenten oft bei dem Unternehmen, das die Auswahl trifft. Es ist verbreitet, dass Unternehmen zu viel Zeit mit der Pflege von Open-Source-Integrationen verbringen.

Hinweise:

• Berücksichtigen Sie bei diesen Investitionen kommunale Quellen und die Unterstützung durch Unternehmen oder Stiftungen. Eine Investition in diese Projekte ist nicht nur finanzieller Natur. Sie müssen auch in die Ausbildung und Schulung Ihres Teams über die verwendeten Technologien investieren. 
• Möglicherweise entstehen Ihnen auch technische Probleme (aufgrund des Aufwands, der mit der Wartung dieser Integrationen verbunden ist), da diese Komponenten und die zugehörigen Integrationen in der Regel aktualisiert werden müssen.
  
• Im Open-Source-Blog von AWS finden Sie Ideen zu Open-Source-Implementierungen.
  

Bei der Auswahl einer modernen Strategie für die Anwendungsentwicklung ist es wichtig, dass Ihre Strategie eine Vielzahl von Workload-Mustern berücksichtigt. Sie können leichter Architekturentscheidungen treffen, wenn Sie Ihre Workload-Muster verstehen. Zum Beispiel Webanwendungen, API-basierte Microservices, ereignisgesteuerte Anwendungen, Streaming und Messaging, Datenpipelines, IT-Automatisierungen und mehr. Manche Workloads sind in einer Computing-Umgebung besser oder kostengünstiger als in einem anderen Typ.

Bei der Entwicklung mit AWS Serverless sind Services wie App Runner und AWS Batch so konzipiert, dass sie die Anforderungen eines bestimmten Workload-Typs problemlos unterstützen. Workloads, die diesen Ansatz verwenden, lassen sich einfacher erstellen, besser ausführen oder sind kostengünstiger, auch wenn dies auf Kosten der Flexibilität geht.

Kubernetes sorgt für Konsistenz in allen Clouds und On-Premises-Umgebungen, falls dies von Ihrem Unternehmen gewünscht wird.

Workloads leben nicht isoliert voneinander. Workloads werden durch Technologien wie Datenbanken, Messaging, Streaming, Orchestrierung und andere Services unterstützt. Eine effektive Strategie zur modernen Anwendungsentwicklung erfordert die Integration mit diesen Services. Verwaltete Integrationen vereinfachen den betrieblichen Aufwand ebenso wie die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur.

Die AWS-Serverless-Optionen sind tief in das AWS-Ökosystem integriert. AWS Lambda kann Ereignisse von mehr als 200 anderen Services abonnieren. Mit AWS-Lambda-Erweiterungen können Sie beispielsweise Ihre Tools für die Zwecke der Überwachung, Beobachtung, Sicherheit und Governance integrieren. Lambda ruft eine bestimmte Funktion in einer Ausführungsumgebung auf, wodurch eine sichere und isolierte Laufzeit bereitgestellt wird, in der der Funktionscode ausgeführt wird. 

Von AWS verwaltete Angebote für Kubernetes bieten Integrationen mit verwalteten Angeboten. Kubernetes selbst verfügt über ein reichhaltiges Partnerökosystem, das die Integration mit zahlreichen anderen Technologien bietet.

Viele Kunden müssen Experimente durchführen, um Ideen zu validieren. Diese Prototypen könnten die Idee für eine neue Anwendung sein und/oder verworfen werden, wenn sie nicht erfolgreich ist. Die Fähigkeit, eine Umgebung bereitzustellen, in der Sie Ideen schnell schreiben, implementieren und validieren können, ist für eine gesunde Umgebung unerlässlich. Dieses Umfeld wird bei der Entwicklung einer modernen Anwendungsentwicklungsstrategie oft übersehen, aber die Innovationsfähigkeit innerhalb des Unternehmens kann davon abhängen. Teams in die Lage zu versetzen, Services zu nutzen, mit denen sie schnell entwickeln, testen und iterieren können, ist von unschätzbarem Wert, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu entdecken.

Viele Kunden möchten sicherstellen, dass ihre Anwendungen in anderen Umgebungen ausgeführt und problemlos migriert oder verschoben werden können. Sie möchten die Wahl behalten, Cloud-Anbieter zu wechseln oder eine Anwendung sowohl On-Premises als auch in der Cloud auszuführen. Dazu gehört häufig die Notwendigkeit, gängige Sprach-Frameworks und Entwicklungsszenarien zu unterstützen. Beispielsweise möchten Java-Entwickler möglicherweise Spring oder Python verwenden, und Dateningenieure möchten möglicherweise PyTorch verwenden. Die Wahl eines modernen Ansatzes für Entwicklungsanwendungen allein reicht nicht aus. Es erfordert bewährte Verfahren und eine Architektur, um die Portabilität von Anwendungen zu erreichen. Wir empfehlen, Kompetenzen im Bereich Softwarearchitekturen aufzubauen und Pakete zu entwickeln, mit denen Sie unterschiedliche Geschäftslogik leichter zwischen Computing-Services portieren können.

Anwendungen, die mit manchen Technologien erstellt wurden, können auf einigen Computing-Services effektiver ausgeführt werden als auf anderen. Container-Services sind in der Regel ein besseres Migrationsziel für Legacy-Anwendungen als Lambda, was eine Änderung der Architektur erfordert.

Es sollte einen deutlichen Unterschied zwischen Anwendungs- und Automatisierungsportabilität geben. In den meisten Fällen hat die Wahl zwischen AWS Serverless oder AWS Kubernetes wenig damit zu tun, ob eine Anwendung portabel ist oder nicht. Stattdessen sind es die Tools, die von Infrastrukturteams und DevOps-Teams verwendet werden, die ein Schlüsselfaktor sind. Kunden, die sich für den Kubernetes-Ansatz in AWS entscheiden, suchen häufig nach der Portabilität von Infrastruktur- und Bereitstellungstools.

Die Fähigkeiten Ihres Unternehmens sind ein wichtiger Faktor bei der Entscheidung, ob Sie bei der Entwicklung moderner Apps einen Serverless- oder containerbasierten Ansatz wählen möchten. Sowohl Serverless-Systeme als auch Container erfordern einige Investitionen in DevOps- und Site Reliability Engineer (SRE)-Teams. Der Aufbau einer automatisierten Pipeline zur Bereitstellung von Anwendungen ist für die meisten modernen Anwendungen üblich.

Einige Entscheidungen erhöhen den Verwaltungsaufwand. Einige Unternehmen verfügen beispielsweise über Fähigkeiten und Ressourcen, um eine Kubernetes-Implementierung auszuführen und zu verwalten, da sie in starke SRE-Teams investieren, um Kubernetes-Cluster zu verwalten. Diese Teams kümmern sich um häufige Cluster-Upgrades (Kubernetes hat beispielsweise drei Hauptversionen pro Jahr und verwirft alte Versionen).

Die Unternehmensgröße ist ein wichtiger Faktor, da kleinere Startups möglicherweise über ein kleines IT-Personal verfügen, das sich aus Mitarbeitern zusammensetzt, die mehrere Rollen erfüllen, während größere Unternehmen möglicherweise Hunderte von Workloads in der Produktion gleichzeitig unterstützen.

Architekturentscheidungen sind mit Kompromissen verbunden, von denen einer oft die Kostenseite ist. Aufgrund der Dynamik der beteiligten Komponenten fällt es häufig schwer, die Kosten moderner Anwendungen abzuschätzen. Die Kosten für einen festen Satz an Servern lassen sich zwar leichter abschätzen, aber Sie zahlen auch dann für diese Server, wenn sie keinen Mehrwert für Ihr Unternehmen bieten.

Beide Ansätze bieten mehrere Möglichkeiten, die Kostenziele für Ihre Workloads zu erreichen. Bei der Wahl zwischen den Ansätzen auf hoher Ebene sollten nicht nur die Kosten für die Ressourcen, sondern auch der Aufwand für die Entwicklung und Aufrechterhaltung dieser Strategie berücksichtigt werden. Der AWS Pricing Calculator kann hilfreich sein, um die Kosten eines bestimmten Workloads zu ermitteln.

Wenn Sie sowohl mit AWS Serverless als auch mit Kubernetes in AWS arbeiten, können Sie leistungsstarke, skalierbare und belastbare Workloads erstellen. Sie können die technischen Anforderungen erfüllen, die Sie benötigen. Services mit dem höchsten Abstraktionsgrad verwalten die Platzierung in den Availability Zones von AWS und die Skalierung der Umgebung und verbessern so die Leistung und Stabilität. Niedrigere Abstraktionsebenen ermöglichen Ihnen mehr Kontrolle darüber, wie Ihr Workload skaliert wird. Die wichtigsten Kompromisse sind Kosten und Verwaltungskomplexität.