Beim Erstellen von Anwendungen müssen Entwickler in der Regel eine Reihe anderer Serververwaltungsaufgaben ausführen, die sie ausführen müssen, um ihren Code bereitzustellen, z. B. Ressourcen für Verarbeitung und Speicherung definieren, Patching, Load-Balancing und mehr. All diese zusätzlichen Elemente führen zu längeren Bereitstellungszeiten und zusätzlichem Betriebsaufwand, was letztendlich die Entwicklungsteams verlangsamt. 

Beim serverlosen Computing wird versucht, Entwicklern ein unsichtbares „serverloses“ Erlebnis zu bieten, sodass sie sich keine Gedanken über Server oder alles machen müssen, was eine Anwendung möglicherweise für die Ausführung braucht. Stattdessen erledigt der Dienstanbieter die ganze Arbeit im Hintergrund, um sicherzustellen, dass Sie die Ressourcen haben, um Ihren Code auszuführen und Anforderungen zu erfüllen, ohne dass Ihnen ungenutzte Kapazitäten in Rechnung gestellt werden. 

Stellen Sie sich Serverless wie die Wasserversorgung für Ihr Zuhause vor. Sie könnten Ihren eigenen Brunnen graben, die Wasserqualität testen und die externen Rohrleitungen installieren und warten, die erforderlich sind, um das Wasser ins Haus zu leiten. Oder Sie schließen es an die Wasserversorgung Ihrer Stadt an. Sie drehen einfach den Wasserhahn auf und erhalten immer genau so viel Wasser, wie Sie benötigen. Die Stadt schickt Ihnen dann eine monatliche Rechnung über die genaue Menge des verbrauchten Wassers. 

Ebenso stellen Cloud-Anbieter automatisch die Infrastrukturressourcen und Laufzeitumgebungen bereit, die zum Ausführen Ihrer serverlosen Anwendungen erforderlich sind, und skalieren sie automatisch wieder auf null herunter, wenn die Ausführung abgeschlossen ist. In der Regel werden Ihnen die Ressourcen während der Ausführungszeit in Rechnung gestellt. Dies kann jedoch je nach Dienst und Anbieter variieren. 

Aber Moment mal: Bieten nicht auch andere Arten von Cloud-Computing On-Demand-Ressourcen auf Pay-as-you-go-Basis? Es stimmt, dass Cloud-Dienstmodelle wie Infrastructure as a Service (IaaS) und Platform as a Service (PaaS) ebenfalls On-Demand-Zugriff auf Rechenressourcen bieten. 

Die Ihnen zugewiesene Cloud-Infrastruktur bleibt jedoch aktiv, auch wenn Sie sie nicht nutzen. Außerdem sind Sie dafür verantwortlich, die Serverkapazität zu skalieren oder Ihre Anwendungen so zu konfigurieren, dass sie je nach Nutzerbedarf hoch- oder herunterskaliert werden. 

Serverlose Architekturen sind ereignisgesteuert. Bei diesem Modell stellt der Anbieter nur dann Ressourcen bereit, wenn ein Ereignis die Ausführung Ihres Codes auslöst. Die Ressourcen werden sofort und automatisch an die Anfragen angepasst.

Einer der größten Nachteile von serverlosem Computing ist, dass es sich noch um eine relativ neue Technologie handelt. Daher ist es noch nicht für alle potenziellen Anwendungsfälle geeignet. 

Es ist auch klar, dass einige der aktuellen Schwächen im Laufe der Zeit behoben werden, da sich das serverlose Computing weiterentwickelt. Insbesondere wird bereits viel an Open-Source-Implementierungen von serverlosem Computing und an Möglichkeiten gearbeitet, Cloud-Dienste offener zu gestalten, um Lösungen auf verschiedene Plattformen und Umgebungen übertragbar zu machen.

• Eingeschränkte Eignung für Anwendungsfälle: Serverlose Architekturen sind nicht immer für Anwendungen mit spezifischen Anforderungen geeignet, z. B. für Prozesse mit langer Laufzeit oder sehr niedriger Latenz.
• Leistungseinschränkungen: Bei serverlosen Funktionen kann es zu Kaltstarts (verzögerte erste Ausführung) kommen. Außerdem können die Ausführungszeit und der Arbeitsspeicher begrenzt sein.
• Anbieterabhängigkeit: Die Migration serverloser Anwendungen zwischen Cloud-Anbietern kann aufgrund von Unterschieden bei APIs und Konfigurationen komplex sein.
• Weniger Transparenz bei Servern: Entwickler haben nur begrenzten Einblick in die zugrunde liegende Infrastruktur. Das erschwert die Fehlersuche bei Leistungsproblemen oder die Optimierung der Ressourcennutzung.
• Langsamer Start: Bei serverlosen Funktionen kann es manchmal zu einem „Kaltstart“ kommen, bei dem die Funktion mit Verzögerung aufgerufen wird, was sich auf die Latenz auswirken kann.