¿Qué es la computación sin servidor?

Cuando se trata de crear aplicaciones, los desarrolladores normalmente tienen un host de otras tareas de gestión del servidor que deben realizar para desplegar su código, como la definición de recursos para el procesamiento y el almacenamiento, la aplicación de parches, el balanceo de carga, etc. Todos estos elementos adicionales reducen el tiempo de aprovisionamiento y la sobrecarga operativa, lo que, en última instancia, ralentiza a los equipos de desarrollo.

El objetivo de la computación sin servidor es proporcionar a los desarrolladores una experiencia invisible "sin servidor", lo que elimina la necesidad de pensar en servidores o en cualquier otro elemento que pueda necesitar una aplicación para ejecutarse. En lugar de eso, el proveedor de servicios se encarga de todo el trabajo interno para garantizar que tengas los recursos necesarios para ejecutar tu código y cumplir los requisitos sin que se te cobre por la capacidad de inactividad.

Utilizar una solución sin servidor es como conseguir tener agua en tu casa. Puedes cavar tu propio pozo, comprobar la calidad del agua e instalar y mantener todos los elementos de fontanería externos necesarios para que llegue a la casa. O también puedes conectarte al suministro de agua principal de tu ciudad. Solo tienes que abrir el grifo para obtener la cantidad de agua que quieres, justo cuando la necesitas, y la administración te envía una factura mensual por la cantidad exacta de agua que consumes.

Del mismo modo, los proveedores de servicios en la nube reactivan automáticamente los recursos de infraestructura y los entornos de ejecución necesarios para ejecutar tus aplicaciones sin servidor y, una vez completada la ejecución, reducen su tamaño a cero de forma automática. Normalmente, se te cobra en función de los recursos durante el tiempo de ejecución. No obstante, esto puede variar según el servicio y el proveedor.

Pero un momento, ¿no existen otros tipos de cloud computing que ofrecen recursos bajo demanda en un modelo de pago por uso? Efectivamente, algunos modelos de servicio en la nube, como la infraestructura como servicio (IaaS) y la plataforma como servicio (PaaS), también ofrecen acceso bajo demanda a los recursos de computación.

Sin embargo, la infraestructura en la nube que tienes asignada sigue activa aunque no la estés utilizando. También eres responsable de escalar la capacidad del servidor o de configurar tus aplicaciones para que puedan escalarse o reducirse verticalmente en función de la demanda de los usuarios.

Por otro lado, las arquitecturas sin servidor se basan en eventos. En este modelo, el proveedor solo te proporciona recursos cuando un evento activa la ejecución de tu código y se escala de forma instantánea y automática a las solicitudes.

En las soluciones de cloud computing sin servidor, suele haber dos tipos de servicios: función como servicio (FaaS) y backend como servicio (BaaS).

• FaaS proporciona los recursos informáticos necesarios para ejecutar la lógica de las aplicaciones en respuesta a las solicitudes. Esos elementos lógicos (o funciones) se ejecutan en contenedores totalmente gestionados por el proveedor de servicios en la nube. Las aplicaciones sin servidor suelen dividirse en funciones individuales que realizan una acción como respuesta a un evento.
• BaaS ofrece toda la funcionalidad de backend de aplicaciones web o móviles como servicio, como servicios de autenticación, gestión de bases de datos, almacenamiento en la nube, notificaciones push y alojamiento. Además, con BaaS no es necesario gestionar servidores, contenedores ni máquinas virtuales.

En desarrollo, el término "sin servidor" se suele utilizar para describir las soluciones de FaaS. Sin embargo, es importante tener en cuenta que FaaS es técnicamente un subconjunto de la tecnología sin servidor. La computación sin servidor incluye cualquier tipo de servicio en el que la gestión, la configuración, el escalado y la facturación del servidor se abstraen del usuario final. Algunos ejemplos son las bases de datos, el almacenamiento, el streaming de eventos, mensajes y las pasarelas de APIs. 

Entre los ejemplos de computación sin servidor más habituales y emergentes se incluyen los siguientes:

• Caso práctico: sincronizar clientes potenciales o clientes de forma fluida entre distintas aplicaciones empresariales (por ejemplo, de un CRM a una plataforma de automatización de marketing).
• Solución sin servidor: una función de Cloud Run activada por HTTP recibe webhooks del sistema de origen (por ejemplo, Salesforce), transforma los datos y llama a la API del sistema de destino (por ejemplo, HubSpot), a menudo usando Secret Manager para las credenciales.
• Productos sin servidor de Google Cloud: Cloud Run Functions y Secret Manager

• Caso práctico: automatizar la generación y distribución de informes rutinarios
• Solución sin servidor: una tarea de Cloud Scheduler activa una función de Cloud Run a través de Pub/Sub cada día. La función consulta un almacén de datos (por ejemplo, BigQuery), procesa los datos para crear un informe y lo envía a través de una API de correo electrónico.
• Productos sin servidor de Google Cloud: Cloud Scheduler, Pub/Sub, Cloud Run functions y BigQuery

• Caso práctico: reduce los costes de la nube identificando y gestionando automáticamente los recursos de computación inactivos
• Solución sin servidor: una tarea de Cloud Scheduler se ejecuta cada noche para activar una función de Cloud Run a través de Pub/Sub. Esta función usa la API de Compute Engine y Cloud Monitoring para identificar las instancias inactivas y detenerlas o eliminarlas automáticamente, registrando las acciones en Cloud Logging.
• Productos sin servidor de Google Cloud: Cloud Scheduler, Pub/Sub, Cloud Run functions, Cloud Monitoring y Cloud Logging

• Caso práctico: procesar y enriquecer grandes volúmenes de datos de streaming (por ejemplo, la actividad de los usuarios) para obtener estadísticas y tomar medidas de forma inmediata
• Solución sin servidor: los eventos de flujo de clics de los usuarios se transmiten a Pub/Sub. Una función de Cloud Run (o un servicio de Cloud Run) consume estos eventos, los enriquece con datos de Firestore y, a continuación, publica los datos enriquecidos en otro tema de Pub/Sub para obtener analíticas en tiempo real en BigQuery o recomendaciones personalizadas.
• Productos sin servidor de Google Cloud: Pub/Sub, Cloud Run functions, Cloud Run, Firestore y BigQuery

• Caso práctico: automatizar la compilación, la prueba y el despliegue de microservicios cuando se hacen cambios en el código
• Solución sin servidor: un activador de Cloud Build monitoriza un repositorio de Git (por ejemplo, Cloud Source Repositories). Cuando se confirma el código, Cloud Build ejecuta pruebas, crea una imagen de contenedor en Artifact Registry y despliega automáticamente la nueva versión en Cloud Run.
• Productos sin servidor de Google Cloud: Cloud Build, Cloud Run, Artifact Registry y Cloud Source Repositories

• Caso práctico: generar automáticamente variantes de imágenes optimizadas (por ejemplo, miniaturas o diferentes formatos) al subirlas.
• Solución sin servidor: se activa una función de Cloud Run cuando se sube una imagen nueva a un segmento de Cloud Storage. Esta función procesa la imagen (cambio de tamaño y conversión de formato), guarda las nuevas versiones en Cloud Storage y actualiza los metadatos en Firestore.
• Productos sin servidor de Google Cloud: Cloud Storage, Cloud Run Functions y Firestore

• Caso práctico: realizar inferencias de IA en tiempo real con LLM como Llama 3.1, Gemma 2, Mistral y más
• Solución sin servidor: Cloud Run se integra con modelos de IA como la API de Gemini, los endpoints de Vertex AI o los modelos alojados en un servicio de Cloud Run habilitado para GPU. También puede actuar como un endpoint de API escalable y alojar agentes de IA.
• Productos sin servidor de GCP: Cloud Run, Cloud Storage y Firestore

Una de las principales desventajas de la computación sin servidor es que se trata de una tecnología relativamente nueva. Por lo tanto, aún no es adecuada para todos los casos prácticos.

También está claro que algunos de los puntos débiles que existen actualmente se resolverán con el tiempo a medida que la computación sin servidor siga evolucionando. En concreto, ya se está trabajando mucho en las implementaciones de código abierto sin servidor y en buscar formas de hacer que los servicios en la nube sean más abiertos para que las soluciones puedan aplicarse en diferentes plataformas y entornos.

• Idoneidad limitada para casos prácticos: las arquitecturas sin servidor no siempre son adecuadas para aplicaciones con requisitos específicos, como procesos de larga duración o necesidades de latencia muy baja.
• Restricciones de rendimiento: las funciones sin servidor pueden experimentar arranques en frío (ejecución inicial retrasada) y pueden tener limitaciones en el tiempo de ejecución y la memoria.
• Dependencia de proveedores: migrar aplicaciones sin servidor entre proveedores de servicios en la nube puede ser complejo debido a las diferencias en las APIs y las configuraciones.
• Visibilidad reducida del servidor: los desarrolladores tienen una visibilidad limitada de la infraestructura subyacente, lo que dificulta la solución de problemas de rendimiento o la optimización del uso de los recursos.
• Inicio lento: a veces, las funciones sin servidor pueden experimentar un "arranque en frío", que provoca un retraso en la invocación de la función y puede afectar a la latencia.