Un nuovo rapporto di Datadog ha rilevato che l’elaborazione serverless potrebbe entrare nel mainstream con oltre la metà di tutte le organizzazioni che utilizzano serverless su uno dei tre principali cloud: Amazon, Microsoft e Google.
La società ha scoperto in un rapporto del 2020 che mentre alcuni clienti utilizzavano Lambda, la funzione di servizio di Amazon (FaaS), gli altri cloud sono rimasti indietro. Il rapporto di quest’anno ha mostrato che gli utenti di Datadog stavano utilizzando la tecnologia serverless su tutti e tre i cloud, con Amazon in testa con oltre il 70% e Microsoft e Google ciascuno con oltre il 50%, dimostrando che ha preso piede in grande stile in tutti i principali cloud piattaforme.
Un altro punto chiave del rapporto era che le aziende utilizzavano spesso la tecnologia serverless insieme ai container, due tecnologie che sembrano adatte l’una all’altra. I container hanno spesso uno scaffale limitato che viene distribuito per tutto il tempo necessario, mentre il serverless offre la bellezza della distribuzione automatizzata delle risorse.
In effetti, il rapporto ha rilevato che il 20% degli utenti Lambda stava implementando funzioni Lambda tramite un container Docker. Questo è un matrimonio di serverless e container che forse non avevamo immaginato, ma sta prendendo il sopravvento. Quando il rapporto ha esaminato la crescita dell’utilizzo di questo approccio, ha rilevato che è cresciuto dallo 0% degli utenti Lambda che utilizzano questo metodo di distribuzione nel gennaio 2021 al 20% entro gennaio 2022, una tendenza che si trova su una traiettoria di rialzo significativa.
Crediti immagine: Datadog
Mentre il rapporto ha fatto emergere altre curiosità interessanti, ha anche scoperto che la stragrande maggioranza delle funzioni Lambda provenienti dai suoi sistemi venivano utilizzate per invocare un singolo gateway API e nient’altro, qualcosa che è in linea con ciò che Gabe Monroy di DigitalOcean ci ha detto al lancio del prodotto FaaS della sua azienda il mese scorso.
“Uno sviluppatore può eseguire un’applicazione Django o un’applicazione Ruby on Rails in esecuzione in container sulla nostra piattaforma, quindi integrarla con alcune API orientate alle funzioni in esecuzione insieme alla stessa applicazione che si connette agli stessi datastore di cui ha bisogno”, ci ha detto Monroy al momento.
Il bello del serverless in generale è che gli sviluppatori non devono preoccuparsi affatto del provisioning e possono solo programmare, afferma Ilan Rabinovitch, SVP di prodotto e comunità di Datadog.
“Ognuno dei fornitori di cloud sta iniziando a offrire modi in cui esegui i tuoi container come un meccanismo serverless in cui non devi preoccuparti di quell’infrastruttura e, anche dal lato delle funzioni, ti stanno rendendo possibile push container come meccanismo di distribuzione. Quindi, invece di caricare un file zip per eseguire una funzione Lambda, carichi un container Docker e lo eseguiranno anche per te”, ha spiegato Rabinovitch.
Alex Cuoci, product manager per serverless di Datadog, afferma che l’aumento degli strumenti su tutte le piattaforme sta rendendo il serverless più accessibile ed è per questo che stanno vedendo un maggiore utilizzo. “Quello che abbiamo sentito dai nostri clienti e che abbiamo cercato di enfatizzare nel rapporto è che queste nuove tecnologie riducono il tempo e le risorse per i team per adottare per la prima volta il serverless, il che lo ha aperto molto di più alle organizzazioni e squadre”, ha detto Cuoci.
Il serverless rappresenta lo stato ideale del cloud computing, in cui utilizzi esattamente solo le risorse di cui hai bisogno e non di più. Questo perché il provider cloud fornisce solo quelle risorse quando si verifica un evento specifico e lo chiude al termine dell’evento. Non è una mancanza di server, tanto quanto non dover distribuire i server perché il provider lo gestisce per te in modo automatizzato.
Quando le persone hanno iniziato a parlare di cloud computing intorno al 2008, uno dei vantaggi era l’elastic computing, ovvero l’utilizzo solo di ciò di cui hai bisogno, scalando verso l’alto o verso il basso secondo necessità. In realtà, gli sviluppatori non sanno di cosa avranno bisogno, quindi spesso eseguiranno il provisioning in eccesso per assicurarsi che l’applicazione rimanga attiva e funzionante.
L’azienda ha creato il rapporto sulla base dei dati in esecuzione attraverso il suo servizio di monitoraggio. Sebbene rappresenti solo l’attività dei suoi clienti, Rabinovitch li vede come dati di qualità data l’ampia gamma di clienti che ha utilizzando i suoi servizi.
“Pensiamo di essere ben rappresentati in tutto il settore e crediamo di essere rappresentativi dei carichi di lavoro di produzione reali”, ha affermato. Ciò significa che molto probabilmente le persone non stanno monitorando i carichi di lavoro in cui si dilettano solo in serverless e ciò aggiunge ancora più valore ai dati.