Computación sin servidor

La computación sin servidor es una  estrategia para organizar los servicios en la nube de la plataforma , en la que la nube administra de forma automática y dinámica la asignación de recursos informáticos en función de la carga del usuario. El objetivo principal de dicha estrategia es la implementación del patrón " función como servicio " [1] , en el que se crea un contenedor o máquina virtual independiente para ejecutar cada solicitud (llamada a función), que se destruyen después de la ejecución [2] .

El nombre se debe al hecho de que los usuarios en esta estrategia no necesitan ocuparse de la asignación y configuración de "servidores" (ambas unidades de infraestructura - máquinas virtuales, contenedores y servidores de software  - servidores de bases de datos, servidores de aplicaciones, instancias de tiempo de ejecución): todas las configuraciones y la programación de los recursos informáticos necesarios para ejecutar código bajo demanda o en un evento están ocultas para los usuarios y son administradas por la nube. El código sin servidor puede ser parte de las aplicaciones creadas en arquitecturas tradicionales, como los microservicios .

La estrategia está implementada en las principales plataformas FaaS : AWS Lambda , Google Cloud Functions , Apache OpenWhisk y el servicio IBM Cloud basado en él , Azure Functions en la nube de Microsoft, Fn service de Oracle . Además, a fines de la década de 2010, la estrategia se generalizó en implementaciones de DBMS en la nube , como, por ejemplo, Azure Data Lake (se ejecuta en Microsoft Azure y asigna y libera dinámicamente recursos informáticos al trabajar con datos en un servicio de almacenamiento persistente), Snowflake (trabaja con datos en S3 y crea instancias informáticas a medida que se carga), FaunaDB .

Notas

  1. Haines, Steven . Informática sin servidor con AWS Lambda, Parte  1 , JavaWorld . Archivado desde el original el 7 de febrero de 2018. Consultado el 30 de enero de 2018.
  2. Neil Savage. Ir sin servidor  // Comunicaciones del  ACM . - 2018. - Vol. 61 , núm. 2 . — P. 15–16 . -doi : 10.1145/ 3171583 .