DataDogs Bericht zum Stand von Serverless

1. In jeder Cloud haben mehr als die Hälfte der Organisationen Serverless eingeführt.

• 2020 lag der Anteil bei AWS bereits über 50 %, inzwischen sind es bei AWS, Azure und Google Cloud jeweils mehr als 50 %.
• AWS: AWS Lambda, AWS App Runner, ECS Fargate, EKS Fargate
• Azure: Azure Functions, AKS auf Azure Container Instances
• Google Cloud: Google Cloud Functions, Google App Engine, Google Cloud Run

2. Bei Lambda-Nutzern dominieren weiterhin Python und Node.js.

• Diese beiden Sprachen wurden bereits seit den Anfangstagen von Lambda unterstützt.
• Bei der ersten Einführung von Lambda werden vor allem Python und Node.js verwendet, weil sie bequem einsetzbar sind und es viele Materialien dazu gibt.
• Sobald man mit Lambda vertrauter ist, steigt die Wahrscheinlichkeit, auch Workloads nach Lambda zu migrieren, die nicht in Python oder Node.js geschrieben wurden.
• Dadurch ist die Verbreitung von Go und Java bei Lambda gestiegen, sodass inzwischen mehr als 30 % der Lambda-Organisationen diese beiden Sprachen nutzen.

3. Mehr als 60 % der großen Organisationen deployen Lambda in mindestens drei Sprachen.

• Das zeigt, dass es beim Erstellen von Serverless-Anwendungen keinen einzelnen Ansatz für alle Situationen gibt und je nach Anwendungsfall unterschiedliche Runtimes genutzt werden.

4. Die AWS-Technologien, die Lambda-Funktionen am häufigsten aufrufen, sind API Gateway und SQS.

5. 80 % der von API Gateway aufgerufenen Lambdas sind Single-Purpose-Funktionen.

• Es gibt zwei Muster, um mit Lambda-Funktionen APIs bereitzustellen: monolithische Funktionen und Single-Purpose-Funktionen.
• Monolithische Funktionen stellen mehrere HTTP-Endpunkte bereit und enthalten internes Routing, um verschiedene Arten von Aufgaben auszuführen.
• Single-Purpose-Funktionen reagieren nur auf eine einzige HTTP-Methode bzw. einen einzelnen Endpunkt.
• Das zeigt, dass Single-Purpose-Funktionen viele Vorteile haben.
• Single-Purpose-Funktionen sind von anderen Funktionen isoliert, lassen sich sicherer betreiben und haben kürzere Cold-Start-Zeiten.

6. Jeder fünfte Lambda-Nutzer deployt mit Container-Images.

• AWS begann 2020 damit, Lambda zusätzlich zu ZIP-Dateien auch die Bereitstellung per Docker-Container-Image zu unterstützen.
• Seitdem nimmt die kombinierte Nutzung der Vorteile von Serverless- und Container-Technologien kontinuierlich zu und hat 20 % erreicht.
• Das Limit für ZIP-Dateien liegt bei 250 MB, Container-Images können dagegen bis zu 10 GB groß sein.

7. Mehr als 20 % der Lambda-Nutzer verwenden auch ECS Fargate.

• Mit der wachsenden Popularität von Lambda suchten Nutzer nach Möglichkeiten, Serverless zu erweitern, und begannen deshalb auch ECS Fargate einzusetzen.
• Die Nutzung von ECS EC2 geht zurück, während die Nutzung von ECS Fargate zunimmt.

8. Unter den Möglichkeiten, Serverless-Anwendungen auf Google Cloud zu deployen, wächst Google Cloud Run am schnellsten.

• Unter den DataDog-Kunden, die Google Cloud nutzen, haben 40 % Google Cloud Functions eingeführt, doch das liegt nur etwa 3 % über der Verbreitung von Google Cloud Run.

9. Azure Functions ist das beliebteste Serverless-Produkt auf Azure, aber die Verbreitung von Azure Container Instances wächst schnell.

• Mehr als 40 % der Azure-Kunden nutzen Azure Functions, das FaaS-Produkt von Azure.
• Die Verbreitung von Azure Container Instances, dem Serverless-Container-Produkt, ist stark gestiegen und liegt inzwischen nahe bei 30 %.

[kbumsik]

Wenn man dort auch noch die Datadog-Kosten selbst sparen will, muss man Serverless nutzen ... hehe