Serverless Computing

Wer eine Website oder eine App betreibt, braucht Computer, die im Hintergrund die Arbeit machen. Solche Computer nennt man Server. Früher musste man sie selbst kaufen oder dauerhaft bei einer Firma mieten. Serverless Computing dreht das um: Man schickt nur noch das eigene Programm zu einem Anbieter, und der kümmert sich um alles andere. Das Programm wird gestartet, wenn jemand es aufruft, und danach wieder beendet. Der Name ist irreführend, denn Server sind natürlich weiter im Spiel. Sie sind für den Entwickler nur nicht mehr sichtbar.

Bezahlen nach Millisekunden statt nach Monaten

Der wichtigste Unterschied ist die Abrechnung. Ein gemieteter Server kostet jeden Monat gleich viel, auch nachts, wenn niemand die App benutzt. Beim Serverless-Modell zahlt man nur die Zeit, in der das Programm wirklich rechnet. Abgerechnet wird oft in Schritten von wenigen Millisekunden. Wenn drei Tage lang niemand vorbeikommt, kostet der Betrieb praktisch nichts.

Der zweite Vorteil ist die Skalierung, also das Mitwachsen bei hoher Last. Wenn plötzlich hunderttausend Menschen gleichzeitig eine App öffnen, startet der Anbieter automatisch hunderttausend Kopien des Programms. Niemand muss nachts aufstehen und Rechner dazuschalten. Für kleine Teams ist das ein riesiger Hebel: Sie können Dienste anbieten, für die sie früher eine eigene Technikabteilung gebraucht hätten.

Es gibt aber einen Preis. Man bindet sich stark an einen bestimmten Anbieter, weil dessen Bausteine überall im eigenen Code stecken. Ein Wechsel ist dann teuer. Fachleute nennen das Lock-in, also Eingeschlossen-Sein.

Was beim Aufruf einer Funktion passiert

Der Entwickler schreibt kleine, abgeschlossene Programmstücke, sogenannte Funktionen. Eine Funktion macht genau eine Sache: ein hochgeladenes Bild verkleinern, eine Bestellung in eine Datenbank schreiben, eine E-Mail verschicken. Diese Funktion lädt er beim Anbieter hoch. Dazu legt er fest, welches Ereignis sie auslösen soll, etwa ein Klick auf einen Knopf oder ein neu abgelegtes Foto.

Tritt das Ereignis ein, sucht der Anbieter einen freien Rechner, packt die Funktion in eine abgeschottete Umgebung und führt sie aus. Danach wird diese Umgebung wieder abgeräumt. Man kann sich das wie ein Hotelzimmer vorstellen, das man für zwei Minuten mietet, statt eine Wohnung dauerhaft zu halten. Deshalb darf eine Funktion sich auch nichts dauerhaft merken. Alles, was gespeichert werden soll, muss in eine Datenbank oder einen Speicherdienst außerhalb.

Ein bekanntes Problem heißt Cold Start, auf Deutsch Kaltstart. Wurde eine Funktion lange nicht aufgerufen, muss die Umgebung erst neu aufgebaut werden. Das kostet je nach Fall einige hundert Millisekunden bis wenige Sekunden. Für einen Bildupload ist das egal, für ein Spiel mit schnellen Reaktionen eher nicht. Außerdem sind Funktionen zeitlich begrenzt, häufig auf 15 Minuten. Lange Rechenaufgaben passen also nicht in dieses Modell.

Von der Wetter-App bis zur KI-Abfrage

Die bekanntesten Angebote sind AWS Lambda von Amazon, Azure Functions von Microsoft und Cloud Functions von Google. Viele Dienste, die man täglich nutzt, arbeiten im Hintergrund damit. Wenn eine App eine Push-Nachricht schickt oder ein hochgeladenes Video in mehrere Auflösungen umwandelt, steckt oft eine solche Funktion dahinter.

Auch im KI-Bereich taucht der Begriff auf. Anbieter verkaufen Zugang zu Sprachmodellen zunehmend serverless: Man bezahlt pro Anfrage und muss keine Grafikkarten mieten. Große Trainingsläufe laufen dagegen weiter auf fest gebuchten Maschinen, weil sie tagelang durchrechnen müssen.

In Finanznachrichten begegnet dir Serverless Computing meist als Teil des Cloud-Geschäfts von Amazon, Microsoft und Google. Analysten schauen dort genau hin, weil die nutzungsabhängige Abrechnung Umsätze schwankender macht als klassische Mietverträge. Wächst die Zahl der Aufrufe, wächst der Umsatz sofort mit. Sparen Kunden, sinkt er ebenso schnell.