Serverless Computing

Serverless Computing (محاسبات سرورلس)

محاسبات سرورلس یک مدل اجرایی ابرنگاری است که در آن ارائه‌دهنده ابر، مدیریت کامل سرور را بر عهده می‌گیرد. این بدان معناست که توسعه‌دهندگان دیگر نیازی به تامین، مدیریت و مقیاس‌بندی سرورها ندارند. در عوض، آن‌ها می‌توانند بر روی نوشتن و استقرار کد تمرکز کنند، در حالی که ابرنگار به طور خودکار منابع محاسباتی را در صورت نیاز تخصیص می‌دهد. این رویکرد، مزایای زیادی از جمله کاهش هزینه‌ها، افزایش سرعت توسعه و مقیاس‌پذیری خودکار را ارائه می‌دهد.

مفاهیم کلیدی

• تخصیص پویا منابع: در محاسبات سرورلس، منابع محاسباتی فقط زمانی تخصیص داده می‌شوند که کد در حال اجرا باشد. هنگامی که کد غیرفعال است، هیچ هزینه‌ای برای منابع تخصیص یافته وجود ندارد. این تفاوت اساسی با مدل‌های سنتی محاسبات ابری دارد که در آن شما برای سرورهایی که حتی زمانی که استفاده نمی‌شوند، هزینه پرداخت می‌کنید.
• مقیاس‌پذیری خودکار: ابرنگار به طور خودکار برنامه شما را بر اساس تقاضا مقیاس می‌کند. اگر ترافیک افزایش یابد، ابرنگار به طور خودکار منابع بیشتری را تخصیص می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که برنامه شما همچنان به سرعت و پایداری پاسخ می‌دهد.
• پرداخت به ازای استفاده: شما فقط برای منابع محاسباتی که واقعاً استفاده می‌کنید، هزینه پرداخت می‌کنید. این می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها شود، به خصوص برای برنامه‌هایی که بار کاری متغیری دارند.
• رویداد محور: برنامه‌های سرورلس معمولاً به رویدادها پاسخ می‌دهند. یک رویداد می‌تواند هر چیزی باشد، از درخواست HTTP گرفته تا تغییر در یک پایگاه داده یا یک پیام در یک صف پیام (Message Queue).
• توابع به عنوان سرویس (FaaS): FaaS محبوب‌ترین مدل برای محاسبات سرورلس است. در FaaS، شما کد خود را به عنوان توابعی کوچک و مستقل می‌نویسید که توسط ابرنگار در پاسخ به رویدادها اجرا می‌شوند. مثال‌هایی از FaaS شامل AWS Lambda، Azure Functions و Google Cloud Functions می‌شوند.

مزایای محاسبات سرورلس

• کاهش هزینه‌ها: با پرداخت فقط برای منابعی که استفاده می‌کنید، می‌توانید هزینه‌های زیرساختی خود را به طور قابل توجهی کاهش دهید.
• افزایش سرعت توسعه: با حذف نیاز به مدیریت سرورها، توسعه‌دهندگان می‌توانند بر روی نوشتن کد و ارائه ویژگی‌های جدید تمرکز کنند.
• مقیاس‌پذیری خودکار: برنامه‌های سرورلس به طور خودکار مقیاس می‌شوند تا با تغییرات در تقاضا سازگار شوند، بدون اینکه نیازی به مداخله دستی باشد.
• بهبود انعطاف‌پذیری: محاسبات سرورلس به شما امکان می‌دهد برنامه‌هایی را بسازید که بسیار انعطاف‌پذیر و مقاوم در برابر خطا هستند.
• کاهش پیچیدگی عملیاتی: با واگذاری مدیریت سرورها به ابرنگار، می‌توانید پیچیدگی عملیاتی خود را کاهش دهید و بر روی سایر جنبه‌های کسب و کار خود تمرکز کنید.
• تمرکز بر منطق کسب و کار: توسعه‌دهندگان می‌توانند به جای رسیدگی به مسائل زیرساختی، بر روی پیاده‌سازی منطق کسب و کار اصلی تمرکز کنند.

معایب محاسبات سرورلس

• سرد شدن (Cold Starts): اولین باری که یک تابع سرورلس فراخوانی می‌شود، ممکن است تاخیر قابل توجهی وجود داشته باشد (به اصطلاح "سرد شدن"). این به این دلیل است که ابرنگار باید منابع را تخصیص دهد و تابع را راه‌اندازی کند.
• محدودیت‌های زمان اجرا: اکثر پلتفرم‌های سرورلس محدودیت‌هایی برای مدت زمان اجرای یک تابع دارند. این بدان معناست که برنامه‌هایی که نیاز به پردازش طولانی دارند ممکن است برای محاسبات سرورلس مناسب نباشند.
• اشکال‌زدایی دشوارتر: اشکال‌زدایی برنامه‌های سرورلس می‌تواند دشوارتر از اشکال‌زدایی برنامه‌های سنتی باشد، زیرا شما دسترسی مستقیمی به سرورها ندارید.
• وابستگی به ارائه‌دهنده ابر: استفاده از محاسبات سرورلس به معنای وابستگی به ارائه‌دهنده ابر است. اگر ارائه‌دهنده ابر خود را تغییر دهید، ممکن است مجبور شوید کد خود را بازنویسی کنید.
• پیچیدگی معماری: معماری برنامه‌های سرورلس می‌تواند پیچیده‌تر از معماری برنامه‌های سنتی باشد، به خصوص برای برنامه‌هایی که نیاز به هماهنگی بین توابع مختلف دارند.
• امنیت: با توجه به ماهیت توزیع‌شده و رویداد محور، امنیت در محیط‌های سرورلس نیازمند رویکردهای ویژه‌ای است.

موارد استفاده از محاسبات سرورلس

محاسبات سرورلس برای طیف گسترده‌ای از موارد استفاده مناسب است، از جمله:

• پردازش رویداد: پردازش تصاویر، ویدئوها، داده‌های حسگر و سایر انواع داده‌ها.
• APIها: ساخت APIهای RESTful برای برنامه‌های وب و موبایل.
• وب اپلیکیشن‌ها: ساخت برنامه‌های وب پویا.
• وظایف پس‌زمینه: انجام وظایف زمان‌بر در پس‌زمینه، مانند پردازش ایمیل یا تولید گزارش.
• چت‌بات‌ها: ساخت چت‌بات‌هایی که به سوالات کاربران پاسخ می‌دهند.
• اتوماسیون: خودکارسازی وظایف تکراری.
• پردازش جریان داده: تحلیل و پردازش داده‌های جریانی در زمان واقعی.
• برنامه‌های اینترنت اشیا (IoT): پردازش داده‌ها از دستگاه‌های IoT.

ارائه‌دهندگان اصلی محاسبات سرورلس

• Amazon Web Services (AWS): با AWS Lambda به عنوان پیشرو در بازار FaaS.
• Microsoft Azure : با Azure Functions، یک گزینه قوی برای توسعه‌دهندگان .NET.
• Google Cloud Platform (GCP): با Google Cloud Functions، با تمرکز بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.
• IBM Cloud: با IBM Cloud Functions، یک پلتفرم سرورلس با قابلیت‌های مختلف.

معماری‌های رایج در محاسبات سرورلس

• API Gateway + Lambda: یک معماری رایج برای ساخت APIهای RESTful. API Gateway درخواست‌های HTTP را دریافت می‌کند و آن‌ها را به توابع Lambda ارسال می‌کند.
• Event-Driven Architecture: معماری رویداد محور، که در آن توابع سرورلس به رویدادهایی که توسط سایر سرویس‌های ابرنگار ایجاد می‌شوند، پاسخ می‌دهند.
• Microservices: محاسبات سرورلس می‌تواند برای ساخت میکروسرویس‌ها استفاده شود، که به شما امکان می‌دهد برنامه‌های خود را به اجزای کوچکتر و مستقل تقسیم کنید.

ابزارها و فریم‌ورک‌ها برای توسعه سرورلس

• Serverless Framework: یک فریم‌ورک متن‌باز که به شما امکان می‌دهد برنامه‌های سرورلس را به راحتی ایجاد، استقرار و مدیریت کنید.
• AWS SAM (Serverless Application Model): یک فریم‌ورک برای ساخت برنامه‌های سرورلس در AWS.
• Zappa: یک ابزار برای استقرار برنامه‌های Python به عنوان توابع Lambda.
• Chalice: یک فریم‌ورک برای ساخت برنامه‌های سرورلس در Python.

مقایسه با سایر مدل‌های محاسباتی

| ویژگی | محاسبات سرورلس | محاسبات ابری سنتی (IaaS) | کانتینرها (Docker, Kubernetes) | |---|---|---|---| | مدیریت سرور | توسط ارائه‌دهنده ابر | توسط کاربر | توسط کاربر (یا ارائه‌دهنده Kubernetes) | | مقیاس‌پذیری | خودکار | دستی یا با استفاده از ابزارهای اتوماسیون | دستی یا با استفاده از ابزارهای اتوماسیون | | پرداخت | به ازای استفاده | برای سرورها، حتی زمانی که استفاده نمی‌شوند | برای منابع کانتینر | | پیچیدگی | نسبتاً کم | نسبتاً زیاد | متوسط | | انعطاف‌پذیری | بالا | بسیار بالا | بالا |

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• انتقال به سرورلس: استراتژی‌های مهاجرت از معماری‌های سنتی به سرورلس، شامل ارزیابی وابستگی‌ها و بازنویسی کد.
• بهینه‌سازی هزینه: تحلیل دقیق هزینه‌های سرورلس و شناسایی راه‌های کاهش آن‌ها، مانند تنظیم حافظه و زمان اجرا توابع.
• مانیتورینگ و ردیابی: استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای ردیابی عملکرد و شناسایی مشکلات در برنامه‌های سرورلس.
• تحلیل ریسک: ارزیابی ریسک‌های امنیتی و عملیاتی مرتبط با محاسبات سرورلس.
• تحلیل حجم معاملات (Volume Analysis): بررسی حجم درخواست‌ها و پاسخ‌ها برای شناسایی الگوها و بهینه‌سازی عملکرد.
• استراتژی‌های مقیاس‌بندی: انتخاب استراتژی مناسب برای مقیاس‌بندی برنامه‌های سرورلس بر اساس نیازهای کسب و کار.
• تحلیل تکنیکال (Technical Analysis): بررسی معماری و کد برنامه‌های سرورلس برای شناسایی نقاط ضعف و بهبود کیفیت.
• مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management): اطمینان از مدیریت صحیح وابستگی‌های کد و جلوگیری از مشکلات سازگاری.
• تست خودکار (Automated Testing): استفاده از تست‌های خودکار برای اطمینان از کیفیت و پایداری برنامه‌های سرورلس.
• استراتژی‌های بازیابی از خرابی (Disaster Recovery Strategies): برنامه‌ریزی برای بازیابی برنامه‌های سرورلس در صورت بروز خرابی.
• تحلیل عملکرد (Performance Analysis): بررسی زمان پاسخگویی، توان عملیاتی و سایر معیارهای عملکرد برای شناسایی گلوگاه‌ها.
• تحلیل امنیت (Security Analysis): شناسایی آسیب‌پذیری‌های امنیتی و پیاده‌سازی اقدامات امنیتی مناسب.
• تحلیل ترافیک (Traffic Analysis): بررسی الگوهای ترافیکی برای بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری.
• تحلیل داده (Data Analysis): استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای بهبود تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی فرآیندها.
• تحلیل ریسک بازار (Market Risk Analysis): بررسی ریسک‌های مرتبط با استفاده از محاسبات سرورلس در بازار.

آینده محاسبات سرورلس

محاسبات سرورلس به سرعت در حال تکامل است. انتظار می‌رود که در آینده شاهد موارد زیر باشیم:

• ادغام بیشتر با سایر سرویس‌های ابرنگار: ادغام عمیق‌تر محاسبات سرورلس با سایر سرویس‌های ابرنگار، مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.
• پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی بیشتر: پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی بیشتر، فراتر از Python، JavaScript و Java.
• بهبود ابزارهای توسعه: بهبود ابزارهای توسعه برای ساده‌سازی فرآیند توسعه و اشکال‌زدایی برنامه‌های سرورلس.
• افزایش امنیت: افزایش امنیت پلتفرم‌های سرورلس و ارائه ابزارهای امنیتی پیشرفته‌تر.
• محاسبات سرورلس در لبه (Edge Computing): استفاده از محاسبات سرورلس در لبه شبکه برای کاهش تأخیر و بهبود عملکرد.

محاسبات ابری، ابرنگاری، AWS Lambda، Azure Functions، Google Cloud Functions، FaaS، API Gateway، Microservices، Docker، Kubernetes، Python، JavaScript، Java، .NET، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان