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Cloud Computing Teil 2 (Infrastructure/Platform/Software as a Service, Serverless und Edge Computing) – Anwendungsentwickler-Podcast #119

Cloud Computing Teil 2 (Infrastructure/Platform/Software as a Service, Serverless und Edge Computing) – Anwendungsentwickler-Podcast #119

IT-Berufe-Podcast vor 8 Jahren
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Nach der Einleitung ins Thema Cloud Computing beim letzten Mal geht
es heute um die zentralen "Buzzwords" XaaS, Serverless und Edge
Computing in der einhundertneunzehnten Episode des
Anwendungsentwickler-Podcasts. Inhalt Infrastructure as a Service
(IaaS) Um den Wartungsaufwand für den Endkunden zu reduzieren,
kamen IaaS-Anbieter wie Amazon EC2 oder Microsoft Azure auf die
Idee, komplette VMs inkl. Betriebssystemen anzubieten. Vorteile
Sehr leicht zu skalieren. Wenig/kein Wartungsaufwand. Kann komplett
ohne eigene Hardware in der Cloud betrieben werden. Geringe
Anfangsinvestition. Nachteile Abhängigkeit vom konkreten Anbieter.
Nicht offline nutzbar. Betriebssystem ist ggfs. vorgegeben bzw.
nicht alle Betriebssysteme möglich. Beispiele: Amazon Web Services,
Microsoft Azure Platform as a Service (PaaS) In vielen Fällen
liefert die eigene Konfiguration der Infrastruktur keinen Mehrwert
für den Endkunden oder die Entwickler der Anwendung. Wer einfach
nur die Plattform zur Ausführung seiner Anwendung braucht, und sich
nicht um die Technik darunter kümmern will, der kann sich direkt
die nötige Plattform mieten. Vorteile Sehr einfach skalierbar.
Keinerlei Administration des Betriebssystems nötig. Fokus auf die
Entwicklung der eigentlichen Anwendung möglich. Nachteile Anwendung
muss Architekturkonzept der Plattform unterstützen. Es können nur
die angebotenen Infrastruktur-Dienste verwendet werden. Beispiele:
Microsoft Azure, Amazon Elastic Beanstalk. Container Um die
Konfiguration der Laufzeitumgebung und auch der verschiedenen
Komponenten wie Datenbank, Messaging usw. zu vereinfachen, kann man
Container-Dienste wie Docker nutzen. Vorteile Beschreibung der
Laufzeitumgebung als ausführbare Datei (Infrastructure as Code).
Komplett automatisierbar. Sehr einfach skalierbar. Nachteile
Initial hoher Aufwand. Nicht für alle Anwendungen geeignet.
Beispiele: Docker. Software as a Service (SaaS) Wer auch die
Anwendung selbst nicht mehr entwickeln will, kann sich fertige
Applikationen mieten. Vorteile Einfaches Abrechnungsmodell.
Keinerlei Administration mehr nötig. Fokus auf die Fachlickeit.
Nachteile Kaum Möglichkeiten der individuellen Anpassung. Starke
Bindung an den SaaS-Anbieter. Ggfs. Datenschutz-Probleme.
Beispiele: Google Docs, Office 365, Gmail, Salesforce. Function as
a Service (FaaS, Serverless Computing) Wer seine eigene Anwendung
aus kleinen funktionalen Bausteinen erstellen möchte, die
individuell skalierbar sind, ist mit einem FaaS-Anbieter gut
bedient. Vorteile Sogar einzelne Teile der Anwendung sind
individuell skalierbar. Neue Anwendungsfälle können schnell aus
bestehenden Diensten zusammengebaut werden. Transparente Abrechnung
nach konkreter Nutzung. Nachteile Sehr starke Abhängigkeit vom
FaaS-Anbieter. Evtl. komplizierte Architektur. Beispiele: Amazon
Lambda, Azure Functions. Edge Computing Gerade das aktuell stark
wachsende Internet der Dinge produziert eine enorme Menge an Daten.
Wenn diese komplett in die Cloud transferiert werden müssten, um
dort verarbeitet zu werden, würde es schnell zu Latenzproblemen
kommen. Daher wandert die (Vor-)Verarbeitung dieser Datenströme
zurück ins eigene Netz. Die Daten werden "am Rand" (=Edge) des
Netzwerkes aggregiert und erst danach in die Cloud geladen (z.B.
zur dauerhaften Speicherung oder als Datenbasis für Anwendungen).
Links Permalink zu dieser Podcast-Episode RSS-Feed des Podcasts
Edge Computing Läutet Fog Computing das Ende der Cloud ein? Amazon
Elastic Beanstalk Tutorial – The ULTIMATE Guide Serverless FaaS
with AWS Lambda and Java Serverlos durch die Nacht: Wie gehen
Funktionen ohne Server?

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