Folge 6 - Exploring Serverless: The Future of Cloud Computing?

Folge 6 - Exploring Serverless: The Future of Cloud Computing?

37 Minuten

Beschreibung

vor 7 Monaten

In dieser Podcast-Folge sprechen Florian und Gregor über das
Thema Serverless Computing – ein Ansatz, der die Art und Weise
verändert, wie Anwendungen entwickelt und betrieben werden. Sie
beleuchten, wie Plattformen wie Azure Functions Entwicklern
ermöglichen, sich ganz auf die Business-Logik zu konzentrieren,
während Skalierung und Infrastruktur vom Cloud-Anbieter
übernommen werden. Gemeinsam diskutieren sie die Vorteile des
Pay-as-you-go-Modells, mögliche Herausforderungen wie Vendor
Lock-in und was es bei der Architekturplanung zu beachten gilt.
Außerdem werfen sie einen Blick auf spannende Praxisbeispiele,
darunter eine Fallstudie von Coca-Cola, und teilen persönliche
Erfahrungen sowie Best Practices aus dem Alltag.


Reinhören lohnt sich – egal ob du bereits Erfahrung mit
Serverless hast oder einfach neugierig bist, wie diese
Technologie deine Projekte effizienter und flexibler machen kann.


Takeaways:


Serverless Computing verändert das traditionelle
Infrastrukturparadigma grundlegend, indem es die
Verantwortlichkeiten für die Serververwaltung vollständig
abstrahiert.

Die Kosteneffizienz von serverlosen Lösungen hängt von den
Nutzungsmustern ab, was in Spitzenzeiten zu höheren Kosten führen
kann.

Mit serverless Architekturen können sich Entwickler auf die
Anwendungslogik statt auf das Infrastrukturmanagement
konzentrieren, was die Produktivität und Agilität steigert.

Die Implementierung einer modularen Architektur ermöglicht
eine größere Flexibilität und reduziert die Bindung an einen
bestimmten Anbieter, während gleichzeitig die Vorteile von
Serverless genutzt werden können.

Serverless Technologien wie Azure Functions bieten ein
Pay-as-you-go-Modell, das die Betriebskosten für variable
Arbeitslasten erheblich senken kann.

Datenerfassung und -analyse sind beim Einsatz von
Serverless-Lösungen entscheidend, um architektonische
Entscheidungen zu treffen und die Ressourcenzuweisung zu
optimieren.

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