Serverless : Choix de Providers et Comparatif

22 février 2024

9 min de lecture

1. Introduction au Serverless 2. AWS Lambda 3. Azure Functions 4. Google Cloud Functions 5. Comparatif AWS Lambda vs Azure Functions vs Google Cloud Functions 6. Comment choisir le bon fournisseur Serverless?7. Conclusion

1. Introduction au Serverless

Serverless est un modèle de développement d'applications dans lequel le fournisseur du serveur cloud exécute le code, mais le développeur ne doit pas penser à la gestion du serveur. Cela permet aux développeurs de se concentrer sur la création d'applications de qualité sans se soucier de la maintenance et de l'administration du serveur.

1.1 Avantages du Serverless

Serverless présente plusieurs avantages parmi lesquels:

Économie de coûts : Vous ne payez que pour le temps d'exécution de votre application. Il n'y a donc pas de coût pour le temps d'inactivité.
Évolutivité : Les fournisseurs Serverless peuvent augmenter ou diminuer automatiquement les ressources en fonction de la demande, permettant ainsi un redimensionnement automatique.
Rapidité de mise en marché : Le développement d'applications devient plus rapide car l'infrastructure est gérée par le fournisseur.
Facilité d'intégration : Les fournisseurs Serverless offrent souvent une intégration transparente avec d'autres services cloud.

1.2 Inconvénients du Serverless

Cependant, le Serverless a aussi ses inconvénients :

Possiblement plus cher pour les applications fortement utilisées: Bien que Serverless soit généralement moins cher pour les applications à faible trafic en raison de son modèle de tarification basé sur l'utilisation, pour les applications à trafic élevé, il pourrait être plus cher que l'hébergement traditionnel.
Limitations de temps d'exécution: Les fonctions Serverless ont des limites de temps d'exécution. Par exemple, AWS Lambda limite le temps d'exécution à 15 minutes.
Difficultés de test: Test et débogage peut être plus difficile avec Serverless car il est exécuté dans un environnement de cloud distant.
Inquiétudes pour la sécurité: Comme l'environnement d'exécution est entièrement géré par le fournisseur, des préoccupations en matière de sécurité peuvent survenir.
Latence froide: Lorsque Serverless fonction est exécutée après une période d'inactivité, cela peut entraîner une latence supplémentaire, connue sous le nom de "démarrage à froid".

Maintenant que nous avons évalué les avantages et les inconvénients du Serverless, nous allons comparer en détails les principaux fournisseurs Serverless dans les sections suivantes. Nous examinerons AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions de manière approfondie.

2. AWS Lambda

Amazon Web Services (AWS) est l'un des fournisseurs cloud les plus populaires et Lambda est l'une de leurs offres Serverless les plus populaires. AWS Lambda vous permet d'exécuter votre code sans provisionner ni gérer de serveurs. Vous payez seulement pour le temps de calcul que vous consommez.

2.1 Architecture de AWS Lambda

AWS Lambda fonctionne en exécutant votre code en réponse à des événements spécifiques. Ces événements peuvent être des modifications apportées aux données dans un service Amazon S3 ou une mise à jour d'une table DynamoDB. Lambda suit le modèle d'architecture orientée événements (Event-Driven Architecture, EDA), ce qui entraîne une forte isolation entre le code de l'application et l'environnement d'exécution.

1def lambda_handler(event, context):
2    # write your code here
3    return 'Hello from Lambda!'

2.2 Cas d'utilisation typiques

AWS Lambda est généralement utilisé pour des tâches telles que :

Traitement de données : Vous pouvez utiliser AWS Lambda pour effectuer des tâches de traitement de données, telles que le filtrage, le tri et d'autres transformations de données.
Interactions en temps réel : AWS Lambda peut être utilisé pour exécuter du code en réponse à des événements tels que des modifications de données, des clics de l'utilisateur ou des soumissions de formulaire.
Tâches périodiques : Avec AWS Lambda, vous pouvez exécuter du code pour des tâches périodiques, comme la facturation mensuelle ou le nettoyage quotidien de la base de données.

2.3 Limitations et défis

Malgré les nombreux avantages, l'utilisation d'AWS Lambda présente également quelques défis :

Limitations de temps d'exécution : Lambda a une limitation de temps d'exécution maximale de 15 minutes. Cela peut ne pas convenir aux tâches nécessitant une longue exécution.
Tests et débogage : Il peut être difficile de tester et de déboguer les fonctions Lambda, en particulier lorsqu'elles interagissent avec d'autres services AWS.
Démarrages à froid : Les fonctions Lambda peuvent avoir des délais de démarrage notables, connus sous le nom de "démarrages à froid", lorsqu'ils sont invoqués après une période d'inactivité.

Procédons à l'examen de Azure Functions dans la prochaine section.

3. Azure Functions

Microsoft Azure est un autre grand fournisseur de services cloud, proposant également une fonction sans serveur connue sous le nom de Azure Functions. Semblable à AWS Lambda, Azure Functions permet aux développeurs de se concentrer sur la création de leur application sans se soucier du provisionnement et de la gestion des serveurs.

3.1 Architecture de Azure Functions

Azure Functions exécute votre code en réponse à une variété de déclencheurs tels que les changements de données, les messages de file d'attente, les événements temporisés et les appels HTTP. Le modèle d'architecture est similaire à celui d'AWS Lambda, où le code est isolé de l'environnement d'exécution.

1public static class Function1
2{
3    [FunctionName("Function1")]
4    public static async Task<IActionResult> Run(
5        [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "get", "post", Route = null)] HttpRequest req,
6        ILogger log)
7    {
8        log.LogInformation("C# HTTP trigger function processed a request.");
9
10        // your code here
11
12        return new OkObjectResult("Hello from Azure Functions!");
13    }
14}

3.2 Cas d'utilisation typiques

Voici quelques cas d'utilisation typiques de Azure Functions :

Traitement de données : Comme Lambda, Azure Functions peut être utilisé pour le traitement de données en arrière-plan, telles que l'extraction, la transformation et le chargement (ETL).
Microservices : Azure Functions est idéal pour la création de microservices, car il peut exécuter des morceaux de code indépendantement dans des environnements isolés.
Tâches planifiées : Les fonctions Azure peuvent être déclenchées par des tâches planifiées, ce qui les rend idéales pour des opérations comme la maintenance du site Web et les sauvegardes de base de données à heure fixe.

3.3 Limitations et défis

Bien qu'Azure Functions offre de nombreux avantages, il possède également certains défis et limitations :

Limitations de temps d'exécution : Tout comme AWS Lambda, Azure Functions a aussi une limitation de temps d'exécution maximale, qui est de 5 minutes pour le plan de consommation. Ce temps peut être prolongé en passant à un autre plan d'hébergement.
Complexité de la tarification : La tarification d'Azure Functions peut être assez complexe et déroutante, surtout si vous utilisez de nombreuses combinaisons de services Azure.
Configuration et gestion de l'environnement : Il peut y avoir une courbe d'apprentissage pour comprendre comment Azure Functions gère l'environnement d'exécution et comment le configurer correctement.

Dans la section suivante, nous comparerons les fonctions AWS Lambda et Azure avec un autre fournisseur sans serveur, Google Cloud Functions.

4. Google Cloud Functions

Google Cloud Functions est la solution Serverless de Google Cloud Platform (GCP). Il vous permet d'exécuter votre code sans provisionner ni gérer de serveurs, vous payez uniquement pour le temps de calcul que vous consommez.

4.1 Architecture de Google Cloud Functions

Google Cloud Functions fonctionne en exécutant votre code en réponse à des événements déclenchés par des services spécifiques de Google Cloud, comme Firebase et Pub/Sub. Le modèle d'architecture est similaire à celui de AWS Lambda et Azure Functions, où le code est isolé de l'environnement d'exécution.

1public class HelloPubSub implements BackgroundFunction<PubSubMessage> {
2  @Override
3  public void accept(PubSubMessage message, Context context) {
4    String name = "world";
5    String data = message.getData();
6    if (data != null) {
7      name = new String(Base64.getDecoder().decode(data));
8    }
9    System.out.printf("Hello, %s!\n", name);
10  }
11}

4.2 Cas d'utilisation typiques

Google Cloud Functions convient pour de nombreux cas d'utilisation, tels que :

Traitement de données en temps réel : Par exemple, vous pouvez utiliser Google Cloud Functions pour traiter les modifications apportées aux données en temps réel dans Firebase et les diffuser à vos utilisateurs.
Intégrations de services Google Cloud : Google Cloud Functions peut également établir des connexions entre différents services Google Cloud. Par exemple, vous pourriez avoir une fonction qui est déclenchée chaque fois qu'un nouvel utilisateur s'inscrit dans Firebase Authentication et qui envoie ensuite un message de bienvenue via Gmail.
Microservices: Comme ses homologues, Google Cloud Functions est aussi adapté pour la création de microservices. Chacune des fonctions peut être développée, déployée et mise à l'échelle indépendamment.

4.3 Limitations et défis

Google Cloud Functions n'est pas sans défis et limitations :

Limitations de temps d'exécution : Google Cloud Functions impose une limite de temps d'exécution de 540 secondes (9 minutes), ce qui est inférieur à la limite imposée par AWS Lambda.
Disponibilité régionale limitée : Google Cloud Functions n'est pas aussi largement disponible dans les régions du monde que AWS Lambda et Azure Functions.
Tests et débogage : Semblable à AWS Lambda et Azure Functions, le test et le débogage des fonctions dans un environnement de développement local peuvent être difficiles.

Dans la section suivante, nous comparerons AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions de manière plus approfondie, en nous basant sur divers critères techniques.

5. Comparatif AWS Lambda vs Azure Functions vs Google Cloud Functions

Après avoir obtenu un aperçu détaillé de AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions, il est à présent essentiel de les confronter selon divers critères clés afin de mieux déterminer quelle solution Serverless répond le mieux à vos besoins spécifiques.

5.1 Comparaison des performances

En ce qui concerne les performances, tous les trois fournisseurs se sont révélés efficaces, mais présentent quelques différences.

AWS Lambda : AWS Lambda a fait ses preuves en termes de performances et d'efficacité. Il offre une exécution rapide avec un temps de démarrage inférieur comparé aux autres. Toutefois, le temps de démarrage à froid est un défi connu avec AWS Lambda.
Azure Functions : Les performances d'Azure Functions sont également robustes, mais le démarrage à froid est légèrement plus long que celui d'AWS Lambda. Néanmoins, une fois que la fonction est en cours d'exécution, elle répond rapidement.
Google Cloud Functions : Google Cloud Functions offre de bonnes performances, mais le temps de démarrage à froid est le plus long parmi les trois. Cependant, Google travaille à améliorer cette situation.

5.2 Comparaison de la tarification

En termes de tarification, les trois fournisseurs suivent un modèle de tarification à l'utilisation. Cependant, il y a des différences dans la manière dont chaque fournisseur calcule les coûts.

AWS Lambda : AWS Lambda facture en fonction du nombre d'exécutions de la fonction, de la durée d'exécution et de la quantité de mémoire allouée. Il offre également un nombre gratuit d'exécutions de fonction et de temps d'exécution par mois.
Azure Functions : La tarification d'Azure Functions dépend du plan choisi. Dans le plan Consommation, vous payez en fonction du nombre de exécutions, du temps d'exécution et de la mémoire utilisée, similaire à AWS Lambda.
Google Cloud Functions : Google Cloud Functions suit également un modèle de tarification à l'utilisation. Vous êtes facturé pour le temps d'exécution, le nombre d'appels à la fonction, et le trafic réseau.

5.3 Facilité d'utilisation et soutien communautaire

AWS Lambda : AWS Lambda offre une facilité d'utilisation grâce à son interface conviviale. En matière de soutien communautaire, il présente un riche écosystème de ressources de soutien et de documentation exhaustive.
Azure Functions : Azure Functions propose également une interface intuitive qui rend l'exécution de fonctions sans serveur plus simple. Il dispose d'une solide communauté de soutien et d'une excellente documentation.
Google Cloud Functions : Google Cloud Functions offre une interface facile à utiliser. Il bénéficie également d'un soutien solide de la part de la communauté et d'une documentation bien organisée.

En conclusion, le choix entre AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions dépend principalement de vos exigences spécifiques et de l'écosystème cloud que vous préférez. Chacune de ces plates-formes a ses forces et ses faiblesses, qui doivent être évaluées en fonction des besoins de votre entreprise.

6. Comment choisir le bon fournisseur Serverless?

Le choix de la bonne plateforme Serverless nécessite une évaluation minutieuse en tenant compte de plusieurs facteurs. Voici quelques points à prendre en considération :

6.1 Évaluation des besoins de l'entreprise

La première étape dans le choix d'une plateforme Serverless est d'évaluer les besoins spécifiques de l'entreprise. Cela inclut l'identification du type d'applications que vous prévoyez de développer, le niveau de performance requis, le budget disponible, et les besoins en matière d'intégration avec d'autres services et infrastructures.

6.2 Facteurs techniques à considérer

Performance : Différentes plateformes Serverless peuvent offrir des performances très différentes en termes de temps de démarrage, de latence, de disponibilité et de capacité à monter en charge. Il est donc important de tester chaque fournisseur dans des conditions qui se rapprochent le plus possible de l'utilisation réelle prévue.
Limitations et contraintes : Chaque fournisseur a ses propres limitations et contraintes, qu'il s'agisse du langage de programmation pris en charge, de la durée maximale d'exécution des fonctions, de la taille des charges de travail, etc. Assurez-vous de bien comprendre ces limites avant de prendre une décision.
Sécurité : La sécurité est une préoccupation majeure pour toute entreprise. Assurez-vous que le fournisseur que vous choisissez offre des fonctionnalités de sécurité robustes, notamment en ce qui concerne l'isolation des fonctions, le chiffrement des données et l'intégration avec d'autres services de sécurité.

6.3 Budget et modèle tarifaire

Comme mentionné précédemment, AWS Lambda, Google Cloud Functions et Azure Functions suivent tous un modèle de tarification basé sur l'utilisation. Cependant, il y a des différences dans la manière dont chaque fournisseur calcule les coûts. Il est donc essentiel de comprendre en détail leur modèle tarifaire afin de prévoir votre budget de manière plus précise.

En somme, le choix du bon fournisseur Serverless dépend principalement de vos besoins spécifiques et de l'évaluation des différents facteurs énumérés ci-dessus. Une compréhension approfondie des besoins de l'entreprise et des capacités technologiques offertes par chaque fournisseur est essentielle pour prendre une décision éclairée.

7. Conclusion

Après avoir évalué en détail AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions, il est clair que chaque fournisseur sans serveur a ses propres avantages et inconvénients. Le choix du bon fournisseur dépend principalement des besoins spécifiques de votre projet.

7.1 Tendances futures du Serverless

Le Serverless est une technologie en rapide évolution. C'est un domaine d'innovation et de croissance rapide dans le monde du cloud computing. Les fournisseurs investissent massivement dans l'amélioration de leurs solutions Serverless, en mettant l'accent sur des aspects tels que la performance, la facilité d'utilisation et l'intégration avec d'autres services. Une tendance notable est l'effort continu pour réduire les temps d'amorçage à froid, qui est un des inconvénients majeurs du Serverless.

7.2 Pourquoi le choix du fournisseur est crucial pour le succès du projet

Le choix du bon fournisseur Serverless a un impact significatif sur la réussite de vos projets. Un fournisseur qui correspond à vos besoins peut vous aider à développer des applications performantes et rentables plus rapidement. D'ailleurs, la capacité de chaque fournisseur à intégrer avec d'autres outils, systèmes et services que vous utilisez peut également influencer grandement la productivité de vos équipes.

7.3 Résumé des avantages et inconvénients respectifs des fournisseurs étudiés

AWS Lambda : AWS Lambda est un choix solide pour le Serverless avec sa large gamme de fonctionnalités, sa performance éprouvée et son intégration profonde avec d'autres services AWS. Toutefois, les utilisateurs peuvent être dissuadés par les temps d'amorçage à froid et la complexité potentielle de la tarification.
Azure Functions : Azure Functions offre également une vaste gamme de fonctionnalités et s'intègre bien avec d'autres services Azure. Les utilisateurs peuvent trouver le modèle d'hébergement et l'interface utilisateur plus convivial que AWS. Cependant, le temps d'amorçage à froid est légèrement plus long que AWS.
Google Cloud Functions : Google Cloud Functions se distingue par sa simplicité d'utilisation et son intégration étroite avec d'autres services Google Cloud. C'est un bon choix si vous utilisez déjà intensivement Google Cloud Platform. Néanmoins, les utilisateurs doivent être prêts à faire face à des temps d'amorçage à froid plus longs et à une disponibilité régionale limitée.

En résumé, chaque fournisseur de fonctionnalités sans serveur a des forces et des faiblesses distinctes. La meilleure plateforme pour vous dépend de vos besoins spécifiques, de votre budget, de votre équipe et de votre architecture technologique actuelle.