Comment fonctionne le serverless computing ?

Les entreprises qui utilisent le serverless computing outsourcent (externalisent) leurs composants backend. On inclut dans cette catégorie les bases de données, les calculs, le stockage ou encore le traitement des flux de données. L’utilisateur se concentre donc sur la conception. Certains recourent d’ailleurs au terme Backend as a Service (BaaS).

On peut comparer très simplement cette dynamique à celle d’un grand restaurant. Vous êtes chargé de l’intitulé du menu, du décor, de l’ambiance et de la création des plats et leur présentation mais vous déléguez tout le travail en cuisine. Une autre équipe s’occupe d’éplucher les pommes de terre, de s’assurer de la fraîcheur et de la disponibilité des produits, de faire monter la sauce et de cuire votre entrecôte ou votre steak végétal à la perfection. Cerise sur le gâteau, vous les payez à l’heure et uniquement quand ils travaillent.

Présenté comme cela, le serverless computing donne l'envie de se pourlécher les babines et on comprend que son usage soit appelé à croître. La majeure contrainte à garder à l’esprit réside dans le fait que vous entrez dans une relation de dépendance par rapport à une entreprise tierce. En déléguant, vous augmentez le champ des possibles mais vous perdez aussi une partie de votre autonomie. Le serverless computing présente également certaines limites lorsqu’on pense à des applications complexes. Imaginer une architecture qui repose uniquement sur le serverless computing reste fort risqué et difficile à mettre en œuvre en 2020.

Le serverless computing fonctionne sur une base dite event driven, soit lorsqu’un événement se produit, une fonction s’exécute. Il se distingue dans ce sens de l’usage de Machines Virtuelles (Virtual Machine, VM) ou de modèles PaaS (Platform as a Service) par exemple. Le concepteur ou le développeur loue en quelque sorte un espace pour exécuter une fonction et ne paye que lorsque la fonction est effectivement utilisée. Le concept sous-jacent est donc que l’usager ne paye pas pour le serveur en tant que tel mais bien pour le service qu’il propose. Le développeur doit donc créer le code de l’application et les fonctions sans état (ou neutres) associées.

À l’heure actuelle, le serverless computing concerne principalement des applications encore très simples. On peut citer les exemples suivants :

• Intégration d’un chatbot ;
• Traitement en temps réel de données structurées ou non structurées ;
• Exécution automatique de tâches, notamment pour les communications Machine to Machine, M2M ;
• Disponibilité des données dans différents formats.

Ces quelques illustrations ne représentent qu’une infime fraction de ce que le serverless computing peut réaliser. En pratique, le serverless computing représente une forme d’évolution du modèle PaaS et convient parfaitement à n’importe quelle application dont la charge de travail est volatile ou cyclique. Le serverless computing permet une rationalisation des coûts alors que le modèle PaaS reste plus rigide. 

De nombreuses grandes entreprises utilisent actuellement le serverless computing. Le pourcentage s'élève à 40% selon une étude conduite par O’Reilly, maison d’édition spécialisée en informatique. On cite souvent des noms connus comme Coca-cola ou encore Autodesk en tant qu’exemples d’utilisateurs. Netflix est un autre exemple concret. L’entreprise utilise AWS Lambda pour adapter et redimensionner ses images par rapport à l’interface. Cette fonction est exécutée à la demande ce qui évite de stocker un nombre astronomique de fichiers médias.