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Serverless Computing: AWS Lambda und Azure Functions Schulung

Serverless Computing in der Cloud: AWS Lambda und Azure Functions im Vergleich

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Sie entscheiden begründet, wann sich Serverless Computing lohnt, vergleichen AWS Lambda und Azure Functions in Programmiermodell, Skalierung, Grenzen und Kosten und planen eine ereignisgesteuerte Anwendung bis zu Test und Bereitstellung.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Wann rechnet sich eine Funktion pro Aufruf – und wann der Container im Dauerbetrieb?

Serverless Computing heißt: Sie schreiben Funktionen oder liefern Container aus, und der Anbieter kümmert sich um Server, Skalierung und Patches – abgerechnet wird nach Aufrufen und Laufzeit. Gedacht ist das Seminar für Architekt:innen und Entwickler:innen vor der Plattformwahl: Welche Anwendungsfälle profitieren, wo liegen Grenzen wie Laufzeitlimits, Kaltstarts und Zustandslosigkeit, und wie unterscheiden sich AWS Lambda und Azure Functions bei Auslösern, Hosting-Plänen, Skalierung und Preis? Den Rahmen bilden Alternativen wie Google Cloud Run functions, Funktionen am Netzwerkrand und serverlose Container-Dienste.

Dieselbe kleine Anwendung entsteht zweimal: Ein Datei-Upload löst die Verarbeitung aus, eine Warteschlange puffert Lastspitzen, eine HTTP-Schnittstelle liefert den Status. Auf AWS arbeiten Lambda, S3, SQS und API Gateway zusammen, beschrieben mit AWS SAM; auf Azure übernehmen Functions im Flex-Consumption-Plan, Blob Storage und Service Bus diese Rollen, bereitgestellt mit Bicep und der Azure Developer CLI. So vergleichen Sie nicht Datenblätter, sondern Bereitstellung, lokale Tests mit `sam local` und den Azure Functions Core Tools, Protokolle in CloudWatch und Application Insights und die Kosten bei gleicher Last.

Auch Bestandsanwendungen kommen vor. Für .NET-Funktionen im In-Process-Modell endet der Support im November 2026, der Wechsel auf das isolierte Worker-Modell gehört deshalb in jede Planung; der ältere Consumption-Plan unter Linux wird vom Flex-Consumption-Plan abgelöst. Bei Lambda geht es um Laufzeiten, deren Support ausläuft, um SnapStart gegen lange Kaltstarts und darum, dass inzwischen auch die Initialisierungsphase abgerechnet wird.

Wer Lambda-Funktionen im Detail entwickelt – Layers, Erweiterungen, Leistungsoptimierung des Codes –, findet das im Seminar AWS Lambda für Entwickler; ereignisgesteuerte Architekturen im größeren Zusammenhang behandelt das Seminar Cloud-Architekturen. Für die Übungen genügen ein AWS-Konto und ein Azure-Abonnement, jeweils mit Budgetgrenze. Im Coaching rechnen wir auf Wunsch einen konkreten Anwendungsfall aus Ihrem Haus für beide Plattformen durch.

Kaltstarts sind selten das eigentliche Problem einer serverlosen Anwendung. Sie lassen sich messen, und bei den meisten Schnittstellen fallen ein paar hundert Millisekunden beim ersten Aufruf nicht ins Gewicht. Schwerer wiegt, was im Entwurf übersehen wird: Ereignisse kommen doppelt an, eine Funktion ruft eine andere synchron auf und bezahlt die Wartezeit mit, eine Warteschlange läuft voll, weil die Datenbank dahinter nicht mitskaliert. Serverless verschiebt die Arbeit vom Betrieb der Server in den Entwurf der Ereignisflüsse. Wer Idempotenz, Wiederholungen und die Grenzen der Zielsysteme von Anfang an einplant, bekommt eine Anwendung, die mit der Last wächst und nachts fast nichts kostet.

Was Sie danach können

  • Sie beurteilen, ob ein Anwendungsfall für Serverless Computing geeignet ist, und benennen Grenzen wie Laufzeitlimits und Kaltstarts
  • Sie vergleichen AWS Lambda und Azure Functions in Programmiermodell, Hosting, Skalierung und Kosten
  • Sie planen eine ereignisgesteuerte Anwendung mit Warteschlange, Idempotenz und Fehlerbehandlung
  • Sie stellen serverlose Anwendungen mit AWS SAM bzw. Bicep und der Azure Developer CLI bereit
  • Sie kalkulieren Kosten für unterschiedliche Lastszenarien und vergleichen sie mit Container-Diensten

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • Architekt:innen, die zwischen Serverless-Plattformen und Container-Diensten entscheiden
  • Entwickler:innen, die erste Anwendungen mit AWS Lambda oder Azure Functions planen
  • Technische Projektleitungen, die Betriebs- und Kostenmodelle verschiedener Cloud-Plattformen bewerten
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Serverless Computing in der Cloud: AWS Lambda und Azure Functions im Vergleich

Grundlagen des Serverless Computing
  • Serverless einordnen: Functions as a Service, verwaltete Backend-Dienste, serverlose Container
  • Was der Anbieter übernimmt und was bei Ihnen bleibt: Code, Konfiguration, Rechte, Daten
  • Warum Serverless: Skalierung bis auf null, Abrechnung nach Nutzung, weniger Betriebsaufwand
  • Gelöste Probleme: Leerlaufkosten, Lastspitzen, Patchen von Servern, Kapazitätsplanung
  • Neue Probleme: Kaltstarts, Laufzeitlimits, verteilte Fehlersuche, Bindung an Anbieterdienste
  • Ereignisgesteuertes Programmiermodell: Auslöser, Ereignisformate, Standard CloudEvents
  • Markt heute: Angebote der Hyperscaler, Edge-Plattformen und Open-Source-Frameworks
  • Entwicklung des Markts: von einzelnen Funktionen zu serverlosen Containern, Datenbanken und Workflows
Anwendungsfälle für Serverless Computing
  • Passende Anwendungen: unregelmäßige Last, kurze Verarbeitung, klar abgegrenzte Ereignisse
  • Weniger geeignet: lang laufende Rechenjobs, gleichmäßig hohe Dauerlast, dauerhafte Verbindungen
  • Datei- und Bildverarbeitung nach dem Upload, Import- und Exportstrecken
  • HTTP-APIs und Webhooks, etwa für Zahlungs- oder Versanddienstleister
  • Zeitgesteuerte Aufgaben, Datenabgleich und Berichte statt Cronjobs auf einem eigenen Server
  • Stream- und Nachrichtenverarbeitung: IoT-Telemetrie, Änderungsereignisse aus Datenbanken
  • Mehrstufige Abläufe orchestrieren mit AWS Step Functions oder Durable Functions
Plattformen für Serverless Computing
  • AWS Lambda: Laufzeiten, Speicher bis 10 GB, höchstens 15 Minuten je Aufruf, Ereignisquellen
  • Azure Functions: Trigger und Bindungen, Hosting-Pläne, isoliertes Worker-Modell
  • Google Cloud Run functions und Cloud Run als containerbasierte Alternative
  • Funktionen am Netzwerkrand: Cloudflare Workers, CloudFront Functions und Lambda@Edge
  • Serverlose Container: AWS Fargate, Azure Container Apps und Cloud Run gegenübergestellt
  • Offene Plattformen auf Kubernetes für das eigene Rechenzentrum: Knative und OpenFaaS
  • Plattform auswählen: vorhandene Cloud, Sprachen, Ereignisquellen, Datenstandort, Teamwissen
  • Portabilität bewerten: wie viel Anbieterbindung für den Anwendungsfall vertretbar ist
Anwendungen mit AWS Lambda
  • Planung: Funktionen schneiden, Ereignisquellen wählen, Zustand in DynamoDB oder S3 ablegen
  • Rechte: Ausführungsrolle mit minimalen Rechten und ressourcenbasierte Richtlinien
  • Erstellungsschritte: Funktion, Auslöser, Umgebungsvariablen, Versionen und Aliase
  • Bereitstellung mit AWS SAM: sam build, sam deploy und lokaler Test mit sam local invoke
  • Beispiel: Upload in S3 löst eine Funktion aus, SQS puffert, API Gateway liefert den Status
  • Kaltstarts verringern: Speichergröße, SnapStart, bereitgestellte Parallelität
  • Überwachung mit CloudWatch Logs, Metriken und AWS X-Ray
Anwendungen mit Microsoft Azure Functions
  • Planung: Function App schneiden, Trigger und Bindungen wählen, Speicherkonto und Identität festlegen
  • Hosting-Pläne: Flex Consumption, Premium, Dedicated und Container Apps im Vergleich
  • Erstellungsschritte: Projekt mit den Azure Functions Core Tools anlegen, lokal mit func start testen
  • Bereitstellung mit der Azure Developer CLI und Bicep, App-Einstellungen mit Key-Vault-Verweisen
  • Beispiel: Blob-Upload löst die Verarbeitung aus, Service Bus puffert, ein HTTP-Trigger liefert den Status
  • Managed Identity statt Verbindungszeichenfolgen für Speicher und Service Bus
  • Überwachung mit Application Insights und OpenTelemetry
  • Bestand: .NET-Funktionen vom In-Process- auf das isolierte Modell umstellen, Linux-Consumption ablösen
AWS Lambda und Azure Functions im direkten Vergleich
  • Programmiermodell: Handler und Ereignisobjekte gegenüber Triggern, Bindungen und Middleware
  • Skalierung und Parallelität: Kontingente, Drosselung, Instanzgrößen
  • Grenzen nebeneinander: Ausführungsdauer, Speicher, Nutzlastgröße, Datenbankverbindungen
  • Kostenmodell: Aufrufe, GB-Sekunden, kostenlose Kontingente und Nebenkosten wie Datentransfer
  • Kosten bei Dauerlast: ab wann ein Container oder eine VM günstiger ist
  • Netzanbindung an private Ressourcen: VPC-Zugriff bei Lambda, VNet-Integration bei Functions
Serverless Computing – Umsetzung
  • Einen guten Anwendungsfall finden: messbarer Nutzen, abgegrenzte Ereignisse, überschaubares Risiko
  • Anwendung planen: Ereignisfluss skizzieren, Idempotenz, Wiederholungen und Dead-Letter-Queues
  • Serverlose Bereitstellung abbilden: Infrastruktur als Code, Stages und getrennte Umgebungen
  • Konfiguration und Geheimnisse: Parameter Store, Secrets Manager, Azure Key Vault
  • Testen: Unit-Tests der Logik, Integrationstests gegen echte Dienste in einer Testumgebung
  • Bereitstellen über eine Pipeline mit schrittweiser Verkehrsumstellung und Rollback
  • Betrieb: verteiltes Tracing, Alarme auf Fehlerraten, Drosselungen und Kosten
Praxisprojekt: Bildverarbeitung für die Inserate eines Immobilienportals
  • Ausgangslage: Makler:innen laden morgens Hunderte Fotos hoch, nachts herrscht kaum Verkehr
  • Ablauf skizzieren: Upload, Bildgrößen und Wasserzeichen erzeugen, Status per HTTP abfragen
  • Je eine Variante mit AWS Lambda und mit Azure Functions planen und gegenüberstellen
  • Kosten für drei Lastszenarien kalkulieren und mit einem Container-Dienst vergleichen
  • Entscheidungsvorlage mit Empfehlung, Risiken und Testplan erstellen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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1. Bedarf klären: Im kostenlosen Vorgespräch besprechen wir Ziele, Vorkenntnisse und Praxisaufgaben.

2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

Häufige Fragen zur Schulung

Gilt der Ab-Preis pro Person oder für die Veranstaltung?

Die 900 EUR netto sind der niedrigste Gesamtpreis für eine firmeninterne Veranstaltung mit bis zu drei Teilnehmenden. Größere Gruppen und einen anderen Umfang bieten wir individuell an. Der verbindliche Preis steht in Ihrem Angebot.

Können wir eigene Aufgaben einbringen?

Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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