Lost in serverless AWS Lambda, Google Cloud Function, Azure Function quelle solution pour mes besoins

Lost in serverless
AWS Lambda, Google Cloud Function, Azure Function
quelle solution pour mes besoins !
BDX.IO 2018

Ippon Technologies 2018
The market for public cloud is predicted
to reach from $260 billion in 2017 to
around $411 billion in 2020.
Gartner
Plus d’un million de clients chez AWS.
Autour de ~6 millions de VM actives
chez AWS
PIB Norvège:
406 Milliards $

Ippon Technologies © 2018
About
Sébastien Moreno
@sebastienmoreno
#devops #cloud #java
#docker

XaaS ?

● FaaS
➔ Plateforme Cloud permettant d’exécuter des fonctions d’une application sans gérer
l’infrastructure
➔ Ex.: batch processing, stream processing, ETL, IoT services
● BaaS
➔ Middleware fournissant API et SDK pour se connecter aux services du Cloud
➔ Ex.: cloud storage, push notifications, server code, user and file management, social networking
integration, location services, user management...
● SaaS
➔ Services accessibles par le web
➔ Ex.:customer relationship management (CRM), document management, accounting, human
resource (HR) management
Cloud et Serverless

Caractéristiques
Infrastructure
Containers
Plateforme
Fonctions
Scalabilité A la demande: pas
de serveur
coût faibleEvent-driven

Use cases ?
● Authentification
● Transformation de fichiers
● Interrogation référentiel
● Batch processing
● Stream processing
● ETL
● IoT services
● … trigger pour d’autres FaaS
● ...

Exemples: Alexa skills

Exemples: e-commerce

Exemples: Station Météo

Exemple: traitement d’images

Faas: du positif… et du négatif !
+ La scalabilité
+ Le coût
+ Disponibilité
+ Maintenance
+ Déploiement
- Architecture complexe
- Vendor lock-in
- Limitations techniques

AWS Lambda Google Cloud Functions Azure Functions
Principales plateformes FaaS
AWS Lambda
Novembre 2014
référence serverless
intégration services
Azure Functions
Novembre 2016
2 Runtimes :
1.x (Portail Azure)
2.x (.NET Core 2)
Windows/Linux (Preview)
Google Cloud Functions
alpha février 2016
(officiel juillet 2018)
HTTP (synchrone) et
Background (asynchrone)

Langages
● .Net Core 1.0 (C#)
● .Net Core 2.0 (C#)
● .Net Core 2.1 (C#/PowerShell)
● Go 1.x
● Java 8
● Node.js 4.3
● Node.js 6.10
● Node.js 8.10
● Python 2.7
● Python 3.6
HTTP et Background functions:
● Javascript (NodeJS)
● Python
Runtimes:
● Node.js 6
● Node.js 8 (beta)
● Python 3.7 (beta)
Supported
● C# (1.x: .NET Framework 4.7)
(2.x: .NET Core 2)
● JavaScript (1.x: NodeJS
6) (2.x:NodeJS 8 & 10)
● F# (1.x: .NET Framework 4.7)
(2.x: .NET Core 2)
● Java8 (1.x:N/A) (2.x:Preview
● TypeScript (2.x)
Experimental 1.x
● Python
● TypeScript (2.x)
● PHP
● Batch (.cmd, .bat)
● Bash
● PowerShell

Développement
● Cloud Functions Node.js
Emulator (NodeJS 6.10)
● Outils de dev classiques
pour NodeJS, Python
● From scratch / Blueprints
● Cloud9-based code editor
● Serverless Application Model
➔ SAM Template
➔ SAM CLI
● IDE:
➔ AWS Toolkit for Eclipse
➔ Toolkit for Visual Studio
IDE (Lambda .Net)
➔ IntelliJ Connector for AWS
Lambda
● SDK (Go, .Net, NodeJS…)
● OS Windows: .Net,JS,Java
● OS Linux(preview): JS,.Net,Docker
● Azure Functions Core Tools (test,
deploy)
● On-premise runtime: Azure
Functions Runtime
● Maven: Archetype, plugin(build,test
local, deploy...)
● IDE:
➔ VS Code
➔ VS IDE
➔ IntelliJ (preview)
➔ Eclipse (preview)

● Serverless Application Model (SAM)
● Cloudformation
● The serverless.com framework
(multi language)
● Apex (multi language)
● Chalice (Python)
● ClaudiaJS (NodeJS)
● Serverless Express(ExpressJS)
● Sparta(Go)
● Zappa(Python)
● Serverless Java Container
● SLAppForge Sigma
● Terraform
Outils déploiement
● gcloud SDK
● Terraform
● The serverless.com
framework
(bientôt)
● azure CLI
● Terraform
● The serverless.com
framework
(bientôt)

● Déploiement: stockage S3
● CI AWS:
➔ AWS CODESTAR
➔ AWS CODEPIPELINE
➔ AWS CODEBUILD
➔ AWS CODEDEPLOY
● Jenkins: Plugin AWS Lambda
● Autres: CloudBees, Codeship...
● Versions:
➔ Version / Aliases (DEV,
PROD)
Outils DevOps
● Déploiement: Cloud Storage
● Repository proxy: connexion
entre Github, Bitbucket et
Google Source Repository
● CI Google: Code Build
(gcloud build step)
● Jenkins: Plugin Google Cloud,
gcloud
● Versions: pas de versions
● Déploiement zip: Azure CLI
● Repositories: BitBucket,
Dropbox, GitHub et Azure
DevOps
● CI Azure: App Services
● Jenkins: plugins Azure (deploy et
App Services)
● Versions: pas de versions, mais
“Environnements slots(preview)”

Monitoring
● Logs: CloudWatch Logs
● Monitoring: CloudWatch,
CloudTrail
● Analyser et déboguer: XRay
● Autres: IOpipe, Datadog,
Loggly, Splunk et Sumo
Logic
● Logs & Monitoring:
StackDriver
● Logs: gcloud
● Logs & Monitoring: Azure
Application Insights
➔ Logs streaming
➔ Process Explorer
➔ Metrics
➔ Alertes
● Logs
➔ Kudu
➔ Table Storage

Triggers
• Amazon S3 Bucket
• Amazon DynamoDB
• Amazon Kinesis Data Streams
• Amazon Simple Notification Service
• Amazon Simple Email Service
• Amazon Cognito
• CloudFormation
• CloudWatch Logs / Events
• CodeCommit
• Scheduler
• Resource Configuration
• Alexa
• Lex
• HTTP
• IOT
• CloudFront
• Kinesis Data Firehose
● Firebase real-time
database
● Firebase authentication
● Firebase Analytics
● Cloud Storage
● Cloud Pub/Sub
● HTTP
● Stack driver logging
• Blob Storage
• Cosmos DB
• Event Grid
• Event Hubs
• HTTP
• Microsoft Graph
• Queue storage
• Service Bus
• Timer
• Webhooks

Coût
Free tier par mois:
1 million de requêtes
400,000 Gb-s
Ensuite:
0,20$ par million de requête
0,000 016$/GB-s
Data In: Gratuit
Data Out: 0,05-0,09$/GB
Free tier par mois:
2 millions de requêtes
400,000 Gb-s et 200,000 GHz-s CPU
5GB of Internet egress traffic
Ensuite:
0,0000025$/GB-s et 0,00001$/GHz-
s
Data In: Gratuit
Data Out: 0,12$/GB
Free tier par mois:
1 million de requêtes
400,000 Gb-s
Ensuite:
0,000 016 67$/GB-s
Data In: 0,1$ 0,2$ VPC/Région
Data Out: 0,05-0,09$/GB
Les services du Cloud utilisés peuvent changer le coût global de l’architecture.

Exemple de coût
3 Millions d’exécutions, à 512Mo (800MHz), de 1 seconde chaque:
http://serverlesscalc.com
Ne prends pas en compte trafic réseau et autres services (stockage, API...).

Limitations
Exécutions concurrentes: 1000
Mémoire max 3008 Mo
Durée 5 minutes -> 15 minutes
Déploiement: 50 MB (zipped), 256
MB (unzipped), 3 MB (console
editor)
Durée 9 minutes
Déploiement: 100MB
(compressed) for sources.
500MB (uncompressed) for
sources plus modules.
Durée 10 minutes

Avantages:
● Mise en oeuvre simple (HTTP,
Background)
● Capitalise sur la plateforme
mobile Firebase
● Ergonomie, Simplicité
Inconvénients:
● Juste sortie de la beta
● Basique, peu de langages
● Outillage basique
● Intégrations services limités
Conclusions
Avantages:
● Pionnier du Cloud Serverless
● Bonne maturité
● Langages
● Forte intégration avec autres
services
● Outils riches
Inconvénients:
● Complexe
● Coûts global
Avantages:
● Scénarios d’usage riches
● Ergonomie
● Outils riches
● Outillage Dev
Inconvénients:
● Intégrations services limités
● Runtimes inégaux
● Manque de maturité (previews)

Pour aller plus loin
● Les besoins en services Cloud peuvent être déterminants
● AWS mise beaucoup sur Lambda comme feature clé
➔ Nouvelles fonctionnalités très régulières
➔ Fait sauter limitations
➔ Très large: IOT (Greengrass), Data, API, Alexa...
● Azure est challenger
➔ Fonctionnalités proches
➔ Propose fonction à base de container Docker
➔ Durable functions (états) et Webjobs functions (tâches arrière-plan)
● Google Cloud Function
➔ Mise sur simplicité, bonne intégration Firebase (mobile)
➔ Projet OSS Knative pour serverless dans Kubernetes

Ippon Technologies 2018
Ippon.fr
contact@ippon.fr
+33 1 46 12 48 48
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