Top Serverless-Funktionen: Vercel vs Azure vs AWS

Serverless-Funktionen ermöglichen es Entwicklern, Code auszuführen, ohne einen Server verwalten zu müssen. So können sie sich auf das Schreiben und Bereitstellen von Anwendungen konzentrieren, während die Skalierung und Wartung der Infrastruktur automatisch im Hintergrund abläuft.

In diesem Benchmark bewerteten wir 7 beliebte Cloud-Service-Anbieter gemäß unserer Methodik, um die Leistung ihrer Serverless-Funktionen zu testen. Wir maßen ihre schnellsten und langsamsten Antwortzeiten, die gesamte Ausführungszeit für 1000 Anfragen, den Durchsatz und die durchschnittliche Zeit pro erfolgreicher Anfrage unter Last.

Serverless-Funktionen Benchmark-Ergebnisse

Das erste Diagramm visualisiert die Leistung jedes Anbieters nicht als einzelne Zahl, sondern als eine Bandbreite von Antwortzeiten, die während unseres 1000-Anfragen-Benchmarks beobachtet wurden. Dieses Leistungsspektrum wird durch ein „Unteres Band“ und ein „Oberes Band“ dargestellt, zwischen denen Sie mit den Schaltflächen über dem Diagramm wechseln können.

• Unteres Band: Dies stellt die schnellsten Antwortzeiten dar, die für jeden Anbieter aufgezeichnet wurden. Es zeigt die Best-Case-Leistung und wie schnell eine Funktion unter optimalen Bedingungen ausgeführt werden kann (z. B. ein „warmer“ Start mit zwischengespeicherten Ressourcen). In dieser Ansicht ist ein niedrigerer Wert (weiter links) besser.
• Oberes Band: Dies stellt die langsamsten Antwortzeiten dar, die für jeden Anbieter beobachtet wurden. Es hebt die Worst-Case-Leistung hervor, die durch Faktoren wie „Kaltstarts“, Netzwerklatenz oder temporäre Ressourcenkonflikte beeinflusst werden kann. Dieser Wert ist entscheidend für das Verständnis potenzieller Latenzspitzen, die Benutzererfahrung beeinträchtigen könnten.

Anfragen/Sek.: Die Anzahl der Anfragen pro Sekunde, d. h. der durchschnittliche Durchsatz. Dies misst die Verarbeitungskapazität des Servers. Höher ist besser, da mehr Anfragen pro Sekunde verarbeitet werden können.

Gesamtzeit: Niedriger ist besser, da die Plattform die Arbeitslast schnell bewältigen kann.

Durchschnittliche Zeit pro erfolgreicher Anfrage: Die durchschnittliche Zeit pro Anfrage für erfolgreich verarbeitete Anfragen, ohne Fehler oder fehlgeschlagene Anfragen. Niedriger ist besser, was auf eine schnellere Verarbeitung jeder Anfrage hinweist.

Mögliche Gründe für Leistungsunterschiede bei Serverless-Funktionen

1. Kern-Ausführungsumgebung (Architektur)

Die grundlegende zugrunde liegende Technologie, sei es eine hochoptimierte MicroVM, eine V8-Engine oder ein Standard-Container, ist der Haupttreiber für Leistungsunterschiede.

• AWS Lambda Firecracker MicroVMs: Verwendet KVM-basierte MicroVMs, die nicht benötigte Kernel-Funktionen entfernen, um in Millisekunden zu starten. 
  • Optimierte Parallelität: AWS startet Ausführungsumgebungen physisch schneller als Standard-Container. Die MicroVM-Architektur ermöglicht es ihnen, einen Burst von 1000 Anfragen ohne Warteschlangenbildung zu bewältigen.
• Cloudflare Workers V8 Isolates (Edge): Führt Code in bestehenden Chrome-V8-Prozessen (Isolates) aus, anstatt ein Betriebssystem zu booten. 
  • Keine Kaltstarts: Durch die vollständige Eliminierung des Boot-Prozesses des Betriebssystems beseitigt Cloudflare den primären Engpass der Serverless-Skalierung und bietet die niedrigste Latenz.
• Google Cloud Functions gVisor (Sandbox-Container): Verwendet gVisor für Kernel-Abstraktion und Sicherheit.
  • Parallelitätsgrenzen: Obwohl sicher, fügt die gVisor-Sandbox zusätzlichen Overhead bei der Erstellung neuer Instanzen hinzu. Der Scheduler drosselt wahrscheinlich die Erstellungsrate (Ramp-Up), um die Stabilität zu gewährleisten, was den Gesamtwert für Anfragen/Sek. senkt.
• Heroku Dynos (LXC-Container): Setzt auf traditionelle Container-Orchestrierung (PaaS).
  • Die „Always On“-Steuer: Konzipiert für lang laufende Anwendungen, nicht für ereignisgesteuerte Bursts. Die Architektur ist nicht darauf optimiert, sofort von 0 auf 1000 zu skalieren.

2. Initialisierungs- und Skalierungs-Overhead

Diese Kategorie adressiert den direkten Kompromiss zwischen der Komplexität der Ausführungsumgebung (schwer vs. leicht) und der Geschwindigkeit von Kaltstarts.

• AWS Lambda / Cloudflare Workers optimierte Initialisierung: Sowohl AWS MicroVMs als auch Cloudflare Isolates sind darauf ausgelegt, die Boot-Zeit zu eliminieren oder drastisch zu reduzieren. AWS entfernt den Kernel, während Cloudflare das Booten eines Betriebssystems vollständig vermeidet, was höchsten Durchsatz und Parallelität durch die Beseitigung von Startengpässen ermöglicht.
• Azure Functions / Google Cloud Functions höherer Umgebungs-Overhead: Beide Plattformen verursachen im Vergleich zu den führenden Anbietern eine erhebliche Initialisierungslatenz. Azure initialisiert eine schwerere Webserver-Umgebung (wie C#/.NET auf IIS/Kestrel), während Googles gVisor zusätzlichen Sicherheits-Overhead bei der Erstellung neuer Instanzen hinzufügt, der vom Scheduler gedrosselt werden muss, um die allgemeine Systemstabilität zu wahren.

Serverless-Funktionsanbieter

Es gibt eine Vielzahl von Serverless-Funktionsanbietern, jeder mit unterschiedlichen Funktionen, Ökosystem-Integrationen und Stärken, die auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind:

Microsoft Azure Functions

Microsoft Azure Functions ist ein serverloser Computing-Dienst, der es Entwicklern ermöglicht, ereignisgesteuerte Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen, ohne Infrastruktur verwalten zu müssen.¹ Es bietet Integration mit anderen Azure-Diensten, wie Azure Blob Storage für Dateiverwaltung, Cosmos DB für Datenbankoperationen und Event Grid für Ereignisrouting.

Azure Functions verfügt über automatische Skalierung, um unterschiedliche Anforderungsvolumen zu bewältigen, und integriert sich mit Azure Monitor und Azure Security Center für Leistungsüberwachung und Sicherheitsmanagement.

AWS Lambda

AWS Lambda ist ein serverloser Computing-Dienst von Amazon Web Services (AWS), der sich mit anderen AWS-Diensten wie Amazon S3 für Speicher, DynamoDB für Datenbankoperationen und API Gateway für HTTP-Endpunkte integriert und so die Entwicklung ereignisgesteuerter Architekturen ermöglicht.²

AWS Step Functions kann mehrere Lambda-Funktionen koordinieren und unterstützt die Erstellung komplexer Workflows für Aufgaben wie Datenverarbeitung oder Anwendungsorchestrierung.

Google Cloud Functions

Google Cloud Functions ist eine serverlose Ausführungsumgebung, die es Entwicklern ermöglicht, Code auszuführen, der durch Ereignisse aus Quellen wie HTTP-Anfragen, Cloud Storage-Updates oder Pub/Sub-Nachrichten ausgelöst wird. Die Plattform skaliert automatisch, um schwankende Arbeitslasten zu bewältigen, und stellt Ressourcen nach Bedarf ohne manuelles Eingreifen bereit.³

Google Cloud Functions integriert sich auch mit den Daten- und Analysediensten von Google Cloud, wie BigQuery für groß angelegte Datenanalysen und Cloud Dataflow für Stream-Verarbeitung, und unterstützt Anwendungen, die sich auf Datenverarbeitung und Echtzeit-Erkenntnisse konzentrieren. Sein ereignisgesteuertes Design gewährleistet die effiziente Ausführung von Aufgaben, die an bestimmte Auslöser innerhalb des Google Cloud-Ökosystems gebunden sind.

Vercel Functions

Vercel ist eine Cloud-Plattform, die sich an Frontend-Entwickler richtet und Bereitstellungs- und Skalierungswerkzeuge für moderne Webanwendungen bietet. Sie ist bekannt für die Entwicklung von Next.js und bietet eine Integration mit diesem weit verbreiteten React-Framework.

Vercel Functions ermöglicht es Entwicklern, Backend-Code auszuführen, ohne Server verwalten zu müssen, und unterstützt Sprachen wie JavaScript (Node.js), TypeScript, Python, Go und Ruby. Funktionen wie automatische Bereitstellungen, Vorschau-URLs und ein globales Edge-Netzwerk verbessern die Leistung und die Entwicklerproduktivität.⁴

Cloudflare Workers

Mit Cloudflare Workers können Entwickler ihren Code in Rechenzentren weltweit ausführen und so eine niedrige Latenz erreichen.⁵ Die Plattform unterstützt Technologien wie JavaScript und WebAssembly, sodass Entwickler ihre Anwendungen schnell bereitstellen können. Cloudflare Workers ist auch für KI- und Blockchain-Anwendungen optimiert.

Cloudflare Workers konzentriert sich auf Edge-Computing und hohe Leistung mit niedriger Latenz. Entwickler können diese Plattformen entsprechend ihren Anforderungen und Projektanforderungen bewerten.

Huawei Cloud FunctionGraph

Huawei Cloud FunctionGraph ist ein Dienst, der es Entwicklern ermöglicht, Code als Reaktion auf Ereignisse auszuführen, ohne eine Serverinfrastruktur verwalten zu müssen.⁶ Der Dienst integriert sich mit Ereignisquellen innerhalb des Huawei Cloud-Ökosystems, einschließlich Object Storage Service (OSS) für dateibezogene Auslöser und API Gateway für HTTP-basierte Aufrufe, was die Erstellung ereignisgesteuerter Anwendungen ermöglicht.

Huawei Cloud FunctionGraph bietet automatische Skalierung zur Anpassung an Arbeitslaständerungen und arbeitet nach einem Pay-per-Use-Abrechnungsmodell, bei dem nur die während der Ausführung verbrauchten Ressourcen berechnet werden. Es umfasst auch Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen über die Observability-Tools von Huawei Cloud, die Entwickler bei der Leistungsverfolgung und Diagnose von Anwendungsproblemen unterstützen.

Heroku

Heroku ist eine Platform as a Service (PaaS), die eine schnelle Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen ermöglicht. Sie verwendet virtuelle Container namens „Dynos“, um die Anwendungsverwaltung und -skalierung zu erleichtern.⁷ Darüber hinaus bietet es temporäre „One-off Dynos“ zur Ausführung spezifischer Operationen im Stil von Serverless-Funktionen.

Anzahl der unterstützten Sprachen

Was sind Serverless-Funktionen?

Serverless-Funktionen, auch bekannt als Function as a Service (FaaS), sind ein Cloud-Computing-Modell, ähnlich wie Cloud-GPUs, das es Ihnen ermöglicht, Code auszuführen, ohne die zugrunde liegenden Server oder die Infrastruktur verwalten zu müssen. In diesem Modell schreiben Sie kleine, ereignisgesteuerte Code-Stücke (Funktionen), die durch bestimmte Ereignisse wie eine HTTP-Anfrage, ein Datenbank-Update oder eine Nachricht in einer Warteschlange ausgelöst werden.

Der Cloud-Anbieter kümmert sich um die Serverbereitstellung, Skalierung und Verwaltung, sodass Sie sich auf das Schreiben und Bereitstellen Ihres Codes konzentrieren können. In einer serverlosen Architektur werden Ressourcen dynamisch basierend auf der Echtzeit-Nachfrage skaliert. In Zeiten der Inaktivität skaliert die Infrastruktur auf null herunter, sodass kein Ressourcenverbrauch und keine Kosten entstehen.

Auf der anderen Seite skaliert das System bei einem Anstieg der Nachfrage nach oben, um die erhöhte Arbeitslast zu bewältigen. Diese dynamische Skalierung gewährleistet Kosteneffizienz, da die Abrechnung auf den tatsächlich genutzten Ressourcen basiert.

Wie funktionieren Serverless-Funktionen?

1. Ereignisauslöser:

Serverless-Funktionen sind ereignisgesteuert und werden durch HTTP-Anfragen, Datei-Uploads, Datenbankänderungen oder andere Ereignisse ausgelöst. Das Ereignis definiert, wann die Funktion ausgeführt werden soll.

2. Ausführung:

Sobald ein Ereignis ausgelöst wird, stellt der Cloud-Anbieter eine leichtgewichtige Umgebung bereit, um die Funktion auszuführen. Dies wird oft als „Container“ oder „Ausführungsumgebung“ bezeichnet. Der Code wird in dieser Umgebung ausgeführt, aber die Umgebung ist temporär und wird nur für die Dauer der Funktionsausführung erstellt.

3. Skalierung:

Serverless-Plattformen sind darauf ausgelegt, automatisch je nach Bedarf zu skalieren. Wenn mehrere Ereignisse gleichzeitig auftreten, wird die Plattform weitere Instanzen der Funktion starten, um sie zu bewältigen, was oft als horizontale Skalierung bezeichnet wird.⁸ Der Cloud-Anbieter übernimmt dies automatisch, sodass Sie die Infrastruktur nicht selbst verwalten müssen.

4. Herunterfahren:

Sobald die Funktion die Ausführung beendet hat, wird die Umgebung (Container) heruntergefahren. Die Serverless-Funktion läuft nicht weiter und verbraucht keine Ressourcen, nachdem sie ihre Aufgabe abgeschlossen hat.

Vorteile von Serverless-Funktionen

Keine Serververwaltung

Bei Serverless-Funktionen müssen sich Entwickler nicht um die Bereitstellung, Verwaltung oder Wartung der zugrunde liegenden Infrastruktur kümmern. Der Cloud-Anbieter übernimmt die Serververwaltung, wie Patchen, Skalieren und Überwachen, sodass sich Entwickler auf das Schreiben und Bereitstellen der Geschäftslogik konzentrieren können.

Dies abstrahiert die Komplexität der Verwaltung von Servern, Betriebssystemen oder Hardware und führt zu weniger betrieblichem Aufwand für Entwicklungsteams.

Zum Beispiel können Entwickler mit AWS Lambda ihre Funktionen bereitstellen, ohne virtuelle Maschinen, Load Balancer oder Netzwerkkomponenten verwalten zu müssen. Die Plattform stellt automatisch die Ressourcen bereit, die zur Ausführung der Funktion als Reaktion auf ein Ereignis benötigt werden, und gewährleistet so eine Ausführung ohne manuelles Eingreifen.

Kosteneffizienz

Serverless-Funktionen werden in der Regel basierend auf der tatsächlichen Nutzung der Ressourcen abgerechnet, nicht auf vorab zugewiesener Rechenleistung oder Leerlaufzeiten, die Sie möglicherweise haben. Dieses Pay-as-you-go-Modell ermöglicht es Unternehmen, nur für die Zeit zu bezahlen, in der ihr Code tatsächlich läuft, oft auf einer sehr detaillierten Ebene gemessen. Dies unterscheidet sich von traditionellen Cloud-Computing-Modellen, bei denen Sie möglicherweise für reservierte Rechenleistung bezahlen, selbst wenn diese nur untätig herumsteht.

Zum Beispiel zahlen Sie nicht für ungenutzte Kapazität, wenn Ihre Funktion inaktiv ist oder wenig Traffic erhält. Wenn andererseits die Nachfrage ansteigt, passt die Plattform die Ressourcen automatisch an die Last an, ohne zusätzliche Kosten über das hinaus, was Sie tatsächlich nutzen. Dies macht Serverless-Computing zu einer wirklich kosteneffektiven Option, insbesondere für Arbeitslasten mit variablen Verkehrsmustern, die auf und ab gehen.

Automatische Skalierung

Eines der leistungsstärksten Merkmale von Serverless-Funktionen ist, wie sie automatisch skalieren können, wenn sich die Nachfrage ändert. Wenn viele Ereignisse gleichzeitig Funktionen auslösen, stellt die Plattform automatisch zusätzliche Ressourcen (wie neue Instanzen der Funktion) bereit, um die erhöhte Last zu bewältigen. Sobald die Nachfrage zurückgeht, skaliert das System die Ressourcen herunter und stellt sicher, dass nur die notwendige Infrastruktur genutzt wird.

Während stark frequentierter Ereignisse wie Produkteinführungen oder Flash-Sales wird eine Serverless-Plattform wie AWS Lambda oder Azure Functions beispielsweise zusätzliche Ressourcen hochfahren, um all diese zusätzlichen Anfragen zu bewältigen. Nach dem Ende des Ereignisses wird die Plattform wieder herunterskaliert, um Ressourcen zu sparen und Kosten zu senken.

Schnelle Bereitstellung

Serverless-Funktionen können viel schneller bereitgestellt werden als traditionelle Anwendungen, insbesondere wenn sie in andere Dienste integriert sind. Denn Sie schreiben nur kleine, diskrete Code-Stücke (Funktionen), die durch bestimmte Ereignisse ausgelöst werden. Die Bereitstellung besteht einfach aus dem Hochladen des Funktionscodes auf die Plattform, und das System kümmert sich um alles, von der Bereitstellung von Ressourcen bis zur Verwaltung von Laufzeitumgebungen.

Die schnelle Bereitstellung ist der Schlüssel zur Beschleunigung von Entwicklungszyklen. Entwickler können schneller experimentieren und iterieren, da sie keine Zeit damit verbringen müssen, Infrastruktur einzurichten oder komplexe Bereitstellungspipelines zu verwalten.

Dies kann die Zeit, die für die Veröffentlichung neuer Funktionen oder die Behebung von Fehlern benötigt wird, erheblich verkürzen und einen agileren Entwicklungsprozess fördern. Zum Beispiel können Sie schnell eine Funktion bereitstellen, die auf einen Datei-Upload in einem Speicherdienst oder eine API-Anfrage reagiert, ohne den Overhead, die Infrastruktur selbst zu verwalten.

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Methodik des Serverless-Funktionen-Benchmarks

In diesem Test haben wir eine Funktion erstellt, die prüft, ob der Browser eines Website-Besuchers basierend auf dem aktuellen Betriebssystem und User-Agent auf dem neuesten Stand ist. Wir wollten sehen, wie jede Plattform diese Art von Anfrage verarbeitet, die das Überprüfen mehrerer User-Agents auf Browser-Updates umfasst.

Testverfahren:

1. Code-Implementierung: Eine Python-Funktion wurde geschrieben, um den User-Agent-String eines Besuchers zu untersuchen. Die Funktion überprüft das aktuelle Betriebssystem und vergleicht es mit der Version des Browsers, um festzustellen, ob der Browser auf dem neuesten Stand ist. Der Code ist ein einfacher Vergleich zwischen der aktuellen Browserversion und der vom Betriebssystem unterstützten Version.
2. Parallele Anfragen: Die Funktion wurde 1000-mal parallel ausgeführt, um echten Traffic zu simulieren, wobei 10 Threads zur Lastgenerierung verwendet wurden. Dies testet, wie die Plattformen mehrere Anfragen gleichzeitig bewältigen können.
3. Leistungskennzahlen: Während des Tests wurden mehrere wichtige Leistungskennzahlen gesammelt, um zu sehen, wie jede Plattform abschneidet.

Weiterführende Literatur

Entdecken Sie aktuelle Entwicklungen auf serverlosen Plattformen, indem Sie sich Folgendes ansehen:

• Beste 10 Serverless-GPU-Clouds & 14 kosteneffektive GPUs

FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Top Serverless-Funktionen: Vercel vs Azure vs AWS}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/serverless-functions}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 30. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

Azure Functions | Microsoft Azure

2.

Serverless Function, FaaS Serverless - AWS Lambda - AWS

3.

Cloud Run functions | Google Cloud

4.

Vercel Functions

Vercel Inc.

5.

Cloudflare Workers - Global Serverless Functions Platform

Cloudflare

6.

FunctionGraph_Function hosting_Serverless-HUAWEI CLOUD

HUAWEI CLOUD

7.

Heroku Dynos: Managed Application Containers for Compute

Heroku

8.

Horizontal scaling - AWS Well-Architected Framework

Sedat Dogan

CTO

Folgen auf

Sedat ist ein führender Experte für Technologie und Informationssicherheit mit Erfahrung in Softwareentwicklung, Web-Datenerfassung und Cybersicherheit. Sedat: – Verfügt über 20 Jahre Erfahrung als White-Hat-Hacker und Entwicklungsexperte mit umfassenden Kenntnissen in Programmiersprachen und Serverarchitekturen. – Berät Führungskräfte und Vorstandsmitglieder von Unternehmen mit hohem Datenverkehr und geschäftskritischen Technologieanwendungen wie Zahlungsinfrastruktur. – Besitzt neben seiner technischen Expertise auch ausgeprägtes betriebswirtschaftliches Verständnis.

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Recherchiert von

Ekrem Sarı

KI-Forscher

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Ekrem ist KI-Forscher bei AIMultiple und konzentriert sich auf intelligente Automatisierung, GPUs, KI-Agenten und RAG-Frameworks.

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