Le migliori funzioni serverless: Vercel vs Azure vs AWS
Le funzioni serverless consentono agli sviluppatori di eseguire codice senza dover gestire un server. Ciò consente loro di concentrarsi sulla scrittura e il deployment delle applicazioni mentre il ridimensionamento e la manutenzione dell'infrastruttura sono gestiti automaticamente in background.
In questo benchmark, abbiamo valutato 7 popolari fornitori di servizi cloud seguendo la nostra metodologia per testare le prestazioni delle loro funzioni serverless. Abbiamo misurato i loro tempi di risposta più rapidi e più lenti, il tempo di esecuzione totale per 1000 richieste, il throughput e il tempo medio per richiesta andata a buon fine sotto carico.
Risultati del benchmark delle funzioni serverless
Il primo grafico visualizza le prestazioni di ciascun fornitore non come un singolo numero, ma come un intervallo di tempi di risposta osservati durante il nostro benchmark di 1000 richieste. Questo spettro di prestazioni è rappresentato da una "Banda Inferiore" e una "Banda Superiore", che è possibile alternare utilizzando i pulsanti sopra il grafico.
- Banda Inferiore: Rappresenta i tempi di risposta più rapidi registrati per ciascun fornitore. Indica le prestazioni nel caso migliore, mostrando quanto velocemente una funzione può essere eseguita in condizioni ottimali (ad esempio, un avvio a caldo con risorse memorizzate nella cache). In questa visualizzazione, un valore più basso (più a sinistra) è migliore.
- Banda Superiore: Rappresenta i tempi di risposta più lenti osservati per ciascun fornitore. Evidenzia le prestazioni nel caso peggiore, che possono essere influenzate da fattori come avvii a freddo, latenza di rete o contese temporanee di risorse. Questo valore è critico per comprendere i potenziali picchi di latenza che potrebbero influenzare l'esperienza utente.
Richieste/sec: Il numero di richieste al secondo, ovvero il throughput medio. Misura la capacità di elaborazione del server. Più alto è migliore, perché significa che possono essere elaborate più richieste al secondo.
Tempo totale: Più basso è migliore perché la piattaforma può gestire rapidamente il carico di lavoro.
Tempo medio per richiesta andata a buon fine: Il tempo medio per richiesta per le richieste elaborate con successo, escluse eventuali errori o richieste fallite. Più basso è migliore, indicando un'elaborazione più veloce per ogni richiesta.
Possibili ragioni alla base delle differenze di prestazioni per le funzioni serverless
1. Ambiente di esecuzione di base (Architettura)
La tecnologia sottostante fondamentale, che si tratti di un microVM altamente ottimizzato, un motore V8 o un container standard, è il principale fattore di differenze di prestazioni.
- AWS Lambda Firecracker MicroVM: Utilizza microVM basate su KVM che eliminano le funzionalità non essenziali del kernel per avviarsi in millisecondi.
- Concorrenza ottimizzata: AWS avvia fisicamente gli ambienti di esecuzione più velocemente dei container standard. L'architettura MicroVM consente loro di gestire un burst di 1000 richieste senza accodamento.
- Cloudflare Workers Isolati V8 (Edge): Esegue il codice nei processi V8 di Chrome esistenti (Isolati) anziché avviare un sistema operativo.
- Zero avvii a freddo: Eliminando completamente il processo di avvio del sistema operativo, Cloudflare rimuove il collo di bottiglia principale dello scaling serverless, offrendo la latenza più bassa.
- Google Cloud Functions gVisor (Container sandbox): Utilizza gVisor per l'astrazione del kernel e la sicurezza.
- Limiti di concorrenza: Sebbene sicuro, il sandbox gVisor aggiunge overhead alla creazione di nuove istanze. Lo scheduler probabilmente limita la velocità di creazione (Ramp-Up) per mantenere la stabilità, riducendo il punteggio totale di richieste/sec.
- Heroku Dyno (Container LXC): Si basa sull'orchestrazione tradizionale dei container (PaaS).
- Il costo del "Sempre acceso": Progettato per applicazioni a lunga esecuzione, non per burst guidati da eventi. L'architettura non è ottimizzata per scalare istantaneamente da 0 a 1000.
2. Overhead di inizializzazione e scaling
Questa categoria affronta il compromesso diretto tra la complessità dell'ambiente di esecuzione (pesante vs. leggero) e la velocità degli avvii a freddo.
- AWS Lambda / Cloudflare Workers inizializzazione ottimizzata: Sia i MicroVM AWS che gli Isolati Cloudflare sono progettati per eliminare o ridurre drasticamente il tempo di avvio. AWS elimina il kernel, mentre Cloudflare evita del tutto di avviare un sistema operativo, consentendo il massimo throughput e concorrenza rimuovendo i colli di bottiglia all'avvio.
- Azure Functions / Google Cloud Functions overhead ambientale più pesante: Entrambe le piattaforme incorrono in una latenza di inizializzazione significativa rispetto ai leader. Azure inizializza un ambiente server web più pesante (come C#/.NET su IIS/Kestrel), mentre il gVisor di Google aggiunge overhead di sicurezza alla creazione di nuove istanze, che deve essere limitato dallo scheduler per mantenere la stabilità complessiva del sistema.
Fornitori di funzioni serverless
Esistono diversi fornitori di funzioni serverless, ciascuno con caratteristiche distinte, integrazioni nell'ecosistema e punti di forza adatti a casi d'uso specifici:
Microsoft Azure Functions
Microsoft Azure Functions è un servizio di computing serverless che consente agli sviluppatori di creare e distribuire applicazioni guidate da eventi senza gestire l'infrastruttura.1 Fornisce integrazione con altri servizi Azure, come Azure Blob Storage per la gestione dei file, Cosmos DB per le operazioni di database e Event Grid per il routing degli eventi.
Le Azure Functions dispongono di scaling automatico per gestire volumi di richieste variabili e si integrano con Azure Monitor e Azure Security Center per il monitoraggio delle prestazioni e la gestione della sicurezza.
AWS Lambda
AWS Lambda è un servizio di computing serverless offerto da Amazon Web Services (AWS) che si integra con altri servizi AWS, come Amazon S3 per lo storage, DynamoDB per le operazioni di database e API Gateway per endpoint HTTP, consentendo lo sviluppo di architetture guidate da eventi.2
AWS Step Functions può coordinare più funzioni Lambda, supportando la creazione di flussi di lavoro complessi per attività come l'elaborazione dei dati o l'orchestrazione delle applicazioni.
Google Cloud Functions
Google Cloud Functions è un ambiente di esecuzione serverless che consente agli sviluppatori di eseguire codice attivato da eventi provenienti da fonti come richieste HTTP, aggiornamenti di Cloud Storage o messaggi Pub/Sub. La piattaforma scala automaticamente per gestire carichi di lavoro fluttuanti, fornendo risorse secondo necessità senza intervento manuale.3
Google Cloud Functions si integra anche con i servizi di dati e analisi di Google Cloud, come BigQuery per analisi dati su larga scala e Cloud Dataflow per elaborazione di flussi, supportando applicazioni incentrate sulla gestione dei dati e approfondimenti in tempo reale. Il suo design guidato da eventi garantisce l'esecuzione efficiente di compiti legati a trigger specifici all'interno dell'ecosistema Google Cloud.
Vercel Functions
Vercel è una piattaforma cloud rivolta agli sviluppatori front-end, che fornisce strumenti di deployment e scaling per applicazioni web moderne. È noto per lo sviluppo di Next.js e offre integrazione con questo framework React ampiamente utilizzato.
Vercel Functions consente agli sviluppatori di eseguire codice backend senza gestire server e supporta linguaggi come JavaScript (Node.js), TypeScript, Python, Go e Ruby. Funzionalità come i deployment automatici, gli URL di anteprima e una rete edge globale migliorano le prestazioni e la produttività degli sviluppatori.4
Cloudflare Workers
Con Cloudflare Workers, gli sviluppatori possono eseguire il proprio codice in data center in tutto il mondo, ottenendo bassa latenza.5 La piattaforma supporta tecnologie come JavaScript e WebAssembly, consentendo agli sviluppatori di distribuire rapidamente le loro applicazioni. Cloudflare Workers è inoltre ottimizzato per applicazioni IA e blockchain.
Cloudflare Workers è focalizzato sul computing edge e su alte prestazioni con bassa latenza. Gli sviluppatori possono valutare queste piattaforme in base alle proprie esigenze e ai requisiti del progetto.
Huawei Cloud FunctionGraph
Huawei Cloud FunctionGraph è un servizio che consente agli sviluppatori di eseguire codice in risposta a eventi senza gestire l'infrastruttura server.6 Il servizio si integra con le sorgenti di eventi all'interno dell'ecosistema Huawei Cloud, incluso Object Storage Service (OSS) per trigger relativi ai file e API Gateway per invocazioni basate su HTTP, consentendo la creazione di applicazioni guidate da eventi.
Huawei Cloud FunctionGraph fornisce scaling automatico per adattarsi ai cambiamenti del carico di lavoro e opera con un modello di fatturazione a consumo, addebitando solo le risorse consumate durante l'esecuzione. Include anche capacità di monitoraggio e logging attraverso gli strumenti di osservabilità di Huawei Cloud, aiutando gli sviluppatori a tracciare le prestazioni e diagnosticare i problemi delle applicazioni.
Heroku
Heroku è una Platform as a Service (PaaS) che consente il deployment e la gestione rapidi delle applicazioni. Utilizza container virtuali chiamati "dyno" per facilitare la gestione e lo scaling delle applicazioni.7 Inoltre, offre "dyno monouso" temporanei per eseguire operazioni specifiche in modalità funzione serverless.
Numero di lingue supportate
Cosa sono le funzioni serverless?
Le funzioni serverless, note anche come Function as a Service (FaaS), sono un modello di cloud computing, come le GPU cloud, che consente di eseguire codice senza gestire i server o l'infrastruttura sottostante. In questo modello, si scrivono piccoli pezzi di codice guidati da eventi (funzioni) che vengono attivati da eventi specifici come una richiesta HTTP, un aggiornamento del database o un messaggio in una coda.
Il fornitore cloud si occupa del provisioning, dello scaling e della gestione del server, in modo che tu possa concentrarti sulla scrittura e il deployment del tuo codice. Nell'architettura serverless, le risorse vengono scalate dinamicamente in base alla domanda in tempo reale. Durante i periodi di inattività, l'infrastruttura scala a zero, quindi nessun consumo di risorse e nessun costo.
D'altra parte, quando la domanda aumenta, il sistema scala per gestire il carico di lavoro aggiuntivo. Questo scaling dinamico garantisce l'efficienza dei costi poiché la fatturazione si basa sulle risorse effettivamente utilizzate.
Come funzionano le funzioni serverless?
1. Trigger di evento:
Le funzioni serverless sono guidate da eventi, attivate da richieste HTTP, upload di file, modifiche al database o altri eventi. L'evento definisce quando la funzione deve essere eseguita.
2. Esecuzione:
Una volta attivato un evento, il fornitore cloud alloca un ambiente leggero per eseguire la funzione. Questo è spesso chiamato "container" o "ambiente di esecuzione". Il codice viene eseguito all'interno di questo ambiente, ma l'ambiente è temporaneo e creato solo per la durata dell'esecuzione della funzione.
3. Scaling:
Le piattaforme serverless sono progettate per scalare automaticamente in base alla domanda. Se più eventi si verificano contemporaneamente, la piattaforma avvia più istanze della funzione per gestirli, spesso chiamato scaling orizzontale.8 Il fornitore cloud gestisce automaticamente tutto ciò, quindi non è necessario gestire l'infrastruttura personalmente.
4. Spegnimento:
Una volta che la funzione ha terminato l'esecuzione, l'ambiente (container) viene spento. La funzione serverless non rimane in esecuzione né consuma risorse dopo aver completato il suo compito.
Vantaggi delle funzioni serverless
Nessuna gestione del server
Con le funzioni serverless, gli sviluppatori non devono preoccuparsi del provisioning, della gestione o della manutenzione dell'infrastruttura sottostante. Il fornitore cloud si occupa della gestione del server, come l'applicazione di patch, lo scaling e il monitoraggio, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla scrittura e il deployment della logica di business.
Ciò astrae la complessità della gestione di server, sistemi operativi o hardware, riducendo i grattacapi operativi per i team di sviluppo.
Ad esempio, con AWS Lambda, gli sviluppatori possono distribuire le proprie funzioni senza gestire macchine virtuali, bilanciatori di carico o componenti di rete. La piattaforma alloca automaticamente le risorse necessarie per eseguire la funzione in risposta a un evento, garantendo l'esecuzione senza intervento manuale.
Efficienza dei costi
Le funzioni serverless vengono generalmente fatturate in base all'utilizzo effettivo delle risorse, non in base alla potenza di calcolo pre-allocata o al tempo di inattività. Questo modello a consumo consente alle aziende di pagare solo per il tempo in cui il codice viene effettivamente eseguito, spesso misurato a un livello molto dettagliato. Ciò è diverso dai modelli di cloud computing tradizionali, in cui si può pagare per la potenza di calcolo riservata anche quando è inattiva.
Ad esempio, non si paga per la capacità inutilizzata se la funzione è inattiva o riceve poco traffico. D'altra parte, quando la domanda aumenta, la piattaforma regola automaticamente le risorse per soddisfare il carico senza costi aggiuntivi oltre a quanto effettivamente utilizzato. Questo rende il computing serverless un'opzione davvero conveniente, in particolare per carichi di lavoro con modelli di traffico variabili che salgono e scendono.
Scaling automatico
Una delle funzionalità più potenti delle funzioni serverless è la capacità di scalare automaticamente quando cambia la domanda. Quando molti eventi attivano funzioni contemporaneamente, la piattaforma alloca automaticamente risorse aggiuntive (come nuove istanze della funzione) per gestire il carico aumentato. Una volta che la domanda diminuisce, il sistema riduce le risorse, assicurando che venga utilizzata solo l'infrastruttura necessaria.
Ad esempio, durante eventi ad alto traffico come lanci di prodotti o vendite flash, una piattaforma serverless come AWS Lambda o Azure Functions avvierà risorse aggiuntive per gestire tutte quelle richieste extra. Al termine dell'evento, la piattaforma ridimensionerà le risorse per risparmiare e ridurre i costi.
Deployment rapido
Le funzioni serverless possono essere distribuite molto più velocemente delle applicazioni tradizionali, specialmente se integrate con altri servizi. Poiché si scrivono solo piccoli blocchi discreti di codice (funzioni) attivati da eventi specifici. Il deployment consiste semplicemente nel caricare il codice della funzione sulla piattaforma, e il sistema si occupa di tutto, dal provisioning delle risorse alla gestione degli ambienti di runtime.
Il deployment rapido è fondamentale per accelerare i cicli di sviluppo. Gli sviluppatori possono sperimentare e iterare più velocemente perché non devono perdere tempo a configurare l'infrastruttura o gestire pipeline di deployment complesse.
Ciò può ridurre significativamente il tempo necessario per rilasciare nuove funzionalità o correggere bug, favorendo un processo di sviluppo più agile. Ad esempio, è possibile distribuire rapidamente una funzione che reagisce a un upload di file in un servizio di storage o a una richiesta API senza l'overhead della gestione dell'infrastruttura.
Aggiungi come fonte preferitaMetodologia del benchmark delle funzioni serverless
In questo test, abbiamo creato una funzione che verifica se il browser di un visitatore del sito è aggiornato in base al sistema operativo corrente e all'user agent. Volevamo vedere come ogni piattaforma gestisce questo tipo di richiesta, che comporta il controllo di più user agent per gli aggiornamenti del browser.
Procedura di test:
- Implementazione del codice: È stata scritta una funzione Python per ispezionare la stringa User Agent di un visitatore. La funzione controlla il sistema operativo corrente e lo confronta con la versione del browser per vedere se il browser è aggiornato. Il codice è un semplice confronto tra la versione corrente del browser e la versione supportata dal sistema operativo.
- Richieste parallele: La funzione è stata eseguita 1000 volte in parallelo, simulando traffico reale, utilizzando 10 thread per generare carico. Questo testa come le piattaforme possono gestire più richieste contemporaneamente.
- Metriche delle prestazioni: Diverse metriche chiave delle prestazioni sono state raccolte durante il test per vedere come si comporta ciascuna piattaforma.
Ulteriori letture
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FAQ
Le funzioni serverless sono leggere e vengono eseguite in un ambiente senza stato, in cui il fornitore cloud gestisce lo scaling e la gestione delle risorse. Al contrario, le funzioni containerizzate impacchettano il codice con tutte le dipendenze in un container che può essere eseguito ovunque, consentendo un maggiore controllo sugli ambienti di esecuzione e lo scaling.
Le funzioni serverless, come AWS Lambda o Google Cloud Functions, sono guidate da eventi e scalano automaticamente in base alla domanda, senza la necessità di gestire l'infrastruttura. Le cloud functions si riferiscono a qualsiasi funzione di calcolo basata su cloud ma sono tipicamente associate al modello serverless in cui le risorse vengono allocate dinamicamente.
Sia AWS Lambda (servizi AWS) che Google Cloud Functions offrono ambienti serverless robusti. AWS Lambda si integra perfettamente con altri servizi AWS, consentendo una facile connessione tra funzioni serverless e risorse come S3 o DynamoDB. Google Cloud Functions, d'altra parte, offre un forte supporto per linguaggi come Go e Python ed è altamente scalabile per gestire la logica di business guidata da eventi. La scelta dipende dall'ecosistema cloud esistente e dai requisiti specifici delle tue app serverless.
Le app serverless su piattaforme come AWS Lambda e Cloudflare Workers consentono agli sviluppatori di distribuire funzioni con un overhead minimo. AWS Lambda collega le funzioni ad altri servizi AWS, mentre Cloudflare Workers si concentra sull'esecuzione a bassa latenza attraverso il suo modello di edge computing. Entrambe le piattaforme gestiscono lo scaling automaticamente in base al traffico, quindi non è necessario preoccuparsi della gestione dell'infrastruttura. Queste piattaforme ottimizzano l'esecuzione del codice delle funzioni, migliorando le prestazioni e la scalabilità delle tue applicazioni serverless.
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
title = {{Le migliori funzioni serverless: Vercel vs Azure vs AWS}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/serverless-functions}},
note = {AIMultiple. Consultato il 30 Giugno 2026}
}Collegamenti di riferimento
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