Migliori Funzioni Serverless: Vercel vs Azure vs AWS
Le funzioni serverless consentono agli sviluppatori di eseguire codice senza dover gestire un server. Questo permette loro di concentrarsi sulla scrittura e il deployment delle applicazioni, mentre il ridimensionamento e la manutenzione dell'infrastruttura vengono gestiti automaticamente in background.
In questo benchmark, abbiamo valutato 7 popolari provider di servizi cloud seguendo la nostra metodologia per testare le prestazioni delle loro funzioni serverless. Abbiamo misurato i tempi di risposta più rapidi e più lenti, il tempo totale di esecuzione per 1000 richieste, il throughput e il tempo medio per richiesta riuscita sotto carico.
Risultati del benchmark delle funzioni serverless
Il primo grafico visualizza le prestazioni di ogni provider 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", tra cui è possibile passare utilizzando i pulsanti sopra il grafico.
- Banda Inferiore: Rappresenta i tempi di risposta più rapidi registrati per ogni provider. Indica le prestazioni nel migliore dei casi, mostrando quanto velocemente una funzione può essere eseguita in condizioni ottimali (ad esempio, un avvio "caldo" con risorse nella cache). In questa vista, un valore più basso (più a sinistra) è meglio.
- Banda Superiore: Rappresenta i tempi di risposta più lenti osservati per ogni provider. Evidenzia le prestazioni nel peggiore dei casi, che possono essere influenzate da fattori come "avvii a freddo", latenza di rete o contesa temporanea delle risorse. Questo valore è fondamentale per comprendere i potenziali picchi di latenza che potrebbero influire sull'esperienza utente.
Richieste/sec: Il numero di richieste al secondo, ovvero il throughput medio. Questo misura la capacità di elaborazione del server. Più alto è meglio perché significa che più richieste possono essere elaborate al secondo.
Tempo Totale: Più basso è meglio perché la piattaforma può gestire rapidamente il carico di lavoro.
Tempo Medio per Richiesta Riuscita: Il tempo medio per richiesta per le richieste elaborate con successo, escludendo eventuali errori o richieste fallite. Più basso è meglio, indicando un'elaborazione più rapida per ogni richiesta.
Possibili motivi delle differenze di prestazioni per le funzioni serverless
1. Ambiente di esecuzione principale (Architettura)
La tecnologia fondamentale sottostante, sia essa una microVM altamente ottimizzata, un motore V8 o un container standard, è il principale motore delle differenze di prestazioni.
- AWS Lambda MicroVM Firecracker: Utilizza microVM basate su KVM che eliminano le funzionalità del kernel non essenziali 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'esplosione di 1000 richieste senza code.
- Cloudflare Workers Isolati V8 (Edge): Esegue il codice nei processi V8 di Chrome esistenti (Isolati) invece di avviare un sistema operativo.
- Avvii a freddo zero: Eliminando completamente il processo di avvio del sistema operativo, Cloudflare rimuove il principale collo di bottiglia del ridimensionamento serverless, offrendo la latenza più bassa.
- Google Cloud Functions gVisor (Container in sandbox): Utilizza gVisor per l'astrazione del kernel e la sicurezza.
- Limiti di concorrenza: Sebbene sicuro, la sandbox gVisor aggiunge un sovraccarico alla creazione di nuove istanze. Lo scheduler probabilmente limita il tasso di creazione (Ramp-Up) per mantenere la stabilità, abbassando il punteggio totale delle richieste/sec.
- Heroku Dynos (Container LXC): Si affida all'orchestrazione tradizionale dei container (PaaS).
- La tassa "Sempre Attivo": Progettato per applicazioni di lunga durata, non per esplosioni guidate da eventi. L'architettura non è ottimizzata per scalare da 0 a 1000 istantaneamente.
2. Sovraccarico di inizializzazione e ridimensionamento
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 le MicroVM di AWS che gli Isolati di Cloudflare sono progettati per eliminare o ridurre drasticamente il tempo di avvio. AWS rimuove il kernel, mentre Cloudflare evita di avviare un sistema operativo, consentendo il throughput e la concorrenza più elevati eliminando i colli di bottiglia all'avvio.
- Azure Functions / Google Cloud Functions sovraccarico ambiente più pesante: Entrambe le piattaforme subiscono 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 un sovraccarico di sicurezza alla creazione di nuove istanze, che deve essere limitato dallo scheduler per mantenere la stabilità complessiva del sistema.
Provider di funzioni serverless
Esiste una varietà di provider di funzioni serverless, ciascuno con funzionalità distinte, integrazioni di ecosistemi e punti di forza adattati a casi d'uso specifici:
Microsoft Azure Functions
Microsoft Azure Functions è un servizio di calcolo 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 l'instradamento degli eventi.
Azure Functions presenta un ridimensionamento automatico per gestire volumi di richieste variabili e si integra 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 calcolo serverless offerto da Amazon Web Services (AWS) che si integra con altri servizi AWS, come Amazon S3 per l'archiviazione, DynamoDB per le operazioni di database e API Gateway per gli 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 si ridimensiona automaticamente per gestire carichi di lavoro fluttuanti, fornendo le risorse necessarie senza intervento manuale.3
Google Cloud Functions si integra anche con i servizi di dati e analisi di Google Cloud, come BigQuery per l'analisi dei dati su larga scala e Cloud Dataflow per l'elaborazione in streaming, supportando applicazioni focalizzate sulla gestione dei dati e sulle informazioni in tempo reale. Il suo design guidato da eventi garantisce l'esecuzione efficiente di attività legate a trigger specifici all'interno dell'ecosistema Google Cloud.
Vercel Functions
Vercel è una piattaforma cloud rivolta agli sviluppatori frontend, che fornisce strumenti di deployment e ridimensionamento per applicazioni web moderne. È nota per aver sviluppato 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, tra cui 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 nei data center di tutto il mondo, ottenendo una bassa latenza.5 La piattaforma supporta tecnologie come JavaScript e WebAssembly, consentendo agli sviluppatori di distribuire rapidamente le proprie applicazioni. Cloudflare Workers è anche ottimizzato per applicazioni AI e blockchain.
Cloudflare Workers è focalizzato sul calcolo edge e sulle 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 fonti di eventi all'interno dell'ecosistema Huawei Cloud, tra cui 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 un ridimensionamento automatico per adattarsi alle variazioni del carico di lavoro e opera su un modello di fatturazione pay-per-use, addebitando solo le risorse consumate durante l'esecuzione. Include anche capacità di monitoraggio e registrazione attraverso gli strumenti di osservabilità di Huawei Cloud, aiutando gli sviluppatori a monitorare le prestazioni e diagnosticare problemi di applicazione.
Heroku
Heroku è un Platform as a Service (PaaS) che consente il deployment e la gestione rapida delle applicazioni. Utilizza container virtuali chiamati "dynos" per facilitare la gestione e il ridimensionamento delle applicazioni.7 Inoltre, offre "dynos temporanei one-off" per eseguire operazioni specifiche in modo simile a una funzione serverless.
Numero di linguaggi supportati
Cosa sono le funzioni serverless?
Le funzioni serverless, note anche come Function as a Service (FaaS), sono un modello di cloud computing simile al cloud GPU che consente di eseguire codice senza dover gestire i server o l'infrastruttura sottostanti. In questo modello scrivi piccoli frammenti 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 provider cloud si occupa del provisioning, del ridimensionamento e della gestione del server in modo che tu possa concentrarti sulla scrittura e sul deployment del tuo codice. Nell'architettura serverless le risorse vengono ridimensionate dinamicamente in base alla domanda in tempo reale. Durante i periodi di inattività l'infrastruttura si riduce a zero, quindi nessun consumo di risorse e nessun costo.
D'altra parte, quando la domanda aumenta, il sistema si espande per gestire il carico di lavoro aumentato. Questo ridimensionamento dinamico garantisce l'efficienza dei costi poiché la fatturazione si basa sulle risorse effettivamente utilizzate.
Come funzionano le funzioni serverless?
1. Trigger dell'evento:
Le funzioni serverless sono guidate da eventi, attivate da richieste HTTP, caricamenti 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 provider cloud fornisce 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. Ridimensionamento:
Le piattaforme serverless sono progettate per ridimensionarsi automaticamente in base alla domanda. Se si verificano più eventi contemporaneamente, la piattaforma avvierà più istanze della funzione per gestirle, spesso chiamato ridimensionamento orizzontale.8 Il provider cloud gestisce questo automaticamente, quindi non devi gestire l'infrastruttura tu stesso.
4. Arresto:
Una volta che la funzione ha terminato l'esecuzione, l'ambiente (container) viene arrestato. La funzione serverless non viene eseguita né consuma risorse dopo aver completato il proprio compito.
Aggiungi come fonte preferitaVantaggi 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 provider cloud gestisce la gestione del server, come l'applicazione di patch, il ridimensionamento e il monitoraggio, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla scrittura e sul deployment della logica di business.
Questo astrae la complessità della gestione di server, sistemi operativi o hardware, risultando in meno mal di testa 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 fornisce 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 sono tipicamente fatturate in base all'effettivo utilizzo delle risorse, non alla potenza di calcolo pre-allocata o al tempo inattivo che potresti avere. Questo modello pay-as-you-go consente alle aziende di pagare solo per il tempo in cui il codice viene effettivamente eseguito, spesso misurato a un livello molto dettagliato. Questo è diverso dai modelli di cloud computing tradizionali, in cui potresti pagare per la potenza di calcolo riservata anche quando è semplicemente lì a non fare nulla.
Ad esempio, non paghi per la capacità inutilizzata se la tua 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 quelli che utilizzi effettivamente. Questo rende il calcolo serverless un'opzione davvero conveniente, in particolare per carichi di lavoro con modelli di traffico variabili che salgono e scendono.
Ridimensionamento automatico
Una delle funzionalità più potenti delle funzioni serverless è la capacità di ridimensionarsi automaticamente quando la domanda cambia. Quando molti eventi attivano funzioni contemporaneamente, la piattaforma fornisce automaticamente risorse aggiuntive (come nuove istanze della funzione) per gestire il carico aumentato. Una volta che la domanda scende, il sistema riduce le risorse, assicurandosi che venga utilizzata solo l'infrastruttura necessaria.
Ad esempio, durante eventi ad alto traffico come lanci di prodotti o vendite lampo, una piattaforma serverless come AWS Lambda o Azure Functions avvierà risorse aggiuntive per gestire tutte quelle richieste extra. Dopo la fine dell'evento, la piattaforma ridurrà 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 scrivi solo piccoli frammenti discreti di codice (funzioni) che vengono 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 rapido deployment 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.
Questo può ridurre significativamente il tempo necessario per rilasciare nuove funzionalità o correggere bug, favorendo un processo di sviluppo più agile. Ad esempio, puoi distribuire rapidamente una funzione che reagisce al caricamento di un file in un servizio di archiviazione o a una richiesta API senza il sovraccarico di gestire l'infrastruttura tu stesso.
Metodologia 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'agente utente. Volevamo vedere come ogni piattaforma gestisce questo tipo di richiesta che comporta il controllo di più agenti utente 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 il traffico reale, utilizzando 10 thread per generare carico. Questo testa come le piattaforme possono gestire più richieste contemporaneamente.
- Metriche di prestazione: Durante il test sono state raccolte diverse metriche chiave delle prestazioni per vedere come si comporta ogni piattaforma.
Ulteriori letture
Scopri gli sviluppi recenti sulle piattaforme serverless consultando:
Migliori 10+ Provider Serverless GPU 2025: AWS, Azure & Altro
FAQ
Le funzioni serverless sono leggere e vengono eseguite in un ambiente senza stato, dove il provider cloud gestisce il ridimensionamento 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 sul ridimensionamento.
Le funzioni serverless, come AWS Lambda o Google Cloud Functions, sono guidate da eventi e si ridimensionano 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 fornite 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 tua scelta dipende dal tuo ecosistema cloud esistente e dai requisiti specifici delle tue applicazioni serverless.
Le app serverless su piattaforme come AWS Lambda e Cloudflare Workers consentono agli sviluppatori di distribuire funzioni con un sovraccarico 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 calcolo edge. Entrambe le piattaforme gestiscono il ridimensionamento automaticamente in base al traffico, quindi non devi preoccuparti della gestione dell'infrastruttura. Queste piattaforme ottimizzano l'esecuzione del codice della tua funzione, migliorando le prestazioni e la scalabilità delle tue applicazioni serverless.
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
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}Collegamenti di riferimento
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