У нас в «ДатаПайп» мы активно обрабатываем данные, и, представьте себе, у нас в работе сейчас более 200 событийных функций! На старте наш стек выглядел так: мы использовали AWS Lambda для 150 функций и наш собственный Kubernetes, где крутилось ещё 50 функций на обычных pods. И вот с чем мы столкнулись, какие у нас были "боли":
- Стоимость Lambda: $8,000/мес за event-driven обработку, растёт линейно
- Cold starts: Lambda на Java — 3-5 секунд первый запуск
- Vendor lock-in: функции используют AWS-specific SDK, миграция — переписывание
- Kubernetes-функции: нет auto-scale-to-zero, pods работают 24/7 даже без нагрузки
On-premise serverless устроен так: функции сами масштабируются от 0 до N подов. Нет нагрузки — 0 подов, ноль потраченных ресурсов. Пошла нагрузка — поды поднимаются автоматически.
| Критерий | OpenFaaS | Knative |
|---|---|---|
| Сложность установки | 5 минут | 30-60 минут |
| Scale to zero | Да (с idler) | Да (нативно) |
| Event sources | Connector patterns | 80+ Eventing sources |
| CLI | faas-cli (отличный DX) | kn CLI |
| Язык функций | Любой (Docker) | Любой (Knative Serving) |
| Overhead на кластер | ~200 MB RAM | ~1.5 GB RAM |

Комментарии 0