Контекст
Cloud Native Overview
Serverless - это один из operating-моделей cloud-native архитектуры, а не отдельная магия.
Serverless patterns помогают ускорить delivery и снять часть эксплуатационной нагрузки, но переносят сложность в event contracts, observability и cost-контроль. Надёжный дизайн строится вокруг асинхронности, идемпотентности и управляемых retry-политик.
Когда serverless уместен
- Нерегулярная или burst-нагрузка, где важна оплата за фактическое потребление.
- Асинхронные workflow и event-driven integration (очереди, webhooks, stream-события).
- Быстрый запуск продукта без отдельной команды эксплуатации платформы.
- Автоматизация вокруг storage, messaging, cron/schedule и lightweight API endpoints.
Ключевые паттерны
Async first
Отделяйте прием запросов от тяжелой обработки через queue/topic. Это гасит пики и повышает устойчивость к spikes.
Idempotent handlers
Каждая функция должна безопасно обрабатывать повторные события (at-least-once delivery - дефолт во многих managed сервисах).
Function-per-capability
Делите логику по bounded context, а не в монолитные lambdas. Так легче масштабировать, тестировать и деплоить.
State externalization
Не храните критичное состояние в памяти функции. Используйте managed DB/cache/object storage и versioned schemas.
FinOps
Cost Optimization & FinOps
Экономика serverless должна оцениваться на фактическом production-трафике, а не только на ожиданиях.
Риски и как их закрывать
Cold starts
Планируйте latency budget, используйте provisioned concurrency/warmer-подходы и минимизируйте init path.
Hidden coupling через события
Вводите event contracts, schema versioning и observability по end-to-end pipeline.
Timeout и retry storms
Устанавливайте explicit timeouts, DLQ/retry policy и retry budget на уровне каждого consumer.
Рост стоимости при высокой постоянной нагрузке
Сравнивайте unit economics serverless vs containers/VM на production-профиле нагрузки.
Практический чеклист
- Определены latency/SLO границы для sync API и async processing отдельно.
- Все handlers идемпотентны и поддерживают replay без дублирования побочных эффектов.
- Есть DLQ/parking lot и операционный runbook для зависших/плохих сообщений.
- Наблюдаемость покрывает trace через API -> queue -> function -> storage.
- Регулярно пересчитывается экономическая модель на фактическом трафике.
Частый anti-pattern: переносить синхронный монолит в single function без декомпозиции и без queue-based backpressure.
Связанные главы
Event-Driven Architecture
Базовые паттерны event-модели для асинхронных serverless workflow.
Cost Optimization & FinOps
Как сравнивать serverless и container workloads по полной стоимости владения.
Паттерны консистентности и идемпотентность
Практики безопасной обработки повторных событий и команд.
Multi-region / Global Systems
Что меняется в serverless-пайплайнах при multi-region архитектуре.
Observability & Monitoring Design
Как диагностировать цепочки событий и деградацию функций в production.