Tech bez Lukru

Kubernetes vs. serverless – co wybrać?

Kubernetes vs. serverless – co wybrać?

Jeśli szukasz krótkiej odpowiedzi: weź Kubernetes, gdy potrzebujesz pełnej kontroli i skalowalności, a serverless, gdy chcesz płacić tylko za faktyczne użycie i nie bawić się w zarządzanie infrastrukturą. Ale jeśli myślisz, że to takie proste, to gratuluję naiwności – w rzeczywistości wybór przypomina bardziej decyzję między małżeństwem a randkowaniem. Jedno daje stabilność (i mnóstwo pracy), drugie – wolność (i masę ograniczeń).

Architektura: porównanie dwóch światów

Zanim zaczniemy, małe przypomnienie dla tych, którzy ostatnie 5 lat spędzili w jaskini:

Kubernetes vs. serverless – co wybrać?

  • Kubernetes to system orkiestracji kontenerów, który stał się standardem de facto w świecie mikroserwisów. Jak dobry menedżer średniego szczebla – trzyma wszystko w ryzach, ale wymaga ciągłej uwagi.
  • Serverless (np. AWS Lambda, Azure Functions) to model, w którym dostawca chmurowy zajmuje się infrastrukturą, a ty płacisz tylko za czas wykonania funkcji. Jak wynajęty freelancer – pojawia się, robi swoje i znika, nie zostawiając po sobie nawet kubka na biurku.

Kiedy Kubernetes ma sens?

Wybierz Kubernetes, jeśli:

Sytuacja Dlaczego Kubernetes?
Masz złożoną aplikację z wieloma mikroserwisami Daje pełną kontrolę nad komunikacją między komponentami
Potrzebujesz precyzyjnego skalowania Możesz ręcznie dostroić zasoby dla każdego poda
Masz specyficzne wymagania bezpieczeństwa Możesz skonfigurować sieć dokładnie według potrzeb
Chcesz uniknąć vendor lock-in Możesz przenosić aplikację między chmurami

Kiedy serverless błyszczy?

Serverless to twój przyjaciel, gdy:

  • Obciążenie jest nieprzewidywalne – funkcje automatycznie skalują się do zera i w górę
  • Masz krótkotrwałe zadania – idealne dla event-driven architektury
  • Nie chcesz zarządzać infrastrukturą – żadnych serwerów do patchowania, żadnych klastrów do monitorowania
  • Liczy się czas wprowadzenia na rynek – od pomysłu do działającej funkcji w kilka minut

Koszty: matematyka, która może cię zaskoczyć

Tu zaczyna się zabawa. Serverless sprzedaje się jako „płać tylko za to, czego używasz”, co brzmi pięknie, dopóki nie zobaczysz rachunku za aplikację o stałym obciążeniu. Przykład z życia:

Mieliśmy klienta, który przeniósł swoją aplikację API z EC2 na Lambda. Przy małym ruchu oszczędności były imponujące. Gdy ruch wzrósł 10-krotnie, rachunek poszedł w górę o… 1500%. Moralność? Serverless to jak taksówka – super na krótkie dystanse, ale jeśli jeździsz cały dzień, lepiej wynająć samochód (czyli postawić na Kubernetes).

Porównanie kosztów

Czynnik kosztowy Kubernetes Serverless
Koszty stałe Wysokie (zarządzanie klastrem) Brak (płać tylko za wykonania)
Koszty zmienne Przewidywalne, liniowe Mogą eksplodować przy wzroście ruchu
Koszty zespołu Wymaga ekspertów K8s Mniejsze wymagania kompetencyjne
Koszty ukryte Monitoring, logging, security Cold starts, ograniczenia wykonania

Wydajność: nie wszystko złoto, co się świeci

Serverless ma jedną brzydką tajemnicę – cold starts. To tak, jak budzić się w środku nocy i próbować rozwiązywać równania różniczkowe. Twoja funkcja potrzebuje czasu, by „się rozkręcić”. W niektórych przypadkach może to oznaczać opóźnienia rzędu kilku sekund – nie do zaakceptowania dla aplikacji czasu rzeczywistego.

Kubernetes? Tu twoje aplikacje są zawsze „rozgrzane”, gotowe do działania. Ale oczywiście płacisz za ten komfort utrzymując zasoby 24/7.

Lock-in: czy na pewno jesteś wolny?

Wielu myśli, że Kubernetes to wolność, a serverless to więzienie. Prawda jest bardziej… złożona.

Tak, teoretycznie możesz przenieść aplikację z Kubernetes między dostawcami chmurowymi. W praktyce? Jeśli używasz specyficznych usług danego providera (a prawie na pewno używasz), migracja i tak będzie bolesna.

Serverless? Tu lock-in jest bardziej oczywisty, ale czy naprawdę taki straszny? Jeśli budujesz na AWS Lambda, przeniesienie do Azure Functions wymaga więcej niż zmiany logo na slajdach. Ale z drugiej strony – czy naprawdę planujesz częste zmiany dostawcy?

Case study: nasze doświadczenia

W NexTech używamy obu rozwiązań, w zależności od przypadku:

  • Platforma analityczna – Kubernetes, bo potrzebujemy pełnej kontroli nad zasobami i niskich opóźnień
  • System powiadomień email – Serverless, bo obciążenie jest sporadyczne i nieprzewidywalne
  • Backend API – Kubernetes, ale z wykorzystaniem Knative dla niektórych endpointów

Hybryda: najlepsze z obu światów?

Dla wielu projektów odpowiedź brzmi: „dlaczego nie oba?”. Narzędzia jak Knative czy OpenFaaS pozwalają uruchamiać funkcje serverless na Kubernetes. To jak mieć ciastko i zjeść ciastko – ale też trzeba liczyć się z tym, że ktoś w końcu przyjdzie po zapłatę za tę przyjemność (w postaci dodatkowej złożoności).

Decyzja: co wybrać?

Ostatecznie wybór sprowadza się do odpowiedzi na kilka kluczowych pytań:

  1. Jak przewidywalne jest twoje obciążenie? Stałe = Kubernetes, zmienne = serverless
  2. Jak ważny jest czas wprowadzenia na rynek? Serverless pozwala startować szybciej
  3. Jakie masz kompetencje w zespole? Kubernetes wymaga specjalistów
  4. Jak wrażliwa jest twoja aplikacja na opóźnienia? Serverless może mieć problem z cold starts
  5. Jak bardzo boisz się vendor lock-in? Kubernetes daje więcej swobody

W naszej praktyce widzimy, że najlepsze rezultaty daje podejście pragmatyczne – używać każdego narzędzia tam, gdzie się sprawdza najlepiej, zamiast fanatycznego trzymania się jednej technologii. Ale to już temat na kolejną dyskusję przy kawie (lub czystej wódce, jeśli akurat migrujesz monolit na mikroserwisy).