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Serverless Computing: Run code, not servers

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Serverless Computing: Run code, not servers

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Durch den Einzug von Cloud Computing erleben wir in der IT ein Wandel von Infrastructure as a Serivce (IaaS) über Software as a Serivce (SaaS) & Platform as a Service (PaaS) bis hin zu Function as a Service (FaaS) – auch bekannt unter dem Begriff Serverless Computing. Die Vorteile liegen dabei auf der Hand: bedarfsgerechte Abrechnung, schnelle und hohe Skalierbarkeit und eine einfache Möglichkeit den Ansatz von Microservices schnell und einfach umzusetzen. Der Einsatz von FaaS nimmt stark zu – auch wenn gleich viele diese Funktionen nur als kleine Helferlein benutzen und selten fester Bestandteil in einer Anwendung sind. Wie die Haufe.Group es geschafft hat, ganze Workflows und eine ganze Applikation rein auf FaaS aufzubauen und über 100 verschiedene Funktionen orchestriert bekommt, wird der Fokus des Vortrags sein. Dabei steht im Mittelpunkt das Analysieren & Importieren mehrere tausend Dokumente pro Sekunde. Zur Bewältigung dieser Aufgabe setzt die Haufe.Group auf die AWS Cloud und deren Services, wie auch das OpenSource Framework „Serverless Framework“ auf die im Vortrag eingegangen wird.

Durch den Einzug von Cloud Computing erleben wir in der IT ein Wandel von Infrastructure as a Serivce (IaaS) über Software as a Serivce (SaaS) & Platform as a Service (PaaS) bis hin zu Function as a Service (FaaS) – auch bekannt unter dem Begriff Serverless Computing. Die Vorteile liegen dabei auf der Hand: bedarfsgerechte Abrechnung, schnelle und hohe Skalierbarkeit und eine einfache Möglichkeit den Ansatz von Microservices schnell und einfach umzusetzen. Der Einsatz von FaaS nimmt stark zu – auch wenn gleich viele diese Funktionen nur als kleine Helferlein benutzen und selten fester Bestandteil in einer Anwendung sind. Wie die Haufe.Group es geschafft hat, ganze Workflows und eine ganze Applikation rein auf FaaS aufzubauen und über 100 verschiedene Funktionen orchestriert bekommt, wird der Fokus des Vortrags sein. Dabei steht im Mittelpunkt das Analysieren & Importieren mehrere tausend Dokumente pro Sekunde. Zur Bewältigung dieser Aufgabe setzt die Haufe.Group auf die AWS Cloud und deren Services, wie auch das OpenSource Framework „Serverless Framework“ auf die im Vortrag eingegangen wird.

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Serverless Computing: Run code, not servers

  1. 1. Serverless Computing - Run Code, not Servers Nils Rhode Team & Tech Lead @ Haufe.Group
  2. 2. From Monolith to Serverless
  3. 3. From monolith to serverless
  4. 4. From monolith to serverless Focus on business logic Levelofabstraction • Deploy in weeks • High maintenance • Limited scaling & “guess“ planing • Faster provisioning • Reduced maintenance • More scale & flexible resources • Fast & Easy Deployment • Higher resource utilization • Platform independent Physical server VMs Containers Serverless • Deploy in seconds • Continous scaling • Zero Maintenance & pay per usage
  5. 5. From monolith to serverless No servers to provision or manage Scales automatically with usage Built-in availability and fault tolerance Never pay for idle
  6. 6. Serverless Architectural Pattern
  7. 7. Data processing
  8. 8. Serverless Architectural Pattern Data Processing
  9. 9. Web application
  10. 10. Serverless Architectural Pattern Data processing Web Applications
  11. 11. Serverless Architectural Pattern Web Applications Backends IT Automation Data Processing
  12. 12. Data Processing: Haufe Redaktionssystem (HRS)
  13. 13. Haufe Redaktionssystem (HRS) • In-house developed CMS (20 years old) • Based on old technologies • (Zope, Python2, Oracle…) • Large monolith with different subcomponents • Import, processing, export of content • Many work aids for the editors & authors HRS Artikel- box Docu- ments Autoren Tool EDB XMetal Lauf- listen Autoren DB Normen DB Toolbox Medien DB Stichwort DB
  14. 14. Entscheidungsdatenbank (EDB) • HRS component for court decision • 500.000 court decision • 40.000 judgment commenteries • 20.000 lawsuits • More than 1.4 Mio. Citiazitions • Oldest component of the HRS Monolith • Technology components: • Backend: Oracle 11 + Python2 + Perl • Frontend: MS Access XP • Workflows: Perl Skripten + Office 2010 VB macros • Complex import and export workflows HRS Artikel- box Docu- ments Autoren Tool EDB XMetal Lauf- listen Autoren DB Normen DB Toolbox Medien DB Stichwort DB
  15. 15. Data Processing: EDB Architecture
  16. 16. Re-Engineering of the HRS • Breaking down the monolith • First component to replace: EDB • Future-proof: Use of state-of-the-art technology • Low maintenance effort: use of services • Fast and affordable workflows: Process millions of documents
  17. 17. Overview of EDB Architecture
  18. 18. Serverless Workflow
  19. 19. Event Trigger API Call via API Gateway S3 Event Trigger Cronjobs (via CloudWatch Events) SQS (Message Queue) RDS Database (Aurora)
  20. 20. Serverless Development
  21. 21. Serverless Development
  22. 22. Serverless Development
  23. 23. Serverless Development
  24. 24. Serverless Development
  25. 25. Serverless Orchestration
  26. 26. Serverless Orchestration
  27. 27. Serverless Orchestration
  28. 28. Serverless Orchestration Next step based on choice
  29. 29. Serverless Orchestration Steps in Parallel
  30. 30. Serverless Orchestration
  31. 31. Benefits of Serverless • Cost savings (Never pay for idle) • 10 imports per month with 1,000 to 10,000 files each - as fast as possible (scalability) $79,65 $42,92 $0,89 $4,52 $0,97 16 X T2.NANO 1 X T2.MEDIUM 16 LAMBDAS Idle Needed ~95% payed for IDLE
  32. 32. Benefits of Serverless $9.558,00 $5.150,40 $95,27 $95,27 $- $2.000,00 $4.000,00 $6.000,00 $8.000,00 $10.000,00 $12.000,00 t2.nano/each function t2.medium/all functions Cost over all annual imports Lambda EC2 Cost savings about ~99%
  33. 33. Benefits of Serverless • Cost savings (Never pay for idle) • 10 imports per month with 1,000 to 10,000 files each - as fast as possible (scalability) • Easy to extend and maintain • Add, change or delete functions (microservice-approach) • Configuration of each step (Failure-Handling, Resources) • „No server is easier to manage than no server“ • Simple transformation of a monolith into microservices
  34. 34. Looking forward • Our Bottleneck: RDS database and its limited scaling • Costs associated with failover functions : 5% • High costs for the operation of ES: 25% (even ES is only needed for export queries)
  35. 35. Thank you! Nils Rhode // Haufe Group nils.rhode@haufe-lexware.com https://www.linkedin.com/in/nils-rhode/ Demo (Data Processing): https://dataprocessing.wildrydes.com/ Demo (Web App): https://github.com/aws-samples/aws-serverless-workshops/tree/master/WebApplication

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