Als Serverless Computing vor mehr als zehn Jahren als Cloud-Computing-Paradigma auf den Plan trat, ersparte es uns die mühsame Arbeit, Rechen- und Storage-Ressourcen zu konfigurieren. Allerdings schien das angesichts des Überschneidungsbereichs mit PaaS-Systemen schon damals mehr Evolution denn Revolution. So ist es nicht verwunderlich, dass Serverless heute nur noch ein Schattendasein fristet - mit der Tendenz, vollständig zu verschwinden.

Serverless-Sargnägel

Das begründet sich in erster Linie darin, dass die Bedeutung von Serverless Computing im Laufe der Zeit zunehmend verwässert wurde. Ursprünglich bezeichnete der Begriff Serverless ein Modell, in dem Softwareentwickler Code ausführen können ohne Server provisionieren oder managen zu müssen. Dieses Konzept wurde seither auf eine ganze Reihe von Services gepresst, auf die es eigentlich gar nicht passt.

Die Elemente des Serverless Computing - Agilität, Kosteneffizienz, sowie die Fähigkeit, Anwendungen schnell bereitzustellen und zu skalieren - sind deswegen jedoch nicht weniger wertvoll. Statt sich auf die verwendeten Technologien zu fixieren, ist es jedoch essenziell, sich darauf zu fokussieren, inwiefern diese Elemente dazu beitragen können, Geschäftsziele zu erreichen. Serverless allerdings wird weiter in den Hintergrund rücken - auch wegen neuer Cloud-Paradigmen wie Edge Computing oder Microclouds, die nuanciertere Lösungen mit maßgeschneiderten Ansätzen bieten, statt sich im Stil von Serverless auf One-Size-fits-All zu verlassen.

Zum Niedergang von Serverless hat darüber hinaus auch Generative AI beigetragen: Cloud-Anbieter investieren massiv in spezialisierte Ressourcen und Data-Management-Fähigkeiten, um KI-gesteuerte Lösungen für ihre Kunden bereitzustellen. Bereiche, in denen traditionelle Serverless-Modelle oft nicht restlos überzeugen und deswegen zugunsten statischer und damit vorhersehbarer Lösungen verschmäht werden.

Und dann gibt's ja auch noch ubiquitäres Computing, bei dem Berechnungen in Alltagsobjekte eingebettet werden. Das erfordert fortlaufendes Low-Latency-Processing, was Serverless-Frameworks nicht so ohne Weiteres konstant liefern können.

Sollte Unternehmen das kümmern?

Für Unternehmen signalisieren diese Entwicklungen einen entscheidenden Wandel, der erfordert, Technologiestrategien neu zu bewerten. KI und Ubiquitious Computing erfordern wie beschrieben weitergehende Ressourcen und innovative Anwendungsdesigns - diese ebnen wiederum den Weg zu Wettbewerbsvorteilen und neuen Möglichkeiten der Kundenbindung. Anders formuliert: Mit Blick auf Serverless ist die Zeit gekommen, loszulassen. (fm)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.