Aws lambda, функции Azure и облачные функции Google: сравнение бессерверных провайдеров

Ключевой вывод: 
AWS Lambda, Azure и Cloud Functions (все три) предоставляют бесплатные услуги до определенного предела, а затем взимают плату в соответствии со своими стандартными политиками. 
Подробнее: Подробный анализ цен на бессерверные решения можно найти в этом блоге. Если вас интересует, что нужно для запуска бессерверных приложений, вот подробный ресурс.

AWS Lambda, функции Azure и функции Google Cloud: сравнение производительности
Несколько лет назад на ежегодной технической конференции USENIX был опубликован академический отчет о производительности различных бессерверных платформ. Исследование проводилось по единой «функции измерения», которая выполняла две основные задачи: 

• 
  Собирать информацию о времени вызова и времени выполнения экземпляра функции.
  
• 
  Запуск определенных задач (измерение пропускной способности ввода-вывода локального диска, пропускной способности сети) на основе полученных сообщений.
  

№1. Параллелизм и масштабируемость
Для AWS 10 240 МБ — это максимальный совокупный объем памяти, который можно выделить для всех экземпляров функций на любой виртуальной машине. Возможно, это говорит о том, что AWS Lambda пытается разместить новый экземпляр функции поверх существующей ВМ, чтобы повысить коэффициенты использования памяти. 
Хотя функции Azure утверждают, что могут масштабировать 200 экземпляров для одной функции Node.js, на практике это не удается. При тестировании он смог одновременно масштабировать только 10 экземпляров функции для одной функции.
С помощью Google Functions одновременно можно запустить только половину ожидаемого числа экземпляров, даже при низком уровне параллелизма. Остальные запросы были поставлены в очередь. 
№2. Холодный запуск
AWS Lambda не увидела существенной разницы между запуском существующих и новых экземпляров. Фактически, среднее время холодного запуска, то есть задержка между двумя случаями, составляло всего 39 мс. Напротив, запуск экземпляров Azure занял много времени, несмотря на то, что им было выделено 1,5 ГБ памяти. Средняя задержка холодного запуска в Azure составила 3640 мс . 
Удивительно, но при использовании Google Functions средняя задержка холодного старта колебалась от 110 мс до 493 мс. Он распределяет память пропорционально процессору, но в Google размер памяти больше влияет на задержку холодного запуска, чем в AWS. 

№3. Максимальное время простоя экземпляра
В общих чертах это можно определить как максимальное время, в течение которого экземпляр может оставаться в режиме ожидания, прежде чем он выключится. Вот результаты: 
Экземпляр в AWS остается активным в течение 27 минут. Примечательно, что в 80% случаев инстансы отключались через 26 минут. В то время как в функциях Azure не было обнаружено постоянного времени простоя, время простоя в функциях Google достигало 120 минут. Даже через 120 минут в 18% случаев экземпляры оставались активными.
Однако эти данные могут противоречить вашим конкретным потребностям на практике. Фактически, внутренние методы обеспечения безопасности платформы также играют важную роль. 
Недавно мы столкнулись с мнением, что компании пришлось перенести крупное SaaS-приложение с AWS на Azure. Технический стек включал 80% Linux/OSS и 20% .NET. 
Организация перешла на Azure из-за своей приверженности обеспечению безопасности и суверенитета данных. После перехода они поняли, что у Azure лучше поддержка и способность взаимодействовать с командами разработчиков Azure для управления платформой. 
Из недавних отчетов видно, что Azure идет в ногу со временем в бессерверной среде , и игнорировать их нельзя.