Kubernetes ve sunucusuz fonksiyonlar: ani (spiky) iş yükleri için karşılaştırma

Ani yükler API ağırlıklı ürünler için ne anlama gelir

Ani (spiky) iş yükü, trafiğin sabit olmadığı durumdur. Kısa süreli yoğun kullanımlar gelir, sonra uzun sessiz dönemler olur, ardından başka bir patlama. Patlama normal yükünüzün 10x veya 100x'i olabilir ve dakikalar içinde gelebilir.

Yaygın nedenler basit ve gerçektir:

• Bir pazarlama e-postası veya reklam kampanyası yayına girer
• Bir ortak uygulama bir kesintiden sonra istekleri tekrar göndermeye başlar
• Canlı bir etkinlik (bilet satışı, webinar, ürün lansmanı)
• Bir planlı iş aynı anda çok iş dağıtır
• Döngüye giren küçük bir hata veya tekrar eden polling

API ağırlıklı ürünler, kullanıcı eylemlerini birçok küçük isteğe dönüştürdükleri için patlamaları daha fazla hisseder. Bir ekran yüklemesi birden fazla API çağrısı tetikleyebilir (kimlik doğrulama, özellik bayrakları, arama, öneriler, denetim günlükleri). Trafik arttığında bu çağrılar hızla yığılır. Eğer bağımlılıklardan biri yavaşlarsa zaman aşımı, tekrar denemeler ve istemcilerin yeniden denemesiyle daha fazla trafik oluşur.

Somut bir örnek: bir müşteri portalı gün içinde sorunsuz çalışır, sonra bir kampanya binlerce kullanıcıyı beş dakika içinde giriş yapmaya yönlendirir. Her giriş kimlik doğrulama, profil ve izin uç noktalarına gider. Eğer auth servisi duraklarsa veya yavaş ölçeklenirse, kullanıcılar durumu "site kapalı" olarak algılar, oysa sadece tek bir parça zorlanıyordur.

Bu yüzden Kubernetes ile sunucusuz fonksiyonlar tartışması tek bir "en iyisi" meselesi değildir. Bu, ani baskı altında ortaya çıkan ödünleşmeler ile ilgilidir.

Kısa bir hatırlatma: Kubernetes ve sunucusuz basitçe ne demek

Kubernetes ile sunucusuz fonksiyonları karşılaştırırken, aynı fikri çalıştırmanın iki farklı yolunu seçiyorsunuz: trafik atlayıp azalırken bile isteklere hızlı yanıt vermesi gereken bir API.

Kubernetes (sürekli çalışan konteynerler)

Kubernetes uygulamanızı genellikle hep açık duran konteynerler olarak çalıştırır. Bu konteynerler podlarda yaşar ve Kubernetes istenen pod sayısını küme genelinde tutar.

Genellikle bir servis (API'niz) ve veritabanı proxy'si, işçi (worker) veya önbellek gibi destek parçaları dağıtırsınız. Trafik arttığında Kubernetes otomatik ölçekleme ile daha fazla pod ekleyebilir. Trafik düştüğünde podları azaltır, ama sıfıra inmesi nadirdir, bunu özel olarak tasarlamazsanız.

Kubernetes genelde yönetilen bir hizmet olarak çalışır (örneğin AWS, Azure veya Google Cloud üzerinde yönetilen bir Kubernetes kümesi). Fiziksel sunucuyu yönetmezsiniz, ama yine de platform seçimleri ve bakım sizin sorumluluğunuzdadır.

Sunucusuz fonksiyonlar (istek başına çalışan kod)

Sunucusuz fonksiyonlar kodunuzu yalnızca ihtiyaç olduğunda çalıştırır. Her istek bir fonksiyonu tetikler, platform gerektiği kadar kopya başlatır ve istekler durduğunda tekrar ölçeklendirir. Bu, klasik “sıfıra ölçekleme” modelidir.

Çoğu ekip yönetilen fonksiyon platformlarını kullanır (AWS Lambda, Azure Functions veya Google Cloud Functions gibi). Siz kodu ve yapılandırmayı getirirsiniz; sağlayıcı runtime, ölçekleme ve birçok altyapı detayını halleder.

Yine de günlük sorumluluklar sizdedir: dağıtımlar, sırlar (secrets), izleme, loglama, tracing ve limitler içinde kalma (timeout, bellek, concurrency ve kota) gibi.

Maliyet karşılaştırması: para nereye gidiyor

Maliyet nadiren sadece “compute” değildir. API ağırlıklı ürünlerde faturanız genelde compute, ağ, depolama, yönetilen eklentiler ve sistemi çalışır tutmak için harcadığınız zamana yayılır.

Önemli maliyet kalemleri:

• Compute: düğümler ve rezerve kapasite (Kubernetes) vs çağrı başına süre ve bellek (sunucusuz)
• Ağ: yük dengeleyiciler, NAT, özel ağ ve veri transferi (egress)
• Depolama: veritabanları, önbellekler, obje depolama, yedekler
• Yönetilen servisler: API gateway, kuyruklar, sırlar, kimlik, zamanlayıcılar
• Operasyon zamanı: on-call yükü, yükseltmeler, güvenlik yamaları, ölçekleme kuralları, kurtarma

Faydalı bir zihinsel model “boşta öde” vs “kullanım başına öde.” Kubernetes ile genelde düğümler için 24/7 ödeme yaparsınız, trafik gece sessiz olsa bile. Sunucusuz ile genelde kod çalıştığında ödersiniz; eğer kullanım örüntünüz gerçekten sıfıra iniyorsa bu harika olabilir.

Basit bir örnek: bir API, pazarlama itkisinden sonra 10 dakika boyunca saniyede 50 istek alıyor, sonra günün geri kalanında neredeyse sıfır. Kubernetes kurulumu bu tepeyi karşılamak için yeterli düğüm kapasitesine ihtiyaç duyabilir (veya yavaş ölçeklenmeyi kabul edersiniz), böylece çoğunlukla bekleyen sunucular için ödeme yaparsınız. Sunucusuzda patlama sırasında istek başına daha fazla ödeyebilirsiniz, ama sessiz saatler için ödeme yapmaktan kaçınırsınız.

Gizli maliyetler takımları şaşırtır. NAT gateway'leri ve yük dengeleyiciler, istekler düşük olsa bile aylık sabit ücret olabilir. Loglar, metrikler ve tracing istek hacmi, tekrar denemeler ve konuşkan middleware ile hızla büyüyebilir. Fonksiyonlar üçüncü taraf API'lere çağrı yapıyorsa, dosya akışı yapıyorsa veya büyük payload döndürüyorlarsa veri çıkışı (egress) hızla maliyeti artırır.

Kubernetes, sabit bir temel trafiğiniz varsa ve düğümleri doğru boyutlandırıp rezerve örnekler kullanabiliyorsanız daha ucuz olabilir. Sunucusuz ise istekler kısa, patlamalar nadir ve servis patlamalar arasında gerçekten sıfıra inebiliyorsa daha ucuz olabilir.

Pratik ipucu: maliyeti ortalama RPS ile değil gerçek API davranışıyla tahmin edin. Patlama boyutunu, payload büyüklüğünü, tekrar denemeleri ve ne kadar gözlemlenebilirlik verisi saklayacağınızı dahil edin.

Soğuk başlatmalar ve gecikme: kullanıcıların gerçekte hissettikleri

Soğuk başlatma basittir: ilk istek bir fonksiyon "uykuda"yken gelir, platform onu uyandırmak ve kodu çalıştırmadan önce hazır hale getirmek zorundadır. Bu ilk çağrı daha yavaştır, sonraki 100 çağrı hızlı olsa bile.

API ağırlıklı ürünlerde bu en çok p95 ve p99 gecikmesinde zarar verir. Çoğu kullanıcı hızlı yanıt alır, ama bazıları 2 ila 10 saniye bekleme, zaman aşımı veya sonsuz dönen bir yükleyici ile karşılaşır. Bu yavaş uç vakalar aynı zamanda istemciler ve gateway'lerde tekrar denemeleri tetikler; sistem zaten zorlanırken fazladan yük oluşturur.

Soğuk başlatmayı iyi veya kötü yapan pratik detaylar:

• Runtime ve paket boyutu: ağır runtime'lar ve büyük bağımlılıklar daha uzun yükleme süresi gerektirir
• Ağ kurulumu: özel ağlara bağlanmak genelde başlangıç zamanını artırır
• Bellek ve CPU tahsisi: daha fazla kaynak başlangıç süresini azaltabilir, ama maliyeti yükseltir
• Başlangıç sırasında yapılan dış çağrılar: sır çekme, veritabanı bağlantıları, SDK init
• Eşzamanlılık modeli: bazı platformlar her örnekte bir istek çalıştırır, bu da patlamalarda daha fazla soğuk başlatma demektir

Gerçekçi bir örnek: bir mobil uygulama sabah 9'da “Son siparişler” ekranını açar. Eğer fonksiyon gece boyunca boş kaldıysa, ilk kullanıcı 6 saniyelik bir yanıt alır, uygulama tekrar dener ve şimdi iki istek aynı soğuk yola gelir. Kullanıcıın öğrendiği şey: "bu uygulama yavaş" olur, oysa ortalama gecikme iyi gözükebilir.

Kullanıcı etkisini azaltma yolları genellikle birlikte kullanılır: küçük bir sıcak kapasite tutmak, tek büyük fonksiyonu daha küçük parçalara bölmek ki sadece gereken parça başlasın, ve daha az isteğin soğuk yola ulaşması için önbellekleme. Bazı ekipler ısınma pingleri planlar, ama bu kırılgan olabilir ve bir nevi ödeme yaparak arayı kapatma gibi hissedilebilir.

Kubernetes vs sunucusuz tartışmasında Kubernetes genelde öngörülebilir gecikmede üstünlük sağlar çünkü podlar servis arkasında sıcak kalabilir. Ama Kubernetes de bağışık değildir: sıfır veya çok düşük bir tabandan otomatik ölçeklemeye güvenirseniz, yeni podların imaj çekmesi, başlaması ve sağlık kontrollerini geçmesi zaman alır. Fark, Kubernetes'te "soğukluk" genelde daha fazla kontrolünüzdeyken, sunucusuz soğuk başlatmaları tamamen ortadan kaldırmak daha zordur.

Yerel geliştirme: genelde acı veren noktalar

API ağırlıklı bir ürün için yerel çalışma sıkıcı hissettirmemeli. API'yi çalıştırmak, gerçek uç noktaları çağırmak, bir isteği baştan sona debug etmek, test verisi eklemek ve hangi ortamda olduğunuzu tahmin etmeden otomatik testleri çalıştırmak istersiniz.

Kubernetes ile acı genelde kurulum ve sürüklenmedir. Yerel bir küme (veya paylaşılan bir geliştirme kümesi) ekstra hareketli parçalar ekler: manifestler, servis keşfi, ingress kuralları, sırlar ve bazen bir podun Postgres'e neden erişemediğini bulmak için saatler. Çalışsa bile döngü yavaş olabilir: imaj oluştur, it, deploy et, bekle, tekrar dene.

Sunucusuzda acı genelde yerel ile bulut arasındaki uçurumdur. Emülatörler yardımcı olur, ama birçok ekip yine gerçek ortamda test etmeye zorlanır çünkü event payload'ları biraz yanlış olmak kolaydır ve bazı özellikler sadece bulutta vardır (IAM kuralları, yönetilen tetikleyiciler, sağlayıcıya özgü logging). Ayrıca dağıtık bir isteği yerel olarak yeniden üretmek için istikrarlı bir yol eksik olabilir.

Basit bir örnek: API'niz bir sipariş yaratıyor, kartı tahsil ediyor ve makbuz gönderiyor. Kubernetes'te ödeme ve mesajlaşma bağımlılıklarını yerelde çalıştırmak için ağ ve konfigürasyonla uğraşabilirsiniz. Sunucusuzda ise doğru fonksiyon zincirini tetiklemek için event şekilleri ve izinlerle uğraşırsınız.

Geri bildirim döngüsünü hızlı tutun

Her iki yaklaşımı da öngörülebilir hissettirecek bir yerel iş akışı için hedefleyin:

• API ve bağımlılıkları ile test verilerini başlatmak tek komut olsun
• Konfigürasyonları tutarlı tutun (aynı env var isimleri, aynı varsayılanlar)
• Harici entegrasyonları varsayılan olarak mock'layın (ödeme, e-posta/SMS) ve gerektiğinde gerçek olanları açın
• İş mantığını Kubernetes veya fonksiyon handler'ları dışında düz modüllerde tutun, böylece birim testleri kolay olsun
• Debug için birkaç tekrarlanabilir "altın" istek tutun (kullanıcı oluştur, sipariş oluştur, iade)

Yerel döngünüz hızlıysa, Kubernetes vs sunucusuz tartışması daha az duygusal olur; çünkü günlük verimlilik vergisi ödemezsiniz.

Gözlemlenebilirlik: günlük operasyonlarda debug ve izleme

İyi gözlemlenebilirlik şu üç soruyu hızlı yanıtlayabilmektir: ne bozuldu, nerede bozuldu ve neden bozuldu? Buna ulaşmak için loglar (ne oldu), metrikler (ne sıklıkta ve ne kadar yavaş) ve izler (tek bir isteğin servisler arasındaki yolu) gerekir. Bağlayıcı genelde bir correlation ID, genellikle her atlamada takip edilen bir request ID'dir.

Kubernetes: tutarlı boru hattı işinizi kolaylaştırır

Uzun ömürlü servislerle Kubernetes, tahmin edilebilir izleme kurmayı kolaylaştırır. Ajanlar, sidecar'lar ve standart ağ yolları sayesinde log, metrik ve trace'leri birçok serviste tutarlı şekilde toplayabilirsiniz. Podlar tek bir isteğin ömründen daha uzun yaşadığından, debugger bağlayabilir, profilleri alabilir ve davranışı zaman içinde karşılaştırabilirsiniz; her şey çağrı bazında kaybolmaz.

Kubernetes vs sunucusuz çoğunlukla günlük gerçeklikle ilgilidir: Kubernetes'te ortam daha istikrarlı olduğundan araçlarınız ve varsayımlarınız daha az kırılır.

Sunucusuz: çağrı bazında detay iyi, uçtan uca hikaye zor

Sunucusuz platformlar genelde her çağrıya ait loglar ve temel metrikleri görmeyi kolaylaştırır. Fark, bir istek birden çok fonksiyon, kuyruk ve üçüncü taraf API'yi dokunduğunda ortaya çıkar. Bağlam (correlation ID) her yerde geçirilmezse kaybolur. Tracing platform varsayımlarına göre sınırlı olabilir ve örnekleme ekipleri yanıltabilir: bir yavaş iz gördünüz diye bunun nadir olduğunu varsayabilirsiniz, oysa örnekleme farklı davranmış olabilir.

Log hacmi de yaygın bir sürprizdir. Bir patlama invokasyonları katlayabilir ve gürültülü loglar faturayı artırır.

Her iki dünya için işe yarayan pratik bir temel:

• Yapılandırılmış loglar (JSON) kullanın ve request_id, user_id (güvenliyse) ve servis/fonksiyon adını ekleyin
• Birkaç ana metriği yayın: istek sayısı, hata oranı, p95 gecikme, tekrar deneme sayısı
• Ana API yolu ve kritik bağımlılıklar (veritabanı, ödemeler, mesajlaşma) için izler ekleyin
• Birkaç gösterge paneli (overall health, bağımlılık sağlığı, en yavaş uç noktalar) tutun
• Nedenlerden ziyade semptomlara (hata oranı, gecikme) alarm kurun

Örnek: checkout envanter, ödeme ve e-posta çağırıyorsa, bir request ID size tam trace'i ve tüm logları dakikalar içinde sağlayabilmeli, saatler değil.

Ölçek davranışı: patlamalar, limitler ve darboğazlar

Ani trafik için ölçekleme başlık özellikten ziyade ne kadar hızlı tepki verdiği, nerede reddettiği ve önce neyin bozulduğu ile ilgilidir. Kubernetes ve sunucusuz her ikisi de patlamaları yönetebilir, ama farklı şekillerde başarısız olurlar.

Sunucusuz genelde ani patlamaları hızlı emer, ama sert throttle limitlerine takılabilir. Sağlayıcılar aynı anda çalışabilecek fonksiyon örneklerini sınırlar ve ayrıca hesap veya bölge kotalarına takılabilirsiniz. Bu çizgiyi aştığınızda istekler kuyruğa girer, yavaşlar veya reddedilir. Rampa genelde hızlıdır ama anlık değildir.

Kubernetes ölçeklenmesi genelde işe başladıktan sonra daha pürüzsüzdür, ama daha fazla hareketli parça içerir. Podlar planlanmalı, imajlar çekilmeli ve readiness kontrolünden geçmelidir. Eğer kümede boş kapasite yoksa yeni düğümler eklenene kadar beklemek gerekir. Bu, 10 saniyelik bir patlamayı birkaç dakika süren acıya çevirebilir.

Karşılaşabileceğiniz limitlerin faydalı bir listesi:

• Sunucusuz: fonksiyon eşzamanlılık limitleri, saniye başına istek sınırları, downstream bağlantı limitleri
• Kubernetes: pod başlatma süresi, düğüm kapasitesi, autoscaler tepki süresi
• Her ikisi: veritabanı bağlantıları, üçüncü taraf oran limitleri, kuyruk derinliği

Durum yönetimi sessiz bir kısıttır. API handler'larınızın durumsuz (stateless) olduğunu varsayın, durumu veritabanlarına, önbelleklere ve obje depolamaya itin. Patlamalar için kuyruklar genelde basınç tahliye valfidir: istekleri hızlı kabul edin, işi sıraya alın ve sabit bir hızda işleyin.

Örnek: bir promosyon 50x giriş ve webhook trafiği getirir. Compute ölçeklenebilir ama darboğaz genelde veritabanı (çok fazla bağlantı) veya sizi rate-limit eden bir ödeme sağlayıcısı olur. Önce downstream limitleri izleyin; çünkü compute ölçeklemesi bunları düzeltemez.

Nasıl seçilir: adım adım karar süreci

Kubernetes vs sunucusuz arasında takılıp kaldıysanız, seçimi bir araç tartışması yerine ürün kararı gibi yapın. Kullanıcılarınızın ne hissettiği ve ekibinizin gece 2'de neyi destekleyebileceğini düşünün.

Önce ölçülebilir gerçekleri toplayın:

1. Trafik deseninizi ölçün: temel RPS, tepe RPS ve patlamaların ne kadar sürdüğü. 30 saniyelik bir patlama ile 2 saatlik bir dalga çok farklıdır.
2. Gecikme ve hata için SLO'lar yazın; p95 ve p99 hedefleri belirleyin. API ağırlıklı ürünlerde kuyruk gecikmesi kullanıcıya açık bir kesinti haline gelebilir.
3. Her isteğin dokunduğu bağımlılıkları listeleyin: veritabanı, önbellek, auth, ödemeler, mesajlaşma, üçüncü taraf API'ler, AI çağrıları. Bu, soğuk başlatmaların veya bağlantı limitlerinin nerede zarar vereceğini gösterir.

Sonra para ve operasyon maliyetini modelleyin ve test edin:

1. Gerçek maliyet sürücülerinizle basit bir tablo oluşturun. Sunucusuz için: istekler, süre, bellek, artı ağ veya gateway maliyetleri. Kubernetes için: hep açık düğümler, autoscaling fazlalığı, yük dengeleyiciler ve sessiz saatlerde bile ödeme yaptığınız veritabanı kapasitesi.
2. Gerçek bir uç nokta veya işi temsil eden bir pilot yapın. p95/p99 gecikme, hata oranı, aylık maliyet ve on-call gürültüsünü (alarmlar, tekrar denemeler, zaman aşımları) karşılaştırın.
3. Hibrit en iyisi mi diye karar verin: sabit trafikli çekirdek API'ler için Kubernetes, patlamalar, cron işler, webhooks veya tek seferlik backfill işler için sunucusuz gibi.

Örnek: bir müşteri portalında giriş ve hesap API'leri sabitse Kubernetes çekirdek gecikmeleri korurken, fatura webhooks patlamalarını sunucusuz ile ele almak boşta kapasite için ödeme yapmaktan kaçınmanızı sağlar.

Sürpriz faturalar ve kesintilere yol açan yaygın hatalar

Kubernetes vs sunucusuz arasındaki en büyük tuzak “yönetilen” demenin otomatik olarak “daha ucuz” anlamına geldiğini varsaymaktır. Sunucusuzda fatura genelde insanların izlemediği yerlere kayar: konuşkan loglar, yüksek kardinaliteli metrikler ve fonksiyonlar arasındaki veri çıkışı. Küçük bir patlama, her istek birden fazla büyük log satırı yazıyorsa faturayı hızla büyütebilir.

Soğuk başlatmalar da klasik bir prod-sürprizidir. Ekipler sıcak ortamlarda test eder, sonra yayınlar ve aniden rastgele 2–10 saniyelik istekler, tekrar denemeler ve zaman aşımları görürler; bunu fark ettiğinizde istemciler zaten agresif tekrar deneme gibi geçici çözümler geliştirmiş olabilir.

Kubernetes hataları genelde erken aşamada aşırı mühendislik yüzünden kendi kendine yapılır. Küçük bir ekip bir kümeyi, ingress'i, autoscaling kurallarını, sır yönetimini, CI/CD'yi ve yükseltmeleri ürün stabil trafik kazanamadan önce bakımına soyunabilir. Daha fazla hareketli parça, gece 2'de soruna yol açma olasılığını artırır.

Yineleyen hatalar:

• Fonksiyonları veya pod'ları durumlu (stateful) gibi kullanmak (yerel diske yazmak, bellek içi cache'e güvenmek, sticky session kullanmak)
• Uçtan uca request ID olmadan yayınlamak, böylece yavaş bir API çağrısını izlemek zorlaşır
• Telemetriyi çok fazla toplamak, izleme gürültülü ve pahalı hale gelene dek
• Net limitler koymamak (eşzamanlılık kapasiteleri, kuyrukta backpressure), böylece bir patlama veritabanında toynak oluşturan bir sürü atlı yeriştirir

Hızlı bir örnek: bir API ağırlıklı ürün her sabah 9'da mobil uygulamadan bir patlama alıyorsa ve her istek üç fonksiyon tetikleyip her biri tam payload'ı logluyorsa, maliyetler hızla artar ve soğuk başlatmalar kullanıcıların aktif olduğu anda gecikme yaratır.

Karar vermeden önce kontrol listesi

Kubernetes vs sunucusuz tartışması takımlar için ilk başta bariz gelebilir, ta ki ilk trafik patlaması, kesinti veya fatura gelene kadar. Her iki seçeneği de gerçek iş yükünüzle sınayın, mutlu yol demolarıyla değil.

Sayılarla doğrulayabileceğiniz cevapları yazın:

• Maliyet: En önemli 3 maliyet sürücünüzü belirleyin ve bunların bir patlama sırasında nasıl ölçeklendiğini anlayın. En kötü ay tahminini yapın, ortalama hafta değil.
• Performans: Spike biçimli yükle yük testi yapın ve p95 ile p99 gecikmeyi kontrol edin. Sıcak ve soğuk yolları, ayrıca veritabanı ve üçüncü taraf bağımlılıkları dahil edin.
• Güvenilirlik: Zaman aşımı, tekrar denemeler ve oran limitlerini uçtan uca doğrulayın. Tekrar denemelerin yükü çoğaltmayacağından veya çift tahsilata yol açmayacağından emin olun.
• Geliştirici hızı: Yeni bir geliştirici sistemin gerçekçi konfigürasyon ve test verileriyle 30 dakika içinde çalıştırabiliyor mu? Değilse, olay anında düzeltmeler daha yavaş olacaktır.
• Gözlemlenebilirlik: Bir kullanıcı isteğini seçin ve bunun her adımda (API gateway, fonksiyon/pod, kuyruk, veritabanı) izlenebilir olduğunu doğrulayın. Loglar aranabilir ve metrikler “ne değişti?” sorusuna cevap vermeli.

Operasyon sahipliğini netleştirin. Kim yükseltmelerden, güvenlik yamalarından, sertifika yenilemelerinden ve 2 a.m. olay müdahalesinden sorumlu? Risk tespit etmek için en iyi yol, "birinin bunu yapması gerekiyor" görevlerini listelemek ve karara bağlamadan önce her birine isim atamaktır.

Örnek senaryo ve pratik sonraki adımlar

Bunu hayal edin: finans ekipleri tarafından kullanılan bir yönetici API'sine sahip bir SaaS ürünü. Çoğu gün sessiz, ama maaş günü ve ay sonlarında kullanım 30 dakika içinde 20x artıyor. Trafik API ağırlıklı: çok sayıda rapor okuması ve işi başlatan yazma patlamaları.

Kubernetes'te bu tipik olarak autoscaling'i tetikler. Horizontal Pod Autoscaler iyi ayarlanmışsa yeni podlar gelir ve API duyarlı kalır. Sürpriz genelde compute değil; önce veritabanı dolabilir (bağlantılar, CPU, I/O) ve sonra API yavaş görünür. Eğer kümede boş kapasite sınırlıysa, düğümler eklenene kadar ölçeklenme gecikir.

Sunucusuzda platform patlamayı karşılamak için hızla çok sayıda fonksiyon örneği yaratmaya çalışır. Kısa, düzensiz talep için bu iyidir, ama iki keskin kenarla karşılaşabilirsiniz: eşzamanlılık patlamaları ve soğuk başlatmalar. Yüzlerce yeni örnek aynı anda başlarken ilk istekler daha yavaş olabilir ve veritabanınızı çok fazla paralel bağlantıyla kaplamanız halinde bir stampede (taşma) oluşabilir.

Birçok takım için gerçekçi sonuç hibrittir:

• Uzun süreli servisleri Kubernetes'te tutun (auth, dahili admin API)
• Webhooklar, rapor dışa aktarma, dosya işleme gibi patlamaya yatkın, izole uçları sunucusuzda çalıştırın
• Her iki dünyada da veritabanını pooling, cache ve sıkı oran limitleri ile koruyun

Kararı hızlandıran pratik adımlar:

1. Temsili bir uç nokta seçin (örneğin: "aylık rapor oluştur").
2. Aynı veritabanı ve aynı payload büyüklüğü ile iki şekilde implemente edin.
3. Sessiz bir saat ve bir tepe saati için yük testi yapın; p95 gecikme, hata oranı ve toplam maliyeti kaydedin.
4. Koruyucu önlemler ekleyin: maksimum eşzamanlılık (sunucusuz) ve maksimum replika (Kubernetes), ayrıca bir DB bağlantı limiti.
5. Genel kıyaslamayı kendi sayılarınıza göre yapın, genel benchmarklara göre değil.

Eğer altyapı denemeleriniz sırasında uygulama tarafında hızlı ilerlemek isterseniz, AppMaster (appmaster.io) görsel bloklardan üretim hazır bir backend, web uygulaması ve yerel mobil uygulamalar oluşturabilir; böylece pilotunuz iskelet ve yapıştırma kod yerine gerçek iş yükü davranışına odaklanır.