Serverless Computing en 2025: escalabilidad y eficiencia on demand
¿Qué es Serverless Computing?
El serverless computing es un modelo de ejecución en la nube donde el proveedor gestiona dinámica y automáticamente la infraestructura. Los desarrolladores implementan funciones o microservicios sin preocuparse por el aprovisionamiento de servidores, centrándose únicamente en el código.
Estado actual en 2025
- **FaaS maduro**: AWS Lambda, Google Cloud Functions y Azure Functions ofrecen tiempos de arranque de ~50 ms.
- **BaaS integral**: Servicios backend como bases de datos serverless (Aurora Serverless v2, Firestore) escalan instantáneamente.
- **Arquitecturas híbridas**: Integración profunda de serverless en entornos on-premise mediante herramientas como Knative y OpenFaaS.
Ventajas clave
- Escalabilidad automática: El sistema ajusta recursos en función de la demanda, evitando sobreaprovechamiento.
- Pago por uso: Se factura milisegundo a milisegundo, reduciendo costes en cargas variables.
- Despliegue rápido: CI/CD optimizado para funciones independientes facilita iteraciones continuas.
- Menor complejidad operativa: Se externaliza monitorización y parcheo de infraestructura.
Patrones de diseño serverless
1. Event-driven
Funciones desencadenadas por eventos (colas, bases de datos, HTTP) para desacoplar componentes y mejorar resiliencia.
2. Backend for Frontend (BFF)
Creación de APIs específicas para cada cliente (web, móvil, IoT) con funciones serverless ligeras.
3. Orquestación de flujos
Uso de Step Functions (AWS), Durable Functions (Azure) o Workflows (Google) para coordinar múltiples funciones en flujos de trabajo complejos.
Buenas prácticas
- Gestión de estado: Externalizar el estado en bases de datos o caches (DynamoDB, Redis).
- Optimizar arranques: Minimizar dependencias y empaquetar código con capas/layers.
- Observabilidad: Integrar logs estructurados, métricas y trazas distribuidas (OpenTelemetry).
Caso de uso: plataforma de streaming
Una plataforma de vídeo bajo demanda utiliza serverless para codificación de vídeo en tiempo real. Gracias a escalabilidad automática, procesa picos de tráfico hasta 100 000 peticiones simultáneas sin latencia significativa.
Desafíos y consideraciones
- Latency cold start: Aunque reducido, sigue siendo crítico en aplicaciones de alta concurrencia.
- Limitaciones de ejecución: Tiempo máximo de 15–30 minutos por función en la mayoría de proveedores.
- Costes ocultos: Llamadas excesivas a servicios gestionados y transferencias de datos pueden incrementar la factura.
Futuro del serverless
Para 2027 se espera:
- Funciones con arranques instantáneos (<20 ms) mediante aislamiento de contenedores ligeros.
- Integración nativa con AI/ML para inferencia en el edge.
- Estándares abiertos para interoperabilidad entre nubes (CloudEvents, OpenFaaS).
Conclusión
Serverless computing en 2025 ya no es un experimento, sino una práctica estándar para construir aplicaciones resilientes y eficientes. Su adopción estratégica puede ofrecer ventajas competitivas claras en costes y velocidad de desarrollo.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Serverless es siempre más barato?
No siempre; depende de patrones de uso y costes de servicios adyacentes.
¿Puedo usar serverless para tareas de larga duración?
Se recomienda para tareas <15–30 minutos; para ejecuciones más largas conviene usar contenedores o Fargate.
¿Existen límites en el número de conexiones?
Sí, cada proveedor establece cuotas; conviene revisar límites de concurrencia y ajustar cuotas.
¿Cómo gestionar el estado compartido?
Externaliza estado en servicios de base de datos o caches, evitando almacenamiento local.
¿Serverless funciona en entornos on-premise?
Sí, con distribuciones como Knative, OpenFaaS o Azure Arc.
