Serverless für Event-Processing: Lambda + SQS + DynamoDB. Bei niedrigem Traffic zahlen wir 3 EUR/Monat, bei Spitzen skaliert es automatisch auf tausende parallele Invocations. Keine Server, kein Patching, kein Scaling.

Der Haken: Cold Starts bei Java-Lambdas (bis 3s). Lösung war die Migration auf Node.js für latenz-kritische Funktionen und Provisioned Concurrency für den Rest. #serverless #aws #lambda

Edge Functions haben unsere Backend-Architektur fundamental verändert. Auth-Checks, A/B-Testing, Geolocation-Redirects - alles auf der Edge in unter 50ms, weltweit. Kein Origin-Server-Roundtrip mehr für diese Logik.

Kosten: 0.02 EUR pro 100.000 Invocations vs. 45 EUR/Monat für einen dedizierten Server. Bei unserem Traffic-Muster sparen wir 80%. Und das Beste: Kein Server-Management, kein Scaling, kein Ops-Aufwand. #edge #serverless #cloudflare

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Serverless für Event-Processing: Lambda + SQS + DynamoDB. Bei niedrigem Traffic zahlen wir 3 EUR/Monat, bei Spitzen skaliert es automatisch auf tausende parallele Invocations. Keine Server, kein Patching, kein Scaling.

Der Haken: Cold Starts bei Java-Lambdas (bis 3s). Lösung war die Migration auf Node.js für latenz-kritische Funktionen und Provisioned Concurrency für den Rest. #serverless #aws #lambda

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Serverless für Event-Processing: Lambda + SQS + DynamoDB. Bei niedrigem Traffic zahlen wir 3 EUR/Monat, bei Spitzen skaliert es automatisch auf tausende parallele Invocations. Keine Server, kein Patching, kein Scaling.

Der Haken: Cold Starts bei Java-Lambdas (bis 3s). Lösung war die Migration auf Node.js für latenz-kritische Funktionen und Provisioned Concurrency für den Rest. #serverless #aws #lambda

Edge Functions haben unsere Backend-Architektur fundamental verändert. Auth-Checks, A/B-Testing, Geolocation-Redirects - alles auf der Edge in unter 50ms, weltweit. Kein Origin-Server-Roundtrip mehr für diese Logik.

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