सर्व्हरलेस तंत्रज्ञान स्टॅक निवड: कार्यक्षम, स्केलेबल ॲप्लिकेशन्स तयार करण्यासाठी उपयुक्त साधनांची शिफारस

सर्व्हरलेस आर्किटेक्चरची लोकप्रियता वाढत आहे. ॲप्लिकेशन्सची निर्मिती आणि व्यवस्थापन (deployment and operations) हे मोठ्या प्रमाणात सोपे करते, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) ॲप्लिकेशनच्या लॉजिकवर (business logic) लक्ष केंद्रित करता येते. तथापि, सर्व्हरलेसचा पुरेपूर फायदा घेण्यासाठी योग्य तंत्रज्ञान निवडणे महत्त्वाचे आहे. हा लेख X/Twitter वरील चर्चेवर आधारित आहे. यात काही उपयुक्त सर्व्हरलेस साधने आणि संसाधने (resources) तसेच कार्यक्षम आणि स्केलेबल ॲप्लिकेशन्स तयार करण्यासाठी काही टिप्स (tips) देतो.

सर्व्हरलेसचे मुख्य फायदे

विशिष्ट साधनांवर चर्चा करण्यापूर्वी, आपण सर्व्हरलेसच्या मुख्य फायद्यांचा आढावा घेऊया:

• सर्व्हर व्यवस्थापनाची आवश्यकता नाही: सर्व्हर (server) मॅन्युअली (manually) कॉन्फिगर (configure) आणि मेंटेन (maintain) करण्याची गरज नाही, त्यामुळे ऑपरेशनल खर्च कमी होतो.
• ऑटो-स्केलिंग (Auto-scaling): प्लॅटफॉर्म (platform) वास्तविक ट्रॅफिकनुसार (traffic) आपोआप संसाधने (resources) समायोजित करते, ज्यामुळे ॲप्लिकेशन उच्च लोडमध्ये स्थिर राहते.
• वापरावर आधारित शुल्क: फक्त वापरलेल्या संगणकीय संसाधनांसाठी (computing resources) पैसे द्यावे लागतात, त्यामुळे संसाधनांची (resources) बचत होते.
• जलद डिप्लॉयमेंट (deployment): ॲप्लिकेशन डिप्लॉयमेंटची (application deployment) प्रक्रिया सुलभ होते, ज्यामुळे डेव्हलपमेंटची (development) गती वाढते.

इन्फ्रास्ट्रक्चर ॲज कोड (Infrastructure as Code) (IaC) साधने

जरी सर्व्हरलेस सर्व्हर व्यवस्थापनाची गरज कमी करते, तरी इन्फ्रास्ट्रक्चरचे (infrastructure) कॉन्फिगरेशन (configuration) महत्त्वाचे आहे. IaC साधनांचा वापर इन्फ्रास्ट्रक्चरची (infrastructure) निर्मिती आणि व्यवस्थापन ऑटोमेट (automate) करू शकते, ज्यामुळे सातत्य आणि पुनरावृत्ती सुनिश्चित होते.

• AWS CloudFormation / AWS CDK: AWS द्वारे प्रदान केलेले मूळ IaC साधन. CloudFormation YAML किंवा JSON वापरून इन्फ्रास्ट्रक्चर (infrastructure) परिभाषित करते. AWS CDK TypeScript, Python, Java इत्यादींसारख्या परिचित प्रोग्रामिंग भाषा वापरून क्लाउड संसाधने (cloud resources) परिभाषित करण्यास अनुमती देते.

  • उपयुक्त टिप्स: क्रॉस-रीजन (cross-region) आणि क्रॉस-अकाउंट (cross-account) रिसोर्स डिप्लॉयमेंट (resource deployment) साध्य करण्यासाठी CloudFormation StackSets वापरा. CDK उच्च-स्तरीय ॲबस्ट्रॅक्शन लेयर (abstraction layer) प्रदान करते, ज्यामुळे CI/CD पाइपलाइन (pipeline) तयार करणे सोपे होते.

• Terraform: हे एक ओपन-सोर्स (open-source) IaC साधन आहे, जे AWS, Azure आणि Google Cloud सह अनेक क्लाउड प्लॅटफॉर्म्सना (cloud platforms) सपोर्ट (support) करते.

  • उपयुक्त टिप्स: Terraform च्या मॉड्यूलर (modular) फंक्शनचा वापर करून इन्फ्रास्ट्रक्चरच्या (infrastructure) व्याख्येस पुन्हा वापरण्यायोग्य घटकांमध्ये विभाजित करा. Terraform च्या स्टेट (state) फाइलचा वापर करून कॉन्फिगरेशनमध्ये (configuration) सातत्य ठेवा.

• Serverless Framework: हे सर्व्हरलेस ॲप्लिकेशन्ससाठी (serverless applications) डिझाइन केलेले IaC साधन आहे. हे अनेक क्लाउड प्लॅटफॉर्म्सना (cloud platforms) सपोर्ट (support) करते आणि सर्व्हरलेस ॲप्लिकेशन्सची (serverless applications) निर्मिती आणि व्यवस्थापन सोपे करते.

  • उपयुक्त टिप्स: Serverless Framework च्या प्लगइन (plugin) यंत्रणेचा वापर करून त्याची कार्यक्षमता वाढवा, जसे की कस्टम डोमेन (custom domain) जोडणे, API ऑथेंटिकेशन (authentication) कॉन्फिगर (configure) करणे इत्यादी.

कंप्यूटिंग प्लॅटफॉर्म (Computing Platform)

कंप्यूटिंग प्लॅटफॉर्म (computing platform) हे सर्व्हरलेस आर्किटेक्चरचा (serverless architecture) महत्वाचा भाग आहे, जो ॲप्लिकेशनचे (application) लॉजिक (business logic) कार्यान्वित करतो.

• AWS Lambda: AWS द्वारे पुरवली जाणारी फंक्शन कंप्यूटिंग सर्व्हिस (function computing service) आहे. हे Python, Node.js, Java, Go, C# इत्यादी अनेक प्रोग्रामिंग भाषांना सपोर्ट (support) करते.

  • उपयुक्त टिप्स: Lambda Layers चा वापर करून कॉमन (common) कोड (code) शेअर (share) करा, ज्यामुळे फंक्शन पॅकेजचा (function package) आकार कमी होतो. Lambda Extensions चा वापर करून मॉनिटरिंग (monitoring), सुरक्षा (security) इत्यादी कार्यक्षमता वाढवा. Lambda च्या कोल्ड स्टार्ट (cold start) समस्येवर लक्ष ठेवा. Provisioned Concurrency चा वापर करून फंक्शन (function) लवकर सुरू करण्यासाठी तयार ठेवा.

  # Python Lambda फंक्शनचे उदाहरण
  import json
  
  def lambda_handler(event, context):
      body = {
          "message": "Lambda मधून नमस्कार!"
      }
  
      response = {
          "statusCode": 200,
          "body": json.dumps(body)
      }
  
  ``````python
  return response
  

• Google Cloud Functions: Google Cloud द्वारे दिली जाणारी फंक्शन कंप्यूटिंग सेवा, AWS Lambda प्रमाणेच.

  • उपयुक्त टिप्स: Google Cloud Functions मध्ये Cloud Logging आणि Cloud Monitoring इंटिग्रेटेड (एकात्मिक) आहे, ज्यामुळे लॉगिंग (log recording) आणि कार्यक्षमतेचे परीक्षण करणे सोपे होते.

• Azure Functions: Microsoft Azure द्वारे दिली जाणारी फंक्शन कंप्यूटिंग सेवा, जी अनेक प्रोग्रामिंग भाषांना सपोर्ट (support) करते.

  • उपयुक्त टिप्स: Azure Functions विविध ट्रिगरला (trigger) सपोर्ट करते, जसे की HTTP, Queue, Timer इत्यादी, ज्यामुळे विविध गरजा पूर्ण करता येतात.

• Deno Deploy: डेनो रनटाइम (Deno runtime) वातावरणाच्या निर्मात्यांनी दिलेले सर्वरलेस प्लॅटफॉर्म (Serverless platform), ज्याची वैशिष्ट्ये उच्च सुरक्षा आणि चांगली कार्यक्षमता आहेत. @@deno_land यांनी म्हटल्याप्रमाणे, Deno Deploy झटपट सर्वरलेस पोस्टग्रेस डेटाबेस (serverless Postgres database) प्रदान करते, जे Prisma सोबत इंटिग्रेट (एकात्मिक) केले जाऊ शकते.

  • उपयुक्त टिप्स: Deno Deploy कार्यक्षमतेसाठी आणि सुरक्षिततेसाठी जास्त मागणी असलेल्या ॲप्लिकेशन्स (applications) तयार करण्यासाठी योग्य आहे.

डेटा स्टोरेज (Data Storage)

सर्वरलेस ॲप्लिकेशन्सला (Serverless applications) सामान्यतः डेटा स्टोअर (data store) करण्यासाठी NoSQL डेटाबेसची आवश्यकता असते.

• Amazon DynamoDB: AWS द्वारे दिली जाणारी NoSQL डेटाबेस सेवा, जी उच्च उपलब्धता, उच्च कार्यक्षमता आणि ऑटो-स्केलिंग (auto-scaling) यांसारख्या वैशिष्ट्यांनी युक्त आहे. @@Sanchit0496 यांनी म्हटल्याप्रमाणे, Lambda आणि DynamoDB हे सर्वरलेस ॲप्लिकेशन्स (Serverless applications) तयार करण्यासाठी नेहमी वापरले जाणारे कॉम्बिनेशन (combination) आहे.

  • उपयुक्त टिप्स: व्यवसायाच्या गरजेनुसार योग्य इंडेक्स स्ट्रॅटेजी (index strategy) निवडा. डेटा वाचण्याची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी DynamoDB Accelerator (DAX) चा वापर करून डेटा कॅशे (cache) करा.

• Google Cloud Datastore: Google Cloud द्वारे दिली जाणारी NoSQL डेटाबेस सेवा.

  • उपयुक्त टिप्स: Google Cloud Datastore मध्ये मजबूत ट्रान्झॅक्शन (transaction) क्षमता आहे, जी ACID ट्रान्झॅक्शनची (transaction) आवश्यकता असलेल्या ॲप्लिकेशन्ससाठी (applications) योग्य आहे.

• Azure Cosmos DB: Microsoft Azure द्वारे दिली जाणारी जागतिक स्तरावर वितरित केलेली मल्टी-मॉडल (multi-model) डेटाबेस सेवा.

  • उपयुक्त टिप्स: Azure Cosmos DB विविध API ला सपोर्ट करते, जसे की SQL, MongoDB, Cassandra इत्यादी, ज्यामुळे विद्यमान ॲप्लिकेशन्स (applications) सहजपणे माइग्रेट (migrate) करता येतात.

• Turso Cloud: @@penberg यांनी म्हटल्याप्रमाणे, Turso Cloud द्वारे प्रदान केलेले सर्वरलेस डेटाबेस ड्राइव्हर (Serverless database driver) fetch() API वापरून ॲक्सेस (access) केले जाऊ शकते, जे सर्वरलेस (Serverless) आणि एज फंक्शनसाठी (edge function) योग्य आहे, ज्यामध्ये लोकल डेटाबेसची (local database) आवश्यकता नाही.

  • उपयुक्त टिप्स: Turso Cloud हलके सर्वरलेस ॲप्लिकेशन्स (Serverless applications) तयार करण्यासाठी योग्य आहे.

API व्यवस्थापन (API Management)

API गेटवे (API gateway) API व्यवस्थापित आणि सुरक्षित करण्यासाठी वापरले जाते.

• Amazon API Gateway: AWS द्वारे दिली जाणारी API गेटवे (API gateway) सेवा, जी REST API, WebSocket API आणि HTTP API ला सपोर्ट करते.

  • उपयुक्त टिप्स: API सुरक्षित ठेवण्यासाठी API Gateway च्या ऑथोरायझेशन (authorization) फंक्शनचा वापर करा. API ची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी API Gateway च्या कॅशे (cache) फंक्शनचा वापर करा.

• Google Cloud API Gateway: Google Cloud द्वारे दिली जाणारी API गेटवे (API gateway) सेवा.

  • उपयुक्त टिप्स: Google Cloud API Gateway Google Cloud Endpoints सोबत इंटिग्रेट (एकात्मिक) केलेले आहे, ज्यामुळे gRPC API व्यवस्थापित आणि सुरक्षित करणे सोपे होते.* Azure API Management: Microsoft Azure द्वारे प्रदान केलेली API गेटवे सेवा.

  • उपयुक्त टीप: Azure API Management API Key, OAuth 2.0, OpenID Connect इत्यादी विविध प्रमाणीकरण पद्धतींना समर्थन देते.

AI/ML संबंधित साधने

@@GoogleDevsIN आणि @@AWSstartups यांनी म्हटल्याप्रमाणे, सर्व्हरलेस आर्किटेक्चरचा AI/ML क्षेत्रात मोठ्या प्रमाणावर वापर होत आहे.

• Google Cloud Run: Google Cloud द्वारे प्रदान केलेले कंटेनर प्लॅटफॉर्म, जे स्टेटलेस कंटेनर चालवू शकते, ऑटो-स्केलिंग आणि मागणीनुसार देय (pay-as-you-go) चे समर्थन करते. Google क्लाउड रनचा वापर स्केलेबल सर्व्हरलेस AI ॲप्स तयार करण्यासाठी करत आहे.

• AWS SageMaker: AWS द्वारे प्रदान केलेले मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म, जे मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी, प्रशिक्षित करण्यासाठी आणि तैनात करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते.

  • उपयुक्त टीप: SageMaker Endpoint वापरून मशीन लर्निंग मॉडेल तैनात केले जाऊ शकते आणि API Gateway द्वारे ॲक्सेस केले जाऊ शकते.

इतर उपयुक्त साधने

• Prisma: एक ओपन-सोर्स ORM साधन, जे डेटाबेस ऑपरेशन्स सोपे करते. Deno Deploy अधिकृतपणे Prisma वापरण्याची शिफारस करते.
• ONNX: एक ओपन मशीन लर्निंग मॉडेल फॉरमॅट, जे विविध फ्रेमवर्कमध्ये मॉडेल स्थलांतरित करणे सोपे करते.

सर्व्हरलेस वि. VPS: निवड कशी करावी?

@@rozzabuilds ने उपस्थित केलेल्या प्रश्नानुसार, सर्व्हरलेस आणि VPS (व्हर्च्युअल प्रायव्हेट सर्व्हर) दोघांचेही फायदे आणि तोटे आहेत, निवड विशिष्ट ॲप्लिकेशननुसार अवलंबून असते.

• जर तुमचे ॲप्लिकेशन इव्हेंट-ड्रिव्हन (event-driven) असेल, किंवा जलद डिप्लॉयमेंट (deployment) आणि ऑटो-स्केलिंगची (auto-scaling) गरज असेल, तर Serverless एक चांगला पर्याय आहे.
• जर तुमचे ॲप्लिकेशन दीर्घकाळ चालणारे असेल, किंवा कस्टम कॉन्फिगरेशनची (custom configuration) गरज असेल, तर VPS अधिक योग्य ठरू शकते.

सारांश

Serverless आर्किटेक्चर (architecture) आपल्याला अनेक सोयी पुरवते. योग्य तंत्रज्ञान निवडणे हे कार्यक्षम आणि स्केलेबल (scalable) ॲप्लिकेशन तयार करण्यासाठी महत्त्वाचे आहे. या लेखात सादर केलेली साधने आणि संसाधने तुम्हाला Serverless चा चांगल्या प्रकारे उपयोग करून अधिक उत्कृष्ट ॲप्लिकेशन तयार करण्यात मदत करतील अशी आशा आहे. लक्षात ठेवा, सतत शिकणे आणि सराव करणे हा Serverless तज्ञ बनण्याचा एकमेव मार्ग आहे. Serverless जगात तुम्हाला यश मिळो!