Ich habe die Top 5 AWS Lambda-Alternativen ausprobiert: Hier ist mein definitiver Leitfaden für 2025

Wenn Sie sich jemals dabei ertappt haben, wie Sie durch einen Reddit-Thread scrollen, bei Beschwerden über die Kaltstarts von AWS Lambda mit dem Kopf nicken oder versuchen herauszufinden, warum Ihre Rechnung plötzlich in die Höhe geschossen ist, dann sind Sie in bester Gesellschaft.

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Serverless-Computing, oder Functions-as-a-Service (FaaS), wurde uns als Traum verkauft: einfach nur den Code schreiben und die Cloud alles andere erledigen lassen. Keine Server, kein Aufwand, nur sauberer, ereignisgesteuerter Code.

Für die meisten von uns war AWS Lambda der erste Vorgeschmack auf diesen Traum. Aber so leistungsstark es auch ist, es ist nicht immer das perfekte Werkzeug für jede Aufgabe. Dieser Leitfaden richtet sich an alle, die mit Lambda an ihre Grenzen gestoßen sind und sich fragen: „Was gibt es da draußen noch?“ Wir werden uns die besten AWS-Lambda-Alternativen für 2025 ansehen und aufschlüsseln, welche Plattform für Sie besser geeignet sein könnte, je nachdem, worauf Sie am meisten Wert legen – sei es Leistung, Kosten oder einfach nur ein reibungsloserer Entwicklungsprozess.

Was ist AWS Lambda und warum suchen Entwickler nach Alternativen?

AWS Lambda ist quasi die ursprüngliche FaaS-Plattform. Es ist ein ereignisgesteuerter, serverloser Dienst, mit dem Sie Code für so ziemlich alles ausführen können, ohne sich über Server Gedanken machen zu müssen. Sie laden Ihre Funktion hoch, und Lambda kümmert sich um die Skalierung und Verfügbarkeit. Es ist bekannt für seine enge Integration mit dem Rest der AWS-Welt und sein „Bezahlung nach Nutzung“-Modell.

Aber wie jedes Werkzeug, das versucht, eine Einheitslösung für alles zu sein, hat es seine Eigenheiten. Im Laufe der Jahre haben einige häufige Frustrationen Entwickler dazu veranlasst, nach Lambda-Alternativen zu suchen:

• Das 15-Minuten-Timeout. Lambda-Funktionen können maximal 15 Minuten lang laufen. Wenn Sie versuchen, einen großen Datensatz zu verarbeiten, einen komplexen ETL-Job auszuführen oder ein Machine-Learning-Modell zu trainieren, ist das ein harter Stopp, der Ihren Workflow unterbrechen kann.

• Der gefürchtete Kaltstart. Wenn Ihre Funktion eine Weile nicht aufgerufen wurde, kann es einige Sekunden dauern, bis sie „aufwacht“, bevor sie ausgeführt wird. Diese Verzögerung, der Kaltstart, ist ein großes Ärgernis für benutzerorientierte Anwendungen, bei denen eine sofortige Reaktion erforderlich ist.

• Die verwirrenden Rechnungen. Die Preisgestaltung von Lambda basiert auf einer Metrik namens GB-Sekunden, zuzüglich der Anzahl der Anfragen und zusätzlicher Gebühren für andere Dienste wie das API Gateway. Dies macht es wirklich schwierig, Ihre Kosten vorherzusagen, und viele Teams wurden am Ende des Monats von einer viel höheren als erwarteten Rechnung überrascht.

• Das Gefühl der Herstellerabhängigkeit. Lambda ist so konzipiert, dass es wunderbar mit anderen AWS-Diensten zusammenarbeitet. Das ist großartig, bis Sie zu einem anderen Cloud-Anbieter wechseln oder ein Multi-Cloud-Setup ausprobieren möchten. Dann merken Sie, wie sehr Sie im AWS-Ökosystem verstrickt sind.

• Die Entwicklererfahrung kann umständlich sein. Seien wir ehrlich, das lokale Testen und Bereitstellen ist nicht immer reibungslos. Oft muss man sich mit komplexen Werkzeugen wie Terraform oder AWS SAM herumschlagen, was eine zusätzliche operative Ebene hinzufügt, die Serverless eigentlich beseitigen sollte.

Wie wir die besten Lambda-Alternativen ausgewählt haben

Um herauszufinden, was Ihre Zeit wirklich wert ist, habe ich jede Plattform aus der Perspektive eines Entwicklers betrachtet. Hier geht es nicht nur darum, was auf einer Funktionsliste gut aussieht, sondern darum, wie es sich anfühlt, tatsächlich Code zu entwickeln und bereitzustellen.

• Entwicklererfahrung: Wie schnell kommt man von einer neuen Idee zu einer bereitgestellten Funktion? Ist das lokale Testen einfach oder möchte man sich am liebsten die Haare raufen?

• Leistung: Wie geht die Plattform wirklich mit Kaltstarts und Latenz um?

• Preismodell: Ist die Preisgestaltung leicht verständlich? Kann man skalieren, ohne sich über eine überraschende Rechnung Sorgen machen zu müssen?

• Flexibilität & Anwendungsfälle: Kann die Plattform mit Containern umgehen? Was ist mit länger laufenden Jobs oder speziellen Aufgaben wie KI-Workloads?

Ein schneller Vergleich der Top-Lambda-Alternativen 2025

Die 5 besten AWS Lambda-Alternativen für Entwickler 2025

Nachdem ich einige Zeit mit jeder dieser Plattformen verbracht habe, hier ist meine Einschätzung der besten Serverless-Optionen, die es heute gibt.

1. Google Cloud Functions

Google Cloud Functions ist Googles direkter Konkurrent zu AWS Lambda. Es ist eine schnörkellose FaaS-Plattform, mit der Sie Ihren Code ereignisbasiert ausführen können, ohne an Server denken zu müssen. In letzter Zeit hat Google sie stärker mit Cloud Run verschmolzen, wodurch ihr gesamtes Serverless-Angebot vernetzter und leistungsfähiger wirkt.

Warum es eine gute Alternative ist:

Von Anfang an ist die kostenlose Stufe viel großzügiger als die von Lambda, mit 2 Millionen kostenlosen Aufrufen pro Monat. Das Einrichten eines einfachen HTTP-Triggers fühlt sich auch viel einfacher an als der Kampf mit dem API Gateway von AWS. Wenn Sie bereits Google Cloud-Dienste wie Pub/Sub oder Firestore verwenden, ist es eine natürliche Ergänzung.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Eine großartige kostenlose Stufe, nahtlose Integration mit anderen GCP-Diensten und unkomplizierte Einrichtung von HTTP-Endpunkten.

• Nachteile: Das maximale Timeout ist mit 9 Minuten etwas kürzer als bei Lambda, und man hat immer noch mit Kaltstarts zu kämpfen, obwohl Google daran gearbeitet hat.

Preise:

Google Cloud Functions bietet eine dauerhaft kostenlose Stufe mit 2 Millionen Aufrufen, 400.000 GB-Sekunden Speicher und 200.000 GHz-Sekunden Rechenzeit pro Monat. Sobald Sie diese überschreiten, zahlen Sie für das, was Sie verbrauchen, basierend auf Aufrufen, Rechenzeit, Speicher und ausgehenden Daten.

2. Azure Functions

Azure Functions ist Microsofts Antwort im Serverless-Bereich. Es ist eine wirklich solide und flexible Wahl, besonders wenn Ihr Team bereits in der Welt von Microsoft und Azure zu Hause ist. Es hat ein sehr unternehmensorientiertes Entwicklergefühl, mit großartigen Werkzeugen in Visual Studio.

Warum es eine gute Alternative ist:

Das herausragende Merkmal sind die sogenannten „Durable Functions“. Diese Erweiterung ermöglicht es Ihnen, zustandsbehaftete Funktionen auf serverlose Weise zu schreiben, was fantastisch für die Koordination komplexer, langlebiger Prozesse ist, ohne den Zustand selbst verwalten zu müssen. Es gibt auch verschiedene Hosting-Pläne, einschließlich eines Premium-Plans, der Instanzen warm hält, um Kaltstarts vollständig zu eliminieren.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Einzigartige Unterstützung für zustandsbehaftete Workflows mit „Durable Functions“, flexible Pläne zur Eliminierung von Kaltstarts und erstaunliche Werkzeuge für C#- und .NET-Entwickler.

• Nachteile: Die Plattform kann etwas kompliziert wirken, wenn man kein Azure-Experte ist. Der grundlegende „Consumption“-Plan kann ziemlich spürbare Kaltstart-Verzögerungen haben.

Preise:

Azure Functions beinhaltet ein kostenloses Kontingent von 1 Million Anfragen und 400.000 GB-Sekunden Ressourcennutzung pro Monat. Es gibt drei Hauptpläne:

• Consumption Plan: Das Standardmodell der nutzungsbasierten Bezahlung, das von selbst skaliert.

• Premium Plan: Bietet vorgewärmte Instanzen zur Vermeidung von Kaltstarts und bessere Hardware, aber Sie zahlen für die aktiven Instanzen.

• Dedicated (App Service) Plan: Führt Ihre Funktionen auf dedizierten Maschinen aus, was gut für vorhersagbare, hohe Auslastungen ist.

3. Cloudflare Workers

Cloudflare Workers ist ein völlig anderes Werkzeug. Anstatt in einem großen Rechenzentrum zu laufen, wird Ihr Code im riesigen globalen Netzwerk von Edge-Standorten von Cloudflare ausgeführt, sodass er physisch näher an Ihren Benutzern ist. Es verwendet keine Container oder VMs, sondern V8-Isolates (die Technologie hinter dem Chrome-Browser), was bedeutet, dass Kaltstarts praktisch nicht existieren.

Warum es eine gute Alternative ist:

Wenn Latenz Ihr Feind ist, ist Workers Ihr bester Freund. Es ist perfekt für Dinge, bei denen Geschwindigkeit alles ist, wie A/B-Tests, API-Middleware oder die Handhabung von Authentifizierung. Da es am Edge läuft, können Sie Anfragen abfangen und ändern, bevor sie überhaupt Ihren Hauptserver erreichen, was unglaublich leistungsstark ist.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Kaltstarts sind kein Problem, Ihr Code wird automatisch weltweit verteilt für niedrige Latenz, und die Preisgestaltung ist einfach und anfragebasiert.

• Nachteile: Die Ausführungszeit ist sehr kurz (denken Sie an Millisekunden CPU-Zeit, nicht Sekunden), daher ist es nicht für schwere Aufgaben geeignet. Es konzentriert sich auch hauptsächlich auf JavaScript/TypeScript und WebAssembly (WASM).

Preise:

Cloudflare hat einen wirklich großzügigen kostenlosen Plan mit 100.000 Anfragen pro Tag. Der kostenpflichtige Plan ist super einfach:

• Anfragen: 0,30 $ pro Million Anfragen.

• CPU-Zeit: 0,02 $ pro Million CPU-Millisekunden.

Es gibt keine seltsamen GB-Sekunden-Berechnungen oder zusätzliche Gebühren für ein API-Gateway, sodass Ihre Kosten sehr einfach vorherzusagen sind.

4. Google Cloud Run

Während Google Cloud Functions für Code-Snippets gedacht ist, ist Google Cloud Run für Container. Dieser eine Unterschied macht es zu einer der flexibelsten Serverless-Plattformen auf dem Markt. Sie können jede App in jeder Sprache mit beliebigen Abhängigkeiten in einen Docker-Container packen, und Cloud Run kümmert sich um die Ausführung und Skalierung nach oben oder unten bis auf null.

Warum es eine gute Alternative ist:

Cloud Run löst zwei der größten Probleme von Lambda. Erstens beträgt das maximale Anfrage-Timeout volle 60 Minuten, was es ideal für länger laufende Jobs macht. Zweitens, da Sie Ihren eigenen Container mitbringen, sind Sie nicht durch die von einer FaaS-Plattform unterstützten Laufzeitumgebungen eingeschränkt. Sie können einen ganzen Webserver, ein Datenverarbeitungsskript oder alles, was Sie in einen Container packen können, ausführen.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Super flexibel durch die Verwendung benutzerdefinierter Container, ein viel längeres 60-Minuten-Timeout, Skalierung auf null zur Kosteneinsparung und kann mit Mindestinstanzen konfiguriert werden, um keine Kaltstarts zu haben.

• Nachteile: Sie müssen mit Docker und Containern vertraut sein. Es kann auch etwas teurer sein als FaaS, wenn es nicht sorgfältig konfiguriert wird.

Preise:

Die Preisgestaltung von Cloud Run basiert auf der vCPU und dem Speicher, die Ihr Container pro Sekunde verbraucht. Es gibt eine solide kostenlose Stufe jeden Monat, die 180.000 vCPU-Sekunden und 360.000 GiB-Sekunden Speicher umfasst. Danach werden Ihnen die exakten Ressourcen in Rechnung gestellt, die Sie nutzen, auf die nächsten 100 Millisekunden genau.

5. OpenFaaS (Self-Hosted)

Für alle, die der Herstellerabhängigkeit vollständig entkommen möchten, ist OpenFaaS das führende Open-Source-Framework, um Serverless auf eigener Hardware zu betreiben. Sie stellen es auf einem Kubernetes-Cluster bereit, sei es in Ihrem eigenen Rechenzentrum oder bei einem Cloud-Anbieter, was Ihnen die volle Kontrolle gibt.

Warum es eine gute Alternative ist:

Mit OpenFaaS erhalten Sie die Vorteile von Serverless, ohne an ein Cloud-Unternehmen gebunden zu sein. Dies kann bei großem Maßstab die günstigste Option sein, da Sie nur für Ihre eigene Infrastruktur bezahlen. Sie entscheiden alles über Timeouts, Laufzeitumgebungen und Sicherheit.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Keine Herstellerabhängigkeit, läuft überall, wo Sie Kubernetes haben, es ist sehr anpassbar und kann bei großem Maßstab die günstigste Option sein.

• Nachteile: Der große Nachteil ist der damit verbundene Aufwand. Sie sind für die Verwaltung, Sicherung und Skalierung des darunter liegenden Kubernetes-Clusters verantwortlich, und das ist eine ernsthafte Ingenieursaufgabe.

Preise:

Das OpenFaaS-Framework selbst ist kostenlos. Ihre Kosten sind das, was Sie für die Infrastruktur bezahlen, auf der es läuft. Für Unternehmen, die zusätzliche Funktionen und Support benötigen, gibt es eine kommerzielle Version namens OpenFaaS Pro.

Einen KI-Support-Bot bauen? Ziehen Sie die Alternative „Kaufen vs. Selber bauen“ in Betracht

Viele von uns greifen zu Serverless-Plattformen, um interne Werkzeuge zu bauen, wie einen KI-Bot, der bei Kundensupport-Tickets helfen kann. Die Plattformen, die wir gerade besprochen haben, sind definitiv dazu in der Lage. Aber das wirft eine große Frage auf: Sollten Sie ihn wirklich von Grund auf selbst bauen?

Sie könnten ihn selbst bauen. Das bedeutet, Funktionen zu schreiben, Datenpipelines zu Ihren Wissensdatenbanken einzurichten, Trigger von Ihrem Helpdesk zu erstellen und KI-Prompts anzupassen. Es ist ein ziemlich großes Projekt, das viel Wissen über Serverless-Systeme, Datenintegration und KI erfordert, ganz zu schweigen von all der Arbeit, um es am Laufen zu halten.

Oder Sie könnten eine Lösung kaufen, die bereits für genau dieses Problem entwickelt wurde. Hier kann Ihnen eine spezialisierte Plattform eine Menge Zeit und Kopfschmerzen ersparen.

Ein Workflow-Diagramm, das veranschaulicht, wie ein spezialisiertes Tool wie eesel AI den Kundensupportprozess von der Ticketanalyse bis zur Lösung automatisiert und eine intelligente Alternative zum Eigenbau bietet.

Anstatt Monate damit zu verbringen, Serverless-Funktionen und Datenpipelines einzurichten, können Tools wie eesel AI Sie in wenigen Minuten startklar machen. Es lässt sich direkt in Ihren bestehenden Helpdesk wie Zendesk oder Freshdesk integrieren und verbindet sich mit wenigen Klicks mit Ihren Wissensquellen.

Anstatt benutzerdefinierte Aktionen zu programmieren, erhalten Sie einen leistungsstarken, codefreien Workflow-Builder, mit dem Sie Ihrem KI-Agenten genau sagen können, was er tun soll – vom Nachschlagen einer Bestellung in Shopify bis zum Erstellen eines neuen Tickets in Jira.

Das Beste daran ist, dass Sie die Leistung der KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen können, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert, sodass Sie beim Start zuversichtlich sein können.

Ein paar Tipps zur Auswahl der richtigen Lambda-Alternativen

Die Wahl der richtigen Plattform hängt wirklich davon ab, was Sie entwickeln und wer in Ihrem Team ist. Hier sind ein paar abschließende Gedanken:

• Pro Tip

  Schießen Sie nicht mit Kanonen auf Spatzen. Für schnelle Aufgaben mit geringer Latenz am Edge ist Cloudflare Workers schwer zu schlagen. Für eine komplexe Web-App, die Sie containerisieren möchten, ist Google Cloud Run die perfekte Wahl.

• Denken Sie über Ihren aktuellen Technologie-Stack nach. Wenn Ihr Team bereits voll auf Google Cloud oder Azure setzt, ist die Verwendung ihrer nativen Serverless-Tools in der Regel der einfachste Weg. Die Integrationen sind bereits vorhanden, und Ihr Team muss keine völlig neue Umgebung erlernen.

• Vergessen Sie nicht die versteckten Kosten von „kostenlos“. Ein selbst gehostetes Tool wie OpenFaaS hat vielleicht keine Lizenzgebühr, aber die Ingenieursstunden, die Sie für die Verwaltung eines Kubernetes-Clusters aufwenden, sind sehr reale Kosten.

• Denken Sie gründlich über „Kaufen vs. Selber bauen“ nach. Bei gängigen Problemen wie der Automatisierung des Kundensupports bringt Sie ein spezialisiertes Werkzeug oft schneller und mit weniger Problemen ans Ziel als der Bau einer maßgeschneiderten Lösung von Grund auf.

Dieses Video bietet einen großartigen Überblick über die Top-Lambda-Alternativen, die Sie für Ihr nächstes Serverless-Projekt in Betracht ziehen sollten.

Die Serverless-Welt ist voller großartiger Lambda-Alternativen

Obwohl AWS Lambda definitiv die Serverless-Revolution ins Rollen gebracht hat und immer noch ein Kraftpaket ist, ist die Welt heute voller erstaunlicher Lambda-Alternativen, die oft eine viel bessere Wahl für bestimmte Arten von Projekten sind. Ob Sie sofortige Antwortzeiten am Edge, die Flexibilität von Containern oder die totale Freiheit des Selbsthostings benötigen, es gibt ein Werkzeug da draußen, das für Sie richtig ist.

Die beste Plattform ist diejenige, die Ihnen hilft, Code schneller und zuverlässiger bereitzustellen. Für die allgemeine Entwicklung sind die oben genannten Plattformen ein guter Ausgangspunkt. Aber wenn Ihr Ziel darin besteht, ein erstaunliches KI-Supportsystem ohne den ganzen Entwicklungsaufwand zu bauen, sehen Sie, wie eesel AI Ihnen helfen kann, dies in wenigen Minuten zu erreichen.