Serverless vs Kubernetes: самое подробное руководство для разработчиков

Что выбрать: мощную, но сложную инфраструктуру Kubernetes или лёгкий в старте Serverless? Вместе с Игорем Кривоносом, Tech Lead в Mapbox и ментором Solvery, разобрали оба подхода — от архитектуры до стоимости — и собрали главное, что нужно знать разработчику, выбирающему стек для продакшена.

Игорь Кривонос

Tech Lead в Mapbox и ментор Solvery

В чем отличия Serverless от Kubernetes?

В последние годы разработчики всё чаще стоят перед выбором: использовать Kubernetes или Serverless для запуска и масштабирования приложений. Особенно это актуально для небольших команд и стартапов, которым важно быстро протестировать гипотезу, не тратя ресурсы на инфраструктуру. Оба подхода решают схожие задачи — деплой, масштабирование, устойчивость — но делают это принципиально по-разному.

Какой подход лучше подходит под разные стадии продукта?

Kubernetes — это мощная платформа для оркестрации контейнеров, предоставляющая максимальный контроль над инфраструктурой. Но именно за эту гибкость приходится платить: и в буквальном смысле, и в виде технической сложности. Kubernetes требует серьёзной подготовки, как от DevOps-специалиста, так и от команды в целом.

У Kubernetes высокий порог входа. Чтобы начать его использовать, нужно правильно его засетапить. И, как правило, приходится конфигурировать то, что на первых этапах проекта не нужно или не обязательно. А также стоит вопрос цены — на старте Kubernetes будет стоить дороже.

Игорь КривоносМентор Solvery

Serverless, наоборот, создан для быстрого старта. Вы пишете код, загружаете его в облако — и он исполняется по запросу. Всё остальное — масштабирование, устойчивость, мониторинг — берёт на себя провайдер. Такой подход идеален на ранних стадиях, когда важно выпустить MVP как можно быстрее.

Serverless имеет модель pay-as-you-go — вы платите за использование, что очень выгодно на старте, когда необходимо получить первых платящих клиентов при минимуме затрат.

Игорь КривоносМентор Solvery

В чём принципиальное отличие парадигм?

Главное различие между подходами — уровень абстракции и контроля. Kubernetes предоставляет разработчику и администратору максимум свободы: вы сами управляете кластерами, контейнерами, ingress-контроллерами, настройками автоскейлинга. Это даёт гибкость — но требует времени и экспертизы.

Serverless же предлагает максимальную абстракцию: вы не управляете серверами, не заботитесь о подах и ресурсах. Это упрощает жизнь, но и ограничивает в возможностях. Например, вы не можете контролировать, как именно масштабируются функции или где именно они выполняются. У вас нет постоянного сервера, вы не можете использовать локальную файловую систему, а выполнение кода может прерываться.

Serverless часто берёт на себя вопросы безопасности, доступности, надёжности и многое другое. Вам нужно написать минимум кода, чтобы получить рабочий продукт. Но за это вы расплачиваетесь ограничениями по времени выполнения, доступной памяти, невозможностью использовать файловую систему или некоторые библиотеки.

Игорь КривоносМентор Solvery

Как выбор влияет на архитектуру приложения?

Архитектура проекта в Serverless и Kubernetes будет строиться по-разному.

В Serverless вы вынуждены проектировать архитектуру вокруг событий: очереди, триггеры и т.д.. Это стимулирует модульность и микросервисный подход, но в то же время требует внимания к ограничениям исполнения и логике обработки состояний.

Kubernetes позволяет строить более традиционные микросервисные архитектуры с постоянными сервисами, сложными внутренними зависимостями и тонкой настройкой ресурсов. Он лучше подходит для систем с тяжёлыми расчётами, сложной логикой, долгоживущими процессами и кастомными требованиями к инфраструктуре.

Kubernetes требует подготовки — инфраструктура, CI/CD, мониторинг, управление секретами. Эти вещи нужны, но не сразу. Поэтому на раннем этапе, когда проекту нужно просто выйти в прод, K8s действительно может показаться избыточным.

Игорь КривоносМентор Solvery

Архитектура и принципы работы: разбираемся под капотом

Чтобы по-настоящему понять разницу между Kubernetes и Serverless, важно заглянуть внутрь — как устроены эти технологии, какие компоненты они используют и как всё это влияет на производительность, масштабирование и отладку.

Как работают контейнеры, поды, ingress, autoscaling и т.д. в Kubernetes?

Kubernetes — это система оркестрации контейнеров, и её архитектура состоит из множества компонентов, которые работают вместе, обеспечивая гибкость и контроль:

• Контейнеры и поды — основная единица развертывания в Kubernetes. Это pod, внутри которого один или несколько контейнеров. Все они разделяют сетевую среду и тома, что удобно для развертывания тесно связанных процессов.
• Ingress-контроллеры обеспечивают маршрутизацию внешнего трафика к нужным подам. Это сложная, но гибкая система, которая требует настройки, но взамен даёт возможность строить кастомные маршруты, поддерживать HTTPS, аутентификацию и прочее.
• Autoscaling в Kubernetes работает на уровне Horizontal Pod Autoscaler (HPA), который масштабирует количество подов в зависимости от нагрузки (например, CPU). 

Все эти компоненты дают мощный инструментарий, но требуют грамотной конфигурации и поддержки — от развёртывания Helm-чартов до настройки Prometheus и Grafana для мониторинга.

Что происходит в Serverless: cold start, логи, триггеры, event-driven подход

Serverless — это радикально другая архитектура. Ваша функция запускается только по событию (например, HTTP-запрос, сообщение в очереди, изменение в базе данных). Это называется event-driven подход.

• Cold start — ключевая особенность. При первом вызове функции платформа инициализирует среду выполнения, подгружает зависимости, запускает код — это может занять от десятков миллисекунд до нескольких секунд. Cold start особенно заметен на неактивных функциях.
• Триггеры — основа Serverless. Они могут быть HTTP-запросами (через API Gateway), событиями из очередей, облачных хранилищ, баз данных и прочее. Вы не пишете сервер — вы пишете реакцию на событие.
• Логирование и отладка завязаны на провайдере. Вы не можете подключиться к серверу — вы смотрите логи через облачную консоль или SDK. Это упрощает DevOps, но усложняет глубокую отладку.

Serverless требует иного мышления: каждую функцию вы проектируете как минимальную, независимую единицу логики. Это отлично для модульности, но усложняет сложные взаимодействия и обработку состояний.

Как это влияет на latency, отладку, масштабирование?

Начнем с latency. У Kubernetes задержки зависят в основном от сетевой инфраструктуры и нагрузки, но отсутствует проблема cold start. В Serverless cold start — это реальная боль, особенно на старте и при нерегулярных запросах.

Что касается отладки, в Kubernetes у вас полный контроль: можно SSH-нуться в под, включить отладчик, проксировать трафик. В Serverless всё зависит от возможностей платформы и логирования. Это быстрее на старте, но ограничивает возможности при сложных багах.

Наконец, масштабирование. Kubernetes позволяет масштабировать по кастомным метрикам, вплоть до GPU-потребления, и балансировать нагрузку между сервисами. Serverless масштабируется автоматически, мгновенно и по запросу — но вы не можете это контролировать или тонко настраивать.

При правильной подготовке любой стек работает с любой технологией. Но в основном для Serverless выбирают не типизированные языки вроде JavaScript или Python. По фреймворкам — очень часто Serverless вынуждает использовать конкретный фреймворк, совместимый с конкретным провайдером

Игорь КривоносМентор Solvery

Таким образом, Kubernetes даёт больше свободы в выборе технологий и окружения. Serverless, в свою очередь, предлагает скорость и простоту, но за счёт зависимости от экосистемы конкретного облачного провайдера.

Простота запуска и поддержки

Один из главных факторов при выборе технологии — насколько просто с ней стартовать. Особенно это важно для небольших команд или MVP-проектов: чем меньше времени уходит на инфраструктуру, тем быстрее продукт попадает в руки пользователей.

Что проще развернуть и поддерживать: Kubernetes с Helm или Lambda с API Gateway?

Запуск приложения в Kubernetes требует полноценной инфраструктуры:

• Создание и загрузка Docker-образа,
• Настройка Docker Registry (например, ECR),
• Подготовка Helm-чартов или манифестов YAML,
• Настройка кластера (виртуальные машины, ingress-контроллеры, сеть),
• Мониторинг, алертинг, логирование — вручную.

Это даёт гибкость и контроль, но требует ресурсов: как человеческих, так и вычислительных.

С Serverless (например, AWS Lambda) всё иначе. Вы можете написать функцию в редакторе прямо в консоли, задать один конфиг (например, триггер — HTTP-запрос), и она будет готова к работе. Инфраструктура, масштабирование, логирование и отказоустойчивость берёт на себя облако. Поддержка тоже проще: не нужно следить за серверами или контейнерами.

Кто должен уметь работать со стеком в команде?

Kubernetes требует DevOps-компетенций. Даже в небольшом проекте вам нужен человек, который понимает, как устроены кластеры, CI/CD, безопасность, ingress-контроллеры, storage и пр. Без этого можно утонуть уже на этапе деплоя.

Serverless часто позволяет обойтись усилиями самих разработчиков. Один fullstack может написать бизнес-логику, подключить API Gateway и базу, задать IAM-политику — и всё заработает. Это идеальное решение для стартапов или небольших продуктовых команд.

Что с CI/CD: где проще интегрировать и автоматизировать?

В Kubernetes CI/CD обычно реализуется через пайплайны, которые:

• Собирают образы,
• Заливают их в registry,
• Применяют Helm-чарты или YAML-манифесты,
• Вызывают kubectl apply или helm upgrade.

Это мощно, но требует настройки и инфраструктуры: Runner'ов, прав доступа, секрета для Docker registry и прочее.

В Serverless всё проще: провайдеры предлагают свои CI/CD-инструменты (например, AWS CodePipeline, Google Cloud Build), а комьюнити — фреймворки вроде Serverless Framework, которые позволяют деплоить из GitHub Actions одной командой. Для небольших проектов достаточно обычного push-to-deploy.

Какой минимальный сетап нужен, чтобы ваш подход заработал на проде?

По мнению Игоря, для Serverless вам нужно написать минимум одну функцию и один конфиг, затем загрузить их в облако. Иногда функцию можно написать прямо в интерфейсе провайдера, и, как правило, этого должно хватить для старта.

С Kubernetes всё сложнее: вам нужно сбилдить Docker-образ, создать Docker Registry и загрузить туда образ, сделать его доступным для K8s, написать K8s-темплейты и конфиги, создать пул виртуальных машин для запуска контейнеров — и всё это соединить и заставить работать.

Это отлично иллюстрирует, почему Kubernetes часто называют «тяжёлой артиллерией», даже если проект только на ранней стадии. Serverless в этом плане — минималистичный и быстрый в реализации подход.

Масштабируемость и производительность

Когда трафик стабильно растёт или возникают пиковые нагрузки — архитектура должна выдерживать всё это без сбоев. Поэтому важно понимать, как Kubernetes и Serverless справляются с масштабированием и производительностью.

Как масштабируются функции в Serverless и поды в Kubernetes?

Serverless масштабируется автоматически: вы не заботитесь о количестве инстансов. Если одновременно поступают тысячи запросов — платформа (например, AWS Lambda, Google Cloud Functions) автоматически создаёт необходимое количество контейнеров для их обработки. В теории масштабирование происходит «до бесконечности», на практике — в рамках лимитов аккаунта или конкретного региона.

Kubernetes масштабируется через Horizontal Pod Autoscaler (HPA), который отслеживает метрики (например, загрузку CPU или latency) и увеличивает количество подов при росте нагрузки. Это требует правильной настройки метрик, ресурсов и инфраструктуры (в том числе — наличия нод, на которых эти поды можно развернуть).

В обоих подходах масштабирование работает, но требует разных усилий: в Serverless — вы просто «надеетесь» на провайдера, в Kubernetes — вы должны всё спроектировать, развернуть и мониторить.

Что происходит при пике трафика — и где это может навредить?

В Serverless основная проблема — cold start: когда функция вызывается впервые (или после паузы), нужно время, чтобы её контейнер был запущен. На пике cold start'ов становится больше, что увеличивает задержки. Кроме того, облачные провайдеры могут ввести троттлинг — ограничение на количество одновременных вызовов, особенно если вы не запросили лимит вручную.

В Kubernetes всё зависит от вашего кластера. Если у вас настроен autoscaling не только подов, но и нод (через Cluster Autoscaler), то при необходимости создадутся новые ноды и на них поды — но это не мгновенно. Также нужно следить за пулом ресурсов: при перегрузке возможны очереди, ошибки, отказ в обслуживании.

Кто быстрее реагирует на нагрузку?

В теории Serverless масштабируется быстрее, потому что вся автоматика на стороне облака. Но это верно только в идеальных условиях. В реальности cold start, ограничение по инстансам и сети может привести к замедлениям.

Kubernetes масштабируется чуть медленнее, особенно если нужно создать новые VM (в облаках это может занять до минуты), но если инфраструктура настроена правильно, поды могут масштабироваться практически мгновенно.

Что быстрее справляется с нагрузкой: Kubernetes HPA или Serverless-автоскейлинг? Однозначно Kubernetes — если он был правильно настроен. Я бы даже сказал, что с Kubernetes вы можете контролировать скейлинг, а с Serverless вы должны рассчитывать на механизмы вашего провайдера.

Игорь КривоносМентор Solvery

То есть Kubernetes требует больше усилий на старте, но даёт больше контроля и предсказуемости. Serverless проще и автоматизирован, но менее прозрачен и может вести себя непредсказуемо на высоких нагрузках.

Стоимость: что выгоднее?

Архитектурные решения — это не только про технологии, но и про деньги. Особенно когда вы строите стартап, запускаете MVP или масштабируете продукт. Serverless и Kubernetes используют принципиально разные модели оплаты, и от понимания этой разницы зависит, сколько вы заплатите в итоге.

Сравниваем модели оплаты: за запросы vs за инфраструктуру

Serverless работает по принципу pay-as-you-go: вы платите только за фактическое выполнение кода. Обычно это тарифицируется по времени выполнения и количеству вызовов, плюс может учитываться объём используемой памяти.

Например, если ваша функция выполняется 100 тысяч раз в месяц по 200 миллисекунд — вы платите за суммарные 20 тысяч секунд выполнения. В простой фазе жизни продукта, когда трафик небольшой, это может стоить буквально копейки.

Kubernetes, напротив, требует оплачивать инфраструктуру: количество и мощность виртуальных машин, дисков, балансировщиков и т.п. Даже если приложение не получает ни одного запроса, кластер всё равно работает и потребляет ресурсы, которые вы оплачиваете.

Где и как можно переоптимизировать?

• В Serverless можно снизить затраты, уменьшив время выполнения функций, снизив память или объединив вызовы.
• В Kubernetes можно тюнинговать ресурсы подов, использовать spot-инстансы или автоскейлинг нод, чтобы минимизировать простои.

Но важно понимать, что в Serverless платформа делает это за вас (до определённой степени), а в Kubernetes всё ложится на инженеров.

Почему K8s может быть дешевле при постоянной нагрузке, а Serverless — при нерегулярной?

Когда трафик нестабильный, Serverless показывает отличную эффективность: вы не платите за idle-инфраструктуру, функции «спят» между вызовами.

Но если у вас стабильный поток запросов, то постоянные вызовы функций могут превысить стоимость фиксированной инфраструктуры в Kubernetes.

Всё очень зависит от вашего приложения, но при росте количества пользователей неминуемо настанет точка, когда Kubernetes станет стоить дешевле, чем Serverless. На одном моём проекте Kubernetes стал выгоднее, когда суммарное время выполнения запросов на сервере в день перевалило за 6 часов — у нас было около 30 тыс. запросов в день. Но мы ещё долго использовали Serverless, потому что было важнее делать новые фичи и привлекать клиентов, чем сэкономить 100 долларов в месяц.

Игорь КривоносМентор Solvery

То есть Serverless выигрывает на ранних этапах: меньше затрат, меньше DevOps-нагрузки, можно быстрее экспериментировать. Kubernetes выигрывает в долгую, когда вы готовы инвестировать в инфраструктуру и автоматизацию — и когда каждый доллар становится важен на масштабах.

Безопасность и контроль

Когда речь заходит о продакшн-системах, вопрос безопасности выходит на первый план. Serverless и Kubernetes решают его по-разному — и с разной степенью ответственности на плечах команды.

Кто отвечает за безопасность в Serverless?

В Serverless часть задач снимается с разработчиков и ложится на провайдера. Это называется моделью shared responsibility — вы отвечаете за код и конфигурацию, а поставщик (например, AWS, Google Cloud) — за изоляцию, обновления окружения, патчи на ОС, сетевую безопасность и многое другое.

Это удобно: провайдер гарантирует изоляцию между функциями и пользователями, автоматически обновляет среду выполнения, даёт встроенные инструменты вроде IAM, шифрования и логгирования.

Но минусы тоже есть:

• Вы меньше контролируете окружение — нельзя установить свои агенты безопасности или специализированное ПО.
• Иногда трудно реализовать специфические требования — например, если заказчик требует аудита определённого уровня.

Как настраивается безопасность в Kubernetes — и почему это сложно?

В Kubernetes вы получаете полный контроль, но и полную ответственность. Здесь всё в ваших руках:

• Кто имеет доступ к API-серверу?
• Какие политики срабатывают при запуске подов?
• Как настроены роли, namespace'ы и изоляция?

Это гибко, но требует:

• понимания сетевых политик,
• настройки RBAC,
• работы с контейнерной безопасностью,
• внедрения мониторинга и алертов.

На старте эти задачи могут быть избыточны — особенно если нет выделенной DevSecOps-команды.

Что с логами, отладкой и доступами?

• Serverless предлагает встроенные решения — вы быстро получаете логи, метрики, алерты. Но ограничены их форматом и глубиной. Прямого SSH-доступа, конечно, нет.
• В Kubernetes вы сами выбираете стек наблюдаемости (Prometheus, Grafana и т. д.). Это мощно, но потребует ресурсов на установку и поддержку.

Кому проще пройти аудит: команде с Kubernetes или Serverless?

Однозначно — с Serverless. У вас меньше компонентов и, соответственно, меньший скоуп аудита. К тому же провайдер берёт на себя многие аспекты, важные для аудиторов — включая физическую безопасность, шифрование, сертификацию дата-центров.

Игорь КривоносМентор Solvery

Если вы стартап, который выходит на рынок с первым продуктом, и вам нужно быстро пройти аудит — Serverless может подойти больше. Но в крупных компаниях всё чаще наблюдается гибридный подход: Serverless для быстрой разработки и MVP, Kubernetes — для кастомных требований и полного контроля.

Что выбрать? Финальное сравнение

Kubernetes и Serverless — это не конкуренты, а инструменты для разных задач и этапов развития продукта. Важно понимать их сильные и слабые стороны, чтобы не попасть в архитектурную ловушку.

Когда выбирать Serverless?

Serverless идеально подходит, если:

• вы запускаете MVP и вам важно выйти на рынок за недели, а не месяцы;
• в команде нет DevOps-инженера, и время разработки — основной ресурс;
• у вас редкие, но значимые пиковые нагрузки;
• вы хотите платить только за фактическое использование, а не простаивающие виртуалки.

Когда брать Kubernetes?

Kubernetes — ваш выбор, если:

• проект растёт, и вы хотите полный контроль над окружением, сетью и скейлингом;
• нагрузка стабильная и высокая, и вы не хотите переплачивать за каждый вызов;
• архитектура предполагает сложную микросервисную структуру, зависимости, очереди и кастомные компоненты;
• вам важна портируемость и независимость от одного облачного провайдера.

По словам Игоря Кривоноса, берите Serverless для быстрого старта, получайте первых клиентов. А когда упрётесь в непреодолимые ограничения — переходите на Kubernetes.