Vercel Deploy - Serverless Functions
Serverless 아키텍쳐
- Serverless: 자체 서버를 관리하지 않고도 서비스를 구축하고 실행할 수 있는 컴퓨팅 모델. (ex. AWS 람다 함수)
Server vs Serverless
| Server | Serverless |
|---|---|
| 단일 서버에 어플리케이션 할당 | 서버에 어플리케이션이 할당되지않음 |
| 상시 가동 | 요청이 발생하면 서버의 컴퓨팅 인스턴스가 가동된 후 요청 처리 후 종료됨 |
장점
- 수요에 따라 확장되고 가용한 리소스를 제공하여 탄력적인 인프라를 구축할 수 있게 해줌.
- 비용 최적화
- 인프라 관리 부담 감소
단점
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Cold Start. 한동한 사용되지 않아 실행환경이 종료된 함수를 호출할 때, 새로운 컨테이너나 리소스를 준비하는 과정에서 발생하는 지연시간.
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디버깅/모니터링 어려움. 인프라를 직접 관리하지 않기 때문에, 시스템 수준의 가시성과 제어력이 떨어짐.
Compute
컴퓨팅은 클라이언트/서버(Origin, CDN, Edge)에서 발생한다.
실제 컴퓨팅
- 배포가 완료되면 Vercel Function 또는 Static Assets가 생성된다.
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해당 빌드 결과물들이 Vercel CDN 또는 지정된 Region에 배포된다.
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사용자가 해당 사이트를 방문하면, 가장 가까운 edge region으로 요청이 전송된다.
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edge에서 static asset을 제공하거나 Vercel Function을 실행하여 응답한다.
Fluid Compute
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Serverless와 서버 사이의 하이브리드 접근방식.
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기존 Serverless는 특정 페이지에 대한 트래픽이 증가하면 인스턴스 수가 크게 증가하면서 비용이 크게 증가할 수 있다. 예를 들어, 두개의 function 모두 서버 인스턴스가 "compute -> 외부 API를 호출-> API 응답 -> compute" 동작을한다. 이 때 두개의 인스턴스 모두 외부 API 호출/응답 사이에 Idle 상태가 존재하는데 이 시간이 길다면 비용이 매우 낭비가 된다.
- Fluid compute에서는 Function을 처리할 용량이 충분하다면 해당 인스턴스를 최대한 활용한다.
장점
- Zero configuration: 사전 설정된 기본값을 사용하면 성능과 비용 효율을 최적화 가능.
- 최적화된 동시성: 기존 인스턴스를 최대한 활용하므로 단일 함수 인스턴스 내에서 여러 호출을 처리하여 리소스를 최적화. 비용 절감
- Cold start 최적화:
- 기존 인스턴스를 최대한 활용하므로 새 함수 인스턴스를 초기화해야할 가능성이 낮아짐.
- Bytecode caching: Vercel Function은 JS파일의 컴파인된 바이트코드를 첫 실행 후 저장하여 이후 콜드 스타트 시 재컴파일 필요성을 제거. Production 환경에서만 적용됨.
- pre warming: Cold start 지연없이 요청을 처리할 준비가 된 함수를 유지.
- 백그라운드 프로세싱: 사용자의 요청을 처리한 후, waitUntil을 사용하여 백그라운드 작업을 계속 실행가능. 이를 통해 로깅, 분석 같은 시간이 많이 소요되는 작업을 백그라운드에서 수행하면서 사용자에게 응답을 줄 수 있다.
Serverless Functions (Vercel Functions)
Vercel Function은 서버를 관리하지 않고도 서버측 코드를 실행할 수 있게 해준다.
- 역할
- 메모리 및 인스턴스 자동 조정
- 외부 API 호출 및 데이터베이스에 대한 연결 처리
- fluid compute를 통해 향상된 동시성 제공
Question
Q. vercel function은 csr ssg 환경에서는 그닥 필요없는거 아니야? A. 페이지가 Static Assets 뿐이라도 API Routes, DB 접근 등등에서 vercel function이 필요할수있다.