Описание услуги
Я serverless-разработчик и пишу бэкенды, которые живут в функциях, а не на серверах, за которыми нужно постоянно следить. Моя ежедневная работа — это AWS Lambda, Google Cloud Functions и Azure Functions, связанные через API Gateway, HTTP-триггеры, очереди и шины событий. Сначала я проектирую поток: какое событие срабатывает, какая функция его обрабатывает, что она пишет дальше, и только потом сажусь за код, потому что в serverless архитектура и есть продукт. Основная масса того, что я делаю, — это Node.js и TypeScript, а где уместнее экосистема Python — беру Python, и всё это оформляю как небольшие однозадачные обработчики, которые легко читать и дёшево запускать.
Сильнее всего я полезен в событийной работе. Подключаю функции к SQS, SNS, EventBridge, Pub/Sub и Kafka, добавляю dead-letter-очереди и идемпотентность, чтобы повторы не списывали деньги дважды и не дублировали записи, и держу холодные старты под контролем за счёт разумного объёма памяти, provisioned concurrency и лёгких зависимостей. Стоимость для меня так же важна, как и задержка: счёт за serverless должен падать почти до нуля, когда трафика нет, и я настраиваю таймауты, размеры батчей и лимиты конкурентности, чтобы так и было. Всё поставляется как инфраструктура-как-код — SAM, Serverless Framework, CDK или Terraform, так что стек воспроизводим, версионируется и безопасно откатывается.
Беру на себя и то, о чём вспоминают только когда болит прод: структурированные логи, трассировку между функциями, алармы на ошибки и троттлинг, поэтапные деплои и IAM по принципу минимальных прав, чтобы каждая функция трогала только то, что ей действительно нужно. Нужен ли вам один обработчик вебхука, полноценный событийный API или перенос тяжёлого монолита в набор сфокусированных функций — доведу от схемы до задеплоенного и наблюдаемого решения.
— AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions
— Событийные API на API Gateway и HTTP-триггерах
— Очереди и события: SQS, SNS, EventBridge, Pub/Sub, Kafka
— Обработчики на Node.js и TypeScript, Python где уместно
— Настройка холодных стартов, конкурентности и стоимости
— Инфраструктура-как-код: SAM, Serverless Framework, CDK, Terraform
— Наблюдаемость: логи, трассировка, алармы, IAM минимальных прав
Сильнее всего я полезен в событийной работе. Подключаю функции к SQS, SNS, EventBridge, Pub/Sub и Kafka, добавляю dead-letter-очереди и идемпотентность, чтобы повторы не списывали деньги дважды и не дублировали записи, и держу холодные старты под контролем за счёт разумного объёма памяти, provisioned concurrency и лёгких зависимостей. Стоимость для меня так же важна, как и задержка: счёт за serverless должен падать почти до нуля, когда трафика нет, и я настраиваю таймауты, размеры батчей и лимиты конкурентности, чтобы так и было. Всё поставляется как инфраструктура-как-код — SAM, Serverless Framework, CDK или Terraform, так что стек воспроизводим, версионируется и безопасно откатывается.
Беру на себя и то, о чём вспоминают только когда болит прод: структурированные логи, трассировку между функциями, алармы на ошибки и троттлинг, поэтапные деплои и IAM по принципу минимальных прав, чтобы каждая функция трогала только то, что ей действительно нужно. Нужен ли вам один обработчик вебхука, полноценный событийный API или перенос тяжёлого монолита в набор сфокусированных функций — доведу от схемы до задеплоенного и наблюдаемого решения.
— AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions
— Событийные API на API Gateway и HTTP-триггерах
— Очереди и события: SQS, SNS, EventBridge, Pub/Sub, Kafka
— Обработчики на Node.js и TypeScript, Python где уместно
— Настройка холодных стартов, конкурентности и стоимости
— Инфраструктура-как-код: SAM, Serverless Framework, CDK, Terraform
— Наблюдаемость: логи, трассировка, алармы, IAM минимальных прав
