Slides de apresentação em Powerpoint de computação sem servidor
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Este PPT de computação sem servidor inclui uma visão geral da computação sem servidor, principais recursos e tecnologias para criar e implantar aplicativos sem servidor. Esta apresentação em PowerPoint demonstra a importância, a visão geral do mercado, as tendências emergentes e os benefícios da computação sem servidor. Também cobrimos a visão geral, os casos de uso e os componentes principais dos serviços sem servidor da AWS. Além disso, este PPT de computação orientada a eventos representa a comparação entre a computação sem servidor e outras tecnologias, como IaaS de infraestrutura como serviço, BaaS de backend como serviço, PaaS de plataforma como serviço e contêineres. Além disso, o módulo Função como Serviço explica o conceito e os termos fundamentais da arquitetura sem servidor. Ele também discute o processo de trabalho, os principais casos de uso e as vantagens da tecnologia de arquitetura sem servidor. Além disso, este conjunto de arquitetura sem servidor contém seções sobre modelos, provedores de serviços, treinamento e orçamento para computação sem servidor. Ele ilustra um plano completo para construir aplicativos usando computação sem servidor, os desafios enfrentados durante a implementação e suas possíveis soluções. Esta apresentação também fornece o impacto da implementação da computação sem servidor nas empresas e na comparação antes e depois. Por último, este conjunto de aplicativos sem servidor compreende um roteiro, um plano de 30-60-90 dias, um cronograma, uma lista de verificação para integrar a computação sem servidor em aplicativos e um painel para rastrear a utilização de recursos de computação sem servidor. Baixe nosso modelo 100% editável e personalizável, compatível com o Apresentações Google.
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Conteúdo desta apresentação em PowerPoint
Slide 1 : Este slide apresenta a computação sem servidor. Indique o nome da sua empresa e comece.
Slide 2 : Este slide é um slide da Agenda. Declare suas agendas aqui.
Slide 3 : Este slide mostra um índice da apresentação.
Slide 4 : Este slide é uma continuação do slide anterior e mostra o índice.
Slide 5 : Este slide é uma continuação do slide anterior e mostra o índice.
Slide 6 : Este slide discute o modelo de computação sem servidor.
Slide 7 : Este slide descreve os principais recursos da tecnologia de computação sem servidor.
Slide 8 : Este slide descreve os diferentes tipos de tecnologias de computação sem servidor para desenvolver aplicativos sem servidor.
Slide 9 : Este slide apresenta a visão geral da computação sem servidor no índice.
Slide 10 : Este slide mostra os benefícios da computação sem servidor para aplicativos modernos.
Slide 11 : Este slide descreve os motivos para promover a adoção da computação sem servidor.
Slide 12 : Este slide contém serviços fornecidos pela tecnologia de computação sem servidor.
Slide 13 : Este slide apresenta uma visão geral do mercado a partir do índice.
Slide 14 : Este slide ilustra os serviços setoriais e a participação de mercado da computação sem servidor.
Slide 15 : Este slide demonstra a análise de mercado da indústria de computação sem servidor.
Slide 16 : Este slide representa a distribuição de mercado da computação sem servidor com base em vários fatores.
Slide 17 : Este slide mostra a participação de mercado de vários provedores de computação sem servidor.
Slide 18 : Este slide apresenta as tendências e o futuro do Índice.
Slide 19 : Este slide destaca as tendências atuais de sistemas de computação sem servidor que podem melhorar a qualidade dos aplicativos sem servidor.
Slide 20 : Este slide fala sobre as próximas melhorias na computação sem servidor.
Slide 21 : Este slide apresenta o AWS serverless em um índice.
Slide 22 : Este slide fornece uma visão geral da tecnologia sem servidor na Amazon Web Services.
Slide 23 : Este slide representa a arquitetura de aplicativos web sem servidor da AWS.
Slide 24 : Este slide mostra a lista de várias tecnologias sem servidor introduzidas pela Amazon Web Services.
Slide 25 : Este slide demonstra os casos de uso de serviços sem servidor da AWS e é uma continuação do slide anterior.
Slide 26 : Este slide descreve os casos de uso de serviços sem servidor da AWS e é uma continuação do slide anterior.
Slide 27 : Este slide atende aos casos de uso de serviços sem servidor da AWS e é uma continuação do slide anterior.
Slide 28 : Este slide ilustra os casos de uso de serviços sem servidor da AWS e é uma continuação do slide anterior.
Slide 29 : Este slide apresenta uma comparação entre computação sem servidor e arquitetura sem servidor no índice.
Slide 30 : Este slide faz uma comparação entre a computação sem servidor e a plataforma como serviço (PaaS) com base em vários fatores.
Slide 31 : Este slide apresenta uma comparação entre computação sem servidor e backend como serviço (BaaS) com base em vários fatores.
Slide 32 : Este slide descreve uma comparação entre a computação sem servidor e a plataforma como serviço (PaaS) com base em vários fatores.
Slide 33 : Este slide compara a computação sem servidor com contêineres.
Slide 34 : Este slide apresenta a arquitetura sem servidor do Índice.
Slide 35 : Este slide discute a correlação entre a computação sem servidor e a arquitetura sem servidor.
Slide 36 : Este slide fala sobre arquitetura sem servidor e fornece uma visão geral.
Slide 37 : Este slide apresenta os conceitos e termos fundamentais da arquitetura sem servidor.
Slide 38 : Este slide representa a funcionalidade da arquitetura sem servidor.
Slide 39 : Este slide apresenta o papel dos provedores de nuvem na computação sem servidor.
Slide 40 : Este slide ilustra as vantagens de usar a arquitetura sem servidor.
Slide 41 : Este slide aborda as limitações dos sistemas de computação sem servidor.
Slide 42 : Este slide descreve os principais casos de uso da arquitetura sem servidor.
Slide 43 : Este slide apresenta o funcionamento do modelo de computação sem servidor do Índice.
Slide 44 : Este slide discute o funcionamento de modelos de computação sem servidor.
Slide 45 : Este slide descreve as etapas de trabalho de um sistema de computação sem servidor.
Slide 46 : Este slide demonstra o componente back-end sem servidor de um aplicativo sem servidor com a ajuda de um fluxograma.
Slide 47 : Este slide mostra as funções sem servidor, também denominadas Função como Serviço.
Slide 48 : Este slide ilustra o funcionamento de uma função sem servidor e é uma continuação do slide anterior.
Slide 49 : Este slide apresenta modelos de computação sem servidor e computação em nuvem do índice.
Slide 50 : Este slide discute a integração da tecnologia de computação sem servidor com um modelo de computação em nuvem híbrida.
Slide 51 : Este slide aborda a integração da tecnologia de computação sem servidor com um modelo de computação multinuvem.
Slide 52 : Este slide apresenta a computação sem servidor e a segurança do Índice.
Slide 53 : Este slide fala sobre algumas maneiras pelas quais um sistema sem servidor pode ajudar a reduzir a superfície de ataque, minimizando o número de vetores de ataque.
Slide 54 : Este slide mostra os desafios e riscos de segurança da computação sem servidor.
Slide 55 : Este slide ilustra as práticas recomendadas para aprimorar a segurança de aplicativos sem servidor.
Slide 56 : Este slide apresenta as plataformas de computação sem servidor do Índice.
Slide 57 : Este slide demonstra os provedores sem servidor populares, chamados funções AWS Lambda, funções GCP (Google Cloud Platform) e funções Azure.
Slide 58 : Este slide representa os preços do uso de vários provedores de computação sem servidor.
Slide 59 : Este slide apresenta a implementação da computação sem servidor do Índice.
Slide 60 : Este slide descreve os vários cenários que podem ajudar a decidir se a computação sem servidor é a escolha certa ou não.
Slide 61 : Este slide apresenta as etapas de implementação para criar aplicativos usando tecnologia de computação sem servidor.
Slide 62 : Este slide representa a lista de verificação para integração da computação sem servidor.
Slide 63 : Este slide é um plano de 30-60-90 dias para incorporar computação sem servidor em aplicativos.
Slide 64 : Este slide é um slide da Linha do Tempo. Mostre dados relacionados a intervalos de tempo aqui.
Slide 65 : Este slide apresenta um Roteiro com caixas de texto adicionais.
Slide 66 : Este slide apresenta os desafios e possíveis soluções da computação sem servidor do índice.
Slide 67 : Este slide fala sobre os desafios enfrentados pela computação sem servidor.
Slide 68 : Este slide apresenta treinamento e orçamento para aplicativos de computação sem servidor do índice.
Slide 69 : Este slide descreve o programa de treinamento para funcionários integrarem computação sem servidor em aplicativos.
Slide 70 : Este slide representa o orçamento para construção e implantação de aplicativos de computação sem servidor.
Slide 71 : Este slide apresenta o Dashboard para rastrear a utilização de recursos de computação sem servidor do Índice.
Slide 72 : Este slide mostra o painel que pode ser utilizado pelas organizações para rastrear a utilização de recursos da computação sem servidor.
Slide 73 : Este slide apresenta o impacto da implementação da computação sem servidor no Índice.
Slide 74 : Este slide representa os vários fatores que mostram a melhoria do desempenho dos negócios após a adoção da computação sem servidor.
Slide 75 : Este slide compara o cenário de negócios após a implantação de aplicativos sem servidor.
Slide 76 : Este slide apresenta casos de uso e estudos de caso do índice. f
Slide 77 : Este slide demonstra os vários casos de uso de sistemas de computação sem servidor.
Slide 78 : Este slide descreve vários casos de uso de sistemas de computação sem servidor.
Slide 79 : Este slide descreve os usos comuns de plataformas de computação sem servidor.
Slide 80 : Este slide apresenta o estudo de caso do Índice.
Slide 81 : Este slide ilustra um estudo de caso sobre computação sem servidor proposto por Centizen.
Slide 82 : Este slide aborda um estudo de caso sobre computação sem servidor proposto por Centizen, em continuação ao slide anterior.
Slide 83 : Este slide mostra todos os ícones incluídos na apresentação.
Slide 84 : Este slide é intitulado Slides Adicionais para avançar.
Slide 85 : Este slide representa as desvantagens dos sistemas de computação sem servidor.
Slide 86 : Este slide demonstra os vários padrões de aplicativos sem servidor com a ajuda de um fluxograma.
Slide 87 : Este slide é um slide de agradecimento com endereço, números de contato e endereço de e-mail.
Slides de apresentação em Powerpoint de computação sem servidor com todos os 92 slides:
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FAQs for Serverless Computing
Honestly, the money savings alone make it worth it - you're only paying when your code actually runs instead of keeping servers running 24/7. No more dealing with scaling or patching or any of that infrastructure nonsense either. The cloud provider just handles it all automatically. Your team gets to focus on actual coding instead of server babysitting, which is way more fun anyway. The auto-scaling thing still blows my mind - traffic spikes just get handled without you doing anything. I'd probably start small with some basic functions first, just to see how it feels.
Yeah so serverless is pretty sweet for scaling - functions just pop up when you need them and disappear when you don't, which means you're only paying for actual usage. Cold starts are honestly the biggest pain though, like that awkward 100-500ms lag when they first wake up. Once they're running they're quick. But hey, at least you never have to mess with server management or panic during traffic spikes. Just keep your functions small and maybe look into connection pooling for your database stuff - helps with those cold start headaches.
You're literally only paying when your code runs, which is amazing for cutting costs if your traffic isn't consistent. I've seen bills drop by like 70% compared to keeping servers running constantly. The downside? If something goes viral or gets hammered unexpectedly, your costs can spike fast. Set up billing alerts ASAP - trust me on this one. Also monitoring is clutch because you'll want to catch weird usage patterns before they hit your credit card. Way better than paying for servers that just sit there doing absolutely nothing most of the time though.
So with serverless, your cloud provider basically takes care of all the heavy lifting - patching, network stuff, physical security. Yeah, you lose some visibility which is kinda annoying at first, but honestly most teams can't match AWS's security anyway. Your main headaches become function bugs, IAM permissions that are way too open, and locking down your APIs. The cool thing is there's less surface area for attackers since nothing's running 24/7. I always start super restrictive with permissions and open them up as needed - saves headaches later.
Honestly? Just go with whatever platform you're already using for other stuff - makes life way easier. AWS Lambda's got the most integrations and runs for 15 minutes max, which is pretty solid. Azure Functions is cheaper if you're not hitting it constantly, plus it supports more languages out of the box. Google's usually the cheapest for steady traffic but times out faster. The pricing is confusing as hell though - some charge per call, others by memory usage. I'd just build a quick prototype and test it with real traffic patterns. Way better than trying to guess costs upfront, trust me.
API backends and event-driven stuff work really well. Image resizing when someone uploads a file, webhook handling, batch jobs that run on a schedule. Real-time processing too - like analyzing logs or IoT data streams. The traffic spikes thing is what makes it shine though, you're only paying when code actually executes. Breaking down monoliths into microservices is another good use case. Oh, and data transformation pipelines - forgot that one. I'd look at whatever processes you're doing manually right now or workloads that are super unpredictable. Those usually scream "serverless" to me.
Honestly, serverless functions are perfect for connecting all your cloud stuff together. They spin up automatically when something happens - like a file gets uploaded or your database changes. Super convenient since you don't deal with any server management headaches. I'd look at whatever repetitive tasks you're doing now and see if a function could handle them instead. They can talk to pretty much any service too - storage, messaging, AI tools, whatever. The auto-scaling thing is clutch because you're not guessing capacity. Just find your event-driven processes first and start there.
Get familiar with your cloud provider's CLI first - AWS SAM, Azure Functions Core Tools, whatever you're using. Serverless Framework is where it gets fun though, especially if you might switch clouds later. I'd honestly skip the native infrastructure stuff at first since it's kind of a pain. Monitoring's huge because serverless debugging sucks without it - Datadog's solid or just use what your provider gives you. Jest works fine for testing, but you'll probably want LocalStack to mock cloud services when you're coding locally. Oh and definitely start simple with the native tools before jumping into Serverless Framework.
So vendor lock-in with serverless happens when you get trapped with one cloud provider. Your code ends up depending on their specific stuff - Lambda, Azure Functions, whatever. Plus their APIs and databases. It creeps up on you slowly, which is annoying. Moving later means rewriting tons of code and changing your whole setup. Costs a fortune. You can't really negotiate pricing anymore either. I'd say design for portability from the start - use containers when you can and keep your main business logic separate from the cloud-specific bits. Way easier than dealing with it later.
Honestly, the biggest pain is losing that visibility you're used to. Can't just SSH into a box anymore and dig around when things break. Your logs end up scattered everywhere since functions are stateless, and good luck connecting the dots between different services. Cold starts mess with your head too - is it slow because of your code or just AWS being AWS? Debugging locally is pretty much impossible since you can't replicate the actual cloud setup. My advice? Get something like X-Ray or Datadog set up from day one. Trust me on this - don't wait until you're pulling your hair out over some weird error you can't trace.
So serverless basically forces your teams to work in smaller chunks since you're dealing with individual functions instead of big monolithic apps. Debugging gets trickier though - distributed functions are honestly a nightmare to troubleshoot. You'll need way better monitoring. But deployment cycles speed up like crazy, and your infrastructure folks can stop babysitting servers and actually focus on design stuff. Your devs will have to get good at thinking about how functions talk to each other. Oh, and find whoever on your team already gets event-driven architecture - they'll be the ones who actually embrace this whole thing.
So serverless is all about events triggering your functions - API calls, file uploads, database changes, whatever. Your code only runs when something actually happens, which is way more efficient than keeping servers running 24/7. You'll only pay for execution time, not dead air. The tricky part is going stateless and thinking in discrete events instead of traditional request-response flows. Honestly took me a while to wrap my head around it. Map out your key events first - that's where I'd start. Once you see the pattern, designing around those triggers becomes second nature.
Honestly, serverless is great for this. Each function handles one specific service independently, so no dealing with server provisioning nonsense. The cloud provider auto-scales everything based on demand. You'll only pay for actual usage instead of keeping servers running all night for something that gets hit maybe twice a day (which always annoyed me about traditional setups). Deploy and update each microservice separately without breaking others. I'd start with your smallest, most independent services first - convert those to serverless functions and see how it goes.
Start with cold start latency and execution duration - users will bounce if things are slow. Error rates are obvious but worth watching closely. Memory usage hits your wallet directly, so don't ignore that one. Concurrency limits can bite you during traffic spikes (learned this the hard way). Cost per invocation helps with budgeting. Those downstream dependencies between functions? They'll cause headaches if one link breaks. Oh, and set up CloudWatch dashboards early - you'll thank yourself later when something goes sideways at 2am.
Yeah, it's a game changer for dev experience. No infrastructure headaches, automatic scaling, way faster deployments. Your feedback loop gets crazy quick - push code, test, repeat. The pay-per-use model is nice too, especially when you're not sure about traffic. Debugging can be a pain though, and you'll get locked into whatever provider you pick. But honestly? I'd rather deal with that than mess with servers all day. Just pick something small to experiment with first - maybe a simple API or background job. You'll know pretty quick if it clicks with how you work.
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Wonderful templates design to use in business meetings.
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Like always a great experience with you guys. Always there on the drop of hat to help.