Wenn die Infrastruktur verschwindet, verschwinden auch die Annahmen, auf die sich Performance-Ingenieure verlassen. Serverless-Computing — über AWS Lambda, Azure Functions und Google Cloud Functions — verspricht unendliche Skalierbarkeit und null Betrieb. In der Praxis ersetzt es jedoch das Modell konstanter Last traditioneller Server durch etwas deutlich Dynamischeres und Unvorhersehbareres.
Eine Funktion kann sich innerhalb von Millisekunden von Null auf Hunderte Instanzen skalieren und ebenso schnell wieder verschwinden. Caches werden zurückgesetzt. Laufzeitumgebungen initialisieren sich neu. Metriken verstreuen sich über Provider-APIs statt System-Dashboards.
Diese Elastizität ist mächtig — aber sie bricht jede traditionelle Regel des Lasttestens.
Um zu verstehen, wie gut serverlose Anwendungen mit echtem Traffic umgehen, müssen Sie neu überlegen, wie „Last“ in einer Welt ohne Server definiert, simuliert und interpretiert wird.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Welt des serverlosen Lasttestens und helfen Ihnen zu verstehen, was erforderlich ist, um es richtig zu machen.
Wie Serverless das Testmodell verändert
Serverless verändert nicht nur, wo Ihr Code ausgeführt wird, sondern wie sich Leistung unter Last verhält.
Jede serverlose Funktion existiert nur so lange, wie sie ihre Aufgabe erfüllt. Sie fährt hoch, läuft und verschwindet — sodass jede Anfrage auf einer frischen Instanz mit einem anderen Startzustand landen kann. Die erste Invocation nach einer Ruhephase löst einen Cold Start aus, bei dem die Plattform Ressourcen zuweisen und Code in den Speicher laden muss. Nachfolgende Invocations nutzen denselben „warmen“ Container, bis dieser ausgelagert wird.
Traditionelle Lasttests gehen davon aus, dass Sie Server vorwärmen und unter konstanter Last betreiben können. In serverlosen Systemen bleibt die Concurrency nicht konstant — jede Funktionsinstanz kommt und geht, während sich der Traffic ändert.
Sie können keine Agenten installieren oder CPU-Graphs beobachten. Die einzigen echten Einblicke kommen von Provider-Metriken wie AWS CloudWatch oder Azure Application Insights.
Im Grunde ist Leistung in Serverless dynamisch, verteilt und indirekt messbar. Deshalb erfordert das Testen eine ganz andere Denkweise.
Häufige Fallstricke beim serverlosen Lasttesten
Selbst erfahrene Performance-Teams stolpern beim Testen von Functions. Die Fallen sind subtil, aber kostspielig.
1. Cold Starts ignorieren
Viele Teams messen nur wiederverwendete Instanzen und betrachten ausschließlich warme Läufe. Reale Nutzer haben diesen Luxus nicht. Latenzspitzen während Cold Starts können die Nutzererfahrung machen oder brechen — besonders bei Endpunkten mit geringem Traffic.
2. Throttling übersehen
Serverless-Plattformen erzwingen Concurrency-Limits. AWS Lambda hat standardmäßig 1.000 gleichzeitige Ausführungen pro Konto, und Azure Functions variieren je nach Plan. Wenn Sie diese überschreiten, werden Anfragen in die Warteschlange gestellt oder stillschweigend verworfen, was die Ergebnisse trügerisch sauber erscheinen lässt.
3. Funktionen isoliert betrachten
Ihre Funktion mag unbegrenzt skalieren, aber die Datenbank, in die sie schreibt, wird das nicht. Downstream-Abhängigkeiten — RDS, Cosmos DB, Redis — werden bei anhaltenden Belastungsspitzen zum echten Engpass.
4. Nur Antwortzeit messen
Leistung in Serverless ist mehrdimensional. Ausführungsdauer, Invocation-Concurrency und Kosten verschieben sich dynamisch. Ein „schneller“ Test, der ineffizient skaliert, kann Ihre Cloud-Kosten in den Ruin treiben.
5. Event-Quellen und Trigger ignorieren
Viele Lasttests rufen Funktionen direkt auf und umgehen so die echten Entry-Points wie API Gateway, Queues oder Blob-Events. Das verpasst Latenz durch Event-Deserialisierung, Authentifizierung und Routing — zentrale Komponenten realer Performance.
6. Ohne Observability testen
Funktionen sind flüchtig, genauso wie ihre Logs. Ohne CloudWatch, Application Insights oder verteiltes Tracing sehen Sie nur Antwortzeiten, aber nicht das Warum — Cold Starts, Abhängigkeitslatenz oder Throttling-Events.
7. Kosten als Performance-Metrik vergessen
In serverlosen Umgebungen sind Leistung und Preis untrennbar. Mehr Memory kann die Ausführungszeit reduzieren, aber die Ausgaben erhöhen; mehr Concurrency steigert den Durchsatz, kann aber Skalierungskosten auslösen. Kosten-Dynamiken zu ignorieren verbirgt Ineffizienzen, die in Produktion relevant sind.
Serverless-Systeme effektiv zu testen bedeutet, alle unsichtbaren Schichten zwischen Invocation und Ergebnis zu berücksichtigen. Lassen Sie sie weg, und Ihre Metriken lügen — selbst wenn die Funktion erfolgreich ausgeführt wird.
Effektive Serverless-Lasttests entwerfen
Traditionelle Lasttests basieren auf dem Prinzip gleichmäßiger Ramp-Ups und vorhersehbarer Server. Serverless spielt nach anderen Regeln. Jede Funktionsinvocation ist ein kurzlebiges Ereignis, ausgelöst durch ein externes Signal — einen API-Aufruf, eine Nachricht in einer Queue, einen Datei-Upload. Die Architektur selbst ist event-getrieben, elastisch und zustandslos. Das bedeutet, effektive Tests müssen das reale Nutzungsverhalten widerspiegeln, nicht das Verhalten alter Infrastrukturen.
Serverless-Lasttests gelingen, wenn sie eventgetriebenes Verhalten nachbilden, nicht traditionelle Traffic-Rampen. Das Ziel ist nicht, konstanten Traffic zu simulieren — sondern die burstartigen, unvorhersehbaren Muster realer Workloads einzufangen. So geht’s richtig:
Invocation-Muster realistisch modellieren
Lösen Sie Last über dieselben Event-Quellen aus, die in Produktion verwendet werden — API Gateway, Storage-Events oder Queue-Consumer. Synthetische Loops, die den Endpunkt direkt aufrufen, verpassen oft Plattform-level Throttling und Serialisierungs-Overhead.
Cold- und Warm-Runs getrennt simulieren
Erzwingen Sie Cold Starts gezielt, indem Sie Invocations zeitlich oder regionsübergreifend staffeln. Führen Sie dann Burst-Tests durch, um die Stabilität warmer Zustände zu messen. Nur das Verständnis beider Bedingungen erlaubt Vorhersagen zur Nutzererfahrung bei unterschiedlichen Traffic-Levels.
Kurze, dichte Tests verwenden
Serverless-Workloads sind für Burst-Elastizität ausgelegt, nicht für Marathon-Uptime. Ein bis zwei Minuten hoher Concurrency offenbaren Skalierungsmuster und Engpässe oft besser als ein halbstündiger Endurance-Run.
Über verschiedene Concurrency-Stufen messen
Führen Sie Tests bei 10, 100, 1.000 und mehr gleichzeitigen Invocations durch. Jede Schwelle offenbart neues Verhalten — Cold-Start-Sättigung, Beginn von Throttling oder Ressourcenkonkurrenz zwischen Functions.
Kosten neben Leistung verfolgen
Jedes Ergebnis sollte Latenz mit Dollar-Auswirkungen korrelieren. AWS und Azure berechnen nach Ausführungszeit und Memory, daher sind Kosten eine Performance-Metrik — nicht nur ein Nachgedanke.
Effektives Design beim serverlosen Testen bedeutet, die Denkweise von Infrastruktur-Benchmarking auf Event-Modellierung umzustellen. Sie messen nicht mehr, wie lange Server durchhalten — Sie messen, wie schnell Ihre Funktionen skalieren, sich erholen und bei unvorhersehbarer Nachfrage wiederholen. Gelingt das, wird serverloses Testen zur operativen Intelligenz.
AWS Lambda vs. Azure Functions: Was Sie vor dem Testen wissen sollten
Obwohl beide Plattformen „serverless“ versprechen, verhalten sie sich unter Last unterschiedlich. Die Tabelle unten gibt eine kurze Referenz:
| Aspekt | AWS Lambda | Azure Functions |
| Cold Starts | Langsamer bei VPC-Anbindung, schneller mit provisioned concurrency | Schneller in Premium- und Dedicated-Plänen |
| Concurrency-Limits | 1.000 Soft-Limit pro Region (kann erhöht werden) | Planabhängig, oft regional |
| Skalierungs-Trigger | Pro-Invocation-Ereignisse | Basierend auf Queue-Tiefe oder HTTP-Requests |
| Metrikzugriff | CloudWatch, X-Ray | Application Insights, Log Analytics |
| Tuning-Hebel | Memory, Timeout, provisioned concurrency | Plan-Tier, vorgewärmte Instanzen |
- AWS’ provisioned concurrency ermöglicht das Vorwärmen von Funktionen und reduziert Cold Starts — allerdings zu Kosten.
- Azure bietet Premium Functions mit ähnlichen Vorteilen sowie transparenteren Skalierungssteuerungen.
- Das Verständnis dieser Nuancen hilft, Testparameter an Plattform-Limits anzupassen — und falsche Positive oder unnötige Ausgaben zu vermeiden.
Tools für serverlose Lasttests
Lasttests in einer serverlosen Umgebung sind nicht so einfach wie das Aufrufen eines Endpunkts per Script. Jede Plattform abstrahiert ihre Laufzeit anders, und jeder Provider stellt eigene APIs zum Auslösen von Functions und Sammeln von Performance-Daten bereit. Die Wahl der Werkzeuge bestimmt, wie akkurat Sie Traffic simulieren können — und wie viel Einsicht Sie in das tatsächliche Verhalten bekommen.
Die meisten Teams beginnen mit Open-Source-Frameworks. Sie sind flexibel, skriptbar und gut in CI/CD-Pipelines integrierbar.
- Artillery (Open Source) – Ein Node.js-basiertes Lasttest-Framework, das AWS Lambda- und Azure Function-Invocations unterstützt. Es eignet sich für Event-Level-Tests — Payloads simulieren, Latenz messen und Cold-Start-Verhalten durch benutzerdefinierte Skripte analysieren.
- k6 (Open Source) – Für Entwickler gebaut, macht k6 es einfach, verteilte Last aus Code zu erzeugen. Es integriert sich sauber mit Function URLs oder API Gateway-Endpunkten und liefert detaillierte Metriken zu Ausführungsdauer, Fehlerquoten und Durchsatz.
- JMeter (Open Source) – Der klassische Java-Basierte Tester bleibt für synchrone HTTP-Tests über API Gateway oder Azure-Endpoints nützlich. Während er nicht direkt Funktions-Level-Metriken liefert, unterstützt sein Plugin-Ökosystem Integrationen mit Provider-Monitoring-APIs für tiefere Einsichten.
- AWS Step Functions / Azure Logic Apps – Diese nativen Orchestratoren können realistische Traffic-Bursts aus derselben Cloud-Region erzeugen, Netzwerk-Latenz minimieren und zeigen, wie Concurrency unter Last skaliert.
Open-Source-Tools bieten eine starke Grundlage, erfordern aber Scripting, Infrastruktur-Setup und laufende Wartung. Sie messen Funktions-Performance, aber nicht immer die Nutzererfahrung.
Hier setzt LoadView an und ergänzt das Modell:
- Cloud-verteilte Lastgenerierung über echte Browser und Regionen
- End-to-end-Sichtbarkeit über APIs, Microservices und serverlose Backends
- Automatisierte Visualisierung von Latenz, Durchsatz und Skalierungsverhalten ohne manuelle Instrumentierung
Zusammen bilden Open-Source-Frameworks und LoadView einen vollständigen Test-Stack — die Flexibilität codebasierter Experimente kombiniert mit der Sichtbarkeit und Skalierbarkeit für produktionsreife Validierung.
Testergebnisse interpretieren: Mehr als nur Antwortzeit
Serverless-Tests produzieren ein Meer an Metriken — aber rohe Geschwindigkeit allein erzählt nicht die ganze Geschichte. Da die Infrastruktur elastisch und undurchsichtig ist, kommen echte Erkenntnisse durch Korrelation: wie Cold Starts, Concurrency und Kosten sich gemeinsam unter Last verhalten. Eine Funktion kann isoliert schnell aussehen, aber trotzdem Throttling auslösen oder unkontrollierte Kosten verursachen, sobald der Traffic steigt.
Um die wahre Performance-Story zu finden, verfolgen und visualisieren Sie:
- Cold-Start-Latenz – die Differenz zwischen erster und nachfolgenden Invocations.
- Dauer-Varianz (p50/p90/p99) – Jitter weist auf Skalierungsprobleme oder Memory-Druck hin.
- Concurrency-Auslastung – wie schnell Sie Throttling-Limits und Provider-Caps erreichen.
- Fehlersegmentierung – unterscheiden Sie Nutzerfehler, Throttles und Timeouts.
- Kosten-Skalierung – bewerten Sie, wie die Ausgaben mit steigenden Invocations wachsen.
Gleichzeitig geplottet formen diese Metriken eine Elastizitätskurve — der Punkt, an dem sich Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten zu divergieren beginnen. Diese Kurve ist das Herz des serverlosen Performance-Testings: der Moment, in dem Ihre Architektur aufhört, elegant zu skalieren, und beginnt, wirtschaftlich problematisch zu werden. Das Verständnis dieser Schwelle trennt reaktives Monitoring von echter Performance-Ingenieurskunst.
Best Practices für fortlaufende Validierung
Serverless-Anwendungen entwickeln sich ständig weiter. Abhängigkeiten, Laufzeiten und Memory-Zuweisungen verschieben sich mit jedem Deployment, und was eine Woche zuvor einwandfrei lief, kann stillschweigend regressieren. Kontinuierliche Validierung ist notwendig — nicht Einmal-Tests, sondern eine operative Disziplin.
Lasttests in CI/CD automatisieren
Behandeln Sie Lasttests als Teil Ihrer Deployment-Pipeline, nicht als Nachgedanken. Lösen Sie Performance-Checks automatisch für jeden Release-Candidate aus, damit Skalierungsprobleme vor Produktion sichtbar werden — nicht erst durch Nutzerbeschwerden.
Cold-Starts nach jedem Release überwachen
Code-Änderungen, neue Abhängigkeiten oder Runtime-Updates können Initialisierungszeiten verändern. Verfolgen Sie Cold-Start-Frequenz und -Dauer als erstklassige Performance-Metrik, um Regressionen früh zu erkennen.
Nach Konfigurationsänderungen erneut testen
Memory, Timeout oder Concurrency-Anpassungen können das gesamte Kosten- und Performance-Profil einer Funktion verschieben. Jede Änderung verdient einen gezielten Lasttest, um sicherzustellen, dass Verbesserungen unter Last erhalten bleiben.
Vergleiche über Regionen und Umgebungen
Regionale Latenz, Ressourcenlimits und Skalierungsverhalten unterscheiden sich zwischen Providern und Geografien. Vergleichende Tests helfen, Anomalien zu identifizieren und globale Konsistenz sicherzustellen.
Historische Baselines pflegen
Speichern und überprüfen Sie vergangene Testdaten, um Performance-Drift im Zeitverlauf zu erkennen. Serverless-Regressionen sind oft leise — Funktionen laufen zwar, werden aber langsamer oder teurer. Baselines machen diese Veränderungen sichtbar.
Kontinuierliche Validierung hält flüchtige Systeme vorhersehbar. Sie macht serverloses Performance-Testing zu einem nachhaltigen Feedback-Loop, der mit Ihrer Architektur wächst.
Fazit: Lasttests ohne Server sind weiterhin wichtig
Serverless eliminiert nicht die Notwendigkeit von Performance-Engineering — es definiert sie neu.
Ihr Code läuft weiterhin, Ihre Nutzer warten weiterhin, und Ihre Kosten skalieren weiterhin. Der Unterschied ist, dass all das hinter Abstraktionsschichten passiert, die Sie nicht kontrollieren.
Effektive serverlose Lasttests bedeuten, diese Realität zu akzeptieren: Fokus auf Cold Starts, Concurrency und Resilienz downstream statt nur auf rohen Durchsatz.
Mit richtigem Testdesign und cloud-nativen Werkzeugen können Sie quantifizieren, wie Ihre Funktionen unter realem Traffic reagieren — bevor es Ihre Nutzer tun.
Plattformen wie LoadView helfen, diese Lücke zu schließen, indem sie verteilte, nutzerzentrierte Lasttests für AWS Lambda und Azure Functions anbieten. Und auch wenn Sie keine Server mehr haben, brauchen Sie dennoch einen Beweis dafür, dass Ihre Performance skaliert.