Deine App geht durch die Decke, der Traffic explodiert – und plötzlich bricht alles zusammen. Warum? Weil dein System nicht skalierbar ist! In der IT bedeutet Skalierbarkeit, dass deine Infrastruktur mitwächst, ohne an Performance einzubüßen. In diesem Artikel erfährst du, wie du deine IT fit für Wachstum machst und Ausfälle vermeidest.
Es geht unter anderem um:
- Die Abgrenzung von vertikaler und horizontaler Skalierung
- Wichtige Kriterien für die Auswahl der passenden Skalierungsstrategie
- Einsetzbare skalierbare Architekturmuster und ihre Anwendungsbereiche
Können wir loslegen?
Was ist Skalierbarkeit?
Skalierbarkeit in der IT beschreibt die Fähigkeit einer Infrastruktur oder Anwendung, effizient auf wachsende oder abnehmende Anforderungen zu reagieren. Ein System kann also seine Kapazitäten anpassen, um mehr (oder weniger) User, Datenmengen, Transaktionen oder Benutzeranfragen zu verarbeiten – ohne Leistungseinbußen.
Wo dir der Begriff der Skalierbarkeit überall begegnet
Der Begriff Skalierbarkeit wird nicht nur in der IT verwendet, sondern auch in vielen anderen Bereichen, in denen Wachstum, Effizienz und Anpassungsfähigkeit eine Rolle spielen.
Wirtschaft und Unternehmen: Unternehmen müssen skalierbar sein, um mit steigender Nachfrage oder Expansion Schritt zu halten. Das betrifft skalierbare Geschäftsmodelle, die ohne exponentielle Kostensteigerung wachsen können, z. B. Software-as-a-Service (SaaS) oder digitale Plattformen wie Netflix oder Airbnb.
Produktion und Industrie: In der Fertigung bedeutet Skalierbarkeit, dass Produktionsprozesse flexibel an höhere Stückzahlen angepasst werden können, ohne dass die Kosten pro Einheit überproportional steigen. Automatisierung und modulare Fertigungssysteme sind hier entscheidend.
Finanzen und Investitionen: Ein skalierbares Investmentmodell ermöglicht es, Vermögen effizient zu verwalten, unabhängig von der Höhe der Investitionen. Algorithmen im algorithmischen Trading oder skalierbare Fintech-Lösungen sind Beispiele für diesen Bereich.
Logistik und Lieferketten: Skalierbare Logistiksysteme passen sich saisonalen Schwankungen oder globalem Wachstum an. Unternehmen wie Amazon nutzen skalierbare Lager- und Lieferprozesse, um den weltweiten Versand effizient zu steuern.
Personal und Organisationsstrukturen: Skalierbare Teams und Organisationsstrukturen bedeuten, dass ein Unternehmen auch mit wachsender Mitarbeiterzahl effizient bleibt. Agile Methoden und dezentrale Entscheidungsprozesse helfen, Skalierbarkeit in der Unternehmensführung zu ermöglichen.
Kurz gesagt: Skalierbarkeit ist überall dort wichtig, wo Wachstum stattfindet und Ressourcen effizient genutzt werden müssen.
Warum Skalierbarkeit in der IT unverzichtbar ist
Die Skalierbarkeit zählt zu den wichtigsten Faktoren für den Erfolg von IT-Infrastrukturen und -Systemen. Sie erlaubt es, den Umfang von IT-Systemen oder Anwendungen an veränderte Bedingungen anzupassen und so den Anforderungen der Betreiber kontinuierlich gerecht zu werden.
Im Folgenden werden einige Gründe erläutert, die die Bedeutung der Skalierbarkeit verdeutlichen:
- Expansionsfähigkeit: Skalierbare IT-Systeme und -Anwendungen bieten die erforderliche Flexibilität, um auf Wachstum oder Veränderungen im Unternehmen reagieren zu können.
- Kapazitätsgrenzen: Eine reibungslose Skalierung erlaubt es, Kapazitätsgrenzen zu erweitern oder zu reduzieren und damit die Arbeitslast effizient zu verteilen. Die Vorteile der Anwendung bleiben auch nach der Skalierung erhalten, was beispielsweise kürzeren Antwortzeiten oder einer größeren Anzahl unterstützter Nutzer zugutekommt.
- Leistung: Mit einem skalierbaren System sind Unternehmen in der Lage, die Performance stetig zu optimieren, um der sich verändernden Arbeitslast gerecht zu werden und den Ressourcenverbrauch effizient zu gestalten.
- Unternehmeranforderungen: Skalierbare IT-Lösungen ermöglichen es, stetig steigende Anforderungen bezüglich Sicherheit, Compliance und anderen regulatorischen Belangen zu erfüllen.
Zusammengefasst bedeutet Skalierbarkeit also, dass ein System mit dem expandierenden Bedarf „mitwachsen“ kann, ohne dass seine Leistung darunter leidet.
Arten der Skalierung
Um die Leistungsfähigkeit von IT-Systemen zu optimieren, setzen Experten auf zwei wesentliche Ansätze: vertikale und horizontale Skalierung. Beide Arten der Skalierung eignen sich für bestimmte Anwendungsfälle und bringen spezifische Vorteile mit sich.
Vertikale Skalierung (Scaling up)
Hierbei wird die Kapazität eines einzelnen Servers oder Systems erhöht, z. B. durch das Hinzufügen von mehr Arbeitsspeicher (RAM), Prozessoren (CPUs) oder Speicherplatz. Dies ist oft einfach umzusetzen, hat jedoch physische oder wirtschaftliche Grenzen, da ein einzelner Server irgendwann die maximale Leistung erreicht.
Horizontale Skalierung (Scaling out)
Bei dieser Art der Skalierung werden zusätzliche Server oder Ressourcen hinzugefügt, um die Last zu verteilen. Statt einen Server immer leistungsstärker zu machen, fügt man einfach mehr Server hinzu, die parallel arbeiten. Cloud-Infrastrukturen nutzen häufig diese Methode, da sie flexibel mehr Kapazitäten bereitstellen können, wenn der Bedarf steigt.
Es ist jedoch zu beachten, dass bei der horizontalen Skalierung gegebenenfalls eine Rekalibration der Systemarchitektur notwendig ist, um eine gleichbleibende Leistung über alle Knoten hinweg zu gewährleisten. Trotzdem gilt horizontale Skalierung oft als nachhaltiger Ansatz für die langfristige Optimierung der IT-Leistungsfähigkeit.
Dieses Video erklärt die Unterschiede zwischen Scaling up und Scaling out besonders anschaulich:
Skalierbarkeitsmuster in der IT
Skalierbarkeitsmuster in der IT beschreiben bewährte Architekturen oder Techniken, die dabei helfen, Systeme effizient zu skalieren. Diese Muster bieten strukturierte Lösungen, um mit steigenden Anforderungen an Ressourcen und Leistung umzugehen, und können auf verschiedene Arten implementiert werden – je nach den spezifischen Anforderungen eines Systems.
Cache-Muster
Beim Caching werden häufig genutzte Daten in einem schnellen Zwischenspeicher abgelegt, um wiederholte Zugriffe auf die langsamen Datenquellen zu vermeiden. Dies reduziert die Anzahl der direkten Datenbankzugriffe und verbessert die Reaktionszeit und Skalierbarkeit.
Beispiel: Ein Webserver, der häufig abgerufene Seiten in einem Cache speichert, um wiederholte Datenbankabfragen zu vermeiden.
Lastverteilung (Load Balancing)
Dieses Muster verteilt eingehende Anfragen auf mehrere Server, um die Arbeitslast gleichmäßig zu verteilen. Ein Load Balancer fungiert als Vermittler, der die Anfragen der Benutzer an verfügbare Server weiterleitet. Dadurch wird die Last auf mehrere Ressourcen verteilt, und Engpässe werden vermieden. Dies ist ein Beispiel für horizontale Skalierung.
Beispiel: Ein E-Commerce-System, das mehrere Server verwendet, um eingehende Kundenanfragen zu verarbeiten, wobei der Load Balancer die Anfragen auf die am wenigsten belasteten Server weiterleitet.
Sharding (Datenpartitionierung)
Hierbei wird eine große Datenmenge auf mehrere Datenbanken oder Server verteilt (sogenannte Shards), um die Verarbeitungslast zu verringern. Jeder Shard speichert nur einen Teil der Gesamtmenge an Daten. Dies ermöglicht es, mehr Daten zu verwalten und verbessert die Skalierbarkeit bei wachsenden Datenmengen.
Beispiel: Eine Social-Media-Plattform, die ihre Benutzerdaten auf mehrere Datenbanken verteilt, wobei jeder Server für eine bestimmte Benutzergruppe zuständig ist.
Wie finde ich eine passende Skalierungsstrategie?
Dir ist jetzt klar: Es muss skaliert werden! Nur: mit welcher Strategie?
Die passende Skalierungsstrategie hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die Art deines Systems, das erwartete Wachstum und die technischen sowie wirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Wir haben eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für dich, die dir hilft, eine zu deinen Anforderungen passende Strategie zu finden.
1. Anforderungen und Ziele definieren
Zunächst solltest du klären, welche Last dein System aktuell bewältigen muss und wie stark du in Zukunft wachsen willst. Stell dir Fragen wie: Wächst die Nutzerzahl kontinuierlich oder gibt es saisonale Spitzen? Benötigst du schnelle Reaktionszeiten oder eher hohe Verfügbarkeit?
2. Vertikale vs. horizontale Skalierung abwägen
Wir wiederholen:
- Vertikale Skalierung (Scaling up) bedeutet, dass du leistungsfähigere Hardware einsetzt, z. B. einen stärkeren Server oder eine bessere Datenbank. Sie ist einfacher umzusetzen, hat aber physische und finanzielle Grenzen.
- Horizontale Skalierung (Scaling out) setzt auf die Verteilung der Last auf mehrere Server oder Instanzen. Sie ist flexibler und robuster, aber komplexer in der Umsetzung, da sie Lastverteilung und Synchronisation erfordert.
3. Technologie-Stack analysieren
Dein gewählter Technologie-Stack beeinflusst die Skalierbarkeit. Cloud-basierte Lösungen wie AWS, Google Cloud oder Azure bieten automatisches Scaling und Load Balancing. Microservices-Architekturen helfen, verschiedene Systemkomponenten unabhängig voneinander zu skalieren.
4. Skalierungstests durchführen
Bevor du eine Entscheidung triffst, solltest du Last- und Stresstests durchführen. Dazu unten mehr. So erkennst du, wo Engpässe liegen und ob dein System eher von mehr Rechenleistung oder von Lastverteilung profitiert.
5. Wirtschaftlichkeit berücksichtigen
Nicht jede Skalierungslösung ist wirtschaftlich sinnvoll. Cloud-Skalierung kann kosteneffizient sein, wenn du nur nach Bedarf Ressourcen nutzt, während eigene Server hohe Anfangskosten verursachen können. Finde eine Balance zwischen Leistung und Kosten.
6. Automatisierung und Monitoring einbinden
Egal welche Strategie du wählst, Automatisierung ist der Schlüssel zur Effizienz. Auto-Scaling, Load Balancer und Monitoring-Tools wie Prometheus oder Datadog helfen, Engpässe frühzeitig zu erkennen und dynamisch darauf zu reagieren.
Letztlich gibt es keine Universallösung – die richtige Strategie hängt von deinem individuellen Anwendungsfall ab.
Skalierungstests und ihre Bedeutung: Lasttests vs. Stresstests
Skalierungstests sind spezielle Leistungstests, mit denen überprüft wird, wie gut ein System auf steigende Lasten reagiert. Dabei wird getestet, ob eine Anwendung oder IT-Infrastruktur bei zunehmender Nutzerzahl, steigenden Datenmengen oder höheren Verarbeitungsgeschwindigkeiten stabil und performant bleibt.
Ein typischer Skalierungstest kann simulieren, wie sich eine Website unter starkem Besucheransturm verhält oder ob eine Datenbank Millionen von Transaktionen ohne Verzögerungen verarbeiten kann. Dabei wird oft zwischen vertikaler Skalierung, also dem Hochrüsten einzelner Systeme, und horizontaler Skalierung, also der Verteilung der Last auf mehrere Systeme, unterschieden.
Zu den Methoden gehören Lasttests, die das System mit einer steigenden Anzahl gleichzeitiger Anfragen fordern, sowie Stresstests, die prüfen, wie sich das System verhält, wenn es über seine Kapazitätsgrenzen hinaus belastet wird. Ziel ist es, Engpässe zu identifizieren, Leistungsprobleme frühzeitig zu erkennen und sicherzustellen, dass das System zuverlässig mitwächst.
| Kriterium | Lasttests | Stresstests |
|---|---|---|
| Ziel | Überprüfung der Performance unter normaler bis hoher Last. | Testen der Belastungsgrenzen und Verhalten bei Überlastung. |
| Belastung | Steigende Last bis zur erwarteten Maximalgrenze. | Extreme Last über die Systemkapazität hinaus. |
| Fokus | Ermittlung der Systemleistung unter realistischen Bedingungen. | Identifikation von Schwachstellen und Systemausfällen. |
| Anwendungsfall | Sicherstellen, dass das System stabil bleibt, wenn viele Nutzer gleichzeitig darauf zugreifen. | Herausfinden, wie das System auf unerwartete Spitzenlasten oder Ausfälle reagiert. |
| Erwartetes Ergebnis | System bleibt performant innerhalb der definierten Lastgrenzen. | System kann abstürzen, sollte sich aber nach der Überlastung erholen. |
| Beispiel | Ein Online-Shop wird mit Tausenden gleichzeitigen Nutzern getestet, um die Ladezeiten zu überprüfen. | Eine Website wird mit Millionen von Anfragen überlastet, um zu sehen, wann sie ausfällt. |
FAQ
Nachstehend werden die am häufigsten gestellten Fragen beantwortet.
Was bedeutet Skalierbarkeit in der IT?
Skalierbarkeit in der IT bedeutet, dass ein System seine Leistungsfähigkeit erhöht, wenn es mit mehr Ressourcen, etwa Arbeitsspeicher und Rechenleistung, ausgestattet wird. Ziel ist es, effektives Wachstum zu ermöglichen und flexibel auf Veränderungen reagieren zu können.
Wie misst man Skalierbarkeit?
Um Skalierbarkeit zu messen, analysiere zunächst das Verhältnis zwischen Ressourcenzuwachs und Leistungssteigerung. Identifiziere kritische Systemkomponenten und teste deren Belastbarkeit unter wachsendem Datendurchsatz. Setze Optimierungsmaßnahmen um, um die Skalierbarkeit zu verbessern und messbar zu machen.
Welche Auswirkungen hat Skalierbarkeit auf die IT-Infrastruktur und das Netzwerkmanagement?
Skalierbarkeit beeinflusst IT-Infrastruktur und Netzwerkmanagement durch höhere Flexibilität, verbesserte Performance und Ressourceneffizienz. Implementiere modulare Systeme und automatisiere Prozesse, um einfach anzupassen und zu wachsen. Monitorisiere Leistung kontinuierlich, um Engpässe frühzeitig zu erkennen.
Thomas Sesli
Thomas Sesli ist Teil des acquisa-Teams. Seine umfassende Erfahrung aus vier Jahrzehnten in verschiedenen Management-Positionen und sein einschlägiges Fachwissen in den Bereichen Unternehmensberatung und Firmenkundenbetreuung lässt Thomas in unsere Artikel aus dem Themenbereich Business einfließen.
