Cloud-Skalierbarkeit
Was ist Cloud-Skalierbarkeit?
Cloud-Skalierbarkeit ist eine flexible, zuverlässige Dateninfrastruktur, bei der die Datenmenge, die Anzahl der Anwendungen und die Arten der Standorte erweitert oder verringert werden können, um veränderten Geschäftsanforderungen und -zielen gerecht zu werden.
Warum ist die Cloud skalierbar?
Cloud-Skalierbarkeit überwindet viele Einschränkungen der traditionellen Datenspeicherung, da sie eine vereinheitlichende Dateninfrastruktur mit mehreren wichtigen Vorteilen bietet:
· Effiziente Skalierbarkeit: Ressourcen werden bei sich ändernden Anforderungen schnell und einfach zugewiesen und umverteilt.
· Selbstreparatur: Die automatische Datenreplikation sichert redundante, gespiegelte Kopien aller Daten auf verschiedenen Geräten und an unterschiedlichen Standorten, sodass die Anwendungen selbst bei einem Festplattenausfall weiter laufen.
· Lastausgleich: Der automatische Lastausgleich verteilt die Workloads auf das gesamte System, was die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Ressourcen insgesamt verbessert.
· Offener Zugriff: Mehrere spezialisierte Tools mit verschiedenen APIs können gleichzeitig auf dieselben Daten zugreifen.
· Vielseitigkeit: Daten können als Dateien, Objekte, Ereignis-Streams, Tabellen und mehr gespeichert werden – alles im selben System.
Was sind die Vorteile der Cloud-Skalierbarkeit?
Ein System mit effizienter Skalierbarkeit – mit echter Skalierbarkeit – lässt sich hinsichtlich der Anzahl und Vielzahl der beteiligten Daten, Anwendungen, Geräte und Standorte sowohl nach oben als auch nach unten skalieren. Echte Cloud-Skalierbarkeit ist:
· Flexibel: Führt eine Vielzahl von Funktionen mit verschiedenen Tools und Anwendungen aus, alles auf demselben System.
· Änderbar: Passt sich veränderten Anforderungen und Voraussetzungen an, ohne dass eine Neuarchitektur erforderlich ist, unabhängig davon, ob das eine Erweiterung oder Verringerung der Kapazität bedeutet.
· Zuverlässig: Arbeitet auch bei Hardwarefehlern oder Traffic-Spitzen unterbrechungsfrei weiter.
· Effizient: Ermöglicht einem IT-Team, mehrere Projekte und Systeme mit derselben zugrunde liegenden Datenstruktur zu unterstützen.
· Einfach: Rationalisiert Workloads und Architektur für bessere Leistung und ein kosteneffizientes, zukunftssicheres System.
Wann sollten Sie Cloud-Skalierbarkeit nutzen?
Groß angelegte Systeme führen schnell zu Komplikationen, und große Unternehmen neigen eindeutig dazu, mehrere unabhängige Systeme für unterschiedliche Zwecke an verschiedenen Orten anzulegen. Menschen konzentrieren sich von Natur aus nur auf die Probleme direkt vor ihrer Nase, und so entstehen aus mehreren Problemen mehrere, unzusammenhängende Lösungen. Mit isolierten Daten und verschwendeten Ressourcen werden Unternehmenssysteme unnötig komplex und umständlich.
Wenn Ihr Unternehmen wächst, über mehrere Systeme an mehreren Standorten verfügt und immer größere Datenmengen und mehr Datenvielfalt generiert, lohnt es sich, einen Schritt zurückzutreten und Ihre IT-Infrastruktur zu bewerten, um sicherzustellen, dass Sie ein System haben, das Ihren aktuellen Anforderungen entsprechend effektiv und kosteneffizient ist und das in der Lage ist, sich an Veränderungen anzupassen.
Die nächste Veränderung könnte eine Vergrößerung bedeuten, aber auch die Einführung neuer Geschäftsprozesse oder neuer Technologien wie maschinelles Lernen oder KI. Ein System mit effizienter Skalierung kann sich nahtlos an diese Änderungen anpassen, ohne Ausfallzeiten und ohne dass eine grundlegende Neuarchitektur erforderlich ist.
Wie erzielt man Cloud-Skalierbarkeit?
Die Daten sind wie ein roter Faden, der sich durch alle Geschäftsprozesse zieht. Sie sind das Vereinheitlichungs- und Ordnungsprinzip, das alles zusammenhält. Eine gemeinsame, einheitliche Datenebene wird zum Backbone eines skalierbaren Systems gemacht, wodurch der Betrieb vom Edge bis zur Cloud integriert und vereinfacht wird.
Der Aufbau eines System mit echter Skalierbarkeit – eines Systems, das nicht nur mehr Daten speichern kann, sondern auch eine Vielzahl verschiedener Datentypen, Anwendungen, Standorte, Hardware und Benutzer unterstützt – beginnt mit einer umfassenden Datenstrategie, die über einzelne Projekte hinausgeht, um Ihr gesamtes Unternehmen zu erreichen. Die Beseitigung von Datensilos macht Ihre Daten für mehrere Gruppen verfügbar und stellt sicher, dass Daten wiederverwendet werden können, was dazu beiträgt, Datenmüll zu vermeiden.
Der nächste Schritt ist die Einführung einer einheitlichen Dateninfrastruktur, die für Ihre unmittelbaren Anforderungen effizient und außerdem flexibel ist, damit Sie Raum für Ausbau und Veränderungen haben – sei es für das Hinzufügen neuer Produkte, die Erweiterung an neue Standorte, die Aufrüstung oder den Austausch von Hardware oder die Einführung neuer Tools und Prozesse. Eine einheitliche Datenarchitektur wie HPE Ezmeral Data Fabric bietet eine gemeinsame Datenebene auf mehreren Anwendungen und in Ihrem gesamten Unternehmen.
Welche Rolle spielt die Cloud-Skalierbarkeit in einer modernen IT-Infrastruktur?
Cloud-Skalierbarkeit ist von entscheidender Bedeutung. Sie kann durch Virtualisierung erreicht werden und ermöglicht Unternehmen, Ressourcen und Leistung ihren Anforderungen entsprechend zu erweitern. Folgende wesentliche Gründe verdeutlichen die Bedeutung der Cloud-Skalierbarkeit in modernen IT-Infrastrukturen:
Cloud-Stabilität erleichtert es Unternehmen, ihre Ressourcen nach Bedarf zu erweitern und dynamische Workloads zu erfüllen. Während Zeiten mit geringer Nachfrage werden die Ressourcen außerdem verringert, um die Ressourcennutzung zu optimieren. Durch die dynamische Skalierung von Ressourcen verhindern Organisationen die Entstehung von Zusatzkosten und bezahlen nur für die Ressourcen, die sie nutzen.
Durch Anpassen der Ressourcen während Spitzenzeiten und bei erhöhten Workloads, bieten skalierbare Cloud-Umgebungen hohe Leistung und gewährleisten so konstante Verfügbarkeit und minimale Serviceunterbrechung. Cloud-Dienstanbieter haben Rechenzentren in verschiedenen Regionen, sodass Unternehmen ihre Anwendungen und Services näher an ihrer Zielgruppe bereitstellen können. Dadurch werden schnelle Reaktionszeiten, geringe Latenz und eine bessere Benutzererfahrung sichergestellt. Außerdem wird die Entwicklung neuer Produkte und Services beschleunigt, was wiederum die Markteinführungszeit verkürzt und Unternehmen ermöglicht, Innovationen schnell einzuführen und Entwicklungszyklen zu straffen.
Skalierbarkeit in der Cloud ermöglicht schnelle Disaster Recovery und Business Continuity. Cloud-Anbieter bieten zum Beispiel verteilte Rechenzentren und automatisierte Sicherung an und implementieren Replikationstechniken, um Datenredundanz und Ausfallsicherheit sicherzustellen. In unvorhersehbaren Zeiten wie bei einem Systemausfall oder einer Katastrophe können Unternehmen ihre Ressourcen in anderen Regionen erhöhen, um Unterbrechungen zu verringern und den Betrieb aufrechtzuerhalten. Durch die Möglichkeit, Ressourcen nach Bedarf zu skalieren, können Organisationen Daten analysieren und verarbeiten, um sinnvolle Einblicke für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.
Was ist Skalierbarkeit in der Cloud?
Skalierbarkeit im Cloud Computing ermöglicht Unternehmen, Ihre Computing-Ressourcen ihrem Bedarf entsprechend nach oben oder unten anzupassen und so für geringe Infrastrukturausfälle zu sorgen.
- Skalierbarkeit und Elastizität in der Cloud: Skalierbarkeit kann als die Fähigkeit der Cloud definiert werden, Workloads durch Erhöhen oder Verringern der Ressourcen je nach Bedarf zu managen. Dabei gibt es zwei Arten: horizontal und vertikal. Bei der vertikalen Skalierbarkeit wird den bestehenden Ressourcen mehr Leistung hinzugefügt. Bei der horizontalen Skalierbarkeit werden dagegen werden Ressourcen hinzugefügt, um die Last zu verteilen.
Cloud-Elastizität ist der nächste Schritt der Skalierbarkeit. Dabei lassen sich Ressourcen in der Cloud-Umgebung nach Bedarf automatisch erhöhen oder verringern. So wird eine Ressourcenzuweisung on demand sichergestellt, die hohe Leistung bietet und für mehr Kosteneffizienz sorgt.
- Horizontale und vertikale Skalierbarkeit: Bei der horizontalen Skalierbarkeit werden zum Verwalten der Workloads ähnliche Ressourcen hinzugefügt. Wenn eine Anwendung zum Beispiel auf einem dedizierten Server läuft, erhöht sich der Workload. Die horizontale Skalierbarkeit sorgt dafür, dass mehr Server ergänzt werden, um die zusätzliche Last zu verteilen. Prozesse wie der Lastausgleich, verteiltes Computing und Clustering werden zum Erreichen der horizontalen Skalierbarkeit eingesetzt.
Bei der vertikalen Skalierbarkeit wird die Kapazität der Ressourcen erhöht, indem deren Leistung optimiert wird. Wenn eine virtuelle Maschine zum Beispiel mehr Rechenleistung benötigt, erleichtert die Skalierbarkeit das Hinzufügen von externem CPU-Datenspeicher oder -Arbeitsspeicher für dieses bestimmte Gerät.
- Wichtige Faktoren mit Auswirkung auf die Cloud-Skalierbarkeit:
- Die Cloud-Architektur muss über Bereitstellungen verfügen, um die Workloads auf verschiedene Gruppen aufzuteilen, Lastspitzen zu bewältigen und Ressourcen nach Bedarf zu skalieren.
- Eine automatisierte Servicebereitstellung und eine automatisierte Verwaltung von Workloads erfüllen dynamische Anforderungen und stellen eine optimale Ressourcennutzung sicher.
- Mit Echtzeit-Überwachung ist es möglich, Lücken, Muster in der Ressourcennutzung und sonstige Skalierungsprobleme nachzuverfolgen.
- Die Wahl von Cloud-Dienstanbietern, die eine zuverlässige Infrastruktur, flexible Ressourcenzuweisung und verteilte Rechenzentren bieten, ist besonders wichtig.
Wie konzipiert man Skalierbarkeit in der Cloud?
Beim Konzipieren der Cloud-Skalierbarkeit ist es entscheidend, sich auf die folgenden Überlegungen zu konzentrieren.
Überlegungen zur Architektur für die Skalierbarkeit:
- Verteiltes System: Eine verteilte Systemarchitektur ist grundlegend, um Skalierbarkeit in der Cloud zu erhalten. Durch die Aufteilung der Workloads auf die Server werden potenzielle Hindernisse und Ausfälle verhindert und eine Parallelverarbeitung erleichtert. Um von dem Potenzial der modularen und locker gekoppelten Komponenten profitieren zu können, ermöglicht die SOA (serviceorientierte Architektur) die Erweiterung einzelner Ressourcen. Microservices untergliedern die Anwendungen außerdem in unabhängige Services und ermöglichen individuelle Erweiterungen.
- Lastausgleich: Die Algorithmen des Lastausgleichs verteilen eingehende Anfragen auf zugängliche Ressourcen, indem sie das Verkehrsaufkommen anpassen. Für Unternehmen mit globaler Reichweite stellt der umfassende Lastausgleich sicher, dass eingehende Anfragen an die nächstliegenden verfügbaren Ressourcen übertragen werden, um die Latenz gering zu halten und ein nahtloses Benutzererlebnis zu bieten.
- Fehlertoleranz und Redundanz: Daten- und Service-Replikation verringern Ausfälle und stellen (im Falle eines Ausfalls) eine schnelle Wiederherstellung sicher, um Ausfallzeiten zu minimieren und für Kontinuität zu sorgen. Automatisierte Failovers ermöglichen den automatischen Wechsel zu redundanten Ressourcen.
Was sind Muster und Techniken der Skalierbarkeit?
Skalierbarkeitsmuster und -techniken ermöglichen es Unternehmen, die ständig steigende Nachfrage nach Anwendungen zu erfüllen, um eine optimale Leistung sicherzustellen.
- Scale-Up und Scale-Out: Unter Scale-Up versteht man das Ausbauen der Kapazitäten einzelner Ressourcen, zum Beispiel das Hinzufügen von Datenspeicher und Arbeitsspeicher zum Verwalten von Workloads. Unter Scale-Out versteht man dagegen das Hinzufügen weiterer Ressourcen, wie zum Beispiel Instanzen oder Server, um Workload mithilfe des Lastausgleichs auf verschiedene Ressourcen aufzuteilen.
- Statusfreie und statusbehaftete Architekturen: In statusfreien Architekturen sind die Anfragen des Kunden unabhängig und eigenständig, und hängen nicht von früheren Anfragen ab. Die sitzungsrelevanten Informationen werden nicht auf dem Server gespeichert. Alle Anfragen werden auf verschiedene Server verteilt, sodass kein gemeinsamer Sitzungsstatus erforderlich ist.
In statusbehafteten Architekturen werden die sitzungsrelevanten Informationen auf dem Server gespeichert, wodurch Synchronisation und eine Koordination des Netzwerks notwendig werden. Die statusbehaftete Architektur ist für Anwendungen obligatorisch, die von Sitzungsdaten abhängen. Sie stellt die Skalierbarkeit und Fehlertoleranz sicher.
- Caching und Content Delivery Networks (CDNs): Caching speichert Daten an Standorten näher am Client. Indem Unternehmen statische Inhalte zwischenspeichern, können sie die Last im Backend verringern und die Leistung verbessern.
Bei CDNs handelt es sich um verteilte Servernetzwerke, die Inhalte zwischenspeichern und den Benutzern je nach Standort bereitstellen. Einige der Vorteile von CDNs sind mehr Skalierbarkeit, optimierte Inhaltsbereitstellung, weniger Überlastung im Netzwerk und eine verbesserte Benutzererfahrung.
Was sind die Datamanagement-Strategien für skalierbare Cloud-Anwendungen?
Die folgenden Datamanagement-Strategien für Cloud-Anwendungen sind effizient, um eine effektive Datenverteilung, hohe Verfügbarkeit, Leistung und Fehlertoleranz sicherzustellen.
- Sharding und Partitionierung: Unter Sharding versteht man die horizontale Partitionierung einer Datenbank, indem Daten auf Knoten und Bruchstücke aufgesplittet werden. Jedes Bruchstück umfasst einen Teil der Daten und jeder Knoten verwaltet ein bestimmtes Bruchstück. Diese Strategie stellt eine Parallelverarbeitung sicher, wodurch die Leistung verbessert und eine effektive Datenverteilung möglich wird. Sharding wird für große Datenvolumen und bei hohen Schreib-/Lesedurchsatzanforderungen eingesetzt.
Unter Partitionierung versteht man die Aufteilung einer Datenbanktabelle in kleine, überschaubare Bruchstücke, abhängig von bestimmten Kriterien, beispielsweise Liste, Hash oder Range. Alle Partitionen werden individuell auf getrennten Speichergeräten gespeichert. So werden Konflikte reduziert und die Abfrageleistung verbessert, um die Skalierbarkeit zu steigern.
- Replikation und Konsistenz: Bei der Replikation werden mehrere Kopien von Daten auf verschiedenen Knoten angelegt, was für hohe Verfügbarkeit sorgt. Bei Ausfällen von Knoten oder Regionen kann über die replizierten Knoten auf Daten zugegriffen werden. Es gibt zwei Arten von Replikationen – synchrone und asynchrone –, die sich in Parametern wie Latenz und Haltbarkeit unterscheiden.
Je nach den Anforderungen einer Anwendung müssen Unternehmen das passende Konsistenzmodell auswählen. Dabei gibt es zwei Techniken – letztendliche Einheitlichkeit und fixe Einheitlichkeit. Letztendliche Einheitlichkeit funktioniert für temporäre Inkonsistenzen unter den Kopien. Starke Einheitlichkeit sichert dagegen sofortige Konsistenz.
- Optionen für die Skalierbarkeit der Datenbank: Bei der vertikalen Skalierbarkeit werden Ressourcen in einem einzigen Datenbank-Service erhöht, was den Arbeitsspeicher, den Datenspeicher und die Zentraleinheit verbessert. So lassen sich hohe Workloads auf einem einzigen Server bewältigen. Bei der horizontalen Skalierbarkeit werden Datenbank-Knoten, Server oder Instanzen hinzugefügt, um den Workload zu stark frequentierten Zeiten zu verteilen.
Was sind Tools und Technologien für die Cloud-Skalierbarkeit?
Die Tools und Technologien für Cloud-Skalierbarkeit bieten Flexibilität sowie Ressourcenautomatisierung und -optimierung, wodurch Unternehmen ihre Anwendungen erweitern können.
- Virtualisierung und Containerisierung: Unter Virtualisierung versteht man die Erstellung virtueller Instanzen von Ressourcen wie Servern, Netzwerken und Betriebssystemen auf einem dedizierten Gerät. Indem mehrere virtuelle Maschinen auf einem dedizierten Gerät ausgeführt werden, wird effiziente Ressourcennutzung sichergestellt. Ressourcen werden virtuellen Maschinen nach Bedarf dynamisch zugewiesen. Außerdem bietet die Virtualisierung Isolation zwischen Anwendungen.
Die Containerisierung ermöglicht es, Anwendungen und deren Abhängigkeiten in unkomplizierte Container zu verpacken, die sich leicht transportieren lassen. Die Containerisierung bietet eine isolierte Laufzeitumgebung, die eine einfache Bereitstellung auf verschiedenen Arten von Computing ermöglicht.
- Orchestrierungstools: Kubernetes ist ein Open-Source-Tool für die Container Orchestration, das Sie bei der Kontrolle containerisierter Anwendungen unterstützt. Es bietet je nach der Ressourcennutzung erweiterte Funktionen wie einen automatischen Lastausgleich oder horizontales Scannen von Containern. Kubernetes macht die Verwaltung komplexer Anwendungsarchitekturen einfach und erleichtert so die Skalierbarkeit.
- Automatische Skalierungs- und Lastausgleich-Services: Die automatische Skalierung handhabt Ressourcen, die einer Anwendung zugewiesen sind, abhängig von bestimmten Kennzahlen und Richtlinien. Die Services passen Ressourcen nach oben oder unten an, um verschiedene Anforderungen zu erfüllen und so optimale Ressourcen und hohe Leistung während Spitzenzeiten sicherzustellen. Der Lastausgleich verwaltet den Eingang des Netzwerkverkehrs auf verschiedenen Servern, um Überbelastung zu vermeiden und eine optimale Ressourcennutzung sicherzustellen.
- Serverless Computing: Serverless Computing erleichtert die Codeausführung ohne Services für die Verwaltung. Es isoliert die grundlegende Infrastruktur und erweitert die Ausführungsumgebung abhängig von den eingehenden Anfragen. Durch eine dynamische Ressourcenzuweisung stellt es eine granulare Skalierbarkeit sicher.
Was sind die Best Practices, um Cloud-Skalierbarkeit zu erreichen?
Durch die Implementierung von Best Practices für die Cloud-Skalierbarkeit können Unternehmen Ausfallsicherheit, Flexibilität und Effizienz erreichen, um ihre Anwendungen auszubauen. Das sind einige dieser Best Practices:
- Von Anfang an mit Skalierbarkeit planen: Beziehen Sie die wichtigen Überlegungen zur Skalierbarkeit (Flexibilität, horizontale Skalierbarkeit und Fehlertoleranz) in die Konzeptionsphase ein. Die Anwendungen müssen eine modulare und entkoppelte Architektur haben, um eine granulare Ressourcenzuweisung zu ermöglichen.
- Überwachung und Optimierung der Leistung: Analysieren und überwachen Sie die Leistungskennzahlen und wichtige Indikatoren, um Lücken oder Probleme zu finden. Optimieren Sie anschließend die Anwendungsleistung, indem Sie die Datenbankabfragen verbessern, die Anwendungskonfiguration abstimmen und Caching-Strategien implementieren.
- Skalierung basierend auf Anforderungs- und Nutzungsmustern: Automatische Skalierung weist Ressourcen nach Bedarf dynamisch zu. Vorausschauende Skalierung ist eine weitere Möglichkeit. In diesem Fall können Sie mithilfe historischer Daten von der automatischen Skalierung profitieren.
- Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) für die Skalierbarkeit: Der CI/CD-Ansatz hilft bei der Integration von Funktionen und Erweiterungen, erleichtert schnellere Iterationen und Verbesserungen.
Wo liegen die Probleme und Grenzen der Cloud-Skalierbarkeit?
Um Erfolg zu garantieren, müssen Unternehmen mit der Cloud-Skalierbarkeit verbundene Herausforderungen und Einschränkungen überwinden.
- Finanzielle Folgen der Erweiterung in die Cloud: Die Bereitstellung zusätzlicher Ressourcen zum Bewältigen der Workloads kann zu höheren Kosten führen, vor allem wenn zu viele oder zu wenig Ressourcen bereitgestellt werden. Die Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Servern kann die Kosten erhöhen, besonders während der horizontalen Skalierung.
- Mögliche Leistungsengpässe: Die Skalierung über geografische Standorte hinweg kann zu längeren Reaktionszeiten führen, was sich auf die Netzwerklatenz und das Benutzererlebnis auswirkt. Nutzen Sie CDNs oder Edge Computing, um die Netzwerklatenz zu verringern. Die Skalierung bei Anwendungen mit schwierigen Abhängigkeiten oder bei Anwendungen, die sich in der Verarbeitung befinden, ist eine Herausforderung. Analysieren Sie die Anwendungsarchitektur und sprechen Sie alle Schlupflöcher schon in den Anfangsphasen an.
- Sicherheits- und Datenschutzüberlegungen: Schützen Sie Sicherheit vertraulicher Informationen, indem Sie während der Skalierung sichere Kommunikationsprotokolle und Verschlüsselung einsetzen. Es ist außerdem von entscheidender Bedeutung, die Compliance in Bezug auf Datenschutz, Datenspeicher und Zugriffsrichtlinien sicherzustellen.
HPE und Cloud-Skalierbarkeit
Die HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform bietet eines der umfassendsten On-Premises-Angebote in der Branche für sichere, skalierbare Cloud-Services. HPE GreenLake stärkt Unternehmen darin, ihre Workloads auf den Cloud-Betrieb umzustellen und für die Cloud zu modernisieren, Anwendungen vom Edge bis in die Cloud zu optimieren und zu sichern sowie einfachen Zugriff auf alle Formen von Daten zu bieten, egal woher sie stammen oder wo sie gespeichert sind.
HPE GreenLake Lighthouse bietet mehrere Cloud-Services on demand – ohne Konfigurationsaufwand. Die sichere, Cloud-native Infrastruktur macht es überflüssig, neue Konfigurationen in Auftrag zu geben und darauf zu warten. Optimierte Cloud-Services können von jedem Standort in Minutenschnelle einsatzbereit sein.
HPE Ezmeral Data Fabric ist eine hochgradig skalierbare, vollständig softwaredefinierte Lösung, die Datenspeicher, Datamanagement und Datenverschiebung bietet – ob am Edge, lokal oder in der Cloud. Die Hardwareunabhängigkeit der Lösung ermöglicht enorme Flexibilität in Bezug auf die Systeme, die sie nutzen können. Sie speichert Daten außerdem in verschiedenen Formen – als Dateien, Objekte, Event Streams und Tabellen –, die alle Teil desselben Systems, unter derselben Verwaltung und mit demselben Schutz, sind. Dieser vereinheitlichende Vorteil versieht das System mit echter Skalierbarkeit.