{"id":1435,"date":"2021-04-16T11:17:44","date_gmt":"2021-04-16T11:17:44","guid":{"rendered":"https:\/\/digatus.com\/2021\/04\/16\/serverless-architecture-wie-funktioniert-die-skalierung-in-der-cloud\/"},"modified":"2025-11-27T11:44:22","modified_gmt":"2025-11-27T10:44:22","slug":"serverless-architecture-wie-funktioniert-die-skalierung-in-der-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digatus.com\/de\/serverless-architecture-wie-funktioniert-die-skalierung-in-der-cloud\/","title":{"rendered":"Serverless Architecture \u2013 Wie funktioniert die Skalierung in der Cloud?"},"content":{"rendered":"\t\t
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Der Betrieb eigener Serverinfrastrukturen gilt mittlerweile als antiquiert und ist nur in speziellen F\u00e4llen noch sinnvoll. Im Zuge der Digitalisierung \u00fcbernahmen Cloud Anbieter die serverseitig anfallenden Aufgaben, auch in Bezug auf die Verwaltung und Skalierung. Dadurch lagern Unternehmen die Kosten f\u00fcr die Anschaffung von Hardware oder die Durchf\u00fchrung von Softwareupdates der Server an die Cloud Anbieter aus. Somit werden sie vor allem finanziell entlastet.<\/p>

Der Vorteil f\u00fcr den Cloud Anbieter liegt darin, dass ungenutzte Ressourcen einfach einem anderen Kunden zugeteilt werden k\u00f6nnen. Auch niedrigere Stromkosten und der Mengenrabatt bei der Anschaffung der Hardware senken die anfallenden Kosten. Nach dem Prinzip des Utility Computing muss der Kunde somit nur tats\u00e4chlich verbrauchte Rechenleistung und Ressourcen bezahlen. Wie Cloud Anbieter die gew\u00fcnschten Ressourcen zur Verf\u00fcgung stellen, bekommt der Kunde meist nicht mit. Durch intelligentes Load-Balancing k\u00f6nnen die Servernetze des Cloud Anbieters auf Lastspitzen reagieren und Ressourcen hinzuschalten oder bei wenigen Zugriffen ungenutzte Server abschalten und so Kosten optimieren. Eine hohe garantierte Verf\u00fcgbarkeit und die M\u00f6glichkeit beinahe unendlich zu skalieren, sind nur einige der Vorteile, die eine Cloud L\u00f6sung mit sich bringt.<\/p>

Im Folgenden wird im ersten Schritt die Serverless Architecture als Gesamtkonzept genauer erkl\u00e4rt. Anschlie\u00dfend werden die g\u00e4ngigsten Skalierungsmethoden vorgestellt, die von Cloud Anbietern eingesetzt werden.<\/p>

Was genau ist Serverless Architecture?<\/h5>

Der Begriff \u201dServerless\u201d wird ins Deutsche \u00fcbersetzt mit \u201dserverlos\u201d. Dies bedeutet nat\u00fcrlich nicht, dass keine physischen Server mehr vorhanden sind. Es hei\u00dft nur, dass Entwickler Anwendungen erstellen und ausf\u00fchren k\u00f6nnen ohne Server verwalten zu m\u00fcssen. Routineaufgaben wie die Verwaltung und vor allem die Skalierung werden vom Cloud Anbieter \u00fcbernommen. Der auszuf\u00fchrende Code wird vom Entwickler in sogenannte Container gepackt, die dann vom Server in der Cloud ausgef\u00fchrt werden. Sind die Container einmal in der Cloud, werden sie \u00fcber ein eventgetriebenes Ausf\u00fchrungsmodell \u201dgetriggert\u201d. H\u00e4ufig genutzte \u201dTrigger\u201d sind z.B. das Schreiben in eine bestimmte Datenbanktabelle oder das Einloggen eines Users. Die Anwendung kann auf das Event reagieren und im Container die gew\u00fcnschte Funktion der Anwendung ausf\u00fchren. Container k\u00f6nnen au\u00dferdem bedarfsabh\u00e4ngig agieren und k\u00f6nnen so automatisch bei steigender oder sinkender Nachfrage nach oben oder unten skaliert werden.<\/p>

Auch die Abrechnung basiert auf dem eventgetriebenen Ausf\u00fchrungsmodell. Das hei\u00dft, man bezahlt nicht f\u00fcr die Zeit, in der der Container verf\u00fcgbar ist, sondern f\u00fcr die Anzahl und die Dauer der Ausf\u00fchrungen. Dies ist m\u00f6glich, weil dem Container erst in dem Moment, in dem sich das Event ereignet, dynamisch Ressourcen zugewiesen werden. So fallen keine Kosten an, wenn der Container nicht getriggert wird.<\/p>

Serverless L\u00f6sungen lassen sich grob in zwei Unterkategorien unterteilen: Backend-as-a- Service (BaaS) und Functions-as-a-Service (FaaS). Meist ist jedoch zweiteres gemeint, wenn \u00fcber klassisches Serverless Computing gesprochen wird. Sie \u00fcberschneiden sich teilweise, weil in beiden Varianten der Entwickler dem Hosting des Backends wenig, bis keine Beachtung schenken muss. Um die Vorteile der jeweiligen Kategorien zu vereinen, nutzen die meisten gr\u00f6\u00dferen Apps wie Instagram in ihren Backend-Infrastrukturen eine Mischform.<\/p>

Functions-as-a-Service<\/h6>

Das klassische Serverless Modell nennt sich Functions-as-a-Service und beschreibt grob das oben erkl\u00e4rte eventgetriebene Ausf\u00fchrungsmodell. Entwickler schreiben serverseitige Logik, die in Containern ausgef\u00fchrt wird, sobald sich ein bestimmtes Event ereignet. Die Logik wird in einzelne Funktionen aufgeteilt, die jeweils eine einzelne Aktion ausf\u00fchren. Die Funktion kann innerhalb von Millisekunden gestartet werden und sofort Anfragen verarbeiten. Bei mehreren gleichzeitigen Anfragen wird die Funktion mehrfach automatisch vom System kopiert. Ein Use-Case hierf\u00fcr w\u00e4re unter anderem die Batch-Verarbeitung von Dateien oder die \u00dcbersetzung von eingehenden Texten in eine andere Sprache. FaaS eignet sich also immer dann, wenn die Anwendung zustandslos ist (oder an eine Datenbank angebunden) und\/oder wenn sie sehr unregelm\u00e4\u00dfige Lastspitzen hat. Auch f\u00fcr asynchrone Anwendungen bietet FaaS viele Vorteile. Einige popul\u00e4re Anbieter f\u00fcr Cloud Functions sind AWS Lambda, Azure Functions und Firebase Cloud Functions.<\/p>

Backend-as-a-Service<\/h6>

BaaS ist im Gegensatz zu FaaS nicht eventgetrieben. Funktionen k\u00f6nnen meist \u00fcber API\u2019s aufgerufen werden und werden direkt vom Cloud Provider zur Verf\u00fcgung gestellt. In diesem Fall muss kein serverseitiger Code vom Entwickler selbst geschrieben werden, sondern nur \u00fcber API\u2019s aus der clientseitigen Anwendung heraus aufgerufen. Popul\u00e4re Anwendungsf\u00e4lle sind die Authentifizierung von Nutzern, die Nutzung von Datenbanken in der Cloud oder das Nutzen von neuronalen Netzen f\u00fcr Machine Learning Algorithmen.<\/p>

Ein gro\u00dfer Unterschied liegt in der Skalierung. W\u00e4hrend Anwendungen, die im FaaS-Modell genutzt werden, einfach repliziert werden k\u00f6nnen, um Lastspitzen zu bedienen, ist dies bei BaaS komplizierter. Teilweise muss hier manuell vom Kunden skaliert werden, n\u00e4mlich immer dann, wenn die Skalierungslogik von der klassischen Containerreplizierung abweicht. Der wohl bekannteste BaaS-Anbieter ist Google Firebase, das \u00fcber zahlreiche Funktionen wie Authentifizierung, Cloud Storage, Realtime-Datenbanken etc. verf\u00fcgt. Weitere Anbieter sind AWS und Microsoft Azure.<\/p>

Wie skalieren serverlose Anwendungen?<\/h5>

Bereits Mitte der 1990er Jahre beschreibt John Young den Begriff Skalierbarkeit wie folgt: \u201dDie F\u00e4higkeit [eines Systems, Anm. d. Verf.] das Performance-Niveau aufrecht zu erhalten, wenn man neue Prozessoren hinzuf\u00fcgt\u201d. Dies wird auch heute noch als Teil der Definition verwendet, beschreibt aber nicht mehr alle Eigenschaften der Skalierbarkeit.<\/p>

In der IT-Branche wird heutzutage ein System als skalierbar definiert, wenn es die folgenden F\u00e4higkeiten besitzt:
1. Die F\u00e4higkeit eines Systems oder einer Anwendung, auch dann noch zu funktionieren, wenn es in Gr\u00f6\u00dfe oder Volumen ver\u00e4ndert wird, um die ge\u00e4nderten Anforderungen des Anwenders zu erf\u00fcllen. Es wird entweder am Produkt selbst (z.B. Arbeitsspeicher oder CPU-Kerne) oder in einem neuen Kontext (z.B. ein neues Betriebssystem) skaliert.
2. Die F\u00e4higkeit, nicht nur in der neu skalierten Umgebung zu funktionieren, sondern au\u00dferdem einen Mehrwert daraus zu ziehen. M\u00f6gliche Vorteile sind z.B., dass das System gleichzeitig mehr Nutzer bedienen kann als davor oder dass sie die Anfragen der selben Anzahl von Nutzern schneller bearbeiten kann.<\/p>

Welche Rolle spielt die Elastizit\u00e4t?<\/h5>

H\u00e4ufig wird die Elastizit\u00e4t als Synonym f\u00fcr Skalierbarkeit verwendet, in der Praxis stimmt das aber nur bedingt. W\u00e4hrend Skalierbarkeit im Allgemeinen die oben gegebenen Definitionen widerspiegelt, also die F\u00e4higkeit Hardwareressourcen dynamisch an die Last anzupassen, stellt die Elastizit\u00e4t sicher, dass Lastspitzen dynamisch bew\u00e4ltigt werden. Sie ist also die F\u00e4higkeit, die Ressourcen so anzupassen, dass der Kunde m\u00f6glichst wenig ungenutzte Ressourcen bezahlen muss. Dadurch wird sichergestellt, dass im Optimalfall die verf\u00fcgbaren Ressourcen genau den aktuellen Anforderungen entsprechen. Die Grenzen der verf\u00fcgbaren Ressourcen werden von der Elastizit\u00e4t festgelegt, w\u00e4hrend sich die Skalierbarkeit innerhalb dieser Grenzen bewegt. Idealerweise bewegen sich beide in einer Art Synergieeffekt, da beide allein jeweils nicht sonderlich effizient sind. Die effektive Nutzung von Skalierungsmethoden bedingt also die Elastizit\u00e4t.<\/p>

Welche Methoden der Skalierung gibt es?<\/h5>

Skalierbarkeit wird auf der Anwendungsebene umgesetzt. Skalierbare Systeme bedienen sich zweier Methoden, um einer wachsenden Menge an Workloads gerecht zu werden und diese zu verarbeiten: der vertikalen und der horizontalen Skalierung.<\/p>

Vertikale Skalierung<\/h6>

Die erste und am h\u00e4ufigsten genutzte Skalierungsmethode ist die sogenannte vertikale Skalierung. Fast jede Anwendung, die entsprechende Cloud vorausgesetzt, kann begrenzt vertikal skalieren. Dies geschieht entweder durch einen Transfer der Anwendung in eine gr\u00f6\u00dfere virtuelle Maschine oder durch die Zuteilung von mehr Rechenkapazit\u00e4t an die entsprechende VM. Durch mehr CPU-Kerne, gr\u00f6\u00dferen Festplattenspeicher oder durch eine Erh\u00f6hung des Grafikspeichers kann die Anwendung so gleichzeitig eine h\u00f6here Anzahl an Clientanfragen bedienen.<\/p>

\"Vertikale<\/p>

H\u00e4ufig muss vertikale Skalierung nicht vom Anwendungsentwickler mitgeplant werden, da die meisten Anwendungen dies von Haus aus unterst\u00fctzen. Bei einer REST-API kann z.B. der Load-Balancer eingehende Anfragen automatisch auf die verf\u00fcgbaren Ressourcen aufteilen. Ein Nachteil der vertikalen Skalierung ist die Downtime des Servers, die so lange abgewartet werden muss, bis die gew\u00fcnschte Hardware hinzugef\u00fcgt oder entfernt wurde. Somit besteht bei vertikalen Skalierungsmethoden immer ein h\u00f6heres Risiko f\u00fcr Totalausf\u00e4lle.<\/p>

Horizontale Skalierung<\/h6>

Die horizontale Skalierung hingegen beschreibt das Erg\u00e4nzen des Clusters um zus\u00e4tzliche physische Maschinen. Dies k\u00f6nnen weitere Server, Datenbanken etc. sein. Durch eine Erh\u00f6hung der Knotenanzahl im Cluster verringert sich nun die Last, die jeder einzelne zu tragen hat. So werden neue Endpunkte f\u00fcr Clientanfragen geschaffen.<\/p>

Horizontale Skalierung bietet sich vor allem bei eventbasierten Systemen an, da einfach mehrere Instanzen derselben Anwendung erzeugt werden. Bei Functions-as-a-Service setzen Cloud Anbieter meist auf horizontale Skalierung. F\u00fcr jedes Event wird ein neuer Container erzeugt, der die entsprechende Funktion ausf\u00fchrt. Ist die Kapazit\u00e4t eines einzelnen Knotens im Cluster ausgereizt, werden einfach weitere hinzugeschalten, um die Last f\u00fcr jeden einzelnen zu reduzieren. So lassen sich Anwendungen mit diesem Prinzip praktisch unendlich skalieren<\/p>

\"Horizontale<\/p>

Klassische Anwendungen wie REST-API\u2019s haben den Nachteil, dass sie manuellen Konfigurationsaufwand ben\u00f6tigen, um horizontal skalieren zu k\u00f6nnen. Hier muss geregelt sein, welche Anfrage an welchen Knoten weitergeleitet wird und wie allgemein die Last im Server-Cluster verteilt wird. Aufgrund geringer Ausfallzeiten des Clusters und der schnellen Anpassung an Last\u00e4nderungen setzen viele der gro\u00dfen Internetfirmen und Webservices wie Google, Facebook und Amazon unter anderem auf die horizontale Skalierung.<\/p>

Fazit<\/h5>

Abschlie\u00dfend muss noch einmal verdeutlicht werden, dass die beschriebenen Methoden nur einen theoretischen Ansatz darstellen und keine in der Praxis exakt so umgesetzt wird. Meistens werden Mischformen verwendet, um die Cloud-Infrastrukturen auf maximale Leistung und Effizienz auszurichten und die Kosten f\u00fcr den Kunden nach dem Pay-Per-Use Prinzip zu minimieren.<\/p>

Die am h\u00e4ufigsten in der Realit\u00e4t verwendete Form k\u00f6nnte man als diagonale Skalierung bezeichnen. Sie beschreibt eine Mischform der beiden Methoden. In der Praxis bedeutet dies, dass einem einzelnen Server so lange neue Kapazit\u00e4ten zur Verf\u00fcgung gestellt werden, bis seine Konfiguration das nicht mehr zul\u00e4sst. Ab dann wird der Server physisch repliziert, das hei\u00dft es werden weitere gleiche Serverinstanzen zum Servercluster hinzugef\u00fcgt.<\/p>

Im n\u00e4chsten Teil der Artikelreihe wird eine Beispielapplikation in der Cloud in Bezug auf ihre Skalierbarkeit analysiert, wobei Faktoren wie Aufwand und m\u00f6gliche Probleme betrachtet werden und ein weiteres Augenmerk auf die Kosten bei steigender Nutzeranzahl gelegt wird.<\/p>

Verwendete Quellen: HOSKIN, Fletcher J. s J. J. s J.: Exploring IBM\u2019s New-Age Mainframes \u2013 ISBN 978\u20131885068156; Skalierbarkeit<\/a>; Elastizit\u00e4t<\/a>[\/artikel_text]<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Im Rahmen dieser zweiteiligen Artikelreihe wird der abstrakte Begriff der \u201cServerless Architecture\u201c genauer erkl\u00e4rt und erl\u00e4utert, wie die Skalierung innerhalb der Cloud eigentlich genau funktioniert. Hierzu werden zun\u00e4chst alle g\u00e4ngigen Begriffe vorgestellt und eine theoretische Grundlage f\u00fcr den zweiten Teil der Reihe geschaffen, welcher eine Beispielapplikation auf verschiedene Faktoren hin analysiert.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1437,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[95],"tags":[73,107],"class_list":["post-1435","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artikel","tag-cloud","tag-serverless-architecture"],"yoast_head":"\nServerless Architecture \u2013 Wie funktioniert die Skalierung in der Cloud?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Was bedeutet eigentlich Serverless Architecture, wie skalieren serverlose Anwendungen und welche Methoden der Skalierung gibt es \u00fcberhaupt?\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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