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Workloads skalieren: vertikal oder horizontal?

Benötigt ein Workload mehr Ressourcen, so ist meist zu entscheiden, ob horizontal oder vertikal skaliert werden soll. Unerlässlich dafür sind Überwachungswerkzeuge.

Wenn Sie entscheiden müssen, ob Sie einen Workload vertikal oder horizontal skalieren sollen, kommen Sie um eine Überwachung des Workloads nicht herum.

Natürlich können Sie virtuelle Maschinen (VM) auf einfache Weise vertikal skalieren (Scale Up), indem Sie einer einzelnen Instanz mehr Prozessoren, Speicher oder andere Ressourcen hinzufügen. Doch auch das horizontale Skalieren (Scale Out) ist mit dem Hinzufügen von zusätzlichen VMs und Clustern wenig kompliziert und unterstützt selbst die anspruchsvollsten Enterprise-Anwendungen ausreichend.

Ihre Entscheidung, ob Sie einen Workload vertikal oder horizontal skalieren, sollte daher auf objektiven Beobachtungen beruhen. Mit den richtigen Monitoring-Tools können Sie die wichtigsten Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPI) messen und Metriken wie Prozessorauslastung, Transaktionen oder Requests pro Sekunde und sogar Verfügbarkeit und Uptime in Berichten erfassen. Auch eine Verfolgung dieser Metriken über einen Zeitraum hinweg kann Ihnen wichtige Erkenntnisse über das Verhalten Ihrer Workloads vermitteln und Ihnen Trends aufzeigen, die Ihnen proaktive Optimierungsmaßnahmen ermöglichen.

Nehmen wir als Beispiel an, Sie hätten bestimmte Basiswerte (Baselines) für Prozessorauslastung und Latenz festgelegt. Wenn Nutzung und Latenz im Laufe der Zeit mit steigenden Requests und Transaktionen zunehmen, so können Sie auf dieser Grundlage eine faktenbasierende Entscheidung treffen, ob Sie lieber vertikal die VM aufrüsten oder Ihrem Workload-Cluster horizontal noch einige weitere Nodes gönnen. Auch weitere Verbesserungen wie in den Bereichen Netzwerk sind ebenso denk- und planbar wie Updates und Patches für Anwendungen.

Viel wichtiger noch: Die Monitoring-Tools helfen Ihnen auch dabei, die Auswirkungen Ihrer Entscheidung zu untersuchen. Somit können Sie die Vorteile genau bewerten. Haben Sie eine Skalierung vorgenommen, beobachten aber in den Metriken aber keinen wirksamen Effekt, so können Sie Ihre Maßnahmen wieder zurückbauen und andere Lösungswege eruieren.

Nehmen wir an, die Latenzen eines Workload steigen fortlaufend an, aber die genutzte Bandbreite des Workloads ist ebenso konstant wie die Requests. Das Problem könnte dann ebenso gut ein Kampf weiterer VMs um dieselben physikalischen Ressourcen oder Netzwerksegmente sein. Skalierung würde in einem solchen Fall nur wenig bewirken. In einem solchen Fall empfiehlt sich statt einer horizontalen oder vertikalen Skalierung vielmehr eine Migration Ihrer Workloads.

Ein Monitoring ist auch hilfreich, um die Nutzung von VMs und Ressourcen über das gesamte Rechenzentrum hinweg auszuwerten. Diese spezifische Art der Überwachung ermöglicht Ihnen Einblicke, wie viele VMs aktiv sind, wo die zugehörigen physikalischen Server stehen, wem die VMs gehören, welche relative Aktivität jede einzelne VM aufweist und welche Kosten der VM zuzuordnen sind.

Einem Unternehmen bietet die Überwachung die Möglichkeit zu erkennen, wie viele seiner Ressourcen tatsächlich produktiv genutzt werden, welche Anwender oder Abteilungen Ressourcen monopolisieren, ob diese VM-Besitzer durch ungenutzte oder verwaiste VMs Ressourcen verschwenden. Letztlich sehen Sie auch, wie viel die VM das Unternehmen tatsächlich kostet. Solche Informationen können deutlichen Einfluss auf die Entscheidung haben, ob VMs bereitgestellt, migriert oder skaliert werden.

Ohne Monitoring kann die Entscheidung, ob ein VM-Workload horizontal oder vertikal skaliert werden soll, nur auf wildem Herumgerate basieren. Daraus ergibt sich auch, dass der Umfang der Skalierung in der Regel deutlich überzogen und damit ressourcenverschwendend ist. Die Einblicke, die eine Überwachung ermöglicht, kann also nicht nur die Lösung von Problemen deutlich beschleunigen, sondern dem Unternehmen auch helfen, erhebliche Kosten zu sparen.

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Artikel wurde zuletzt im Dezember 2018 aktualisiert

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