Scale-up vs. Scale-out: Wo liegt der Unterschied?

Skalierbarkeit bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, die Leistung oder Größe seiner Computing-, Speicher- oder Netzwerkinfrastruktur schnell zu erhöhen oder zu verringern. Da sich die Anforderungen und der Ressourcenbedarf von Anwendungen weiterentwickeln, bietet die Skalierung der Speicherinfrastruktur eine Möglichkeit, sich an den Ressourcenbedarf anzupassen, Kosten zu optimieren und die Effizienz des Betriebsteams zu steigern.

Vertikale Skalierung (Scale-up) und horizontale Skalierung (Scale-out) sind wichtige Methoden, mit denen Unternehmen die Kapazität ihrer Infrastruktur erweitern. Für Endnutzer scheinen diese beiden Konzepte möglicherweise dieselbe Funktion zu erfüllen. Sie bedienen jedoch jeweils spezifische Anforderungen und lösen Kapazitätsprobleme der Systeminfrastruktur auf unterschiedliche Weise.

Was ist der Unterschied zwischen vertikaler und horizontaler Skalierung?

Einfach ausgedrückt bedeutet vertikale Skalierung, weitere Ressourcen wie Festplatten und Arbeitsspeicher hinzuzufügen, um die Rechenkapazität physischer Server zu erhöhen; bei der horizontalen Skalierung werden dagegen weitere Server zur Architektur hinzugefügt, um die Arbeitslast auf mehr Rechner zu verteilen.

Vertikale Skalierung

Bei der vertikalen Skalierung der Speicherinfrastruktur werden Ressourcen hinzugefügt, die eine Anwendung unterstützen, um eine ausreichende Leistung zu verbessern oder aufrechtzuerhalten. Sowohl virtuelle als auch Hardware-Ressourcen lassen sich vertikal skalieren.

Im Hardwarekontext kann dies so einfach sein wie der Einsatz einer größeren Festplatte, um die Speicherkapazität deutlich zu erhöhen. Dabei ist zu beachten, dass eine vertikale Skalierung nicht zwangsläufig Änderungen an der Systemarchitektur erfordert.

Die vertikale Skalierung der Infrastruktur ist so lange sinnvoll, bis sich einzelne Komponenten nicht mehr skalieren lassen – damit ist sie eher eine kurzfristige Lösung.

Wann die Infrastruktur vertikal skaliert werden sollte

• Bei Leistungseinbußen: Ein guter Anhaltspunkt für eine vertikale Skalierung ist erreicht, wenn Ihre Workloads an Leistungsgrenzen stoßen und dadurch die Latenz steigt und durch I/O- und CPU-Kapazität bedingte Leistungsengpässe entstehen.
• Wenn die Speicheroptimierung nicht greift: Wenn die Wirksamkeit von Optimierungslösungen für Leistung und Kapazität nachlässt, kann es an der Zeit sein, vertikal zu skalieren.
• Wenn Ihre Anwendung Schwierigkeiten mit der Komplexität eines verteilten Systems hat: Sie sollten eine vertikale Skalierung in Betracht ziehen, wenn Ihre Anwendung entweder Schwierigkeiten hat, Prozesse auf mehrere Server zu verteilen, oder mit der Komplexität eines verteilten Systems nicht zurechtkommt.

Beispiele für Situationen, in denen vertikal skaliert werden sollte

Ein ERP-System zur Verwaltung verschiedener Geschäftsprozesse

Stellen Sie sich ein großes Fertigungsunternehmen vor, das ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) zur Verwaltung verschiedener Geschäftsprozesse einsetzt. Das ERP-System muss aufgrund der täglich verarbeiteten großen Datenmengen – darunter Bestände, Bestellungen, Gehaltsabrechnungen und mehr – zahlreiche I/O-Vorgänge bewältigen können.

Mit dem Wachstum des Unternehmens und zunehmenden Datenmengen kann die Systemleistung abnehmen, was zu ineffizienten Abläufen führt. Um diesen Leistungsproblemen entgegenzuwirken, kann das Unternehmen durch zusätzlichen RAM, eine leistungsfähigere CPU und mehr Speicherressourcen vertikal skalieren. Dadurch würde die Kapazität des bestehenden Servers für die zusätzlichen Daten und Vorgänge steigen, was die Systemleistung verbessern würde.

Machine-Learning-Workloads (ML)

Betrachten wir ein Technologie-Startup, das auf ML spezialisiert ist. Das Startup entwickelt komplexe Modelle zur Datenanalyse, die für die Verarbeitung großer Datensätze eine hohe Rechenleistung und viel Arbeitsspeicher benötigen. Während das Unternehmen mehr Daten erfasst und die Komplexität der Modelle zunimmt, wird die aktuelle Hardwarekonfiguration zu einem begrenzenden Faktor.

Um dem entgegenzuwirken, kann das Unternehmen seine Infrastruktur durch leistungsfähigere CPUs oder GPUs sowie mehr Arbeitsspeicher und Speicherplatz vertikal skalieren. Die aufgerüstete Infrastruktur kann die anspruchsvollen ML-Workloads unterstützen und so einen reibungslosen Betrieb und ein Training der Modelle mit hoher Leistung sicherstellen.

Stärken

• Relative Geschwindigkeit: Der Austausch eines einzelnen Prozessors gegen einen Dualprozessor verdoppelt den Durchsatz der CPU. Dasselbe lässt sich bei Ressourcen wie Dynamic Random-Access Memory (DRAM) umsetzen, um die Leistung des dynamischen Arbeitsspeichers zu verbessern.
• Einfachheit: Wird die Größe eines bestehenden Systems erhöht, ändern sich Netzwerkverbindungen und Softwarekonfiguration nicht. Die eingesparte Zeit und der geringere Aufwand machen den Skalierungsprozess daher deutlich unkomplizierter als die horizontale Skalierung einer Architektur.
• Kosteneffizienz:Ein vertikaler Skalierungsansatz ist günstiger als die horizontale Skalierung, da Netzwerkhardware und Lizenzen deutlich weniger kosten. Zudem fallen bei vertikal skalierten Architekturen die Betriebskosten, etwa für die Kühlung, geringer aus.
• Geringer Energieverbrauch:Da im Vergleich zur horizontalen Skalierung weniger physische Geräte benötigt werden, ist der Gesamtenergieverbrauch bei einer vertikalen Skalierung deutlich niedriger.

Schwächen

• Latenz:Der Einsatz leistungsfähigerer Rechner garantiert nicht unbedingt, dass eine Arbeitslast schneller ausgeführt wird. Bei einer vertikal skalierten Architektur kann in Anwendungsfällen wie der Videoverarbeitung Latenz entstehen, was wiederum zu einer schlechteren Leistung führen kann.
• Arbeitsaufwand und Risiken:Die Aufrüstung des Systems kann umständlich sein, da beispielsweise Daten auf einen neuen Server kopiert werden müssen. Der Wechsel auf einen neuen Server kann zu Ausfallzeiten führen und birgt während des Prozesses das Risiko eines Datenverlusts.
• Alternde Hardware:Die Einschränkungen alternder Geräte führen im Laufe der Zeit zu einer abnehmenden Effektivität und Effizienz. Sicherungs- und Wiederherstellungszeiten sind Beispiele für Funktionen, die durch die nachlassende Leistung und Kapazität beeinträchtigt werden.

Horizontale Skalierung

Scale-out-Infrastruktur ersetzt Hardware, um Funktionalität, Leistung und Kapazität zu skalieren. Die horizontale Skalierung begegnet einigen Einschränkungen einer vertikalen Infrastruktur, da sie im Allgemeinen effizienter und effektiver ist. Zudem müssen Sie bei einer cloudbasierten horizontalen Skalierung nicht jedes Mal neue Hardware kaufen, wenn Sie Ihr System aufrüsten möchten.

Die horizontale Skalierung ermöglicht zwar die Replikation von Ressourcen oder Diensten, ein wesentlicher Unterschied besteht jedoch in der flexiblen Ressourcenskalierung. Dadurch können Sie schnell und effektiv auf eine wechselnde Nachfrage reagieren.

Wann die Infrastruktur horizontal skaliert werden sollte

• Wenn Sie eine langfristige Skalierungsstrategie benötigen:Durch den schrittweisen Charakter der horizontalen Skalierung können Sie Ihre Infrastruktur auf das erwartete langfristige Datenwachstum ausrichten. Je nach Ihren Zielen lassen sich Komponenten hinzufügen oder entfernen.
• Wenn Upgrades flexibel sein müssen:Die horizontale Skalierung vermeidet die Einschränkungen veraltender Technologien sowie die Abhängigkeit von einem Anbieter bestimmter Hardwaretechnologien.
• Wenn Speicher-Workloads verteilt werden müssen:Die horizontale Skalierung eignet sich ideal für Anwendungsfälle, in denen Workloads auf mehrere Speicherknoten verteilt werden müssen.

Beispiele für Situationen, in denen horizontal skaliert werden sollte

Streamingdienste, die für ein reibungsloses Nutzererlebnis sorgen

Ein Unternehmen wie Netflix oder YouTube, das Streamingdienste für Millionen von Nutzern weltweit anbietet, steht vor besonderen Herausforderungen. Bei einer wachsenden globalen Nutzerbasis ist es nicht praktikabel, sich auf einen einzelnen Server oder einen Cluster an einem einzigen Standort zu verlassen.

In einem solchen Szenario würde das Unternehmen horizontal skalieren und Server in verschiedenen Regionen weltweit hinzufügen. Diese Strategie würde die Bereitstellung von Inhalten verbessern, die Latenz reduzieren und für ein konsistentes, reibungsloses Nutzererlebnis sorgen. Dies wird häufig in Verbindung mit Content Delivery Networks (CDNs) umgesetzt, die bei der Verteilung der Inhalte auf verschiedene Regionen helfen.

Soziale Netzwerkplattformen

Eine schnell wachsende soziale Netzwerkplattform, die eine Flut nutzergenerierter Inhalte bewältigen muss, muss riesige Datenmengen speichern und abrufen – darunter Nutzerprofile, Beiträge und Multimedia-Inhalte. Eine vertikale Skalierung kann vorübergehend Abhilfe schaffen. Wenn die Plattform jedoch wächst und weitere Nutzer gewinnt, wird eine horizontale Skalierung notwendig.

Durch das Hinzufügen weiterer Server zum Netzwerk kann die Plattform die Speicherung und den Abruf von Daten auf mehrere Server verteilen. Dadurch lassen sich die für solche Plattformen typischen Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit und großem Volumen effizient verarbeiten. Die horizontale Skalierung sorgt außerdem für hohe Verfügbarkeit und Redundanz und verbessert so das Nutzererlebnis insgesamt.

Stärken

• Nutzung neuerer Servertechnologien:Da die Architektur nicht durch ältere Hardware eingeschränkt wird, ist eine horizontal skalierte Infrastruktur deutlich weniger von Kapazitäts- und Leistungsproblemen betroffen als eine vertikal skalierte Infrastruktur.
• Anpassungsfähigkeit an Nachfrageschwankungen:Eine horizontal skalierte Architektur erleichtert die Anpassung an Nachfrageschwankungen, da Dienste und Hardware entfernt oder hinzugefügt werden können, um den Bedarf zu decken. Auch die Ressourcenskalierung lässt sich dadurch einfach umsetzen.
• Kostenkontrolle:Die horizontale Skalierung folgt einem schrittweisen Modell, wodurch die Kosten besser vorhersehbar werden. Außerdem können Sie bei diesem Modell für die benötigten Ressourcen genau dann bezahlen, wenn Sie sie benötigen.

Schwächen

• Begrenzter Rack-Platz:Bei einer horizontalen Skalierungsinfrastruktur besteht das Risiko, dass der Rack-Platz ausgeht. Theoretisch kann der Rack-Platz einen Punkt erreichen, an dem er die steigende Nachfrage nicht mehr bewältigen kann – ein Zeichen dafür, dass die horizontale Skalierung nicht immer der richtige Ansatz für eine höhere Nachfrage ist.
• Höhere Betriebskosten:Der Einsatz zusätzlicher Serverressourcen verursacht weitere Kosten, etwa für Lizenzen, Kühlung und Strom.
• Höhere anfängliche Kosten:Die Einrichtung eines horizontal skalierten Systems erfordert eine beträchtliche Investition, da nicht nur die bestehende Infrastruktur aufgerüstet wird.

Vertikal oder horizontal skalieren? So treffen Sie die Entscheidung

Sollten Sie Ihre Infrastruktur also vertikal oder horizontal skalieren? Der folgende Entscheidungsbaum hilft Ihnen, diese Frage klarer zu beantworten.

Fazit: Vertikale und horizontale Skalierung

Die Entscheidung zwischen vertikaler und horizontaler Skalierung hängt weitgehend von den spezifischen Anforderungen und Gegebenheiten Ihres Unternehmens ab. Die vertikale Skalierung eignet sich ideal für Situationen, in denen ein einzelnes System den Bedarf decken kann, etwa bei Hochleistungsdatenbanken. Dieser Ansatz hat jedoch Grenzen hinsichtlich der Hardwarekapazitäten und kann im Laufe der Zeit zu höheren Kosten führen.

Die horizontale Skalierung funktioniert dagegen am besten, wenn sich die Arbeitslast effizient auf mehrere Server verteilen lässt. Sie wird häufig bevorzugt, um Spitzen im Webdatenverkehr zu bewältigen oder nutzergenerierte Daten auf Plattformen wie sozialen Netzwerken zu verwalten. Diese Methode kann jedoch die Verwaltung des verteilten Systems komplexer machen.

In der Praxis verfolgen viele Unternehmen einen hybriden Ansatz: Sie maximieren zunächst die Leistung jedes Servers durch vertikale Skalierung und erweitern anschließend die Kapazität durch horizontale Skalierung. Letztlich sollte die Wahl zwischen den beiden Strategien die Anforderungen Ihrer Anwendung, Wachstumsprognosen und Ihr Budget berücksichtigen. Denken Sie daran: Ziel ist es, Ihre Skalierungsstrategie auf Ihre Geschäftsziele abzustimmen, um eine optimale Leistung zu erzielen.

Eine hervorragende Option zur Skalierung Ihres Speichers ist Network Attached Storage (NAS) – hier finden Sie eine Anleitung zu den besten kostenlosen NAS-Lösungen für die Verwaltung und Migration Ihrer Daten.