Skalierbar

Anpassbar an

Skalierbarkeit im betriebswirtschaftlichen Sinne beschreibt eine finanziell äußerst spannende Eigenschaft eines Geschäftsmodells. Skalierbarkeit ist auch ein wesentlicher Bestandteil des Geschäftsmodells. Die Skalierbarkeit ist die Fähigkeit einer Computeranwendung oder eines Produkts, nach einem Betriebssystem- oder Hardwaretausch nicht an Leistung zu verlieren. In diesem Grundartikel werde ich Ihnen sagen, wie Sie Schritt für Schritt mehr Skalierbarkeit nutzen können, um mit weniger Arbeit mehr zu verdienen. Die vertikale Skalierbarkeit ist die Addition von Ressourcen innerhalb einer logischen.

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Anpassbarkeit ist die Möglichkeit, die Größe eines Computers, Netzwerks oder Verfahrens zu ändern. Die Wachstumsfähigkeit des Gleichgewichtssystems wird hier in der Regel genannt. Scalability ist in der Elektronikdatenverarbeitung die Möglichkeit eines Hard- und Softwaresystems, die Performance innerhalb eines bestimmten Bereichs durch Zugabe von Resourcen, wie beispielsweise zusätzlicher Hard- und Hardware, prozentual (oder linear) zu erhöhen.

1 ][2] Es ist notwendig, immer einen bestimmten Wertebereich für jeden einzelnen Anwendungsfall festzulegen (z.B. muss ein Gesamtsystem bei 100 gleichzeitigem Zugriff nicht unbedingt so stark skaliert werden wie bei 100.000 Zugriffen). Wie skalierbar ein Unternehmen ist, zeigt der Scaling-Faktor - auch SpeedUp oder SpeedUp oder SpeedUp oder SpeedUp oder SpeedUp oder SpeedUp oder SpeedUp oder Power. Im betriebswirtschaftlichen Umfeld wird der Ausdruck im Allgemeinen verwendet, um die Fähigkeit eines Unternehmensmodells zur Expansion durch Kapazitätserweiterung zu beschreiben, um eine höhere Effektivität und Rentabilität zu erreichen.

Besonders für Anleger von Interesse ist die Möglichkeit der Modellierung von Unternehmensmodellen ohne (hohe) Zusatzinvestitionen und fixe Kosten. Auch auf den Kapitalmarkt bezieht sich die Scalierbarkeit, sofern mit zunehmendem Geschäftsvolumen auch die Effektivität zunimmt. Vertikale Skalen sind eine Leistungssteigerung, indem sie einem Knoten/Computer im System Resourcen zuweisen.

Zu den Beispielen gehören die Erhöhung des Arbeitsspeichers, das Hinzufügen einer CPU oder das Hinzufügen einer leistungsfähigeren Grafiktochter. Eine Besonderheit dieser Skalierungsart ist, dass ein Unternehmen ungeachtet der Softwareimplementierung ein schnelleres Gesamtsystem realisieren kann. Dies bedeutet, dass keine Codezeile verändert werden muss, um eine Performance-Steigerung durch vertikale Skalierung aufzubringen.

Anders als die vertikale Skala hat die vertikale Skala keine Einschränkungen (aus Hardwaresicht). Unter horizontaler Skaleneinteilung versteht man die Leistungssteigerung eines Prozesses durch die Hinzufügung weiterer Maschinen/Knoten. Allerdings ist die Leistungsfähigkeit dieser Skalierungsart stark von der Umsetzung der Simulationssoftware abhängt, da nicht jede Simulation gleich gut parallelisiert werden kann. Möglicherweise steht die mögliche Skalierbarkeit der Last für ein gleichbleibendes Verhalten des Gesamtsystems über große Belastungsbereiche.

Damit hat ein Unternehmen einerseits keine zu lange Verzögerungszeit bei niedrigen, mittleren oder hohen Lasten und kann die Anforderungen schnell bearbeiten. Das Leistungsvermögen dieses Geräts ist unter hohen Belastungen drastisch schlecht. Weil die Leute, die ihre Jacken auspacken, erst nach einer bestimmten Auszeit nachfragen, ist dieses Verfahren sehr leistungsbehaftet.

Eine Erhöhung der Zahl der Mantelhaken würde das Phänomen nur verzögern, aber nicht lösen. Raumskalierbarkeit ist ein Merkmal eines Systems oder einer Applikation, wenn der Platzbedarf mit zunehmender Zahl der zu verwalteten Elemente nicht unannehmbar hoch wird. Die räumlich-zeitliche Anpassbarkeit eines Systems ist gegeben, wenn die Erhöhung der Objektanzahl eines Systems die Leistung nicht wesentlich beeinträchtigt.

So hat zum Beispiel eine linear komplexe Suche keine zeitlich-räumliche Anpassbarkeit, während eine Suche mit indexierten oder strukturierten Informationen, z.B. über eine Hash-Tabelle oder einen ausgewogenen Baum, sehr wohl eine zeitlich-räumliche Anpassbarkeit aufweisen könnte. Strukturskalierbarkeit unterscheidet ein Unternehmen, dessen Umsetzung die Erhöhung der Objektanzahl innerhalb eines selbst definierbaren Bereiches nicht wesentlich erschwert.

Weil ein Unternehmen natürlich mehrere Formen der Erweiterbarkeit haben kann, ergibt sich die Fragestellung, wie und ob diese ineinander greifen. Dabei wird die Lastausdehnung eines Systems nicht unbedingt durch eine mangelnde raumbezogene oder bauliche Ausbaubarkeit beeinträchtigt. Bei Systemen mit einer schlechten räumlichen oder zeitlichen Verfügbarkeit kann die Ladungsskalierbarkeit aufgrund des Gemeinkostenaufwands für die Speicherbewirtschaftung oder des erhöhten Rechercheaufwands ebenfalls schlecht sein.

Bei Systemen mit guter zeitlicher und räumlicher Planbarkeit kann die Ladungsskalierbarkeit schlecht sein, wenn sie z.B. nicht genügend parallelisiert wurden. Das Verhältnis zwischen strukturierter und lastskalierbarer Modellierung stellt sich wie folgt dar. Daher sind die unterschiedlichen Skalierbarkeiten nicht ganz gleich. Die Skalierung (SpeedUp) bezeichnet die tatsächliche Leistungssteigerung einer weiteren Ressourceneinheit, z.B. kann eine zweite CPU 90% Mehrleistung erbringen.

Superlineare Anpassbarkeit ist, wenn der Skalenfaktor steigt, wenn zusätzliche Resourcen hinzugefügt werden. Linear skalierbar heißt, dass der Skalenfaktor eines Gesamtsystems pro zusätzlicher Ressourceneinheit gleichbleibend ist. Sublineare Scalierbarkeit hingegen führt dazu, dass der Scaling-Faktor mit dem Addieren von Resourcen abnimmt. Durch die Hinzufügung von Ressourcen/Computern wird eine schlechte Scalierbarkeit erzielt, wenn sich die Performance noch weiter verringert.

Das Amdahl' sche Prinzip ist ein vergleichsweise optimistisches Schätzmodell für den Skalierungsfaktor. Für den Aufbau eines so skalierbaren Systems hat es sich in der praktischen Anwendung als Schichtmodell erwiesen, da bei diesem Vorgehen die Einzelschichten sinnvoll voneinander abgegrenzt sind und jede Ebene separat skalierbar ist. Für eine gute Scalierbarkeit ist es entscheidend, dass jede dieser 3 Ebenen gut skalierbar ist.

Obwohl die Präsentationsebene in horizontaler Richtung verhältnismäßig leicht skalierbar ist, erfordert die Logikebene eine eigens entwickelte Codeimplementierung. Interessant ist jedoch die waagerechte Skala der Datenhalteschicht, weshalb diesem Themenbereich ein eigener Bereich zugeordnet ist (siehe Waagerechte Skala der Datenhalteschicht unten). Eine verbesserte Skalierbarkeit von Websites kann durch eine höhere Leistung erreicht werden, da ein Webserver mehr Kunden in der selben Zeit bedient.

Die Herren Martin L. Abbott und Michael T. Fischer haben 50 Richtlinien festgelegt, die in punkto Anpassbarkeit zu befolgen sind. Allerdings können die modernen Browsers mehrere Internetverbindungen zu einem zentralen Rechner zur gleichen Zeit offen lassen, um mehrere Dateien nebeneinander herunterladen zu können. Dazu ist es am besten, eine Web-Seite auf mehrere Subdomänen zu verteilen (z.B. können Sie Images aus einer Subdomäne aufrufen und Images aus einer anderen laden).

Die schwierigste Komponente eines skalierbaren Gesamtsystems ist in der Regel die Datenbasis oder die Datenträgerschicht (siehe oben). Die Ursache dieses Phänomens geht auf das Papier Ein relationales Modell von Daten für große gemeinsame Datenbanken[6] von Edgar F. Codd zurück, das das Prinzip eines relationalen Datenbank-Managementsystems (RDBMS) darstellt.

Ein Weg, eine Skalierung von Datenbeständen vorzunehmen, besteht darin, die Tatsache zu nutzen, dass die meisten Applikationen und Datenbestände viel mehr Lese- als Schreibzugriff haben. Solche Systeme können durch die Erstellung mehrerer schreibgeschützter Doppelkopien dieser Informationen vergleichsweise leicht angepasst werden. Je nachdem, wie zeitnah die doppelten Datensätze wirklich sein müssen, gibt es mehrere Möglichkeiten, die Exemplare dieser Datensätze zu verbreiten.

Es sollte im Grunde kein Hindernis sein, dass diese Informationen nur alle 3, 35 oder 90 Sek. werden. Dies kann und wird natürlich auch einmal geschehen, aber dieses Phänomen kann durch eine letzte, nochmalige Prüfung der Datenbasis leicht behoben werden. Ein Weg, diese Vorgehensweise zu implementieren, ist das Caching der Messdaten, z.B. mit einem Schlüsselwertspeicher (z.B. Redis).

Erst wenn die Laufzeit des Caches abgelaufen ist, muss er erneut gestartet werden und belastet damit die Datenbasis massiv. Zur Verbesserung der Leistung und Erweiterbarkeit wird jedoch eine separate Ebene oder ein separater Datenserver zwischen der Logikebene und der Datenspeicherschicht eingesetzt. Im nächsten Arbeitsschritt wird die Replikation der Datenbasis durchgeführt. Dabei arbeitet MySQL nach dem Master-Slave-Prinzip, bei dem die Masterdatenbank die aktuelle Datenbasis mit Schreibberechtigung und die Slave-Datenbanken die doppelten schreibgeschützten Durchschläge sind.

Mit dieser Skalierungsart kann die Zahl der Vorgänge verhältnismäßig leicht skaliert werden. Mit zunehmender Nutzung von Duplikaten der Datenbasis können umso mehr Geschäfte parallelisiert werden. Das heißt, dass eine beliebige Zahl von Benutzern (natürlich in Abhängigkeit von der Zahl der Server) zur gleichen Zeit auf unsere Datenbasis zugreift.

Dieses Verfahren ist nicht hilfreich, um die Informationen selbst zu vergrößern. In einem weiteren Arbeitsschritt ist es möglich, eine beliebige Anzahl von Datensätzen in der Datenbasis zu unterbringen. Damit wollen Sie eine Datenbasis in mehrere Computer aufteilen und ihre Leistungsfähigkeit durch eine beliebige Anzahl zusätzlicher Computer ausweiten.

Hierzu muss die Datenbasis bis zu einem bestimmten Grade denormiert werden. Bei der Entnormalisierung muss die Datenbasis zersplittert werden. Durch die horizontale Zersplitterung (Eng. Sharding) wird die Summe aller Datensatz einer Beziehung auf mehrere Tafeln verteilt. Beispielsweise können die Angaben für das Geschäft in den USA auf einem Datenserver in den USA und die Angaben für das Geschäft mit Europa auf einem Datenserver in Deutschland abgelegt werden.

Bei der horizontalen Zersplitterung entsteht keine redundante Darstellung der abgespeicherten Informationen, sondern der vorhandenen Infrastruktur. Soll eine Beziehung verändert werden, so muss nicht nur eine einzige Tisch verändert werden, sondern alle Tafeln, auf die die Angaben der betroffenen Beziehung mitverteilt werden. Durch die vertikale Zersplitterung werden die unselbständigen Eigenschaften (Nicht-Schlüsselattribute) einer Table in zwei oder mehr Gruppierungen unterteilt.

Der häufige Zugriff wird beschleunigt, da weniger Dateien von der Harddisk ausgelesen werden müssen. Die Datensatzlänge, ab der eine Aufteilung in mehrere kleine Tische Sinn macht, ist ebenfalls abhängig vom jeweiligen Datensystem. In vielen Datenbanksystemen werden die Informationen in Blockform mit einer Grösse von 4 KiloB, 8 KiloB oder 16 KiloB gespeichert.

Größere Datensätze können einfacher verwaltet werden, wenn die Datensätze einer Beziehung in mehrere Kleinteile (= Partitionen) unterteilt und diese getrennt werden. Ein Geschäftsmodell ist skalierbar als die Möglichkeit, zusätzliche Mittel einzusetzen, um Kapazitäts- und Ertragswachstum zu erzielen, ohne die Investitions- und Fixkosten entsprechend zu erhöhen. Von besonderem Interesse für Stifter und Kapitalgeber ist die Gestaltung der Modellskalierbarkeit eines Businessmodells, das es erlaubt, Kapazitäts- und Umsatzzuwächse ohne entsprechenden Anstieg der Investitions- und Fixkosten durchzusetzen.

In Unternehmensgründungen, die auf den regionalen Markteinsatz ausgerichtet sind, ist eine hohe Flexibilität nur in seltenen Fällen gewährleistet, da das Unternehmen an einen einzigen Ort geknüpft ist. Selbst bei Start-ups, die in hohem Maße von der persönlichen fachlichen Kompetenz des Stifters abhängen (z.B. in Beratungs- und anderen Dienstleistungsberufen), kennzeichnen die Begrenzungen der eigenen Arbeitszeiten die Begrenzungen der Anpassbarkeit.

Für Produktionsanlagen mit eingeschränkter Leistung bedarf es bei der Größenänderung über die Maximalkapazität hinaus großer Investitionsaufwendungen, um eine zweite, dritte usw. zu erreichen. Die folgenden Eigenschaften eines anpassbaren Business-Modells sind im Allgemeinen aufgeführt: Für gewerbliche Anleger ist die Bewertung der Modellskalierbarkeit eines Unternehmensmodells von großer Bedeutung, da sie die Chance auf eine höhere Rendite ihrer Investition und/oder eine schnelle Steigerung des Unternehmenswertes bei abnehmendem Bedarf an großen Kapitalzuführungen steigert.

Zudem sind Franchise-Modelle besser skalierbar, da die Franchisenehmer die Investition in die Entwicklung von neuen Standorten und Kompetenzen übernehmen. Dies ermöglicht auch die Skalierbarkeit lokaler Business-Modelle, die sonst eng begrenzte Auslastung haben. Vertikales Scaling kann definiert werden als die Ausweitung der Wertschöpfung zur Steigerung des Umsatzes, horizontales Scaling als die Vermarkung bestehender Produkt- und Dienstleistungsangebote in angrenzenden MÃ??rkten, die Ausweitung des Angebots um Ã?hnliche Produkt- und Dienstleistungsangebote oder die Ã?bertragung eines erprobten GeschÃ?ftsmodells auf andere MÃ?

Jahrgang 18, Nr. 4, Dez. 1990, ISSN 0163-5964, S. 18-21. Hochsprung ? Leticia Duboc, David S. Rosenblum, Tony Wicks: Ein Framework zur Modellierung und Analyse der Skalierbarkeit von Softwaresystemen.

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