{"id":11599,"date":"2016-09-12T09:37:59","date_gmt":"2016-09-12T07:37:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scaleuptech.com\/de\/?p=3392"},"modified":"2023-05-12T09:37:41","modified_gmt":"2023-05-12T07:37:41","slug":"elasticity-and-scalability-in-cloud-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scaleuptech.com\/en\/blog\/elastizitaet-und-skalierbarkeit-im-cloud-computing\/","title":{"rendered":"Cloud Basics: How do elasticity and scalability differ in cloud computing?"},"content":{"rendered":"
Oft werden Skalierbarkeit (Scalability) und Elastizit\u00e4t (Elasticity) synonym verwendet, sind eigentlich aber nicht ganz dasselbe im Bereich Cloud Computing. In unserem neuen Themenabschnitt Cloud Basics<\/strong> werden wir zuk\u00fcnftig Grundlagen und wichtige Fachbegriffe aus dem Bereich Cloud Computing besprechen.<\/h5>\n
<\/div>\n

\u201eSkalierbarkeit\u201c und \u201eElastizit\u00e4t\u201c beziehen sich auf eine Anpassungsf\u00e4higkeit an Ver\u00e4nderungen im Umfeld der Cloud-Umgebung, n\u00e4mlich auf die F\u00e4higkeit, sich bedarfsweise ausdehnen und zusammenziehen zu k\u00f6nnen. Wenn Workload Volumen zunehmen, erfordert dies die Zuteilung und das Hinzuf\u00fcgen von weiteren Ressourcen bzw. deren R\u00fccknahme oder Umschichtung, wenn die Nachfrage abnimmt\/sinkt.
\nDas Cloud Computing selbst wird auch auf sehr unterschiedliche Weise interpretiert, umfasst aber in der Regel die Anforderungen Self-Service<\/strong>, Ressource Pooling<\/strong> und die Bereitstellung von On-Demand-Computing-Ressourcen<\/strong>, welche Skalierbarkeit und Elastizit\u00e4t gleicherma\u00dfen erfordern.<\/p>\n

Elastizit\u00e4t<\/h3>\n

Die Elastizit\u00e4t<\/strong> in Cloud-Infrastrukturen beinhaltet, dass dem Hypervisor erm\u00f6glicht wird, virtuelle Maschinen (VMs) oder Container mit den verf\u00fcgbaren Ressourcen zu erschaffen und so die Echtzeit-Nachfrage zu befriedigen.<\/p>\n

Skalierbarkeit<\/h3>\n

Skalierbarkeit<\/strong> wird oft auf der Anwendungsebene (application layer) diskutiert. Skalierbarkeit hebt die F\u00e4higkeit eines Systems, Netzwerks oder Prozesses hervor, eine wachsende Menge an Workloads zu handhaben bzw. deren M\u00f6glichkeit, sich selbst so vergr\u00f6\u00dfern zu k\u00f6nnen, um das Wachstum zu erm\u00f6glichen. W\u00e4hrend Skalierbarkeit m\u00f6glicherweise Elastizit\u00e4t voraussetzen kann, kann sie auch durch \u00dcber-Provisioning erreicht werden.<\/p>\n

Es werden zwei Arten von Skalierbarkeit unterschieden:<\/h4>\n

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Die erste Variante ist \u201eScale Vertically oder Scale-Up\u201c<\/strong> – diese Art von Skalierbarkeit kann mit jeder Anwendung in begrenztem Umfang arbeiten. In einer elastischen Umgebung w\u00fcrde die Skalierung erreicht werden, indem die Anwendung entweder zu einer gr\u00f6\u00dferen virtuellen Maschine transferiert wird oder durch eine Vergr\u00f6\u00dferung der betroffenen VM.<\/p>\n

Die zweite Variante ist \u201eScale Horizontally oder Scale-Out\u201c<\/strong>, bei der weitere Instanzen der Anwendungsebenen auf zus\u00e4tzliche virtuelle Maschinen provisioniert werden, um dann die Last zwischen ihnen zu teilen.<\/p>\n

Horizontale Skalierung \u00e4hnelt sehr der Elastizit\u00e4t bzw. wird durch diese bedingt. Horizontale Skalierung erm\u00f6glicht die Neuaufteilung von Ressourcen zwischen den Anwendungen durch die automatische Bereitstellung oder Reduzierung von virtuellen Maschinen. Die Zuweisung und Freigabe der Ressourcen l\u00e4uft dabei in Echtzeit ab und basiert auf Standard-Einstellungen oder vordefinierten Policies. Eine manuelle Steuerung ist nicht mehr notwendig. Horizontale Skalierung wird bedingt durch die Infrastruktur-Elastizit\u00e4t, aber die Anwendung muss ebenfalls skalieren k\u00f6nnen, indem mehr Nodes hinzugef\u00fcgt oder Lasten verteilt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Elastizit\u00e4t und Skalierbarkeit in der Praxis<\/h3>\n

F\u00fcr Anwendungen mit ungleichm\u00e4\u00dfiger Nutzung oder mit aufkommenden „Spikes“ innerhalb bestimmter Zeitabst\u00e4nde, ist die Einbindung von Elastizit\u00e4t und Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung. Diese Applikationen sollten so angelegt sein, dass sie Schwankungen der Real-Time-Nachrfrage nach Ressourcen wie Bandbreite<\/strong>, Speicher (Storage)<\/strong> und Rechenleistung (Compute Power)<\/strong> aufsp\u00fcren k\u00f6nnen. Allerdings wurden die meisten Legacy-Anwendungen daf\u00fcr entwickelt, um auf einer einzigen Maschine zu laufen und erfordern eine Anpassung des vorhandenen Codes, damit sie die notwendige Anpassungsf\u00e4higkeit an eine skalierbare und elastische Cloud-Umgebung erhalten.<\/p>\n

Danach stellt sich die Frage, wo die Anwendung gehostet werden soll, in einer privaten oder \u00f6ffentlichen Cloud<\/strong>. Die m\u00f6gliche Workload-Nachfrage ist eine der notwendigen \u00dcberlegungen \u2014 neben der Datensensibilit\u00e4t, Kosten und anderer Faktoren. In der Regel sind sporadisch ansteigende Workloads in einer Public Cloud besser aufgehoben oder innerhalb einer Private Cloud, die \u201eCloud Bursting<\/a>\u201c nutzen kann. Workloads mit stetiger Nutzung profitieren oft, wenn sie innerhalb einer privaten Cloud gehostet werden, sowohl aus Kosten- als auch Leistungsperspektive. Kombinierte L\u00f6sungen w\u00e4ren die Hosted Private Cloud<\/strong> und die Managed Private Cloud<\/strong>. Hier stellt der Provider, entweder in seinem eigenen Rechenzentrum (Hosted Private Cloud) oder vor Ort beim Kunden (Managed Private Cloud), die Cloud Infrastruktur bereit und \u00fcbernimmt neben der Bereitstellung auch Wartung, Updates und den Support.<\/p>\n

Verwendete Quellen:<\/h6>\n
Dieser Artikel basiert haupts\u00e4chlich auf einer \u00dcbersetzung des durch stratoscale im Dezember 2015 ver\u00f6ffentlichten Blog-Artikels [GEEK TALK] What\u2019s the Difference between Elasticity and Scalability in Cloud Computing<\/a><\/h6>\n
Zudem interessant<\/h6>\n
http:\/\/searchcio.techtarget.com\/definition\/horizontal-scalability<\/a><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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