Horizontale und vertikale Skalierung im Vergleich: Was eignet sich am besten für APIs?

Die horizontale Skalierung, auch bekannt als „Aufskalierung“, ist der Prozess der Bereitstellung zusätzlicher virtueller Maschinen (VMs), sodass mehr API-Kapazität zur Bewältigung einer erhöhten Last zur Verfügung steht. (Eine Senkung der Kapazität wird als „Skalierung nach innen“ bezeichnet.) Je mehr Kapazität erforderlich ist, desto mehr VMs können Systemadministratoren dem Cluster hinzufügen. Eine spezielle Ressourcenverwaltungssoftware ist jedoch erforderlich, um die Last von API-Aufrufen zu verwalten, sie an die richtige VM-Instanz im Cluster weiterzuleiten und die Balance aufrechtzuerhalten.

Vertikale Skalierung ist der Prozess, bei dem einem einzelnen Knoten Ressourcen hinzugefügt werden. Sie steht im Gegensatz zur horizontalen Skalierung, bei der Knoten hinzugefügt werden. Vertikale Skalierung, auch Skalierung nach oben oder unten genannt, bedeutet das Hinzufügen von Ressourcen wie CPU-Kapazität (Central Processing Unit), Arbeitsspeicher oder Speicher zu einem Server. Bei APIs umfasst die vertikale Skalierung in der Regel das Hinzufügen von Rechenkapazität zu der VM, die die API hostet.

Wenn eine API beispielsweise auf einer VM gehostet wird, der ein CPU-Kern und 512 Megabyte Random Access Memory (RAM) zugewiesen wurden, könnte die Skalierung nach oben für diese API bedeuten, dass die Anzahl der Kerne und der Arbeitsspeicher verdoppelt werden. Die API hätte dann zwei dedizierte CPU-Prozessorkerne und 1.024 MB RAM. Mit dieser neuen Konfiguration sollte die API in der Lage sein, ungefähr die doppelte Last zu bewältigen, obwohl Einschränkungen bei der Netzwerkbandbreite, der Speichergeschwindigkeit und anderen Faktoren die Auswirkungen der vertikalen Skalierung verringern können. Bei der vertikalen Skalierung gibt es auch eine Herausforderung im Ressourcenmanagement, aber spezielle Software kann dieses Problem in der Regel bewältigen.

APIs werden in der Regel als zustandslos konzipiert, d. h. sie speichern keine Anfragedaten oder bewahren keine Informationen zwischen den Sitzungen auf. Diese zustandslose Natur ist entscheidend, wenn Skalierungsmethoden in Betracht gezogen werden. Zustandslose APIs erfordern keine Datenreplikation über Instanzen hinweg, wodurch die horizontale Skalierung effizienter und einfacher zu implementieren ist. Systemadministratoren können VMs nach Bedarf hinzufügen oder entfernen, ohne die API-Vorgänge zu beeinträchtigen, da der API-Client nicht auf bestimmte Serverinstanzen angewiesen ist.

Es ist nichts falsch daran, zustandsbehaftet zu sein. Tatsächlich kann dies für die gewünschte Funktion der Anwendung von entscheidender Bedeutung sein. Die Ausführung der horizontalen Skalierung für eine zustandsbehaftete Anwendung ist jedoch wesentlich komplizierter. Dies würde das Kopieren gespeicherter Daten aus der Originalversion der Anwendung in neue Instanzen erfordern.

Eine zustandslose Anwendung oder API hingegen ist eine Anwendung, die keine Anfragedaten speichert. Sie speichert keine Sitzungsdaten im Speicher. Bei jedem Start einer Sitzung ist es so, als ob die Anwendung den Client zum ersten Mal trifft. Nach dem Ende der Sitzung heißt es „auf Wiedersehen“, ohne sich an die Sitzung zu erinnern.

Horizontale Skalierung ist für eine zustandslose Anwendung möglich, da es keine Rolle spielt, welche VM auf API-Aufrufe reagiert. Der API-Client kann eine unendliche Anzahl von VMs aufrufen, die die API hosten, und das wird keine Rolle spielen. Systemadministratoren können beliebig viele VMs hinzufügen oder entfernen, ohne den Betrieb der API zu beeinträchtigen.

Da APIs zustandslos sind, stellt die horizontale Skalierung die richtige Möglichkeit dar, sie zu skalieren. Das Hinzufügen weiterer VMs zur Erhöhung der Kapazität funktioniert gut mit zustandslosen APIs. Administratoren können VM-Cluster erstellen, die sich bei steigendem API-Bedarf skalieren lassen.

Darüber hinaus ist es zwar möglich, APIs vertikal zu skalieren, aber eine horizontale Skalierung ist vorzuziehen, da die Probleme mit der Ressourcenzuweisung bei vertikaler Skalierung diese erschweren. Im Gegensatz dazu funktioniert die horizontale Autoskalierung problemlos mit APIs. Wenn Systemverwaltungstools einen Anstieg des API-Traffics erkennen, können sie automatisch VMs hinzufügen, um mehr Instanzen der API in einem Cluster zu hosten. Dies ist bei vertikaler Skalierung etwas schwieriger, da die automatische Skalierung bei vertikaler Skalierung nicht gut funktioniert.

Die Nachfrage nach APIs wird sich im Laufe der Zeit unweigerlich ändern. Die API-Kapazität muss nach oben oder unten skaliert werden. Horizontale und vertikale Skalierung sind beide Optionen für APIs. Die Zustandslosigkeit von APIs in Verbindung mit der relativ einfachen horizontalen automatischen Skalierung macht die horizontale Skalierung zum richtigen Ansatz für die Skalierung von APIs.

In einem verteilten System, in dem APIs Teil einer Microservices-Architektur sind, erweist sich die horizontale Skalierung als besonders vorteilhaft. Jeder Mikroservice kann unabhängig von seiner spezifischen Last und seinen Anforderungen skaliert werden. Dieser modulare Ansatz ermöglicht eine effizientere Nutzung von Ressourcen und eine bessere Fehlertoleranz, da Ausfälle in einem Mikroservice keine Auswirkungen auf andere haben.

Darüber hinaus passt die horizontale Skalierung in einer Microservices-Architektur zu den Prinzipien verteilter Systeme, in denen verschiedene Dienste über mehrere Knoten hinweg bereitgestellt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass das System auch in Spitzenzeiten mit wechselnden Lasten umgehen und eine optimale Performance erzielen kann.

Ausfallzeiten sind ein wichtiges Problem bei der Skalierung von APIs, da jede Dienstunterbrechung zu Umsatzeinbußen und Kundenunzufriedenheit führen kann. Die horizontale Skalierung minimiert Ausfallzeiten, da Systemadministratoren Server hinzufügen oder entfernen können, ohne die Verfügbarkeit der API zu beeinträchtigen. Im Gegensatz dazu kann es bei der vertikalen Skalierung erforderlich sein, den Server neu zu starten oder vorübergehend offline zu stellen, wodurch die Dienste unterbrochen werden können.

API-Anbieter können die horizontale Skalierung nutzen, um einen kontinuierlichen Betrieb zu gewährleisten, insbesondere während geplanter Wartungsarbeiten oder unerwarteter Trafficspitzen. Durch die Verteilung der Last auf mehrere Server sorgt die horizontale Skalierung dafür, dass die API auch dann reaktionsschnell und verfügbar bleibt, wenn einzelne Server für Upgrades oder Reparaturen offline geschaltet werden müssen.