AutoScalingMechanismen

AutoScalingMechanismen bezeichnen Verfahren zur automatischen Anpassung der Ressourcen eines IT-Systems an die aktuelle Last. Ziel ist es, Leistung und Verfügbarkeit zu sichern, ohne unnötige Kosten zu verursachen. In der Praxis unterscheiden sich horizontales Scaling, bei dem die Anzahl der Instanzen oder Container vergrößert bzw. verringert wird, vom vertikalen Scaling, bei dem CPU, Arbeitsspeicher oder andere Kapazitäten einer einzelnen Instanz angepasst werden. Horizontal Scaling eignet sich besonders für zustandslose Dienste und Microservices, während vertikale Skalierung oft bei monolithischen oder speicherintensiven Anwendungen eingesetzt wird.

AutoScaling kann reaktiv erfolgen, basierend auf aktuellen Messwerten wie CPU- oder Speicherauslastung, Anfragenrate oder Latenz, oder vorausschauend, etwa durch Trends, saisonale Muster oder geplante Lasten. Zusätzlich gibt es zeitgesteuertes Scaling, das zu festgelegten Zeiten aktiv wird, unabhängig von der aktuellen Last. Die Umsetzung erfolgt über Skalierungsrichtlinien, die verschiedene Strategien nutzen: Zielwert-Tracking (den gemessenen Wert auf einen Zielwert bringen), Schwellenwert- oder Stufen-Skalierung, sowie Cooldown-Perioden zur Stabilisierung.

Wichtige Bausteine sind Metriken-Sammlung, eine Kontrolllogik, die Baselines und Limits festlegt, sowie die Infrastruktur, die neue Ressourcen bereitstellt oder freigibt (z. B. Cloud-Autoscaling-Gruppen oder Container-Orchestratoren wie Kubernetes). Typische Beispiele sind Kubernetes HorizontalPodAutoscaler und VerticalPodAutoscaler, sowie cloudbasierte Auto Scaling Groups oder Cluster-Autoscaler.

Wesentliche Herausforderungen betreffen Zustandsbehandlung, Start- und Herunterfahrzeiten, Kostenkontrolle, Thrashing bei schnell schwankender Last sowie das Handling von Ausfällen oder Grenzwärmungen in verteilten Systemen.