Serverressourcen

Serverressourcen umfassen alle physischen und virtuellen Komponenten, die zur Ausführung von Diensten auf einem Server erforderlich sind. Dazu gehören Rechenleistung (CPU), Arbeitsspeicher (RAM), Speicherplatz, Netzwerkkapazität, I/O-Schnittstellen sowie spezialisierte Ressourcen wie GPUs. Die Zuweisung und Verwaltung dieser Ressourcen richtet sich nach Systemarchitektur, Nutzungsszenario und Sicherheitsanforderungen.

Rechenleistung wird primär durch CPU-Kerne und Threads, Taktrate und Architektur bestimmt. Die Leistungsfähigkeit hängt von Parallelisierung, Threading-Modellen sowie der Effizienz von Software ab. Typische Messgrößen sind CPU-Auslastung, Durchsatz und Latenz.

Arbeitsspeicher umfasst RAM-Größe, Cache-Verfügbarkeit und ggf. Auslagerung (Swap). Ausreichender RAM reduziert Paging und erhöht die Anwendungsleistung bei mehreren Prozessen. Wichtige Überwachungskennzahlen sind Speicherauslastung, Swapping-Rate und Page Faults.

Speicherressourcen umfassen verfügbaren Speicherplatz und I/O-Leistung; gemessen in Kapazität (GB/TB), IOPS, Durchsatz (MB/s) und Latenz. Typen von Speicher reichen von HDD über SSD bis NVMe, oft kombiniert in RAID- oder Storage-Arrays. Für Datenbanken und workloads sind konsistente Durchsatz- und Zugriffsmuster wichtig.

Netzwerkressourcen betreffen Bandbreite, Latenz, Paketverlust und QoS. Netzwerkschnittstellen, Switches, Routing und Segmentierung (z. B. VLANs) beeinflussen die Verfügbarkeit der Dienste, besonders in verteilten Architekturen oder Rechenzentren.

Virtualisierung und Containerisierung ordnen Ressourcen in Pools zu. Hypervisoren (VMs) und Orchestrierer (Container) verwenden Scheduler, Overcommit und Grenzwerte, um Stabilität zu gewährleisten. Ressourcenlizenzen, QoS-Regeln und Sicherheitsgrenzen verhindern Überschneidungen und unerlaubte Nutzung.

Überwachung und Kapazitätsplanung sind zentral für stabile Betriebsbedingungen. Monitoring sammelt Metriken zu Auslastung, Fehlern und Leistungskennzahlen, während Kapazitätsplanung Engpässe identifiziert und horizontale oder vertikale Skalierung sowie Auto-Scaling ermöglicht. Ziel ist eine effiziente, vorhersehbare Leistungsführung.