{"id":178494,"date":"2026-01-28T13:05:42","date_gmt":"2026-01-28T12:05:42","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=178494"},"modified":"2026-02-06T04:28:59","modified_gmt":"2026-02-06T03:28:59","slug":"horizontal-scaling-definition-besonderheiten-und-vorteile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/horizontal-scaling-definition-besonderheiten-und-vorteile","title":{"rendered":"Horizontal Scaling: Definition, Besonderheiten und Vorteile"},"content":{"rendered":"

Beim Horizontal Scaling wird eine Infrastruktur um zus\u00e4tzliche Maschinen erweitert, um sich an die steigende Nachfrage nach einer Anwendung oder einer Website anzupassen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber diese Erweiterungsmethode wissen musst, wie sie sich vom vertikalen Scaling unterscheidet und welche Anwendungsf\u00e4lle es in der Cloud oder im Bereich Data Science gibt!<\/strong><\/p>\nDer Erfolg einer Website<\/strong>, eines Webdienstes oder einer App<\/a> h\u00e4ngt stark von der Menge des Netzwerkverkehrs ab, der bew\u00e4ltigt werden kann. Es ist nicht ungew\u00f6hnlich, die Nachfrage zu untersch\u00e4tzen, was zu einem Serverabsturz oder einer Verschlechterung der Dienstqualit\u00e4t f\u00fchren kann.\n\nIm Bereich der Softwareentwicklung<\/a> ist die Kapazit\u00e4tsplanung von entscheidender Bedeutung. Selbst bei einer unvorhergesehenen Spitze des Datenverkehrs auf einer Anwendung oder Website m\u00fcssen die richtigen Ressourcen vorhanden sein, um die Last zu tragen.\n\nBei einem Anstieg der Nachfrage m\u00fcssen die Erreichbarkeit, die Speicherkapazit\u00e4t und die Verf\u00fcgbarkeitsstufen erh\u00f6ht werden. Es kann jedoch schwierig sein, zwischen horizontalem und vertikalem Scaling (Skalierung) zu entscheiden.\n\nDiese Entscheidung h\u00e4ngt von vielen Faktoren ab, wie z. B. der Geschwindigkeit, mit der das Anfragevolumen steigt, oder dem Grad der Beeintr\u00e4chtigung des Dienstes, der durch Wachstumsspitzen verursacht wird. Es ist unerl\u00e4sslich, all diese Kriterien und die Besonderheiten der jeweiligen Anwendung zu ber\u00fccksichtigen, um die optimale Methode auszuw\u00e4hlen…\n

Horizontal Scaling -Was ist Skalierbarkeit?<\/h2>\nSkalierbarkeit<\/strong> ist die Elastizit\u00e4t eines Systems. Sie wird oft als die F\u00e4higkeit eines Systems, zu wachsen, definiert, umfasst aber auch die F\u00e4higkeit, zu schrumpfen oder sich horizontal auszudehnen.\n\nEs handelt sich also um die F\u00e4higkeit des Systems, sich an Ver\u00e4nderungen und die Nachfrage anzupassen. Dadurch werden Ausfallzeiten vermieden und die Qualit\u00e4t des Dienstes sichergestellt.\n\nDie Skalierbarkeit einer App ist die Anzahl der Anfragen, die sie gleichzeitig bew\u00e4ltigen kann. Ihre Grenze ist der Punkt, an dem die Anwendung keine weiteren Anfragen mehr unterst\u00fctzen kann.\n\nDiese Grenze ist erreicht, wenn eine wichtige Hardwareressource ersch\u00f6pft ist. Dann m\u00fcssen zus\u00e4tzliche Rechner hinzugef\u00fcgt werden oder es m\u00fcssen andere Rechner gew\u00e4hlt werden.\n
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<\/figcaption><\/figure>\nDas Skalieren von Ressourcen<\/strong> kann die Anpassung verschiedener Elemente beinhalten. Bei CPU und RAM<\/strong> k\u00f6nnen zus\u00e4tzliche oder andere Maschinen hinzugef\u00fcgt werden. Bei Festplatten kann ihre Kapazit\u00e4t erh\u00f6ht oder sie k\u00f6nnen durch SSDs ersetzt werden.\n\nDie Netzwerkbandbreite kann skaliert werden, indem mehrere Netzwerkschnittstellen-Controller oder Netzwerkschnittstellenkarten mit h\u00f6herer Kapazit\u00e4t hinzugef\u00fcgt werden. Diese verschiedenen \u00c4nderungen k\u00f6nnen je nach Bedarf kombiniert werden.\n\nSowohl die horizontale als auch die vertikale Skalierung bedeuten, dass der Infrastruktur Computerressourcen hinzugef\u00fcgt werden. Beide Ans\u00e4tze weisen jedoch gro\u00dfe Unterschiede in Bezug auf die Implementierung und die Leistung auf.\n

Was ist Horizontal Scaling?<\/h2>\nHorizontales Scaling oder Horizontal Scaling<\/strong> out ist das Hinzuf\u00fcgen von zus\u00e4tzlichen Knoten oder Maschinen<\/a> zu einer Infrastruktur, um auf eine ver\u00e4nderte Nachfrage zu reagieren.\n\nWenn z. B. eine Anwendung auf einem Server gehostet wird, der nicht mehr in der Lage ist, den Datenverkehr zu bew\u00e4ltigen, kann das Hinzuf\u00fcgen eines weiteren Servers eine L\u00f6sung f\u00fcr das Problem sein.\n\nMan kann dieses Konzept damit vergleichen, Aufgaben auf mehrere Mitarbeiter zu verteilen, anstatt die gesamte Arbeit einer Person zu \u00fcbertragen.\n\nDoch auch wenn die Vorteile auf der Hand liegen, hat dieser Ansatz den Nachteil, dass er die Komplexit\u00e4t der Abl\u00e4ufe erh\u00f6ht. Es ist wichtig, die Rolle jeder Maschine genau zu definieren.\n

Horizontal Scaling vs. Vertical Scaling: Wo liegen die Unterschiede?<\/h2>\nHorizontales Scaling oder „Scaling out“ bedeutet, dass mehr Maschinen zum Ressourcenpool<\/strong> hinzugef\u00fcgt werden. Beim vertikalen Scaling oder „scaling up“ geht es darum, einem bestehenden Rechner mehr Leistung hinzuzuf\u00fcgen, z. B. mehr RAM oder eine bessere CPU.\n\nEiner der Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Ans\u00e4tzen besteht darin, dass beim horizontalen Scaling ein St\u00fcck sequentielle Logik in kleinere Teile zerlegt werden muss. Das Ziel ist es, diese auf mehreren Rechnern parallel ausf\u00fchren zu k\u00f6nnen.\n\nIm Allgemeinen ist das vertikale Scaling einfacher, weil die Logik nicht ver\u00e4ndert werden muss. Man f\u00fchrt einfach denselben Code auf Maschinen mit h\u00f6herer Leistung aus.\n\nEs gibt jedoch viele weitere kleinere Unterschiede, die je nach Art der zu skalierenden Anwendung bei der Bestimmung des richtigen Ansatzes ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen.\n\nIm Bereich der Datenbanken<\/a> basiert das horizontale Scaling normalerweise auf der Partitionierung der Daten. Jeder Knoten enth\u00e4lt nur einen Teil der Daten. Beim vertikalen Scaling befinden sich die Daten auf einem einzigen Knoten und es werden Cores hinzugef\u00fcgt, um die Last zwischen den RAM- und CPU-Ressourcen des Rechners zu verteilen.\n
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Horizontales und vertikales Scaling lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n\nUm Downtime oder Ausfallzeiten<\/strong> zu vermeiden, ist Horizontal Scaling<\/strong> die beste Wahl, da es verhindert, dass man auf die Kapazit\u00e4t einer einzelnen Einheit beschr\u00e4nkt ist. Im Gegensatz dazu basiert das vertikale Scaling auf der Kapazit\u00e4t eines einzelnen Rechners und kann daher eine Downtime und eine Obergrenze beinhalten.\n\nDiese beiden Ans\u00e4tze unterscheiden sich auch bei der konkurrierenden Programmierung. Beim horizontalen Scaling werden bei der verteilten Programmierung Aufgaben auf mehrere Maschinen in einem Netzwerk<\/strong> verteilt. Im vertikalen Scaling wird die konkurrierende Programmierung auf Maschinen mit mehreren Kernen h\u00e4ufig durch Multithreading durchgef\u00fchrt.\n\nDas Teilen oder Aktualisieren von Daten kann in der Horizontalen teurer sein, da mehrere Kopien der Daten \u00fcbertragen werden m\u00fcssen. In der Vertikalen erm\u00f6glicht Multithreading das Teilen von Daten innerhalb eines gemeinsamen Bereichs.\n\nBeispiele f\u00fcr Datenbanken mit horizontalem Scaling sind Cassandra, MongoDB<\/a> oder Google Cloud Spanner. Zu den Datenbanken mit vertikalem Scaling geh\u00f6ren MySQL und Amazon RDS.\n

Vor- und Nachteile des Horizontal Scaling<\/h2>\nHorizontal Scaling<\/strong> hat einige Vorteile, aber auch einige Nachteile. Zun\u00e4chst einmal vereinfacht dieser Ansatz das Scaling auf der Hardware-Ebene. Es werden einfach zus\u00e4tzliche Maschinen zum bestehenden Pool hinzugef\u00fcgt, und dadurch entf\u00e4llt die Notwendigkeit, die Eigenschaften des zu verbessernden Systems zu analysieren.\n\nDieses Modell reduziert auch die Ausfallzeiten. Um eine Maschine hinzuzuf\u00fcgen, m\u00fcssen die anderen nicht abgeschaltet werden. Die Ausfallzeit kann sogar ganz eliminiert werden und die Kunden haben ein geringeres Risiko, davon betroffen zu sein.\n\nAu\u00dferdem werden die Ausfallsicherheit und die Fehlertoleranz erh\u00f6ht. Die Abh\u00e4ngigkeit von einem einzigen Knotenpunkt f\u00fcr alle Daten und Vorg\u00e4nge birgt ein hohes Risiko, bei einem Ausfall alles zu verlieren. Durch die Verteilung auf mehrere Knoten wird dieses Risiko vermieden.\n\nSchlie\u00dflich erh\u00f6ht sich die Anzahl der Endpunkte f\u00fcr Verbindungen durch die Verwendung von Horizontal Scaling<\/strong> f\u00fcr die Verwaltung des Netzwerkverkehrs, da die Last auf mehrere Rechner verteilt wird. Dadurch wird die Leistung gesteigert.\n\nAndererseits kann die Komplexit\u00e4t der Wartung und des Betriebs steigen. Es ist schwieriger, mehrere Server zu warten als eine einzelne Maschine, und es wird Software f\u00fcr den Lastausgleich und die Virtualisierung ben\u00f6tigt.\n\nAuch das Back-up der Maschinen<\/strong> kann komplexer werden, und die Knoten m\u00fcssen synchronisiert werden und effektiv kommunizieren. Schlie\u00dflich ist das Hinzuf\u00fcgen neuer Server viel teurer als das Aufr\u00fcsten bestehender Maschinen.\n

Scaling auf der Cloud<\/h2>\nDas Scaling in der Cloud<\/strong> funktioniert auf die gleiche Weise wie das Scaling on-premise (vor Ort). Ein Anbieter von Cloud-Diensten kann horizontales Scaling auf der Grundlage einer hyper-konvergenten Infrastruktur implementieren oder sich f\u00fcr die Nutzung verteilter virtueller Dienste entscheiden.\n\nHorizontal Scaling<\/strong> basiert auf der Bereitstellung einer neuen Infrastruktur, w\u00e4hrend vertikales Scaling auf der bestehenden Infrastruktur aufbaut. In der Cloud wird diese Skalierbarkeit vor allem durch die Virtualisierungsf\u00e4higkeiten in einer Cloud-Architektur erreicht.\n\nVirtuelle Maschinen<\/strong> werden von einer physischen Infrastruktur mit relativ kristallisierten Eigenschaften und F\u00e4higkeiten unterst\u00fctzt. Die Flexibilit\u00e4t, die VMs bieten, vereinfacht die Skalierung.\n
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<\/figcaption><\/figure>\nSo k\u00f6nnen z. B. bestehende Workloads<\/strong> bei Bedarf einfach in mehr oder weniger gro\u00dfe virtuelle Maschinen verschoben werden. Anwendungen und Workloads, die auf diesen VMs<\/strong> gespeichert und verarbeitet werden, k\u00f6nnen gleichzeitig auf einen oder mehrere verschiedene Server \u00fcbertragen werden.\n\nBei den meisten Hybrid- oder privaten Cloud-<\/a>L\u00f6sungen \u00fcbernimmt der Cloud-Anbieter das Scaling. Das IT-Team der Organisation muss sich also keine Gedanken dar\u00fcber machen, wie viel Hardware angesichts der steigenden Nachfrage ben\u00f6tigt wird.\n\nDienstleister wie Azure und AWS<\/a> bieten ein automatisches Scaling und eine Anpassung in Echtzeit, wenn die Nachfrage steigt oder sinkt. Dies erm\u00f6glicht ein wesentlich effizienteres und kosteng\u00fcnstigeres Scaling und ist einer der Vorteile des Umzugs in die Cloud.\n

Wie w\u00e4hle ich zwischen Horizontal und Vertikal Scaling?<\/h2>\nBei der Entscheidung zwischen Vertical und Horizontal Scaling<\/strong> m\u00fcssen mehrere Faktoren ber\u00fccksichtigt werden. Je nach Anwendungsfall und den zu beachtenden Einschr\u00e4nkungen ist die ideale Wahl nicht immer die gleiche.\n\nZun\u00e4chst einmal, was die Leistung angeht, erm\u00f6glicht horizontales Scaling, die Leistung mehrerer Maschinen in einer einzigen virtuellen Maschine zu kombinieren. Die Leistung ist also nicht auf die Kapazit\u00e4t eines einzelnen Rechners beschr\u00e4nkt.\n\nEs ist jedoch besser, zu pr\u00fcfen, ob die Ressourcen eines einzelnen Rechners ausreichen, bevor du eine Skalierung in Betracht ziehst. Dies kann n\u00e4mlich dazu beitragen, die Kosten zu minimieren.\n\nAu\u00dferdem bietet das Horizontal Scaling<\/strong> mehr Flexibilit\u00e4t bei der Wahl der Konfiguration zur Optimierung von Kosten und Leistung. Beim vertikalen Scaling wird ein Mindestpreis durch die verwendete Hardware definiert.\n\nEbenso k\u00f6nnen beim horizontalen Scaling einzelne Codeteile leichter hinzugef\u00fcgt oder ge\u00e4ndert werden, ohne dass das gesamte System vor\u00fcbergehend deaktiviert werden muss. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht daher kontinuierliche Aktualisierungen. Horizontal Scaling<\/strong> erm\u00f6glicht auch eine h\u00f6here Redundanz und vermeidet die Gefahren eines Single Point of Failure.\n\nHorizontales Scaling ist erforderlich, wenn eine Anwendung \u00fcber mehrere geografische Regionen oder Rechenzentren verteilt werden muss, um die Latenzzeit zu verringern, Vorschriften einzuhalten oder die Wiederherstellung im Katastrophenfall zu vereinfachen.\n\nGenerell ist es nicht immer sinnvoll, sich zwischen Vertical und Horizontal Scaling<\/strong> zu entscheiden. Oft ist es sinnvoller, zwischen diesen beiden Modellen zu wechseln. Zum Beispiel kann man bei der Datenspeicherung zwischen einem einzelnen lokalen Laufwerk und einem verteilten System wechseln.\n\nEin flexibles System, bei dem einige Anwendungsschichten auf vertikal skalierenden Maschinen und andere auf einer horizontal skalierenden Infrastruktur laufen, kann schwer zu entwerfen sein.\n\nEs muss von Anfang an als ein Satz entkoppelter Dienste gedacht und die \u00dcbertragung von Code vereinfacht werden. So k\u00f6nnen bei Bedarf Ressourcen hinzugef\u00fcgt werden, ohne die Verbindungen zwischen den Code-Sets<\/strong> zu zerrei\u00dfen. Die Partitionierung der Anwendung und des Datenmodells verhindert auch das Teilen zwischen parallelen Einheiten.\n\nDer horizontal verteilte Ansatz wird in der Softwarewelt angesichts der steigenden Nachfrage nach Redundanz und des Wachstums von Cloud- und SaaS-Umgebungen<\/strong> immer h\u00e4ufiger angewandt. Dennoch bringt die Kombination mit vertikalem Scaling viele Vorteile.\n
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<\/figcaption><\/figure>\n

Wo finde ich eine Data Science Weiterbildung?<\/h2>\nHorizontal Scaling<\/strong> ist ein wichtiges Konzept im Bereich der Data Science und des Data Engineering<\/a>. Um dieses Konzept zu beherrschen, kannst du dich f\u00fcr Liora entscheiden.\n\nUnsere Kurse vermitteln dir alle F\u00e4higkeiten, die du f\u00fcr die Aus\u00fcbung von Data Science-Berufen<\/a> wie Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst oder Data Product Manager<\/a> ben\u00f6tigst.\n\nIn diesen Kursen wirst du unter anderem in die Programmierung mit Python<\/a>, Machine Learning, Datenbanken, CI\/CD und Automatisierungstechniken eingef\u00fchrt. W\u00e4hrend des gesamten Kurses gibt es ein Projekt, das sich wie ein roter Faden durch die gesamte Ausbildung zieht, sodass du durch die Praxis lernen kannst.\n\nUnsere zertifizierenden Kurse erm\u00f6glichen es dir, ein Zertifikat von Mines ParisTech PSL Executive Education<\/a> oder Paris Dauphine-PSL zu erhalten und eine Zertifizierung als „Projektleiter f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz“ zu erhalten. Du kannst auch eine Amazon Web Services oder Microsoft Azure Cloud-Zertifizierung erwerben.<\/a>\n\nAlle unsere Programme k\u00f6nnen vollst\u00e4ndig im Remote, als Weiterbildung oder im intensiven BootCamp-Modus<\/a> absolviert werden. Unsere Organisation ist f\u00fcr den Bildungsgutschein zur Finanzierung zugelassen. Entdecke jetzt Liora!\n\n\n
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