Verteiltes Rechnen
Konzept zur Verteilung von Rechenaufgaben über mehrere vernetzte Knoten mit dem Ziel von Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Leistung. Beinhaltet Koordination, Konsistenzmodelle und Kommunikationsprotokolle.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Inkonsistente Daten durch falsche Replikationsstrategie
- Netzwerkpartitionen führen zu unerwartetem Verhalten
- Operationaler Overhead und Fehlersuche können Ressourcen binden
- Kleine, unabhängige Services mit klaren Schnittstellen
- Idempotente Operationen und explizite Retries
- Automatisierte Tests für Netzwerkfehler und Partitionen
I/O & Ressourcen
- Netzwerktopologie und Latenzprofile
- Konsistenz- und Verfügbarkeitsanforderungen
- Monitoring- und Observability-Tooling
- Architekturentwurf mit verteilten Komponenten
- Betriebsmetriken, SLAs und Recovery-Pläne
- Implementierte Replikations- und Konsistenzmechanismen
Beschreibung
Distributed Computing bezeichnet Architekturen, in denen Rechenaufgaben über mehrere vernetzte Knoten verteilt werden. Es umfasst Konsistenz-, Fehlertoleranz- und Koordinationsmechanismen sowie Kommunikationsprotokolle. Ziel ist eine skalierbare, belastbare und effiziente Verarbeitung verteilter Anwendungen in heterogenen Umgebungen. Anwendungsgebiete reichen von verteilten Datenbanken über Microservices bis hin zu Edge-Computing und großen Datenverarbeitungsplattformen.
✔Vorteile
- Skalierbarkeit durch horizontale Verteilung von Last
- Erhöhte Ausfallsicherheit durch Redundanz
- Nähe zur Datenquelle reduziert Latenz (Edge-Optionen)
✖Limitationen
- Komplexere Fehlerfälle und Koordination erforderlich
- Strengere Anforderungen an Observability und Testing
- Konsistenzmodelle können Entwicklerkomplexität erhöhen
Trade-offs
Metriken
- Erfolgsrate von Anfragen
Anteil erfolgreicher versus fehlerhafter Anfragen über Zeit; zeigt Stabilität und Fehlerhäufigkeit.
- P95/P99 Latenz
Perzentilbasierte Latenzmessungen, wichtig für Service-Level-Anforderungen.
- Replikationsverzögerung
Zeitverzögerung zwischen primärem Update und Sichtbarkeit auf Replikaten.
Beispiele & Implementierungen
Verteilte Key-Value-Speicher (etcd)
etcd bietet verteilte Konfigurations- und Service-Discovery-Funktionen mit starker Konsistenz durch Raft.
MapReduce-Cluster für Batch-Verarbeitung
Batch-Verarbeitung verteilter Datenmengen in einem Cluster mit koordinierten Tasks.
Global verteilte Datenbanken
Datenbanken, die geografisch verteilte Replikation und spezielle Konsistenzmodelle bieten.
Implementierungsschritte
Anforderungsanalyse: Konsistenz, Latenz, Durchsatz definieren
Prototypen für kritische Pfade bauen und testen
Observability einführen (Metriken, Tracing, Logging)
Schrittweise Rollouts und Chaos-Tests durchführen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Ad-hoc Replikation ohne klare Konsistenzgarantien
- Mangelnde Observability-Standards führt zu späterer Aufarbeitung
- Tight Coupling zwischen Services erschwert spätere Skalierung
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Falsche Replikationsstrategie führt zu Datenverlust
- Optimierung nur für Durchsatz ohne Latenzbetrachtung bricht SLAs
- Deployment ohne Chaos-Tests verursacht unerkannte Schwachstellen
Typische Fallen
- Überschätzung deterministischer Netzwerkbedingungen
- Vernachlässigung von Datenlokalitätsanforderungen
- Unzureichende Rückfallstrategien bei Konsistenzkonflikten
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Begrenzte Netzwerkkapazität und variable Latenz
- • Regulatorische Anforderungen an Datenlokalität
- • Budget für redundante Infrastruktur und Observability