Systemzuverlässigkeit
Konzept für die Fähigkeit von Systemen, Dienste zuverlässig und verfügbar zu liefern, Fehler zu tolerieren und erwartete Service-Level über die Zeit einzuhalten.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Falsche SLOs führen zu unnötigen Kosten oder schlechter UX.
- Zu viel Komplexität kann neue Fehlerquellen schaffen.
- Unzureichende Tests verursachen falsche Sicherheitsannahmen.
- SLO-getriebene Entscheidungen statt reiner Uptime-Ziele
- Automatisierte Recovery-Pfade implementieren
- Transparente Postmortems mit konkreten Maßnahmen
I/O & Ressourcen
- Architekturdiagramme und Abhängigkeiten
- Historic Incident- und Performance-Daten
- Geschäftsanforderungen und Verfügbarkeitsziele
- SLO/SLI-Definitionen und Monitoring-Dashboards
- Recovery- und Failover-Pläne
- Maßnahmenlisten aus Postmortems
Beschreibung
System Reliability beschreibt die Fähigkeit eines Systems, über Zeit zuverlässig Dienste zu erbringen, Fehler zu tolerieren und erwartete Verfügbarkeit zu sichern. Es umfasst Designprinzipien, Redundanz, Beobachtbarkeit und Prozesse zur Fehlerbehandlung sowie Bewertung von Trade-offs zwischen Kosten, Performance und Komplexität. Ziel ist messbare Zuverlässigkeit über Lebenszyklen.
✔Vorteile
- Höhere Verfügbarkeit und geringere Ausfallzeiten.
- Besseres Kundenvertrauen durch messbare Service-Level.
- Schnellere Fehlererkennung und -behebung durch Observability.
✖Limitationen
- Erhöhte Kosten durch Redundanz und Monitoring.
- Komplexitätszuwachs in Architektur und Betriebsprozessen.
- Nicht alle Ausfälle sind technisch kontrollierbar (z. B. Drittanbieter).
Trade-offs
Metriken
- Verfügbarkeit (Uptime)
Prozentsatz der Zeit, in der ein Service verfügbar ist.
- Mean Time to Recovery (MTTR)
Durchschnittliche Zeit, um einen Ausfall zu beheben und den Betrieb wiederherzustellen.
- Fehlerquote (Error Rate)
Anteil fehlerhafter Anfragen im Verhältnis zur Gesamtzahl der Anfragen.
Beispiele & Implementierungen
Banking-Plattform mit 99,99% Verfügbarkeit
Bank implementierte Redundanz, strikte SLOs und automatisierte Failover-Mechanismen, um Finanztransaktionen zuverlässig zu verarbeiten.
E-Commerce während Spitzenlasten
Skalierbare Architekturen und circuit breakers verhinderten Kaskadenausfälle während hoher Lastspitzen.
SaaS-Anbieter mit chaos engineering
Regelmäßige Chaos-Tests verbesserten die Resilienz und deckten unbekannte Abhängigkeiten auf.
Implementierungsschritte
Ist-Analyse der aktuellen Verfügbarkeit und Abhängigkeiten
SLOs und SLIs definieren sowie Metriken instrumentieren
Redundanz-, Failover- und Teststrategien planen und umsetzen
Regelmäßige Chaos- und Recovery-Tests einführen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Alt-Systeme ohne Observability-Integration
- Manuelle Failover-Prozesse
- Unklare Ownership von kritischen Pfaden
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- SLOs so strikt setzen, dass Releases blockiert werden
- Skalierung allein als Lösung für Latenzprobleme
- Monitoring-Daten zu aggregiert und nicht handlungsfähig
Typische Fallen
- Fokus auf einzelne Metriken statt auf Nutzererfahrung
- Zu viele Alerts ohne Priorisierung
- Fehlende Automatisierung für häufige Recovery-Schritte
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Budgetlimits für Redundanz und Tests
- • Abhängigkeiten von Drittanbietern
- • Regulatorische Anforderungen an Datenhaltung