<\/p>\n\n\n\n
Note<\/strong>: Dieser Blogpost wurde f\u00fcr das Modul Enterprise IT (113601a) verfasst.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Verf\u00fcgbarkeit ist ein entscheidender Faktor f\u00fcr Online-Systeme, da Gesch\u00e4ftsprozesse sofort zum Stillstand kommen k\u00f6nnen, wenn ein System ausf\u00e4llt. Im E-Commerce ist Verf\u00fcgbarkeit besonders wichtig, da Kunden sofortigen Zugriff erwarten. Wenn eine Website nicht erreichbar ist, wechseln Nutzer schnell zur Konkurrenz. Ausf\u00e4lle verursachen nicht nur finanzielle Verluste, sondern sch\u00e4digen auch den Ruf des Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n Verf\u00fcgbarkeit ist eine nicht-funktionale Anforderung, die als Prozentsatz der Zeit definiert wird, in der ein System oder Dienst zug\u00e4nglich ist. Dieser Prozentsatz bestimmt die erlaubte Ausfallzeit innerhalb eines bestimmten Zeitraums. High Availability (HA) ist eine besonders strenge Anforderung und bedeutet eine Verf\u00fcgbarkeit von mindestens 99,999 % der Zeit. Dies erlaubt nur etwa f\u00fcnf Minuten Ausfallzeit pro Jahr, einschlie\u00dflich geplanter und ungeplanter Wartung [1].<\/p>\n\n\n\n Figure 1: High Availability<\/em> [2]<\/em> Eine Studie von Compuware und Forrester Research aus dem Jahr 2011 ergab, dass Unternehmen pro Minute eines Mainframe-Ausfalls durchschnittlich 14.000 US-Dollar verlieren. Basierend auf dieser Zahl kann man berechnen, dass ein System mit einer Verf\u00fcgbarkeit von 99,999 % (f\u00fcnf Neunen) j\u00e4hrliche Ausfallkosten von etwa 73.500 US-Dollar verursacht. Sinkt die Verf\u00fcgbarkeit auf 99,99 % (vier Neunen), steigen die Kosten auf 735.000 US-Dollar pro Jahr, und bei 99,9 % (drei Neunen) belaufen sie sich sogar auf 7,3 Millionen US-Dollar. Um von einer Verf\u00fcgbarkeit von 99,99 % auf 99,999 % zu kommen, d\u00fcrften die zus\u00e4tzlichen Investitionen in Hardware, Software und andere Ressourcen nicht mehr als 660.000 US-Dollar pro Jahr betragen. Doch in Anbetracht der hohen Kosten f\u00fcr Mainframe-Hardware reicht dieser Betrag oft nicht aus. Der Schritt von 99,9 % auf 99,99 % ist hingegen einfacher umzusetzen und hat einen gr\u00f6\u00dferen wirtschaftlichen Nutzen [6].<\/p>\n\n\n\n Hochverf\u00fcgbare IT-Systeme und -Dienste sind so konzipiert, dass sie w\u00e4hrend geplanter und ungeplanter Ausf\u00e4lle zu 99,999 % der Zeit verf\u00fcgbar sind. Diese sogenannte \u201eFive Nines\u201c-Zuverl\u00e4ssigkeit bedeutet, dass das System praktisch immer in Betrieb ist. Wenn kritische IT-Infrastrukturen ausfallen, aber durch eine hochverf\u00fcgbare Architektur abgesichert sind, \u00fcbernimmt das Backup-System oder die Ersatzkomponente. Dadurch k\u00f6nnen Benutzer und Anwendungen ohne Unterbrechung weiterarbeiten und auf dieselben Daten zugreifen, die vor dem Ausfall verf\u00fcgbar waren. Disaster Recovery umfasst die Richtlinien, Tools und Verfahren, die IT-Organisationen einf\u00fchren m\u00fcssen, um kritische IT-Komponenten und -Dienste nach einer Katastrophe wieder online zu bringen. Ein Beispiel hierf\u00fcr w\u00e4re die Zerst\u00f6rung eines Rechenzentrums durch ein Naturereignis wie ein starkes Erdbeben. Man kann sich High Availability als eine Strategie zur Bew\u00e4ltigung kleiner, aber kritischer Ausf\u00e4lle in IT-Infrastrukturkomponenten vorstellen, die sich leicht beheben lassen. Disaster Recovery hingegen ist ein Prozess zur Bew\u00e4ltigung gr\u00f6\u00dferer Ereignisse, die ganze IT-Infrastrukturen lahmlegen k\u00f6nnen [4].<\/p>\n\n\n\n Fault tolerance zielt auf null Ausfallzeit ab, w\u00e4hrend High Availability darauf ausgerichtet ist, minimale Ausfallzeiten zu gew\u00e4hrleisten. Im Gegensatz zur High Availability steht die Bereitstellung einer hohen Leistungsqualit\u00e4t bei der Fault tolerance nicht im Vordergrund. Das Ziel eines fehlertoleranten Designs in der IT-Infrastruktur ist es, zu verhindern, dass eine gesch\u00e4ftskritische Anwendung Ausfallzeiten erleidet. Fault tolerance ist eine teurere Methode zur Sicherstellung der Betriebszeit als High Availability, da sie die Sicherung kompletter Hardware- und Softwaresysteme sowie Stromversorgungen umfassen kann. Hochverf\u00fcgbare Systeme erfordern keine Replikation physischer Komponenten [4].<\/p>\n\n\n\n Verf\u00fcgbarkeit gilt als eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen im Cloud-Computing, da immer mehr wichtige Dienste in die Cloud verlagert werden. Eine mangelnde Verf\u00fcgbarkeit k\u00f6nnte die Akzeptanz von Cloud-Computing behindern. Probleme entstehen nicht nur durch einzelne Dienste, sondern auch durch die Interaktionen zwischen verschiedenen Komponenten [1].<\/p>\n\n\n\n Die Komplexit\u00e4t der Redundanz untersch\u00e4tzen<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ein mangelndes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Komplexit\u00e4t, die mit der Implementierung effektiver Redundanz verbunden ist, kann dazu f\u00fchren, dass Systeme entweder nicht wirklich redundant sind oder anf\u00e4llig f\u00fcr gleichzeitige Ausf\u00e4lle werden. Es ist wichtig, die Redundanz sorgf\u00e4ltig zu planen, die Abh\u00e4ngigkeiten zu verstehen und unabh\u00e4ngige Ausfallmodi sicherzustellen [8].<\/p>\n\n\n\n Zu komplizierte Fehler\u00fcbernahme<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ein Fehler\u00fcbernahmesystem, das zu komplex oder schwer zu aktivieren ist, kann in einem Notfall dazu f\u00fchren, dass das System entweder langsam oder gar nicht wieder funktioniert. Das w\u00fcrde den Sinn der High Availability zunichte machen. Fehler\u00fcbernahme-Mechanismen sollten deshalb so einfach, zuverl\u00e4ssig und automatisch wie m\u00f6glich sein, damit sie im Ernstfall schnell greifen [8].<\/p>\n\n\n\n Das \u00dcbersehen von nicht-funktionalen Anforderungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n Das Vernachl\u00e4ssigen von nicht-funktionalen Anforderungen wie Sicherheit, Wartbarkeit und Skalierbarkeit in HA-Designs f\u00fchrt zu HA-Systemen, die zwar verf\u00fcgbar, jedoch ineffizient, unsicher oder nicht skalierbar sein k\u00f6nnen. Daher sollten, funktionale und nicht-funktionale Anforderungen auszubalanciert sein, sodass die High Availability andere Systemaspekte nicht beeintr\u00e4chtigt [8].<\/p>\n\n\n\n Fehleinsch\u00e4tzung der Netzwerkzuverl\u00e4ssigkeit<\/strong><\/p>\n\n\n\n Oft wird davon ausgegangen, dass die Netzwerk-Infrastruktur zuverl\u00e4ssiger funktioniert, als sie es tats\u00e4chlich tut. Netzwerkprobleme k\u00f6nnen jedoch h\u00e4ufig zu Ausf\u00e4llen f\u00fchren. Das System sollte so gestaltet werden, dass es gegen Netzwerkst\u00f6rungen abgesichert ist, indem man mehrere Verbindungswege und Notfalll\u00f6sungen einplant [8].<\/p>\n\n\n\n Fehlende Kapazit\u00e4tsplanung<\/strong><\/p>\n\n\n\n Wenn die Kapazit\u00e4t und die zu erwartenden Lasten bei der Planung von High Availability nicht ausreichend ber\u00fccksichtigt werden, kann das System bei hoher Nachfrage Schwierigkeiten haben und nicht richtig funktionieren. Daher m\u00fcssen eine gr\u00fcndliche Kapazit\u00e4tsplanung und regelm\u00e4\u00dfige Lasttests durchgef\u00fchrt werden, um sicherzustellen, dass das System auch unter hohen Belastungen zuverl\u00e4ssig funktioniert [8].<\/p>\n\n\n\n \u00dcberm\u00e4\u00dfige Abh\u00e4ngigkeit von einem einzelnen Standort<\/strong><\/p>\n\n\n\n Wenn alle High Availability-Ressources an einem einzigen Standort geb\u00fcndelt werden, k\u00f6nnen lokale Katastrophen das gesamte System offline nehmen. Um das Risiko lokaler Gefahren zu verringern, sollten die Ressourcen geografisch verteilt werden [8].<\/p>\n\n\n\n Menschliche Faktoren ignorieren<\/strong><\/p>\n\n\n\n Wenn man die Rolle von menschlichen Fehlern und Arbeitsprozessen bei der Systemverf\u00fcgbarkeit au\u00dfer Acht l\u00e4sst, steigt die Wahrscheinlichkeit von Ausf\u00e4llen durch betriebliche Fehler. Es ist ratsam, in Schulungen zu investieren, klare und zuverl\u00e4ssige Arbeitsabl\u00e4ufe zu etablieren und Systeme so zu gestalten, dass sie menschliche Fehler ber\u00fccksichtigen [8].<\/p>\n\n\n\n Unzureichende \u00dcberwachung und Alarme<\/strong><\/p>\n\n\n\n Wenn Systeme nicht ausreichend \u00fcberwacht werden, k\u00f6nnen Probleme mit der Leistung des Systems sp\u00e4t erkannt werden. Dies kann dazu f\u00fchren, dass wichtige Fehler nicht rechtzeitig behoben werden, was die Verf\u00fcgbarkeit des Systems gef\u00e4hrden k\u00f6nnte. Um Probleme fr\u00fchzeitig zu erkennen und m\u00f6glichst shnell darauf reagieren zu k\u00f6nnen, ist es entscheidend, ein effektives \u00dcberwachungs- und Alarmsystem einzurichten [8]. Ein zentrales Ziel der High Availability (HA) ist es, Single Points of Failure (SPOF) zu vermeiden. Dadurch wird die betriebliche Kontinuit\u00e4t, Redundanz und eine automatische Fehler\u00fcbernahme (Failover) sichergestellt [3].<\/p>\n\n\n\n Die folgenden drei Prinzipien werden bei der Entwicklung von HA-Systemen angewandt, um eine hohe Verf\u00fcgbarkeit zu gew\u00e4hrleisten [2]:<\/p>\n\n\n\n Single Point of Failure (SPoF):<\/strong> Ein Single Point of Failure ist eine Komponente, bei deren Ausfall das gesamte System ausfallen w\u00fcrde. Wenn ein Unternehmen einen Server hat, auf dem eine Anwendung l\u00e4uft, ist dieser Server ein Single-Point-of-Failure. Sollte dieser Server ausfallen, ist die Anwendung nicht mehr verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n Zuverl\u00e4ssiges Crossover<\/strong>: Der Einbau von Redundanz in diese Systeme ist ebenfalls wichtig. Redundanz erm\u00f6glicht es, dass eine Backup-Komponente f\u00fcr eine ausgefallene Komponente einspringt. In diesem Fall muss ein zuverl\u00e4ssiges Crossover oder Failover gew\u00e4hrleistet sein, das hei\u00dft ein Wechsel von Komponente X zu Komponente Y ohne Datenverlust oder Leistungseinbu\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n Erkennbarkeit von Ausf\u00e4llen<\/strong>: Ausf\u00e4lle m\u00fcssen sichtbar sein, und im Idealfall verf\u00fcgen die Systeme \u00fcber eine eingebaute Automatisierung, um den Ausfall selbst\u00e4ndig zu beheben. Es sollte auch eingebaute Mechanismen zur Vermeidung von Fehlern mit gemeinsamer Ursache geben, bei denen zwei oder mehr Systeme oder Komponenten gleichzeitig ausfallen, wahrscheinlich aufgrund derselben Ursache.<\/p>\n\n\n\n Viele hochverf\u00fcgbare Systeme nutzen Load Balancing. Dieser Prozess erm\u00f6glicht den Datenverkehr auf mehrere Server zu verteilen, um die Verf\u00fcgbarkeit von Anwendungen zu optimieren. Ein Beispiel daf\u00fcr ist eine stark frequentierte Website oder ein Cloud-Dienst, der t\u00e4glich Millionen von Benutzeranfragen erh\u00e4lt. Load Balancing stellt sicher, dass Anwendungen Inhalte von Webservern schnell und unterbrechungsfrei an die Nutzer liefern k\u00f6nnen. Durch den Einsatz mehrerer Load Balancer gleichzeitig kann verhindert werden, dass eine einzelne Komponente \u00fcberlastet wird und somit einen Single Point of Failure darstellt, der zu Ausfallzeiten oder St\u00f6rungen f\u00fchren k\u00f6nnte [5].<\/p>\n\n\n\n Statischer Ansatz<\/strong>: Statische Algorithmen verteilen den Datenverkehr gleichm\u00e4\u00dfig auf alle Server. Ein bekanntes Beispiel daf\u00fcr ist das Round-Robin-Verfahren, bei dem jede neue Anfrage der Reihe nach an den n\u00e4chsten Server weitergeleitet wird. Allerdings hat sich gezeigt, dass dieses einfache Verfahren nicht immer optimal funktioniert, da die Last auf den Servern nicht immer optimal verteilt werden kann. Deshalb wurde das gewichtete Round-Robin-Verfahren entwickelt. Hierbei bekommt jeder Server eine Gewichtung basierend auf seiner Leistungsf\u00e4higkeit. Leistungsst\u00e4rkere Server erhalten mehr Anfragen, w\u00e4hrend schw\u00e4chere Server weniger belastet werden. Falls alle Server gleich bewertet sind, bleibt die Verteilung der Anfragen trotzdem ausgewogen [7].<\/p>\n\n\n\n Dynamischer Ansatz:<\/strong> Dynamische Algorithmen passen die Verteilung des Datenverkehrs an die aktuelle Serverauslastung an. Sie pr\u00fcfen, welcher Server am wenigsten belastet ist, und leiten die Anfragen dorthin, um die Last optimal zu verteilen. Daf\u00fcr ist jedoch eine st\u00e4ndige Kommunikation mit dem Netzwerk n\u00f6tig, was zus\u00e4tzlichen Datenverkehr verursacht [7].<\/p>\n\n\n\n Vergleicht man die beiden Methoden, ist das Round-Robin-Verfahren zwar einfach und verteilt die Anfragen gleichm\u00e4\u00dfig, kann aber zu einer unausgewogenen Auslastung f\u00fchren. Dynamische Algorithmen sind dagegen flexibler, da sie den Datenverkehr an die aktuelle Serverauslastung anpassen. Allerdings k\u00f6nnen sie bei hoher Netzwerkauslastung an ihre Grenzen sto\u00dfen, da wichtige Abfragen m\u00f6glicherweise nicht rechtzeitig beantwortet werden. Dies kann wiederum das Netzwerk zus\u00e4tzlich belasten [7].<\/p>\n\n\n\n High Availability clusters, sind Gruppen verbundener Maschinen, die zusammen als ein einziges System arbeiten. Wenn eine Maschine in einem Cluster ausf\u00e4llt, \u00fcbernimmt eine Cluster-Management-Software deren Workloads und verteilt sie auf eine andere Maschine. Innerhalb eines Hochverf\u00fcgbarkeitsclusters sorgt ein gemeinsam genutzter Speicher zwischen den einzelnen Knoten (Computern) daf\u00fcr, dass es bei einem Ausfall eines einzelnen Knotens zu keinem Datenverlust kommt [5].<\/p>\n\n\n\n Da immer mehr Unternehmen auf Online-Dienste sowie Cloud- und Hybrid-Cloud-L\u00f6sungen angewiesen sind, um wichtige Anwendungen und Dienste bereitzustellen, steigen auch die Anforderungen an die Infrastruktur. Dadurch wird es immer wichtiger, dass Systeme jederzeit zuverl\u00e4ssig verf\u00fcgbar sind. Hier sind einige der h\u00e4ufigsten Vorteile von hochverf\u00fcgbaren Systemen f\u00fcr Unternehmen [5]:<\/p>\n\n\n\n Erh\u00f6hte Flexibilit\u00e4t<\/strong> Sichere Daten<\/strong> Verbesserte Markenwahrnehmung<\/strong> Besserer Kundenservice<\/strong> Die Anforderungen an die Verf\u00fcgbarkeit von Systemen und Diensten steigen stetig, insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Digitalisierung und den \u00dcbergang zu Cloud- und Hybrid-Cloud-L\u00f6sungen. High Availability (HA) wird daher nicht nur f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen, sondern auch f\u00fcr kleinere und mittlere Unternehmen zu einer entscheidenden Notwendigkeit, um die Kontinuit\u00e4t der Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit sicherzustellen und den steigenden Anspr\u00fcchen an Verf\u00fcgbarkeit gerecht zu werden. Technologien wie Load Balancing, HA-Cluster und der Einsatz von Monitoring- und Alarm-Systemen werden in Zukunft noch weiter optimiert und m\u00fcssen kontinuierlich an neue Anforderungen und Herausforderungen angepasst werden. Die Implementierung von High Availability erfordert eine sorgf\u00e4ltige Planung, die Ber\u00fccksichtigung von Redundanz, eine effiziente Fehler\u00fcbernahme und die richtige Kapazit\u00e4tsplanung. Wer diese Herausforderungen jedoch meistert, profitiert von einer stabilen und zuverl\u00e4ssigen Infrastruktur, die nicht nur die Betriebsabl\u00e4ufe optimiert, sondern auch das Vertrauen der Kunden st\u00e4rkt und einen Wettbewerbsvorteil verschafft.<\/p>\n\n\n\n [1] Nabi, Mina, Maria Toeroe, and Ferhat Khendek. “Availability in the cloud: State of the art.” Journal of Network and Computer Applications<\/em> 60 (2016): 54-67. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Note: Dieser Blogpost wurde f\u00fcr das Modul Enterprise IT (113601a) verfasst. 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March 2022","format":false,"excerpt":"*zumindest im Bereich georeplizierter Datenbanken Wir leben in einer globalisierten Welt, in welcher wir Anwendungen auf der ganzen Welt nutzen k\u00f6nnen. Egal wo wir gerade sind, k\u00f6nnen wir auf diese Programme und Daten zugreifen. Doch diese M\u00f6glichkeit stellt Softwaresysteme heutzutage vor gro\u00dfe Herausforderungen. Nutzer m\u00f6chten so schnell wie m\u00f6glich auf\u2026","rel":"","context":"In "Databases"","block_context":{"text":"Databases","link":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/category\/scalable-systems\/databases\/"},"img":{"alt_text":"","src":"https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Network-Monitoring.jpg?resize=350%2C200&ssl=1","width":350,"height":200,"srcset":"https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Network-Monitoring.jpg?resize=350%2C200&ssl=1 1x, https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Network-Monitoring.jpg?resize=525%2C300&ssl=1 1.5x, https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Network-Monitoring.jpg?resize=700%2C400&ssl=1 2x, https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Network-Monitoring.jpg?resize=1050%2C600&ssl=1 3x"},"classes":[]},{"id":21753,"url":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2021\/09\/26\/the-way-of-system-thinking\/","url_meta":{"origin":26902,"position":5},"title":"The Way of System Thinking – Was Systemdenken ausmacht","author":"Julia Grimm","date":"26. September 2021","format":false,"excerpt":"Ein Artikel von Jessica Hofmann und Julia Grimm In unserem Leben, egal ob im Privaten oder Beruf, m\u00fcssen wir Entscheidungen treffen. Diese Entscheidungen haben so gut wie immer eine Konsequenz. Bei allt\u00e4glichen Entscheidungen ist uns das oft nicht bewusst. Erst bei gro\u00dfen und schweren Entscheidungen sind wir Menschen uns dar\u00fcber\u2026","rel":"","context":"In "Allgemein"","block_context":{"text":"Allgemein","link":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/category\/allgemein\/"},"img":{"alt_text":"","src":"https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/systems-thinking.jpg?resize=350%2C200&ssl=1","width":350,"height":200,"srcset":"https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/systems-thinking.jpg?resize=350%2C200&ssl=1 1x, https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/systems-thinking.jpg?resize=525%2C300&ssl=1 1.5x, https:\/\/i0.wp.com\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/systems-thinking.jpg?resize=700%2C400&ssl=1 2x"},"classes":[]}],"jetpack_sharing_enabled":true,"authors":[{"term_id":1066,"user_id":1239,"is_guest":0,"slug":"jonas_hler","display_name":"Jonas \u00d6hler","avatar_url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/6896e206d6a6f4024496274acd5637be4f1afdcd42ddca4b73cc6e4efef6c2d4?s=96&d=mm&r=g","0":null,"1":"","2":"","3":"","4":"","5":"","6":"","7":"","8":""},{"term_id":1073,"user_id":1243,"is_guest":0,"slug":"adib_shaqaiq","display_name":"Adib Shaqaiq","avatar_url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/88cf358b03dfbf621138e7892bd7c479fda8768763b0ea444126ef68424b8cb9?s=96&d=mm&r=g","0":null,"1":"","2":"","3":"","4":"","5":"","6":"","7":"","8":""}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26902","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1239"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=26902"}],"version-history":[{"count":20,"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26902\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":27646,"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26902\/revisions\/27646"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=26902"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=26902"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=26902"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=26902"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Was bedeutet High Availability?<\/h1>\n\n\n\n
High Availability-SLAs in Prozentangaben<\/h3>\n\n\n\n
Prozent<\/strong><\/td> J\u00e4hrliche Ausfallzeit<\/strong><\/td><\/tr> 99,9<\/strong><\/td> 8Std. 45m 57s<\/td><\/tr> 99,99<\/strong><\/td> 52m 35.7s<\/td><\/tr> 99,999<\/strong><\/td> 5m 15.6s<\/td><\/tr> 99,9999<\/strong><\/td> 31.6s<\/td><\/tr> 99,99999<\/strong><\/td> 3.2s<\/td><\/tr> 99,999999<\/strong><\/td> 0.3s<\/td><\/tr> 99,9999999<\/strong><\/td> 31.6ms<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\nHigh availability vs Disaster Recovery<\/h3>\n\n\n\n
High availability vs Fault tolerance<\/h3>\n\n\n\n
Die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr hochverf\u00fcgbare Systeme<\/h1>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\nTechnologien und Strategien f\u00fcr maximale Verf\u00fcgbarkeit<\/h1>\n\n\n\n
Load balancing<\/h3>\n\n\n\n
High availability clusters<\/h3>\n\n\n\n
Vorteile von High Availability<\/h1>\n\n\n\n
Viele Unternehmen setzen auf die digitale Transformation, um ihre Prozesse zu verbessern. Daher ist es wichtig, dass Systeme immer verf\u00fcgbar sind, damit Mitarbeiter und Kunden jederzeit problemlos auf wichtige Anwendungen zugreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Bei einer Architektur mit hoher Verf\u00fcgbarkeit sind die wichtigsten Daten einer Organisation immer verf\u00fcgbar, leicht zug\u00e4nglich und vor unberechtigtem Zugriff gesch\u00fctzt.<\/p>\n\n\n\n
Systemausf\u00e4lle, die schon nach wenigen Minuten oder Stunden auftreten, k\u00f6nnen f\u00fcr Unternehmen in vielen Bereichen, wie zum Beispiel SaaS, Luftfahrt oder Mobiltechnologie, gro\u00dfe PR-Probleme verursachen. Eine zuverl\u00e4ssige Infrastruktur sorgt daf\u00fcr, dass die Marke nicht unter Ausf\u00e4llen oder unerwarteten Stillst\u00e4nden leidet.<\/p>\n\n\n\n
Managed Service Provider (MSPs) m\u00fcssen sicherstellen, dass ihre Netzwerke immer zuverl\u00e4ssig funktionieren, um die vereinbarten Servicelevel zu erf\u00fcllen. Hochverf\u00fcgbare Systeme helfen ihnen dabei, stabile Netzwerke bereitzustellen, auf die ihre wichtigsten Kunden angewiesen sind \u2013 zum Beispiel Netzwerke, die autonome Fahrzeuge sicher fahren lassen oder Krankenh\u00e4user bei der Verwaltung von Patientendaten unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\nFazit<\/h1>\n\n\n\n
Literaturverzeichnis<\/h1>\n\n\n\n
[2] Sheldon, R., Gillis, A. S., & Lutkevich, B. (2024, September 28). Hochverf\u00fcgbarkeit (High Availibility, HA). ComputerWeekly.de. https:\/\/www.computerweekly.com\/de\/definition\/Hochverfuegbarkeit-High-Availibility
[3] Ahuja, Sanjay P., and Sindhu Mani. “Availability of services in the era of cloud computing.” Network and Communication Technologies<\/em> 1.1 (2012): 2.
[4] What is high availability? (2023, October 5). Cisco. https:\/\/www.cisco.com\/c\/en\/us\/solutions\/hybrid-work\/what-is-high-availability.html#~high-availability-clusters-explained
[5] Flinders, Smalley. (2025b). High availability. https:\/\/www.ibm.com\/think\/topics\/high-availability
[6] FireHydrant Team. (2022, october 22). https:\/\/firehydrant.com\/blog\/five-nines-availability\/
[7] Chaczko,Mahadevan, Shahrzad Aslanzadeh and Christopher Mcdermid. “Availability and Load Balancing in Cloud Computing”. International Conference on Computer and Software Modeling
IPCSIT vol.14 (2011): 135.
[8] Paradkar, S. (2024, November 19). Crafting Highly Available Systems: Challenges, Anti-Patterns and Pitfalls \u2014 Part 2. Medium. https:\/\/medium.com\/oolooroo\/crafting-highly-available-systems-challenges-anti-patterns-and-pitfalls-part-2-bbb4fd51beab<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n