SHARDING ERKLÄRT: WAS ES IST UND WIE ES BEI DER SKALIERUNG HILFT

Sharding ist eine Methode in der Informatik, die die Leistung und Skalierbarkeit verbessert, indem ein Datensatz oder eine Rechenaufgabe in kleinere, besser handhabbare Teile, sogenannte Shards, aufgeteilt wird. Jeder Shard ist eine eigenständige Teilmenge des gesamten Datensatzes und kann separat gespeichert oder verarbeitet werden.Diese Technik findet breite Anwendung in Bereichen wie:

• Datenbanken: In verteilten Datenbanksystemen partitioniert Sharding eine Datenbank in kleinere Teile. Jeder Shard enthält typischerweise dasselbe Schema, aber unterschiedliche Datenzeilen.
• Blockchain: In Blockchain-Netzwerken verteilt Sharding die Validierungs- und Speicheraufgaben auf verschiedene Knoten, um eine Überlastung einzelner Systemkomponenten zu vermeiden.

Warum Sharding verwenden?

Mit dem Wachstum von Systemen steigen auch die Anforderungen an ihre Infrastruktur. Eine Datenbank, die beispielsweise Tausende von Anfragen pro Sekunde verarbeitet, kann auf einem einzelnen Server oder System an ihre Leistungsgrenzen stoßen. Sharding bietet eine Lösung für diesen Engpass durch folgende Funktionen:

• Parallele Verarbeitung: Jeder Shard kann separate Arbeitslasten gleichzeitig verarbeiten und so den Durchsatz verbessern.
• Ressourcenverteilung: Die Verteilung der Daten auf mehrere Maschinen optimiert die Speichernutzung, verbessert die CPU-Auslastung und erweitert die Speicherkapazität.
• Kontrolliertes Wachstum: Unternehmen können ihre Kapazitäten besser skalieren, indem sie bei Bedarf neue Shards hinzufügen, anstatt ganze Systeme zu ersetzen.

Sharding ist konzeptionell vergleichbar mit dem Aufteilen einer großen Tabelle in mehrere kleinere Tabellen, die jeweils unabhängig verwaltet werden, aber zusammen den gesamten Datensatz bilden.

Einer der Hauptgründe für die Implementierung von Sharding ist die Verbesserung der Systemskalierbarkeit. Mit steigender Nutzerzahl und zunehmender Datenmenge in Anwendungen müssen Systeme höhere Lasten ohne Leistungseinbußen bewältigen können. Sharding bietet hierfür eine praktische Lösung in mehreren wichtigen Punkten:

Vorteile der horizontalen Skalierung

Sharding ist eine Form der horizontalen Skalierung, auch bekannt als Scale-Out-Architektur. Anstatt sich auf eine einzelne, immer leistungsstärkere Maschine zu verlassen (vertikale Skalierung), können mehrere, weniger leistungsstarke Maschinen parallel arbeiten:

• Skalierbarkeit: Systeme können schrittweise erweitert werden, indem bei Bedarf neue Shards auf neuen Servern hinzugefügt werden.
• Kosteneffizienz: Der Betrieb mehrerer einfacherer Maschinen ist oft günstiger als der einer einzelnen High-End-Maschine.
• Zuverlässigkeit: Der Ausfall eines Shards führt nicht zwangsläufig zum Ausfall des gesamten Systems, wodurch die Ausfallsicherheit erhöht wird.

Lastverteilung und Leistung

Da jeder Shard nur einen Teil der Arbeitslast verarbeitet, verbessert Sharding die Gesamtleistung des Systems.

Lese- und Schreibvorgänge werden verteilt ausgeführt, wodurch die Latenz reduziert und die Überlastung einzelner Server verhindert wird.

• Abfrageeffizienz: Datenbanken können Abfragen schneller ausführen, indem sie weniger Zeilen pro Shard durchsuchen.
• Schreibeffizienz: Eingehende Daten werden gleichzeitig in verschiedene Shards geschrieben, was ein schnelleres Einfügen ermöglicht und das Risiko von Datenrückständen verringert.

Anwendungsbeispiele

Zahlreiche große Systeme nutzen Sharding effektiv:

• Google und Facebook: Sie verwenden Datenbank-Sharding, um globalen Datenverkehr zu unterstützen und gleichzeitig Datenverfügbarkeit und -geschwindigkeit zu gewährleisten.
• Ethereum 2.0: Im Blockchain-Bereich implementiert Ethereum Sharding, um Netzwerküberlastung und Skalierungsprobleme zu lösen.

Dadurch wird Sharding effizienter eingesetzt. Durch funktionale Entkopplung und verteiltes Ressourcenmanagement wird Sharding zu einem leistungsstarken Faktor für Systemwachstum und zuverlässige Leistung in großem Umfang.

Sharding bietet zwar erhebliche Skalierbarkeitsvorteile, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich, die eine sorgfältige Planung erfordern. Sharding ist keine Universallösung und muss sorgfältig eingesetzt werden, um spätere Betriebsprobleme zu vermeiden.

Wichtigste Herausforderungen beim Sharding

Bei mangelhafter Konzeption oder Implementierung kann Sharding zu Folgendem führen:

• Komplexität der Anwendungslogik: Anwendungen müssen wissen, wie die Daten partitioniert sind und wo sich bestimmte Daten befinden.
• Daten-Rebalancing: Bei ungleichmäßiger Datenverteilung können bestimmte Shards zu Hotspots werden und Leistungsengpässe verursachen.
• Shard-übergreifende Transaktionen: Operationen, die sich über mehrere Shards erstrecken, erfordern Koordination und oft ein komplexes Transaktionsmanagement, um die Konsistenz zu gewährleisten.
• Betrieblicher Mehraufwand: Mehr Shards bedeuten mehr Komplexität – Überwachung, Sicherheit und Backups werden komplexer.

Strategien für effektives Sharding Sharding

Um die Vorteile von Sharding optimal zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen zu minimieren, empfiehlt es sich, folgende Best Practices zu beachten:

• Wahl des richtigen Sharding-Schlüssels: Die Wahl des Sharding-Schlüssels ist entscheidend. Er muss die Arbeitslast gleichmäßig verteilen, um Datenungleichgewichte und Hotspots zu vermeiden.
• Überwachung und Analyse: Regelmäßige Audits gewährleisten die Ausgewogenheit der Shards. Überwachungstools helfen, Anomalien frühzeitig zu erkennen.
• Minimierung der Shard-übergreifenden Aktivität: Anwendungen sollten so konzipiert sein, dass sie primär innerhalb einzelner Shards arbeiten. Dies vereinfacht die Logik und verbessert die Performance.
• Automatisierte Resharding-Tools: Moderne Systeme verfügen häufig über Tools zur dynamischen Datenneuverteilung bei Laständerungen.

Sharding im Design Thinking

Die Architekturplanung für Sharding erfordert Weitsicht. Es ist einfacher, Sharding von Anfang an zu berücksichtigen, als ein bestehendes monolithisches System umzustrukturieren. Unternehmen setzen zunehmend auf Microservices und Serverless-Modelle, die sich aufgrund ihrer granularen Steuerung und Anpassungsfähigkeit hervorragend mit Sharding-Architekturen kombinieren lassen.Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sharding eine bewährte Methode ist, um Systeme zu skalieren, Latenzzeiten zu reduzieren und große Datenmengen zu verwalten. Allerdings erfordert sie strategische Planung, kompetente Umsetzung und kontinuierliche Wartung, um Fallstricke zu vermeiden und ihr volles Potenzial auszuschöpfen.