Ohne verteilte Systeme gäbe es kein Netflix, keine Cloud, kein Kubernetes – und keine Hochverfügbarkeit. Aber was genau steckt eigentlich dahinter, und warum solltest du dich als Systemadministrator, DevOps-Engineer oder SRE intensiv damit beschäftigen?
Was ist ein verteiltes System?
Ein verteiltes System besteht aus mehreren unabhängigen Computern (Nodes), die über ein Netzwerk miteinander verbunden sind und gemeinsam wie ein einziges logisches System agieren. Sie teilen sich Aufgaben, replizieren Daten, gleichen Ausfälle aus – und machen damit IT-Dienste skalierbar und ausfallsicher.
Typische Beispiele für verteilte Systeme:
- Ein Cluster von Webservern hinter einem Load Balancer
- Ein verteiltes Dateisystem wie GlusterFS oder Ceph
- Ein Kubernetes-Cluster mit mehreren Worker-Nodes
- Microservice-Architekturen mit Messaging-Systemen (z. B. Kafka, RabbitMQ)
Warum braucht man verteilte Systeme?
Ein einzelner Server hat klare Grenzen: begrenzte Ressourcen, einen einzelnen Ausfallpunkt, keine horizontale Skalierung. Verteilte Systeme lösen genau diese Probleme.
- Skalierbarkeit: Mehr Leistung durch zusätzliche Knoten
- Verfügbarkeit: Dienste bleiben erreichbar – auch bei Ausfällen
- Fehlertoleranz: Redundanz und automatische Wiederherstellung
- Lastverteilung: Engpässe vermeiden durch Parallelisierung
Welche Herausforderungen bringen sie mit sich?
Verteilte Systeme sind mächtig – aber nicht trivial. Die Komplexität entsteht vor allem durch das Netzwerk als unsicheren Kommunikationskanal.
Wichtige Herausforderungen:
- Netzwerkprobleme und Latenz
- Datenreplikation und Konsistenz
- Koordination (Leader-Wahl, Heartbeats, Synchronisation)
- Fehlertoleranz und Wiederherstellbarkeit
Das CAP-Theorem – der zentrale Kompromiss
Das sogenannte CAP-Theorem beschreibt ein zentrales Dilemma in verteilten Systemen:
| Buchstabe | Eigenschaft | Beschreibung |
|---|---|---|
| C | Consistency | Alle Knoten sehen zur gleichen Zeit denselben Datenstand |
| A | Availability | Jeder Anfrage wird garantiert beantwortet – auch bei Ausfällen |
| P | Partition Tolerance | Das System bleibt funktionsfähig, selbst wenn Netzwerkverbindungen zwischen Knoten unterbrochen werden |
Laut CAP-Theorem kannst du maximal zwei dieser Eigenschaften gleichzeitig vollständig erfüllen – nie alle drei. Das erklärt, warum viele Systeme z. B. auf eventual consistency setzen.
Wie tief solltest du das Thema als IT-Profi verstehen?
Verteilte Systeme sind nicht nur ein Thema für Cloud-Architekten. Auch im klassischen Rechenzentrum oder Homelab begegnen dir Cluster, Replikation und Failover häufiger als du denkst.
| Rolle | Erwartetes Know-how |
|---|---|
| Systemadministrator | Grundlagen von Clustern, NFS vs. verteiltem Filesystem, einfache Replikationsmechanismen (z. B. GlusterFS, DRBD), Hochverfügbarkeit mit systemd |
| DevOps Engineer | Cluster-Topologien verstehen, Speicherbackends in Container-Umgebungen, Konsistenzstrategien |
| SRE | Recovery-Prozesse, Monitoring verteilter Komponenten, Latenz-/Verfügbarkeitsmetriken, Incident Response |
| Cloud Architect | Design skalierbarer, georedundanter Systeme mit passenden Technologien (z. B. Ceph, S3, GCS, EBS) |
Fazit
Verteilte Systeme sind die Basis moderner IT-Infrastruktur. Wer heute in der IT arbeitet – ob als Sysadmin oder Cloud Engineer – muss verstehen, warum Dienste auf mehrere Systeme verteilt werden, was bei Netzwerkpartitionen passiert, und wie Konsistenz und Verfügbarkeit gegeneinander abgewogen werden.
Das gilt auch für dein Homelab: Selbst dort kannst du mit kleinen Cluster-Setups (z. B. 3 Raspberry Pi, GlusterFS, MinIO oder DRBD) die Grundlagen lernen, die du später im Job brauchst.
Im nächsten Beitrag zeige ich dir, wie genau verteilte Speicherlösungen wie GlusterFS oder Ceph diese Konzepte umsetzen – und wie du sie praktisch testen kannst.
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