Glossar

Fehlertoleranz

Fehlertoleranz bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, trotz des Auftretens von Fehlern oder Ausfällen weiterhin funktionsfähig zu bleiben. In der IT und Informatik bedeutet das, dass ein System so konzipiert ist, dass es auch bei einem Hardwaredefekt, Softwarefehler oder Netzwerkproblem nicht vollständig ausfällt, sondern den Betrieb aufrechterhalten kann, oft durch automatische Fehlerbehebung oder Redundanzmechanismen.

Ein fehlertolerantes System erkennt Fehler und kompensiert sie, indem es beispielsweise auf Backup-Komponenten umschaltet oder Prozesse auf andere verfügbare Ressourcen verteilt. Beispiele sind verteilte Systeme oder Server-Cluster, bei denen die Ausfälle einzelner Komponenten durch die Lastübernahme anderer kompensiert werden. Dies ist besonders wichtig für kritische Infrastrukturen wie Datenzentren oder Cloud-Umgebungen, bei denen Ausfallzeiten zu erheblichen Kosten oder Datenverlust führen können.

Fehlertoleranz wird häufig durch Redundanz, Backup-Systeme und automatische Überwachungsmechanismen realisiert.

Petabytes

Ein Petabyte (PB) ist eine Einheit zur Messung von digitalem Speicher oder Datenvolumen und entspricht 1.024 Terabytes (TB) oder 1 Million Gigabytes (GB). Wenn man das in Bytes ausdrückt, ist 1 Petabyte gleich 1.125.899.906.842.624 Bytes.

Hier ein kleiner Vergleich zur Verdeutlichung:

  • 1 Gigabyte (GB) = etwa 1.000 Megabytes (MB)
  • 1 Terabyte (TB) = etwa 1.000 Gigabytes (GB)
  • 1 Petabyte (PB) = etwa 1.000 Terabytes (TB)

Zur Veranschaulichung: Mit einem Petabyte könnte man etwa 500 Milliarden Seiten Text speichern oder Tausende Stunden hochauflösender Videoaufnahmen. Große Unternehmen oder Organisationen, die riesige Datenmengen verwalten müssen, wie beispielsweise Internetkonzerne, Cloud-Dienste oder Forschungsinstitute, arbeiten häufig mit Datengrößen im Petabyte-Bereich.

In der Praxis begegnen mir Petabytes oft, wenn ich mit Datenmengen auf Big-Data-Plattformen wie Hadoop oder in der Cloud-Infrastruktur zu tun habe, wo extrem große Datenbestände effizient verwaltet und analysiert werden müssen.

Skalierbarkeit

Skalierbarkeit beschreibt die Fähigkeit eines Systems, Netzwerks oder einer Software, seine Leistung proportional zur steigenden Nachfrage zu erhöhen. Ein skalierbares System kann mit wachsender Last oder steigenden Anforderungen umgehen, indem es Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher oder Netzwerkkapazität flexibel erweitert.

Es gibt zwei Hauptarten der Skalierbarkeit:

  1. Vertikale Skalierbarkeit (Scaling Up): Die Leistungsfähigkeit eines einzelnen Servers oder Systems wird durch das Hinzufügen von mehr Ressourcen (z. B. mehr RAM, CPU-Leistung) verbessert.

  2. Horizontale Skalierbarkeit (Scaling Out): Es werden zusätzliche Server oder Knoten in einem Netzwerk hinzugefügt, um die Arbeitslast auf mehrere Systeme zu verteilen.

Ein skalierbares System bleibt stabil und effizient, selbst wenn die Anforderungen erheblich wachsen, was es besonders wichtig für Anwendungen und Plattformen im Bereich der Cloud, Big Data und Webservices macht.