Cloud Load Balancing, auch bekannt als LBaaS, ist der Prozess der Verteilung von Arbeitslasten in einer Cloud-Umgebung, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Zuverlässigkeit zu erhöhen.
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Cloud Load Balancing, ist ein cloudbasierter Load Balancing-Dienst, der den Traffic zwischen mehreren Cloudservern verteilt. Wie Hardware-Load-Balancer sind Cloud-Load-Balancer darauf ausgelegt, massive Arbeitslasten zu verwalten, damit kein einzelner Server mit Anfragen überlastet wird (das kann die Latenz erhöhen und zu Ausfallzeiten führen).
Viele Cloud-Provider bieten ihren Kunden die Möglichkeit, Load Balancing-Dienste nach Bedarf zu mieten, anstatt dedizierte Geräte vor Ort zu konfigurieren und zu warten, um ihren Traffic selbst zu routen. Dieser Prozess wird oft als „Load Balancing as a Service“ (LBaaS) bezeichnet, obwohl LBaaS auch Arbeitslasten zwischen Servern vor Ort ausgleichen kann.
Load Balancing verteilt den Traffic auf mehrere Server, um die Latenz zu verringern und die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Server zu verbessern. Bei erfolgreicher Implementierung wird die Arbeitslast auf die Server verteilt, um die Performance zu optimieren und Serverausfälle zu verhindern. Zu diesem Zweck können verschiedene Load Balancing-Techniken eingesetzt werden: So kann ein Load Balancer beispielsweise die Serverauslastung oder die geografische Entfernung bewerten, bevor er entscheidet, wohin der Traffic geleitet wird. Fällt ein Server aus, leitet der Load Balancer den eingehenden Traffic im Rahmen eines so genannten Failover auf einen anderen verfügbaren Server um.
Cloudbasiertes Load Balancing oder LBaaS funktioniert auf ähnliche Weise. Aber anstatt den Traffic über einen Server-Cluster in einem einzigen Rechenzentrum zu verteilen, werden die Arbeitslasten über Server in einer Cloudumgebung verteilt, die in der Regel von einem einzigen Cloudanbieter verwaltet wird. (Multi-Cloud und Hybrid-Cloud Load Balancer hingegen verteilen den Traffic auf mehrere Cloud-Provider).
Für in der Cloud gehostete Anwendungen ist Load Balancing ein wesentlicher Dienst. Genauso wie einzelne Server, die im Rechenzentrum laufen, überlastet werden und ausfallen können (was zu erheblichen Latenzen und potenziellen Ausfällen für die Nutzer führt) kann dies auch mit Servern geschehen, die in der Cloud laufen.
Hardware Load Balancing-Geräte sind nicht nur ineffizient bei der Verwaltung des Traffics in der Cloud, sondern dürfen oft auch nicht in vom Anbieter verwalteten Cloudumgebungen eingesetzt werden. Softwarebasierte Load Balancer hingegen können in jeder Umgebung und an jedem Standort eingesetzt werden und eignen sich daher besser für cloudgehostete Anwendungen und Infrastrukturen.
Cloudbasierte Load Balancer umfassen sowohl regionale Load Balancer als auch globale Serverlastenausgleiche (GSLB). Wie der Name schon sagt, sind regionale Load Balancer darauf ausgelegt, die Belastung von Rechendiensten innerhalb einer bestimmten Region oder eines lokalisierten Netzwerks zu verringern. Globale Load Balancer hingegen können Arbeitslasten über Server an mehreren Standorten weltweit ausgleichen und so die Latenz für den Nutzer erheblich reduzieren.
Geringere Kosten: LBaaS sind oft kostengünstiger als Hardware-Appliances und die Wartung erfordert weniger Zeit, Aufwand und interne Ressourcen.
Skalierbarkeit: LBaaS ermöglicht es Nutzern, Load Balancing-Dienste schnell und einfach zu skalieren, um Traffic-Spitzen auszugleichen, anstatt dafür manuell eine zusätzliche physische Load Balancing-Infrastruktur zu konfigurieren.
Globale Verfügbarkeit: Mit GSLB verbinden sich Nutzer mit dem Server, der ihnen geografisch am nächsten ist. Dadurch wird die Latenz minimiert und eine hohe Verfügbarkeit garantiert, selbst wenn ein Server offline ist.
Cloudflare Load Balancing ist eine cloudbasierte Load Balancing-Lösung, die die Hardware für den Lastausgleich vor Ort ersetzt. Sie läuft über ein globales Netzwerk, das sich über mehr als 200 Städte weltweit erstreckt und dafür sorgt, dass der Traffic schnell und effizient geroutet wird. Erfahren Sie mehr über Cloudflare Load Balancing.