Glossar
Buchstabe
Eintrag
Inhalt dieser Seite
Kurzerklärung

Kurzerklärung

Load Balancing bezeichnet die automatische Verteilung von Anfragen oder Datenverkehr auf mehrere Systeme zur Sicherstellung von Performance und Verfügbarkeit.

Blogbeiträge
Interessante Artikel
M365 Summit – Rückblick
Der M365 Summit 2025 war ein inspirierender Treffpunkt für alle, die moderne Zusammenarbeit, KI‑gestützte Prozesse und die Zukunft der digitalen Arbeitswelt gestalten.
Mehr zum Artikel
12.500 € verbrannt und niemand merkt’s: So verhindern Managed Services Kostenfallen und Risiken
In diesem kostenlosen Webinar erfahren Sie, wie Azure-Kostenfallen entstehen, wie Fehlkonfigurationen frühzeitig erkannt werden und welche Betriebsstandards Managed Services dafür einsetzen.
Mehr zum Artikel
Strategiewechsel im VDI-Segment – ein Wechsel von Citrix zu Microsoft AVD oder W365
Erfahren Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen Citrix VAD, Microsoft AVD und Windows 365. In unserem Vortrag teilen wir Best Practices, Voraussetzungen und Learnings für eine erfolgreiche Migration.
Mehr zum Artikel

Load Balancing

Definition

Load Balancing ist ein technisches Verfahren zur gleichmäßigen Verteilung von Netzwerk- oder Anwendungsanfragen auf mehrere Server, Instanzen oder Dienste.
Ziel ist es, Überlastungen einzelner Komponenten zu vermeiden, die Ausfallsicherheit zu erhöhen und eine stabile Performance für Nutzer und Anwendungen sicherzustellen.

Load Balancing ist ein grundlegender Bestandteil moderner IT-Architekturen in Rechenzentren, Cloud- und Hybrid-Umgebungen.

 

Kernziele

  • Erhöhung der Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit
  • Gleichmäßige Auslastung von Systemressourcen
  • Verbesserte Antwortzeiten und Nutzererfahrung
  • Hohe Skalierbarkeit, vor allem bei != Lastspitzen
  • Automatische Umleitung bei Systemausfällen

Funktionsweise

Ein Load Balancer fungiert als zentrale Vermittlungsinstanz zwischen Clients (z. B. Browser, Apps, APIs) und den dahinterliegenden Zielsystemen.
Er entscheidet anhand definierter Algorithmen und Zustandsinformationen, welches System eine Anfrage verarbeitet.

Typische Funktionsmechanismen:

  • Verteilung eingehender Anfragen auf mehrere Zielsysteme
  • Health Checks zur Überprüfung der Erreichbarkeit und Leistungsfähigkeit
  • Automatisches Umleiten bei Ausfällen einzelner Instanzen
  • Sitzungsverwaltung (z. B. Session Persistence / Sticky Sessions)
  • Skalierung durch dynamisches Hinzufügen oder Entfernen von Ressourcen

Load Balancing kann auf unterschiedlichen Ebenen erfolgen, etwa auf Netzwerk-, Transport- oder Anwendungsebene.

Einsatzbereiche

Load Balancing wird eingesetzt in:

  • Web- und Anwendungsserver-Architekturen
  • Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen
  • Hochverfügbaren Geschäftsanwendungen
  • API- und Microservices-Architekturen
  • E-Commerce-, Finanz- und Verwaltungsplattformen

Besonders relevant ist Load Balancing bei hohen Zugriffszahlen, kritischen Anwendungen oder stark schwankenden Lastprofilen.

Unterschiede zu ähnlichen Technologien

Failover-Systeme
Failover greift erst im Fehlerfall; Load Balancing verteilt die Last kontinuierlich und aktiv.

Caching
Caching reduziert Last durch Zwischenspeicherung, übernimmt jedoch keine Verteilung von Anfragen.

Application Delivery Controller (ADC)
ADCs kombinieren Load Balancing mit zusätzlichen Funktionen wie Sicherheit, Optimierung und Analyse.

Vorteile und Nachteile

Vorteile
  • Erhöhte Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit
  • Gleichmäßige Auslastung von Systemressourcen
  • Verbesserte Antwortzeiten und Nutzererfahrung
  • Hohe Skalierbarkeit bei Lastspitzen
  • Transparente Verteilung ohne Anpassungen auf Client-Seite
Nachteile
  • Zusätzliche Infrastruktur- und Konfigurationskomplexität
  • Abhängigkeit vom Load Balancer als zentrale Komponente
  • Erhöhter Planungs- und Tuning-Aufwand bei komplexen Anwendungen
  • Fehlkonfigurationen können Performance oder Verfügbarkeit beeinträchtigen

Verwandte Begriffe

Beispiele

  • Verteilung von Webanfragen auf mehrere Anwendungsserver
  • Automatisches Umleiten des Datenverkehrs bei Serverausfällen
  • Skalierung cloudbasierter Anwendungen bei Lastspitzen
  • Lastverteilung zwischen mehreren Rechenzentren oder Regionen

Quellen