szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
software scalability (tsz. software scalabilities)
- (informatika) A szoftver skálázhatóság azt jelenti, hogy a szoftver képes növekvő terhelést kezelni, vagy képes a kapacitását növelni — legyen az felhasználók száma, adatmennyiség vagy tranzakciók száma — anélkül, hogy a teljesítmény, megbízhatóság vagy kezelhetőség jelentősen romlana.
Másképp fogalmazva: egy skálázható rendszer képes együtt nőni a vállalkozással vagy az igényekkel, rugalmasan és költséghatékonyan.
Miért fontos a skálázhatóság?
A legtöbb modern szoftverrendszer nem statikus:
✅ nő a felhasználók száma ✅ az adatmennyiség folyamatosan növekszik (Big Data) ✅ a terhelés hirtelen megugorhat (például akciók során) ✅ a vállalkozás új piacokra lép
Ha a rendszer nem skálázható:
❌ Teljesítményromlás → lassú válaszidők ❌ Magas költségek → nem hatékony erőforrás-felhasználás ❌ Rosszabb rendelkezésre állás → leállások, kiesések ❌ Felhasználói élmény romlik → elpártoló ügyfelek
A skálázható rendszer lehetővé teszi, hogy a vállalkozás növekedhessen anélkül, hogy a szoftver folyamatos újraírására lenne szükség.
Skálázhatóság dimenziói
A skálázhatóság több szempontból is vizsgálható:
1️⃣ Teljesítmény skálázhatóság
A rendszer képes-e elfogadható válaszidőt és átviteli sebességet fenntartani növekvő terhelés mellett?
2️⃣ Kapacitás skálázhatóság
A rendszer képes-e kezelni növekvő adatmennyiséget, felhasználószámot vagy tranzakciószámot?
3️⃣ Funkcionális skálázhatóság
Könnyen bővíthető-e a rendszer új funkciókkal anélkül, hogy a meglévő részeket újra kellene írni?
4️⃣ Adminisztratív skálázhatóság
A rendszer üzemeltetése, menedzselése mennyire marad egyszerű, ha a mérete nő?
Skálázás típusai
1️⃣ Vertikális skálázás (skálázás felfelé)
- Nagyobb teljesítményű hardvert adunk a meglévő gépekhez:
- több processzormag
- több memória
- gyorsabb háttértár
Előnyök:
- Egyszerűbb (elvileg)
- Nem kell az alkalmazás architektúráján változtatni
Hátrányok:
- Drága (a prémium hardver egyre kevésbé költséghatékony)
- Van fizikai korlát → nem lehet a végtelenségig skálázni
Példa:
- Adatbázist áthelyezni egy 8 magos → 32 magos szerverre
2️⃣ Horizontális skálázás (skálázás oldalirányban)
- Több gépet (szervert) adunk a rendszerhez
- A terhelést ezek között osztjuk szét
- Ehhez a szoftver architektúrájának támogatnia kell az elosztott működést
Előnyök:
- Szinte végtelen növekedési lehetőség
- Olcsóbb gépekkel is megvalósítható
- Magas rendelkezésre állás → ha egy gép kiesik, a többi tovább működik
Hátrányok:
- Komplexebb architektúra → elosztott rendszerek tervezése bonyolultabb
- Kell terheléselosztás, adatpartícionálás, konzisztencia-kezelés
Példa:
- Több webszervert teszünk be egy terheléselosztó (load balancer) mögé
3️⃣ Diagonális skálázás
- A vertikális és horizontális skálázás kombinációja
- Először felskálázzuk a gépet ameddig érdemes → utána oldalirányba kezdünk skálázni
Skálázható architektúra alapelvei
1️⃣ Állapotmentesség (statelessness)
- Az állapotmentes szolgáltatások könnyebben skálázhatók oldalirányban.
- Minden kérés bármelyik példányhoz mehet → terheléselosztás egyszerű.
Példa:
Nem jó: Webszerver a session állapotot memóriában tárolja → ragadós session kell
Jó: Session állapot külső tárolóban (pl. Redis) → webszerverek stateless-ek
2️⃣ Aszinkron feldolgozás
- Hosszú futású feladatokat háttérfolyamatokban célszerű végezni.
- Ezáltal a felhasználói válaszidő gyors marad → háttérben dolgozik a rendszer.
Példa:
- Felhasználó videót tölt fel → webszerver fogadja → transzkódolás háttérben queue segítségével.
3️⃣ Cache-elés
- A gyakran kért adatok cache-elése drasztikusan csökkentheti a terhelést.
- Javítja a válaszidőt → kevesebb adatbázis lekérdezés kell.
Példa:
- Webes tartalom cache-elése CDN-ben
- API válaszok cache-elése Redis/Memcached segítségével
4️⃣ Terheléselosztás (load balancing)
- A forgalmat egyenletesen szétosztja a példányok között.
- Alapfeltétel horizontális skálázáshoz.
Technikák:
- Round-robin DNS
- Terheléselosztó appliance (pl. HAProxy, F5)
- Cloud alapú megoldások (pl. AWS ELB)
5️⃣ Adatbázis skálázhatóság
Vertikális skálázás:
Horizontális skálázás:
- Olvasási replikák → olvasások leválasztása master DB-ről
- Sharding → adatok szétosztása több DB szerverre
Cache:
- Query eredmények cache-elése
- Denormalizálás alkalmazás szinten
Végső konzisztencia:
- Bizonyos esetekben nem kell szigorú konzisztencia → sokkal skálázhatóbb rendszer építhető.
6️⃣ Mikroszolgáltatások (microservices)
- A monolitikus architektúra egy idő után nehezen skálázható:
- Egy nagy deployment
- Egy közös adatbázis
- Közös erőforrások
- A mikroszolgáltatásos architektúra lehetővé teszi:
- Szolgáltatásonkénti skálázást
- Minden szolgáltatás saját adatbázist használhat
- Magasabb hibatűrést
Példa:
Webáruház:
- Termékkatalógus szolgáltatás → külön skálázható
- Kosár/checkout szolgáltatás → külön skálázható
- Kereső szolgáltatás → legterheltebb → külön skálázni
Skálázási szűk keresztmetszetek
1️⃣ Megosztott állapot
- Ha a szolgáltatások megosztott állapotot (shared state) használnak, a skálázás nehézzé válik.
Megoldás: partícionált, izolált állapot
2️⃣ Monolit adatbázis
- Egyetlen nagy relációs DB skálázása problémás.
- Megoldások:
- Sharding
- Polyglot persistence (többféle adattároló)
- CQRS minta
3️⃣ Hálózati késleltetés
- Elosztott rendszerekben a hálózat lassúsága problémás.
- Megoldások:
- Graceful degradation
- Idempotens API-k
- Retry mechanizmus
- Circuit breaker-ek
Skálázás tesztelése
1️⃣ Terheléstesztelés
- Fokozatosan növekvő terhelés szimulálása.
- Mérni kell:
- válaszidőt
- áteresztőképességet
- hibaarányt
2️⃣ Kapacitástervezés
- Mennyi felhasználót bír el a rendszer?
3️⃣ Káoszmérnökség (chaos engineering)
- Rendszer ellenállóképességének tesztelése meghibásodások szimulálásával.
- Netflix Simian Army híres példa.
Valódi példák
1️⃣ Google kereső
- Napi több milliárd keresés.
- Masszív elosztott infrastruktúra, globális skálázhatóság.
2️⃣ Facebook
- Több milliárd felhasználó.
- Skálázás:
- Elosztott tárolók (TAO, RocksDB)
- Cache (Memcached)
- Mikroszolgáltatások
3️⃣ Webáruház
- Fekete Péntek → hirtelen 10-100-szoros terhelés.
- Megoldás:
- Automatizált skálázás
- CDN
- Queue-alapú háttérfeldolgozás
Összefoglalás
A szoftver skálázhatóság a modern rendszerek egyik legfontosabb képessége:
- A felhasználók, az adatok és a terhelés természetes módon nő.
- Egy skálázható rendszer együtt nőhet ezekkel az igényekkel.
A skálázható rendszer nem véletlenül jön létre → tudatos tervezés kell hozzá:
- stateless szolgáltatások
- cache-elés
- terheléselosztás
- skálázható adatbázis-architektúra
- automatizált tesztelés és monitorozás
Ha jól építjük fel, egy ilyen rendszer több millió vagy akár milliárd felhasználót is ki tud szolgálni újraírás nélkül.