Genau in diesem Moment rückt Skalierbarkeit in den Fokus und wird zum Treiber für tiefgreifende Modernisierungsentscheidungen – oft jedoch zu spät, um Instabilität, Dringlichkeit und reaktive Arbeit zu vermeiden, die keinen Raum für langfristiges Denken lässt.

Laut der Red Hat-Umfrage 2024 betrachten 98 % der Unternehmen die Modernisierung ihrer Anwendungen als entscheidend für ihren künftigen Erfolg. Und mehr als 70 % identifizieren Skalierbarkeit (neben Zuverlässigkeit und Sicherheit) als einen der wichtigsten Erfolgsfaktoren für ihre Modernisierungsmaßnahmen.

Doch wie gestaltet man Anwendungen neu, so dass sie nicht mehr zum Bremsfaktor werden? Und wie macht man Skalierbarkeit zu etwas, das sich testen, messen und zuverlässig einschätzen lässt? Und vor allem: Wie bleibt das Systemverhalten auch bei zunehmender Last und Komplexität vorhersehbar? Sehen wir uns das genauer an.

Was bedeutet es, Anwendungen für Skalierbarkeit neu zu gestalten?

Im allgemeinen Verständnis wird Skalierbarkeit oft auf die Fähigkeit einer Anwendung reduziert, mehr Datenverkehr oder zunehmende operative Last zu bewältigen. Während das ein wichtiger Teil des Bildes ist, ist es nicht die ganze Geschichte.

Skalierbarkeit bedeutet, Leistung, Effizienz und Zuverlässigkeit auch unter zunehmender Belastung aufrechtzuerhalten. Vor allem aber geht es darum, Wachstum zu unterstützen, ohne dabei die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen, Geschäftsprozesse zu gefährden oder die operativen Kosten unkontrolliert zu steigern.

Das gilt sowohl für langfristiges Geschäftswachstum (z. B. steigende Kundenzahlen in neuen Märkten) als auch für kurzfristige, unerwartete Spitzen in der Systemnutzung, die durch Ereignisse wie zeitlich begrenzte Angebote oder branchenspezifische Betriebsspitzen ausgelöst werden. Skalierbarkeit umfasst auch die Fähigkeit, angesichts von Veränderungen widerstandsfähig zu bleiben: seien es Änderungen in regulatorischen Richtlinien, Marktbedingungen oder internen Geschäftsprioritäten.

Die zwei Perspektiven der Skalierbarkeit:

• Technische Skalierbarkeit – die Fähigkeit der Software, zunehmende Nutzung, Datenvolumen und Komplexität ohne Leistungsverlust zu bewältigen
• Geschäftliche Skalierbarkeit – die Fähigkeit des Systems, Expansion in neue Märkte, zusätzliche Einnahmequellen oder breitere Betriebsmodelle zu unterstützen, ohne zum Engpass zu werden.

Beide Perspektiven sind eng miteinander verknüpft: Technische Skalierbarkeit allein erzeugt kein Wachstum – aber sie macht es überhaupt erst möglich. Ohne sie können selbst die besten Chancen ausgebremst werden. Doch reicht die Technische Skalierbarkeit allein nicht aus: Sie beseitigt Hindernisse, aber der echte Mehrwert hängt nach wie vor von der Handlungsfähigkeit des Unternehmens ab.

Um es klar zu sagen: Wenn Sie nicht verstehen, was das Unternehmen erreichen will, riskieren Sie, in Verbesserungen zu investieren, die nicht aufeinander abgestimmt, wirkungslos oder sogar schädlich für Ihre Organisation sind.

Deshalb beginnt die Gestaltung für Skalierbarkeit immer beim Unternehmen: Wachstumsziele definieren und diese in messbare Systemanforderungen für Leistung, Zuverlässigkeit und Effizienz übersetzen.

Skalierbarkeit kann (und muss) messbar sein

Skalierbarkeit ist nie ein abstraktes Konzept und kann durch eine Reihe messbarer Fähigkeiten ausgedrückt werden: Wie viele Nutzer kann das System unterstützen? Ab welchem Punkt sinkt die Performance? Wie effizient lassen sich bei Bedarf zusätzliche Ressourcen bereitstellen?

Aber im Grunde geht es bei diesen Kennzahlen nicht nur um das System. Es geht darum, die Geschäftsdynamik zu schützen und sicherzustellen, dass das Wachstum nicht die Lieferfähigkeit der Organisation übersteigt. Jedes Ziel spiegelt eine messbare strategische Absicht wider, sei es schnelleres Onboarding neuer Kunden, reibungslosere Abläufe oder herausragende Widerstandsfähigkeit unter Druck.

Die Umsetzung von Skalierbarkeit verläuft in der Realität selten linear. In der Praxis bringt Wachstum Systeme oft auf unvorhersehbare und ungleichmäßige Weise an ihre Grenzen. Unternehmen stehen dann plötzlich vor schwierigen Abwägungen zwischen Geschäftskontinuität und Expansion – oft unter großem Zeitdruck.

Ein Unternehmen, mit dem wir zusammengearbeitet haben, ein auf den Einzelhandel fokussierter CRM-Anbieter, stand vor genau diesem Problem, als sein Wachstum das übertraf, wofür das System ursprünglich gebaut wurde.

Re-Engineering von Anwendungen für Skalierbarkeit: ein Praxisbeispiel

Als wir das Team hinter einem stark wachsenden CRM-Produkt kennenlernten, das in Einzelhandelsgeschäften weltweit genutzt wird, waren sie bereits Opfer ihres eigenen Erfolgs geworden und kämpften darum, die Technologie mit dem Tempo ihres Geschäftswachstums in Einklang zu bringen.

Trotz erheblicher Entwicklungsarbeit sträubte sich die Anwendung ständig gegen das Wachstum: Das gesamte Geschäftsmodell hing von einem einzigen .NET-Monolithsystem ab, das in einer einzigen, eng gekoppelten, Umgebungsstruktur betrieben wurde.

Anfangs funktionierte dieses Setup gut. Aber als die Produktakzeptanz bei einer wachsenden Anzahl von Einzelhandelsstandorten weltweit zunahm, machten sich erste Risse im System bemerkbar.

Das Risiko

Performance-Probleme wurden zur täglichen Realität, besonders zu den Spitzenzeiten des Einzelhandels, wenn die CPU-Auslastung sprunghaft anstieg und die Antwortzeiten unberechenbar lang wurden.

Ohne die Möglichkeit, Arbeitslasten zu isolieren oder die Belastung auf das System zu verteilen, gerieten selbst kleine Probleme außer Kontrolle und verwandelten die Verlangsamung einer einzelnen Filiale in eine systemweite Störung. Mehrmals dauerten tägliche Ausfälle bis zu einer Stunde.

Ein klarer Weg nach vorn fehlte. Das Team drehte sich mit wiederkehrenden Problemen im Kreis, während sich technische Schulden schneller auftürmten, als sie bewältigt werden konnten.

Die Technologie ist and ihre Grenzen gestoßen. Es gab keinen Raum mehr für Wachstum, ohne einen Zusammenbruch zu riskieren. Aber die Technik war nicht die einzige Herausforderung, der sich das Unternehmen gegenübersah.

Der Druck

Technischen Probleme traten genau dann auf, als der Druck zur Skalierung zunahm. Die Investoren des Unternehmens forderten ein jährliches Wachstum von 50% bei der Geschäftsadoption: genau zu dem Zeitpunkt, als jede neue Filialanbindung das System noch fragiler machte.

Vieles Stand auf dem Spiel, ebenso das Risiko für die Geschäftskontinuität.

Eine weitere Skalierung war keine Option mehr, da das System bereits bis an seine Grenzen belastet war. Ein vollständiger Neuaufbau hätte Monate in Anspruch genommen während Leistungsprobleme bereits das Kundenvertrauen und die Geduld der Investoren untergruben. Die Situation wirkte ausweglos: zu riskant, um weiter zu skalieren – zu kostspielig, um nichts zu unternehmen.

Genau hier fanden wir einen alternativen Weg.

Die Grundlagen verstehen

Wir begannen damit, zu klären, was die Anwendung im operativen Alltag und im strategischen Kontext des Unternehmens tatsächlich leisten sollte. Das bedeutete, direkt mit Entwicklungsteams, Produktverantwortlichen und kommerziellen Interessenvertretern zu sprechen, um zu verstehen, wie die Anwendung genutzt wurde, wo sie Reibungen verursachte und welche Wachstumsziele sie genau unterstützen sollte.

Auch Gespräche mit den Investoren waren Teil des Prozesses – insbesondere, um ihre Erwartungen im Hinblick auf die Filialausweitung, die Geschwindigkeit der Einführung und die Stabilität der Plattform zu erfassen.

Erst mit dieser Grundlage war die technische Wegweisung sinnvoll. Wir analysierten die bisherigen Vorfälle und untersuchten die Muster bei Leistungseinbußen, um operative Probleme aufzuzeigen, die lange unbeachtet geblieben waren.

Dazu gehörten auch nicht-funktionale Anforderungen, die für die Anwendung nie zuvor formalisiert worden waren: minimale Zielwerte für die Verfügbarkeit, Leistungsschwellenwerte unter Last, Fehlertoleranzen und architektonische Leitplanken, die im gesamten Re-Engineering-Prozess eingehalten werden mussten.

Was sich herauskristallisierte, war ein klares Bild: Das System musste auf eine Weise wachsen, die das Liefertempo bewahrte und das Kundenvertrauen bei jedem Schritt schützte.

Die Metriken

Auf dieser Grundlage entwickelten wir eine gemeinsame Sprache messbarer Ergebnisse – verständlich für Tech-Teams, das Management und die Investoren gleichermaßen: Eine Reihe technischer und operativer Kennzahlen, die jeden Schritt der Transformation leiten würden, abgestimmt auf die Wachstumsprognosen und Investorenerwartungen für die kommenden 24 Monate:

Leistung & Effizienz

• Reduzierung leistubgsbezogener Störungen von 3–5 pro Tag auf maximal 1 Störung pro Monat
• Beibehaltung der Antwortzeiten von unter 200 ms für kritische APIs auch bei Spitzenlast
• CPU-Auslastung unter 70% und Speicherverbrauch unter 80% auf Produktionsknoten während Hochlastphasen

Zuverlässigkeit & Kontinuität

• Sicherstellung eines SLAs von 99,99 % Verfügbarkeit – tägliche Ausfälle von bis zu einer Stunde reduzieren auf maximal 52 Minuten Ausfallzeit pro Jahr
• 100 % SLA-Einhaltung bei allen externen API-Integrationen unter prognostizierter Spitzenlast

Skalierungsbereitschaft

• Erfolgreiche Durchführung von Lasttests, die 200% des erwarteten täglichen Spitzenverkehrs widerspiegeln (basierend auf Beobachtungsdaten und Wachstumsprognosen)
• Validierung der Plattformstabiliät über ein wachsendes Netzwerk von über 2.000 Filialen
• Fertigstellung von 80% der Migrationsabdeckung geschäftskritischer Module innerhalb des Zweijahresfensters
• Umleitung von 90% des Produktionsverkehrs auf modernisierte Komponenten
• 100%-ige Observability-Abdeckung für leistungskritische Services und Skalierungsschwellen

Neugestaltung der Plattform

Mit diesen Erfolgskennzahlen konnten wir voranschreiten, ohne das System herunterzufahren oder den Geschäftsbetrieb zu unterbrechen. So sah das konkret aus:

• Die Entscheidung, nicht alles neu zu bauen, sondern gezielt zu refaktorisieren und zu replattformen, gab dem Team einen pragmatischen Ausgangspunkt: nur dort zu modernisierten, wo es den größten operativen Effekt hatte – ohne alles von Grund auf neu zu entwickeln.
• Die Migration zu .NET Core ermöglichte spürbare Leistungsverbesserungen und den Zugang zu cloudnativen Funktionen, während die bestehende Codebasis weitgehend intakt blieb.
• Durch die Extraktion einzelner Microservices aus der bestehenden Codebasis konnten wir die Kernlogik bewahren, die Entwicklungszyklen beschleunigen und eine unabhängige Skalierung ermöglichen – ganz ohne die Komplexität einer vollständigen Neuentwicklung
• Die Modularisierung von Schlüsselkomponenten ermöglichte gezielte Deployments, einfachere Skalierung und bessere Fehlerisolierung – ohne das gesamte System zu destabilisieren.
• Die Einführung von Sharding auf Datenbankebene beseitigte Leistungsengpässe und machte horizontale Skalierung endlich möglich.
• Feature Flags während des gesamten Prozesses gaben dem Team die Sicherheit eines schrittweisen Deployments. Das Testen erfolgte unter realen Bedingungen und bei Bedarf konnten gezielte Rollbacks durchgeführt werden.

Tests und Überwachung

Das Team entwickelte gezielte Leistungstests, um das tatsächliche Systemverhalten unter realen Bedingungen zu erfassen, einschließlich Antwortzeiten, Ressourcenverbrauch und Verkehrsverhalten bei Spitzenbelastung.

Die integrierte Observability half dabei, Anomalien frühzeitig zu erkennen und Verbesserungen inEchtzeit zu überwachen, sobald sie wirksam wurden.

Das machte dieses Re-Engineering-Projekt wirklich datengetrieben: jeder Schritt war in Metriken begründet und jedes Ergebnis durch Belege gestützt.

Das Ergebnis

Während der gesamten Transformation nutzten die Filialen die Plattform, wie gewohnt weiter, ohne sich der tiefgreifenden Entwicklungsarbeit im Hintergrund bewusst zu sein. Das Einzige, was sie bemerkten, ist, dass eines Tages die App einfach besser lief, ohne frustrierende Verlangsamungen oder unerwartete Verfügbarkeitslücken.

Vor der Modernisierung hatten die Investoren ein klares Ziel gesetzt: 50 % Wachstum pro Jahr bei neu angebundenen Filialen.

Drei Jahre später hatte die Plattform dieses Ziel weit übertroffen:

Observability und Tests bestätigten (und bestätigen weiterhin), dass das System stabil bleibt und für weiteres Wachstum bereit ist. Frühe Anzeichen von Belastung oder Engpässen werden nun lange vor ihrer Entstehung sichtbar, was dem Team Zeit gibt, proaktiv zu handeln.

Zentrale Erfolgsfaktoren beim skalierbaren Re-Engineering

Diese Fallstudie zeigt, dass Re-Engineering nur funktioniert, wenn es sich auf gezielte Veränderungen konzentriert, die das System nachweislich besser auf Wachstums- oder Effizienzziele ausrichten, und wenn diese Änderungen messbar sind.

Dazu gehört auch, datengetriebene Entscheidungen darüber zu treffen, wo Aufwand investiert werden soll und welches Maß an technischer Veränderung nötig ist, um die gewünschte Skalierbarkeit zu erreichen.

Anstatt einer Standardlösung nach dem Motto „one-size-fits-all“ muss jede Modernisierung individuell bewertet werden – unter Berücksichtigung der Geschäftsauswirkungen, technischen Einschränkungen, Ressourcen und des Aufwands, der erforderlich ist, um die richtige Skalierbarkeit zu erreichen.

Trotzdem lässt sich der Weg zur skalierbaren Architektur in eine Reihe bewährter Schritte gliedern:

Skalierungsziele mit Geschäftszielen abgleichen

Der erste Schritt besteht darin, zu verstehen, wie das Unternehmen wachsen will und was dieses Wachstum konkret von der Anwendung verlangt.

Diese Phase verbindet strategische Analyse, Planung und Stakeholder-Zusammenarbeit. Das Ziel ist es, jene Bereiche zu identifizieren, in denen Skalierbarkeit am kritischsten ist und zu definieren, welche Fähigkeiten sie liefern muss, um dieses Wachstumsziel zu unterstützen, sowohl jetzt als auch in der Zukunft.

Diese Phase umfasst:

• Klärung der Geschäftsprioritäten, z. B. erhöhte Benutzeraktivität, Transaktionsvolumen, geographische Expansion oder Produktdiversifizierung, mit einem klaren Zeitplan, wann jeder Bereich skaliert werden soll
• Definition der Art von Skalierbarkeit, die das Unternehmen benötigt: bezieht sie sich auf mehr Benutzer, mehr Daten oder schnellere Reaktionszeiten?
• Verknüpfung der Systemfähigkeiten mit Geschäftszielen durch Identifizierungder Skalierungsgründe und deren Zuordnung zu den Komponenten, die skaliert werden müssen.
• Früherkennung technischer, organisatorischer oder architektonischer Einschränkungen, die das Wachstum behindern könnten.

Um die technische Planung im Geschäftskontext zu verankern, ist es wesentlich, Stakeholder-Interviews, Produktworkshops, historische Störungsanalysen, Nutzungsdatenüberprüfungen und Feature-Planungssitzungen zu kombinieren, die alle darauf abzielen zu definieren, was Skalierbarkeit für eine spezifische Organisation bedeutet.

Die Anwendungsüberwachung ist dabei eine der wertvollsten Informationsquellen. Es offenbart reale Nutzungsmuster und hilft, Engpässe und Ineffizienzen früh zu erkennen.

Messbare Skalierungsziele definieren

Skalierbarkeit muss definieren, wie gut das System unter steigender Nachfrage standhält. Und um aussagekräftig zu sein, muss diese Fähigkeit messbar sein.

Die Metriken müssen sowohl das Geschäftsziel widerspiegeln als auch erfassen, wie sich das System unter Druck verhält.

Diese Metriken bilden eine greifbare Grundlage, um architektonische Entscheidungen zu validieren und sicherzustellen, dass Leistungsverbesserungen den beabsichtigten geschäftlichen Nutzen bringen.

Architektonische Engpässe erkennen

Skalierungsbeschränkungen offenbaren sich oft schleichend durch langsame API-Reaktionen, Ressourcenengpässe oder vermehrte Vorfälle unter Last.

Der erste Schritt ist, zu erkennen, welche Systemteile bereits unter Spannung stehen anhand von Monitoring-Daten, Vorfallanalysen und Nutzungstrends.

Bei begrenzten Monitoring-Daten sollte der Fokus auf geschäftskritischen Workflows und Kernfunktionen liegen, insbesondere dort, wo die Leistung schneller abnimmt als der Verkehr zunimmt. Besonders kritisch sind Bereiche, in denen die Performance schneller abnimmt, als das Verkehrsvolumen wächst – genau dort werden Engpässe zu Blockern.

Den richtigen Modernisierungspfad wählen

Nicht jedes Skalierungsproblem erfordert einen Systemneubau. Mit klar definierten Metriken und einem strukturierten Ansatz, wie den 5 Modernisierungsstrategien von Future Processing, kann ermittelt werden, ob Replatforming, Rehosting oder ein gezieltes Neuschreiben den besten Kompromiss zwischen Aufwand und Nutzen bietet.

Modulares Design und unabhängige Skalierung

Die Aufteilung eng gekoppelter Systeme ermöglicht es, die anspruchsvollsten Komponenten zuerst zu skalieren, ohne den Aufwand auf die gesamte Architektur zu duplizieren.

Modulares Design ermöglicht unabhängige Deployments, gezielte Leistungsverbesserungen und die Möglichkeit, Skalierbarkeit granular zu testen – komponentenbasiert statt systemweit.

Observability und Lasttests früh einführen

Eine angemessene Überwachung und Observability bieten Echtzeiteinblicke auf die Reaktionen des Systems auf Veränderungen. Sie decken Engpässe, Latenzspitzen, Ressourcenauslastung und Fehlerbilder auf, bevor sie zu Problemen für Nutzer werden.

Dies ermöglicht schnellere Ursachenanalysen und hilft, Verbesserungen mit dem größten Einfluss zu priorisieren.

Lieferung in kleinen, validierten Schritten ermöglichen

Die iterative Skalierung von Systemen durch Feature Flags, Parallel-Rollouts oder Teilmigrationen, reduziert Risiken und erhöht die Kontrolle.

Jeder Schritt kann isoliert getestet, gemessen und angepasst werden, sodass Verbesserungen eingeführt werden können, ohne dass die Geschäftskontinuität gefährdet wird.

Re-Engineering von Anwendungen für nachhaltige Skalierung

Am Anfang jeder technischen Entscheidung steht die Klarheit über das zugrunde liegende Geschäftsproblem und das erwartete Ergebnis. Erst dann erschließen sich technische Entscheidungen in Codebasis, Infrastruktur und Performance.

Jeder Schritt sollte maximale Wirkung bei minimalem Aufwand erzielen.
Das Ziel ist es, schnell sichtbaren Mehrwert zu liefern, ohne in eine umfassende Neuentwicklung zu verfallen, die nichts löst.

Re-Engineering funktioniert nur dann, wenn technische und geschäftliche Prioritäten gemeinsam definiert, Fortschritt messbar gemacht und Verbesserungen sicher eingeführt werden können, ohne das operative Geschäft zu gefährden.

Genau das macht Skalierbarkeit nachhaltig.