Effizienz vs. Horizontale Skalierbarkeit: Ein notwendiger Kompromiss?

Dieser Artikel untersucht den Konflikt zwischen Effizienz und horizontaler Skalierbarkeit von Software. Der Autor argumentiert, dass für Skalierbarkeit optimierte Software in Single-Machine-Umgebungen oft schlecht performt und umgekehrt. Dies liegt an Amdahls Gesetz, Koordinationsaufwand und Einschränkungen gemeinsamer Ressourcen. Effiziente Algorithmen beruhen oft auf Annahmen über das System und das Problem, die bei horizontaler Skalierung nicht mehr gelten. Der Autor diskutiert auch kulturelle Aspekte und Aufgabentypen, die die Wahl beeinflussen, und veranschaulicht dies mit Beispielen wie der Tigerbeetle-Datenbank und dem GIL von CPython. Letztendlich ist ein tiefes Verständnis des Problems und der Umgebung entscheidend für hohe Effizienz und Skalierbarkeit.