In der digitalen Transformation ist ein gefährliches Missverständnis weit verbreitet: „Mehr Rechenpower löst jedes Problem.“ Nach 25+ Jahren in der Planung und Umsetzung von IT-Vorhaben kann ich bestätigen: 80% der Performance-Probleme liegen in der Software – nicht in der Hardware.
Das Dilemma
Unternehmen investieren Millionen in zusätzliche Hardware (CPU, RAM,…) nur um festzustellen:
- Single-threaded Code blockiert 90% der Prozessorkapazität.
- Ineffiziente Algorithmen verbrauchen exponentiell Ressourcen
- Synchronous I/O legt selbst 32-Core Systeme lahm
- Suboptimale Datenbankstrukturen führen zu Abfragen, die Minuten statt Millisekunden dauern.
Die Folge? Jede Hardware-Skalierung wird zum teuren Pflaster, das grundlegende Probleme verdeckt. Ein Beispiel: Eine Logistiksoftware benötigte für die Routenplanung 8 Stunden – nach Optimierung der Datenstrukturen sank die Laufzeit auf 12 Minuten – ohne Hardwarewechsel.
Die komplexe Herausforderung
Was auf den ersten Blick nach einfachen Stellschrauben klingt, erfordert in der Praxis umfassendes Know-how. Die Optimierung bestehender Systeme ist deutlich anspruchsvoller als Greenfield-Entwicklungen, da Legacy-Strukturen, Abhängigkeiten und historisch gewachsene Architekturen sowie Schwachstellen der Systemsoftware berücksichtigt werden müssen.
Hier einige mögliche Lösungen:
- Algorithmen-Review: 70% der Performance-Gewinne liegen in der Komplexitätsreduktion – erfordert aber tiefes mathematisches Verständnis und Systemarchitektur-Know-how.
- Asynchrone Architekturen: Non-blocking I/O kann den Durchsatz verdoppeln – erfordert aber Spezialwissen in modernen Programmierparadigmen
- Cache-Optimierung: 40% weniger Latenz durch memory-lokale Datenstrukturen – erfordert fundiertes Wissen über Hardware-Interaktionen
- Datenbankoptimierung: fehlende Indizes, ineffiziente Joins oder unzureichendes Schema-Design können die Performance um den Faktor 1000 reduzieren – hier sind Datenbankexperten mit tiefem Query-Verständnis gefragt
- Expertise-getriebene Transformation: Optimierungen müssen im Gesamtkontext der Unternehmensarchitektur orchestriert werden
Mein Appell an IT-Entscheider
- Tech Debt“-Audits priorisieren – jede nicht optimierte Codezeile kostet langfristig
- DevOps-KPIs um Cycle-Time-Metriken erweitern (nicht nur Deployment-Frequenz)
- Hardware-Budgets zu 30% in Refactoring umschichten – ROI nachweislich höher
- Datenbankspezialisten einbinden – oft liegt der größte Performance-Hebel in der Optimierung der Datenschicht
- Spezialisten engagieren – auf Interimsbasis oder als externe Berater, die das Wissen im Unternehmen verankern
Die schnellste CPU der Welt kann schlechten Code nicht retten. Echte Skalierung beginnt im Sourcecode — und braucht Experten, die beide Welten verstehen.“