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IT-SYSTEMTECHNIK · CLOUD-INFRASTRUKTUR & DEVOPS

Wie viel Latenz & Ausfallzeit verkraftet die Cloud?

Erkunde interaktiv die Auswirkungen von Zero-Trust-Kryptografie, Multi-Cloud-Redundanz und Replikations-Lag auf Performance und Datensicherheit. Rechne zuerst selbst – oder teste verschiedene Systemarchitekturen im Live-Simulator.

Dein Multi-Cloud-Cluster

Microservices laufen hybrid über On-Premise, AWS und GCP. Bei jedem Aufruf prüfen Envoy-Sidecars Identitäten und Berechtigungen, während Datenbanken Daten über WAN synchronisieren.

Hybride Multi-Cloud & Zero-Trust Architektur: On-Premise, AWS, Google Cloud, Istio Service Mesh und DB-Replikation Vergrößern

Standard-Parameter aus dem Übungsblatt: 5 Mio. Requests, 4 Hops je Request, 400 Schreibzugriffe/s, 30-Tage-Monat (43.200 min).

Ergebnisse & Rechenwege ansehen
Latenz-Overhead ohne Caching (4 Hops)
4 Hops × Krypto-Prüfzeit pro Hop
Tägliche Cluster-CPU-Zeit für Zero Trust
Anfragen × 4 Hops × Prüfzeit ÷ 3.600.000 ms/h
Monatliches Ausfallbudget (Downtime)
43.200 Minuten × (1 − SLA ÷ 100)
Max. Datenverlust bei Ausfall (RPO)
400 Transaktionen/s × Replikations-Lag in Sekunden

Jetzt bist du dran

Selbst erstellte Übungsaufgaben. Deine Antworten beziehen sich auf die links eingestellten Werte.

Mit Stift und Papier üben

Drei A4-Seiten: Aufgaben mit ausfüllbaren PDF-Feldern und Platz für Rechenwege, danach die Lösungen und der Praxis-Merkzettel. Verwendet die festen Beispielwerte, unabhängig von deinen Änderungen oben.

Übungsblatt als PDF herunterladen

Digital ausfüllen oder ausdrucken. Für eine Übung ohne Lösungen nur Seite 1 drucken.

Ideal als Vorlage für Nachhilfeunterricht oder zum Selbstlernen

Dein Merkzettel

Zero Trust: Vertraue keinem Netzwerkperimeter. Jeder Aufruf erfordert kryptografische Identitäten (SPIFFE/mTLS) und Autorisierung.

SLA & Redundanz: Serielle Dienste reduzieren die Gesamtverfügbarkeit, parallele Redundanz (Active-Active) steigert sie dramatisch.

RPO vs. RTO: RPO bemisst den tolerierbaren Datenverlust (Lag), RTO die Wiederanlaufzeit nach einer Störung.

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