Leistungsstarke Rate Limiting Systeme bei Databricks: Innovationen für die Zukunft von Data Platforms
Das rasante Wachstum datengetriebener Anwendungen stellt moderne Plattformen wie Databricks vor enorme Herausforderungen. Insbesondere beim Management von Ressourcen, der Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit sowie der effizienten Trennung von Mandanten (Multitenancy) spielen technische Innovationen eine entscheidende Rolle. In diesem Beitrag beleuchtet die Ailio GmbH, wie Databricks jüngst ihr System zur Begrenzung von Anfragen (Rate Limiting) grundlegend erneuert hat – und welche Chancen diese Neuerungen für Unternehmen bieten, die sich auf Industrial AI, Data Engineering oder KI-Lösungen im Azure- und Databricks-Umfeld konzentrieren.
Warum ist Rate Limiting für moderne Datenplattformen so relevant?
Rate Limiting bezeichnet die Begrenzung und Kontrolle von Anfragen pro Zeiteinheit. In einem Multi-Mandanten-System wie Databricks schützt es verschiedene Ressourcen – etwa APIs, Workspaces oder Benutzerkonten – und verhindert Überlastungen. Dies ist besonders bei heterogenen Kundengruppen und stark schwankenden Nutzungsprofilen essenziell, da so sowohl die Stabilität als auch die Use Case-übergreifende Fairness gewahrt bleibt.
Traditionell wurden solche Systeme mit Backend-Technologien wie Redis als Zentrale für Anfragenzählungen realisiert. Diese Lösungen stoßen jedoch mit zunehmender Kundenzahl, Echtzeit-Anwendungsfällen (wie Model Serving) und steigenden Lastspitzen schnell an ihre Grenzen.
Neue Herausforderungen durch Wachstum und High-QPS-Szenarien
Mit der Erweiterung des Databricks-Portfolios um Echtzeit-Anwendungen und hochfrequentierte Anfragen (High QPS – Queries Per Second) reichten die bisherigen Mechanismen nicht mehr aus. Einige Probleme wurden offensichtlich:
- Redis als Single Point of Failure und Performance-Engpass
- Hoher Synchronisationsaufwand bei Service-Neustarts oder -Resizing
- Ungleichmäßige Lastverteilung bei konsistentem Hashing
- Teure, teils verzögerte Anfragen bei großem Anfragevolumen
Dicer und Batch-Reporting: Innovation für Skalierbarkeit und Geschwindigkeit
Die Antwort auf diese Herausforderungen bestand aus zwei wesentlichen Innovationen:
Autosharding mit Dicer
Dicer ist ein neues, von Databricks entwickeltes Autosharding-System. Es verteilt Speicherzustände intelligent auf Server-Instanzen und ermöglicht es, alle Rate Limit-Zählungen im schnellen Arbeitsspeicher zu halten. Vorteile sind:
- Wegfall von Redis-Abhängigkeit und damit reduziertes Ausfallrisiko
- Extrem niedrige Latenzzeiten durch In-Memory-Verarbeitung
- Effiziente horizontale Skalierung und Lastverteilung
Batch-Reporting für verteilte, optimistische Rate Limiting-Logik
Statt für jede Einzelfrage an den Rate Limiter einen Remote Call auszulösen, setzt Databricks auf ein sogenanntes Batch-Reporting:
- Anfragen werden zunächst lokal – etwa auf Client-Seite oder im Service – gezählt.
- Periodisch (z.B. alle 100ms) werden die lokalen Zählerstände gesammelt an die zentrale Instanz („Server“) übertragen.
- Der Server informiert im Gegenzug, ob Beschränkungen aktiv werden müssen.
- Das System arbeitet dabei bewusst „optimistisch“: Anfragen werden zunächst freigegeben, striktere Reduktionen greifen nachgelagert über Policies.
Der große Vorteil: Die Latenz für Freigaben sinkt nahezu gegen Null, während die Serverlast drastisch reduziert und Lastspitzen geglättet werden.
Technische Kniffe auf dem Weg zur optimalen Rate Limiting-Lösung
Die Einführung beider Neuerungen brachte zahlreiche Herausforderungen mit sich. Besonders das Handling von Anfragen, die sich auf verschiedene Ressourcen (z.B. mehrere Workspaces oder Nutzeraccounts) beziehen, konnte sprunghaft zu vielen parallelen Remote Calls führen. Hier wurde mit gezieltem Gruppieren und Sharding eine Balance zwischen niedriger Latenz und bewältigbarer Serverlast geschaffen.
Weiterhin entstand durch das asynchrone Batch-Reporting das Risiko temporärer Überschreitungen (Overlimits). Dies wurde mit einer konsequenten Umsetzung des Token-Bucket-Ansatzes gelöst, der eine definierte Toleranz (z.B. max. 5% Überschreitung) sicherstellt und dennoch eine hohe Performance ermöglicht.
Ergebnisse und Mehrwert für Unternehmen
Die neue Rate Limiting Architektur bringt eine Reihe messbarer Vorteile:
- Bis zu zehnfache Verbesserung der Antwortzeiten („Tail Latency“)
- Nahezu konstante Serverlast trotz großer und volatiler Nutzungsprofile
- Hohe Zuverlässigkeit durch Wegfall klassischer Engpässe
- Flexible Mandantentrennung bei umfassender Skalierbarkeit
Chancen für Data Engineering und Industrial AI
Gerade bei B2B-Anwendungen im Bereich Data Science, Industrial AI und Big Data schaffen solche Fortschritte neue Möglichkeiten: Unternehmen können ihre Workloads flexibler skalieren, Up- und Downscaling von Projekten wird schneller und zuverlässiger, und neue innovative Anwendungsfälle – beispielsweise im Bereich Echtzeit-Analytik oder Machine Learning Operationalization – werden überhaupt erst möglich.
Für alle, die im Azure- und Databricks-Umfeld unterwegs sind, bietet diese Entwicklung zudem Planungssicherheit. Zukunftsfähige Rate Limiting-Mechanismen sind ein entscheidender Enabler für alle modernen, datengetriebenen Geschäftsmodelle.
Fazit
Mit den jüngsten Neuerungen zeigt Databricks eindrucksvoll, wie durch smarte Architekturentscheidungen und innovative Algorithmen die Grenzen von Performance und Skalierbarkeit weiter verschoben werden können. Als Ailio GmbH begleiten wir unseren Kunden auf genau diesem Weg und unterstützen beim Design, der Implementierung und dem Betrieb hochverfügbarer, effizienter Data-Science-Lösungen – vom Data Engineering bis zur operativen KI im industriellen Maßstab.
Sie möchten mehr erfahren oder Ihre Plattform für die Zukunft rüsten? Sprechen Sie uns an – als Ihr Partner für Industrial AI, Azure und Databricks!
