Performance Testing im Cloud-Zeitalter: Warum heute das gesamte System zählt
Wie viele Nutzer kann eine Anwendung gleichzeitig bedienen? Diese Frage stand beim klassischen Performance Testing lange im Mittelpunkt. Heute reicht diese Betrachtung nicht mehr aus.
Einbeck, 01.10.2026 (PresseBox) - Cloud-native Anwendungen bestehen häufig aus Microservices, Containern, Kubernetes-Clustern und weiteren Infrastrukturkomponenten, die dynamisch auf Last reagieren. Container werden gestartet oder beendet, Ressourcen werden automatisch hinzugefügt oder reduziert und einzelne Komponenten können sich gegenseitig beeinflussen.
Performance Engineering muss deshalb heute mehr betrachten als nur die Antwortzeit einer einzelnen Anwendung. Es geht darum, wie sich das gesamte System unter unterschiedlichen Lastsituationen verhält und ob geschäftskritische Prozesse auch bei Lastspitzen zuverlässig funktionieren.
Tamer Ilgüz ist IT-Consultant bei PrimeTec, einem Unternehmen der accompio-Gruppe. Seine Schwerpunkte liegen im Performance Engineering und Performance Quality Management. Im Experteninterview erklärt er, warum klassische Lasttests an Grenzen stoßen, welche Rolle Cloud und Kubernetes spielen und wie Unternehmen ihre Performance-Strategie an moderne, dynamische Umgebungen anpassen sollten.
Das Wichtigste in Kürze
- Performance Engineering geht über klassische Lasttests hinaus: Nicht nur die maximale Belastbarkeit, sondern das Verhalten des Systems unter unterschiedlichen Lastsituationen wird untersucht.
- Die gesamte Systemlandschaft zählt: Anwendung, Infrastruktur, Netzwerk, Datenbanken, Cloud-Dienste, Kubernetes und Auto-Scaling können die Gesamtperformance beeinflussen.
- Cloud-native Systeme sind dynamisch: Container und Ressourcen verändern sich während des Betriebs, wodurch Performance Tests komplexer werden.
- Die Testumgebung muss produktionsnah sein: Abweichungen bei Cloud-Konfiguration, Netzwerk oder Topologie können Messergebnisse verfälschen.
- Performance Testing sollte kontinuierlich stattfinden: Durch häufige Updates können sich Performance und Skalierbarkeit laufend verändern.
- Geschäftskritische Prozesse sollten priorisiert werden: SLAs helfen dabei, Erwartungen an Antwortzeiten, Last und Skalierbarkeit konkret zu definieren.
- Resilienz und Effizienz gewinnen an Bedeutung: Ein System sollte nicht nur hohe Last bewältigen, sondern dabei auch wirtschaftlich mit Cloud-Ressourcen umgehen.
Im vollständigen Experteninterview spricht Tamer Ilgüz, IT-Consultant bei PrimeTec, einem Unternehmen der accompio-Gruppe, über modernes Performance Engineering und erklärt, worauf Unternehmen bei Cloud-native Anwendungen besonders achten sollten.
Vom klassischen Lasttest zum Performance Engineering
Klassische Lasttests beantworten vor allem eine Frage: Wie viel Last hält ein System aus?
Modernes Performance Engineering geht darüber hinaus. Es untersucht, wie sich ein System bei steigender, plötzlicher oder wieder sinkender Last verhält. Dabei werden nicht nur Antwortzeiten und Durchsatz betrachtet, sondern auch Infrastruktur, Datenbanken, Netzwerk und Cloud-Plattformen.
Das ist besonders bei modernen Anwendungen wichtig, weil ein Performance-Problem nicht zwangsläufig in der Anwendung selbst entstehen muss. Auch ein Netzwerk, eine Datenbank, ein Load Balancer oder ein anderer Bestandteil der Infrastruktur kann zum Bottleneck werden.
„Man sollte nicht nur die reine Anwendung testen, sondern sich auch das ganze System anschauen.“
Tamer Ilgüz, IT-Consultant bei PrimeTec
Warum Cloud und Kubernetes das Testing verändern
In Cloud-native Umgebungen ist ein System nicht statisch. Container können gestartet oder beendet werden, Kubernetes kann Ressourcen verschieben und Auto-Scaling kann abhängig von der aktuellen Last zusätzliche Kapazitäten bereitstellen.
Performance Tests müssen deshalb auch untersuchen, wie das System auf Veränderungen reagiert. Wird bei steigender Last tatsächlich automatisch skaliert? Wie verhält sich die Anwendung, wenn die Last wieder zurückgeht? Und funktioniert die Skalierung auch bei einzelnen Komponenten?
Eine möglichst produktionsnahe Testumgebung ist dabei entscheidend. Unterschiede bei Netzwerkstruktur, Topologie oder Cloud-Konfiguration können dazu führen, dass Testergebnisse nicht ohne Weiteres auf die Produktion übertragbar sind.
Auch die Dauer eines Tests spielt eine Rolle. Kurzfristige Tests können beispielsweise langfristige Probleme wie Speicherlecks übersehen. Deshalb können Langzeittests eine wichtige Ergänzung sein.
Typische Fehler bei Performance Tests in der Cloud
Wer eine Anwendung in die Cloud verlagert, sollte das bisherige Testkonzept nicht unverändert übernehmen. Tamer Ilgüz nennt im Interview vier Fehler, die die Aussagekraft von Performance Tests besonders häufig einschränken:
- Nur die Anwendung testen: Datenbanken, Netzwerk, Load Balancer, Container und weitere Infrastrukturkomponenten bleiben unbeobachtet.
- Auto-Scaling nicht einbeziehen: Der Test zeigt zwar Antwortzeiten, aber nicht, wie das System bei steigender und sinkender Last skaliert.
- Eine abweichende Testumgebung nutzen: Unterschiede bei Topologie, Netzwerk und Cloud-Konfiguration können Ergebnisse verfälschen.
- Zu kurz testen: Speicherlecks und andere Probleme, die erst nach längerer Laufzeit auftreten, bleiben unentdeckt.
Performance sollte nicht erst unmittelbar vor dem Go-Live geprüft werden. Anwendungen und ihre Infrastruktur verändern sich kontinuierlich. Ein Update kann beispielsweise neue Funktionen hinzufügen, gleichzeitig aber auch die Performance beeinflussen.
Regelmäßige Performance Tests helfen dabei, solche Veränderungen frühzeitig zu erkennen. Dadurch wird Performance Testing stärker zu einem Bestandteil des Entwicklungs- und Betriebsprozesses und weniger zu einem einmaligen Qualitätstest.
Dabei sollten Unternehmen vor allem ihre geschäftskritischen Prozesse betrachten. Nicht jede Funktion ist gleich wichtig. Durch klare SLAs lassen sich Anforderungen an Antwortzeiten, Last und Skalierbarkeit konkret definieren.
Performance ist eine Teamaufgabe
Performance lässt sich nicht dauerhaft von einem einzelnen Team sicherstellen. Die Entwicklung kennt den Code, der Betrieb die Infrastruktur und die Qualitätssicherung die Testprozesse.
Diese Perspektiven müssen zusammengeführt werden. So können beispielsweise bekannte technische Engpässe gezielt getestet und anschließend gemeinsam behoben werden.
Auch KI kann künftig bei der Analyse unterstützen, beispielsweise beim Erkennen von Zusammenhängen, bei der Erstellung von Testskripten oder bei der Auswertung von Ergebnissen. Die fachliche Interpretation der Ergebnisse bleibt jedoch eine zentrale Aufgabe des Performance-Testers.
Performance Tests mit accompio in Entwicklungsprozesse integrieren
accompio berät Sie bei der Integration von Performance Tests und wie sie sich an dynamische Cloud-Umgebungen anpassen lassen.
Die Zukunft: Performance, Skalierbarkeit und Effizienz
Performance Testing entwickelt sich zunehmend in Richtung automatisierter und kontinuierlicher Tests. Gleichzeitig gewinnen Resilienz und Effizienz an Bedeutung.
Ein System muss nicht nur hohe Last bewältigen, sondern auch sinnvoll skalieren und dabei die verfügbaren Cloud-Ressourcen effizient nutzen.
Damit geht die zentrale Frage über die reine Performance hinaus: Wie performant ist das System, wie gut skaliert es und wie effizient nutzt es die verfügbaren Ressourcen?
Fazit: Performance ist mehr als eine schnelle Anwendung
Im Cloud-Zeitalter lässt sich die Performance einer Anwendung nicht mehr isoliert betrachten. Moderne Systeme sind dynamisch und bestehen aus zahlreichen Komponenten, die sich gegenseitig beeinflussen.
Performance Engineering muss deshalb das gesamte System betrachten. Dazu gehören die Anwendung, Datenbanken, das Netzwerk, die Cloud, Kubernetes und Auto-Scaling.
Wer heute nur die maximale Lastgrenze einer Anwendung misst, betrachtet nur einen Teil der Performance. Entscheidend ist, wie sich das gesamte System unter realistischen Bedingungen verhält.
Über den Experten
Tamer Ilgüz ist IT-Consultant bei PrimeTec, einem Unternehmen der accompio-Gruppe, und berät Unternehmen dabei, Performance Tests sinnvoll in moderne Entwicklungsprozesse zu integrieren.
FAQ zu Performance Testing
Was ist der Unterschied zwischen Performance Testing und Performance Engineering?
Performance Testing untersucht die Belastbarkeit und das Verhalten eines Systems. Performance Engineering geht weiter und betrachtet das Zusammenspiel von Anwendung, Infrastruktur und Plattform unter unterschiedlichen Bedingungen.
Warum reicht es nicht aus, nur die Anwendung zu testen?
Moderne Anwendungen bestehen aus mehreren miteinander verbundenen Komponenten. Engpässe können beispielsweise auch in Datenbanken, Netzwerken, Cloud-Diensten oder beim Load Balancing entstehen.
Warum sollte die Testumgebung produktionsnah sein?
Unterschiede bei Netzwerk, Topologie oder Cloud-Konfiguration können die Messergebnisse beeinflussen. Eine möglichst produktionsnahe Umgebung macht die Ergebnisse besser interpretierbar.
Wie oft sollten Performance Tests durchgeführt werden?
Performance Tests sollten nicht nur vor einem Go-Live stattfinden. Da Anwendungen und Infrastruktur kontinuierlich verändert werden, empfiehlt sich eine regelmäßige beziehungsweise kontinuierliche Durchführung.
Welche Rolle spielt Auto-Scaling?
Auto-Scaling verändert die verfügbaren Ressourcen abhängig von der Last. Performance Tests sollten deshalb auch überprüfen, wie sich das System bei steigender und sinkender Last verhält.
Welche Fehler treten bei Performance Tests in der Cloud häufig auf?
Häufig werden bestehende Testkonzepte unverändert übernommen, obwohl sich die Systemarchitektur verändert hat. Weitere Fehler sind eine nicht produktionsnahe Testumgebung, fehlende Prüfungen von Auto-Scaling und Infrastruktur sowie zu kurze Tests, die Speicherlecks übersehen.
