Latenz bezeichnet die Zeitverzögerung zwischen dem Auslösen einer Aktion oder Anfrage und dem Eintreffen der entsprechenden Reaktion oder des Ergebnisses. In der Automatisierung beschreibt Latenz konkret die Zeit, die zwischen dem Eintreten eines Triggers und dem Start der Verarbeitung vergeht, oder die Zeit zwischen dem Absenden einer API-Anfrage und dem Empfang der Antwort. Latenz ist eine direkte Kennzahl für die Reaktionsgeschwindigkeit eines Systems.
Latenz ist nicht gleich Durchlaufzeit: Die Durchlaufzeit misst die gesamte Zeit eines Prozesses von Anfang bis Ende. Latenz misst die Verzögerung an einem spezifischen Punkt – zum Beispiel die Wartezeit bis eine API antwortet, oder die Zeit bis ein Trigger einen Workflow startet. Niedrige Latenz ist eine Voraussetzung für Echtzeitverarbeitung.
Latenz-Spektrum in der Automatisierung
Typische Latenzen nach Verarbeitungsart
API-Response (lokal)
1–50 ms
Webhook-Auslösung
100–500 ms
Event-basierter Workflow
1–10 Sek.
Polling-basierter Trigger
1–15 Min.
Batch-Verarbeitung (nächtlich)
1–24 Std.
Ursachen hoher Latenz in Automatisierungsprozessen
- Polling-Intervalle: Wenn eine Automationsplattform eine Datenquelle nur alle 5 oder 15 Minuten abfragt, entsteht eine Latenz von bis zu 15 Minuten – unabhängig davon, wie schnell der restliche Prozess ist
- Netzwerkverzögerungen: API-Calls über langsame oder überlastete Netzwerke erhöhen die Latenz jedes einzelnen Schritts
- Systemlast: Überlastete Server oder APIs antworten langsamer – Latenz steigt unter hoher Last
- Synchrone Verarbeitungsketten: Wenn Schritt 3 erst starten kann, wenn Schritt 2 vollständig abgeschlossen ist, addieren sich alle Einzellatenzen
- Rate Limiting: APIs, die ihre Anfragelimits erreicht haben, werden gedrosselt oder zeitweise gesperrt – das erhöht die Latenz sprunghaft
Latenzoptimierung in der Automatisierung
- Webhooks statt Polling: Event-Push statt regelmäßigem Abfragen reduziert Latenz von Minuten auf Sekunden
- Parallelisierung: Unabhängige Workflow-Schritte werden gleichzeitig statt sequenziell ausgeführt – die Gesamtlatenz sinkt auf das Maximum der parallelen Schritte statt die Summe aller
- Caching: Häufig abgefragte, selten ändernde Daten werden zwischengespeichert – kein API-Call nötig, Latenz nahe null
- Geografische Nähe: Server und APIs, die geographisch nah beieinander sind, kommunizieren schneller als solche auf verschiedenen Kontinenten
Praxisbeispiel
Ein Unternehmen betreibt einen Workflow, der neue Kontakte aus einem Webformular in Salesforce anlegt. Ursprüngliche Konfiguration mit Polling: Die Automationsplattform fragt das Formular-Tool alle 15 Minuten auf neue Einträge ab. Gesamtlatenz: bis zu 15 Minuten zwischen Formular-Absenden und CRM-Anlage. Der Vertrieb beschwert sich, dass Leads zu spät einlaufen. Optimierung: Das Formular-Tool wird auf Webhook-Benachrichtigung umgestellt. Neue Gesamtlatenz: unter 4 Sekunden. Derselbe Prozess, dieselbe Automationsplattform – allein die Umstellung von Polling auf Webhook hat die Latenz um den Faktor 225 reduziert.
