Parallelisierung bezeichnet die gleichzeitige Ausführung mehrerer unabhängiger Aufgaben oder Verarbeitungsschritte, statt sie sequenziell nacheinander abzuarbeiten. Wenn Schritt A und Schritt B voneinander unabhängig sind und Schritt C erst nach beiden ausgeführt werden kann, reduziert Parallelisierung die Gesamtdauer auf max(Dauer A, Dauer B) + Dauer C – statt Dauer A + Dauer B + Dauer C.
Parallelisierung ist einer der wirksamsten Hebel zur Durchsatzsteigerung und Latenzsenkung in automatisierten Systemen. Sie nutzt die Tatsache aus, dass moderne Systeme mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen können – genau wie ein Team von Mitarbeitern, die parallel an verschiedenen Aufgaben arbeiten, schneller ist als eine Person, die alles nacheinander erledigt.
Sequenziell vs. Parallel: Zeitvergleich
Beispiel: Bestellverarbeitung mit 4 Schritten
Sequenziell
CRM (3s)ERP (4s)Lager (2s)E-Mail (1s)= 10 Sek.
Parallel
CRM (3s) ┐ERP (4s) ┤ gleichzeitigLager (2s) ┤E-Mail (1s) ┘= 4 Sek.
Formen der Parallelisierung in Automation
- Parallele Workflow-Zweige: Ein Workflow verzweigt sich nach einem Trigger in mehrere gleichzeitig laufende Pfade, die unabhängig voneinander ausgeführt werden
- Parallele Worker-Instanzen: Mehrere Instanzen desselben Workflows verarbeiten gleichzeitig verschiedene Einträge aus einer Queue
- Parallele API-Calls: Statt APIs sequenziell aufzurufen, werden mehrere API-Requests gleichzeitig gesendet
- Map-Reduce: Ein großer Datensatz wird in Teilmengen aufgeteilt (Map), jede Teilmenge wird parallel verarbeitet, die Ergebnisse werden zusammengeführt (Reduce)
Grenzen der Parallelisierung
Parallelisierung funktioniert nur für wirklich unabhängige Aufgaben. Schritt B kann nicht parallel zu Schritt A ausgeführt werden, wenn B das Ergebnis von A benötigt. Und ab einer bestimmten Parallelisierungsstufe entstehen neue Engpässe – zum Beispiel an einer gemeinsam genutzten Datenbank, die viele parallele Schreibzugriffe nicht mehr performant verarbeiten kann. Parallelisierung löst Engpässe auf einer Ebene, kann aber Engpässe auf einer tieferen Ebene freilegen.
Praxisbeispiel
Ein Kundenservice-Workflow verarbeitet eingehende Support-Tickets. Für jedes Ticket werden vier Schritte ausgeführt: (1) Kundendaten aus CRM laden (2s), (2) offene Bestellungen aus ERP laden (3s), (3) letzte Support-Tickets laden (1s), (4) Ticket klassifizieren und zuweisen (1s). Sequenziell: 7 Sekunden pro Ticket. Nach Parallelisierung der Schritte 1, 2 und 3 (alle unabhängig voneinander): 3 + 1 Sekunde = 4 Sekunden pro Ticket – 43 Prozent schneller, ohne eine einzige Systemänderung, allein durch Workflow-Redesign.
