Was bedeutet Skalierbarkeit beim Entwickeln einer App?

Manchmal kommt der Moment schleichend: Die App fühlt sich „ein bisschen“ langsamer an, Support-Tickets häufen sich, und Release-Tage werden nervös.

Und manchmal kommt er als Knall. Eine Kampagne geht auf, eine Presse-Erwähnung bringt einen Peak, oder dein Purpose-Projekt wird in einem Newsletter geteilt. Aus 500 täglichen Nutzer:innen werden 50.000 – nicht über ein Jahr, sondern über ein Wochenende.

In unseren Projekten sehen wir: Skalierbarkeit wird selten aus Technik-Liebe wichtig, sondern aus Vertrauens-Liebe. Denn wenn eine App unter Last wackelt, passiert nicht nur „ein Fehler“. Es passiert etwas in den Köpfen: Menschen brechen ab, Bewertungen kippen, Teams geraten in den Krisenmodus.

Dabei ist die Erwartungshaltung brutal ehrlich. Schon bei mobilen Web-Erlebnissen zeigt sich, wie wenig Geduld da ist: Über 53 Prozent verlassen eine Seite, wenn sie länger als drei Sekunden lädt. Marketing Dive (Google-Studie, 2016)

Auch wenn Apps nicht eins zu eins Websites sind – die emotionale Logik ist dieselbe: „Wenn es nicht sofort geht, ist es nicht zuverlässig.“

Unser erster frischer Blickwinkel: Skalierbarkeit ist auch Wirkungssicherheit. Wenn du eine Bildungs-App baust, die mehr Menschen erreichen soll, oder eine Plattform, die Spenden in Bewegung bringt, dann ist Stabilität nicht nur ein Technikthema. Es ist Teil deiner Verantwortung: Deine Mission darf nicht an einem überforderten Login-Endpoint scheitern.

Darum starten wir bei Pola früh mit einer einfachen, aber entscheidenden Frage: Worauf muss deine App vorbereitet sein – auf planbares Wachstum, auf unplanbare Peaks oder auf beides? Diese Unterscheidung bestimmt später, ob du vor allem Kapazität, Elastizität oder Robustheit priorisierst.

Wenn jemand sagt „Wir müssen die App skalierbar bauen“, meint er oder sie oft nur: „Mehr Nutzer:innen sollen gleichzeitig rein können.“ Das ist wichtig – aber es ist nur die halbe Geschichte.

Skalierbarkeit hat zwei Wachstumsachsen:

Erstens: Lastwachstum. Mehr gleichzeitige Anfragen, mehr Datenverkehr, mehr Geräte, mehr Nebenjobs deines Systems (Push, Sync, Uploads). Der App-Markt wächst weiter, und mit ihm die Erwartung, dass alles einfach funktioniert. Allein die schiere Dichte zeigt den Druck: 2023 waren es über 3,7 Millionen Apps im Google Play Store und rund 1,8 Millionen im Apple App Store. Selleo

Zweitens: Funktionswachstum. Neue Features, neue Rollen, neue Integrationen, neue Märkte. Eine App, die mit 5 Screens startete, wird mit der Zeit ein Produkt mit Regeln, Sonderfällen und Ausnahmen. Und genau hier kippt vieles: Nicht weil die CPU zu schwach ist, sondern weil jede Änderung plötzlich riskant wird.

Wichtig ist die Abgrenzung: Skalierbarkeit ist nicht dasselbe wie Performance. Performance beschreibt, wie schnell etwas bei einer bestimmten Last ist. Skalierbarkeit beschreibt, wie gut die App ihre Leistung hält, wenn die Last steigt.

Ein Bild aus dem Alltag, das wir gern nutzen: Performance ist, wie schnell ein Zug bei freier Strecke fährt. Skalierbarkeit ist, ob der Fahrplan noch stimmt, wenn plötzlich dreimal so viele Menschen einsteigen – ohne dass Türen klemmen, Signale ausfallen oder der ganze Betrieb stillsteht.

Unser zweiter frischer Blickwinkel: Skalierbarkeit ist Team-freundliche Architektur. In der Praxis wächst nicht nur die App, sondern auch das Team, das daran arbeitet. Wenn mehrere Entwickler:innen parallel liefern sollen, brauchst du Strukturen, die Änderungen voneinander entkoppeln. Eine „skalierbare App“ heißt deshalb auch: gut testbar, modular, verständlich.

Wenn du diese zwei Achsen früh benennst, werden Entscheidungen leichter: Manche Projekte brauchen zuerst Last-Reserven, andere zuerst eine saubere Basis fürs Feature-Wachstum. Und oft ist es ein Mix – aber mit klarer Gewichtung.

Wenn Apps „unter Last“ kaputtgehen, wirkt es nach außen oft wie ein einziges Problem: „Server überlastet.“ In Wirklichkeit ist es fast immer eine Kette von Engpässen.

Ganz klassisch ist die Datenbank. Am Anfang ist sie bequem: ein zentraler Ort, alles konsistent, alles nachvollziehbar. Und dann kommt der Moment, in dem eine einzelne Abfrage plötzlich tausendmal häufiger läuft. Oder ein Lock blockiert Schreibzugriffe. Oder ein schlecht gewählter Index macht aus einer Suche eine Volltext-Wanderung.

Mindestens genauso häufig ist es der Code. Nicht „zu langsam programmiert“, sondern zu eng gekoppelt. Eine Funktion ruft drei andere auf, wartet auf eine externe API und schreibt nebenbei synchron Logs weg. Das funktioniert mit 50 Nutzer:innen. Mit 5.000 wird es zum Dominoeffekt.

Und dann gibt es den Engpass, über den kaum jemand zuerst spricht: Prozesse und Releases. Wenn ein Hotfix nur nachts eingespielt werden kann, wenn Deployments Angst machen, wenn niemand genau weiß, was nach dem Release beobachtet werden muss – dann skaliert nicht das System, sondern das Stresslevel.

Unser dritter frischer Blickwinkel: Skalierbarkeit ist Incident-Freundlichkeit. Wir bauen nicht nur für „mehr“, wir bauen für „wenn etwas schiefgeht“. Das ist ein stiller Unterschied: Eine robuste App hat klare Grenzen, klare Timeouts, klare Fallbacks. Und sie hilft dem Team, schnell zu verstehen, was passiert.

In der Praxis setzen wir dafür gern auf ein kleines Prinzip, das du sofort mitnehmen kannst: „Mach das Kritische kurz.“ Alles, was dein kritischer Moment ist (Registrierung, Checkout, Spende), sollte so wenig Abhängigkeiten wie möglich haben. Wenn du danach noch Mails verschicken, PDFs generieren oder Statistiken updaten willst, mach es asynchron.

Hier zeigt sich auch, warum viele Ausfälle so teuer sind: Downtime ist nicht nur ein technischer Zustand, sondern ein Business-Schaden. Atlassian nennt Beispiele, in denen Ausfälle bei großen Unternehmen Schäden in zweistelliger Millionenhöhe verursacht haben. Atlassian

Du musst nicht Facebook sein, um diesen Effekt zu spüren. Kleinere Produkte haben nur weniger Puffer.

Wenn wir über Skalierung sprechen, landen wir schnell bei zwei Grundmodellen: vertikal und horizontal.

Vertikal heißt: Du gibst einem System mehr Kraft. Mehr CPU, mehr RAM, ein größeres Datenbank-Setup. Das ist oft der erste Schritt, weil er schnell wirkt und wenig Umbau erfordert. Aber vertikale Skalierung hat Grenzen: irgendwann wird es sehr teuer, und du hast weiterhin einen zentralen Punkt, der ausfallen kann.

Horizontal heißt: Du verteilst Last auf mehrere Instanzen. Nicht ein stärkerer Server, sondern mehrere – idealerweise so, dass du bei Peaks automatisch hochfahren und bei Ruhezeiten wieder runterfahren kannst.

Damit horizontal funktioniert, brauchst du meist zwei Dinge: einen Load Balancer (der den Verkehr verteilt) und Services, die zustandsarm sind. Das klingt technisch, ist aber leicht zu verstehen: Wenn ein Nutzer-Login nur auf Server A funktioniert, weil dort die Session liegt, dann kann Server B nicht helfen. Wenn der Zustand hingegen in einem gemeinsamen Speicher liegt (z. B. in einer Datenbank oder einem Cache wie Redis), können beliebige Instanzen einspringen.

In der Praxis ist Skalierung oft ein Mix: Ein bisschen vertikal, um schnell Luft zu bekommen, und gezielt horizontal dort, wo es wirklich zählt.

Was wir dabei immer mitdenken: Zuverlässigkeit ist ein Geschwister von Skalierbarkeit. Sobald du horizontal arbeitest, baust du häufig automatisch Redundanz ein. Fällt eine Instanz aus, übernehmen andere. Das ist nicht nur „mehr Leistung“, sondern weniger Risiko.

Und hier kommt unsere Pola-Perspektive rein: Wir mögen keine „Dauer-Maximalleistung“. Nachhaltig wird es, wenn dein System elastisch ist. Zusätzliche Ressourcen nur dann, wenn sie gebraucht werden. Das spart Kosten und vermeidet unnötigen Energieverbrauch – die technische Seite einer Haltung: nicht verschwenden.

Wenn du gerade am Anfang stehst, ist die wichtigste Entscheidung deshalb nicht „Kubernetes oder nicht“, sondern: Kann deine App grundsätzlich mehrere Instanzen vertragen? Wenn du das sauber vorbereitest, bleiben dir viele Wege offen.

Die Architekturfrage wird oft unnötig ideologisch geführt: Monolith schlecht, Microservices gut. Wir sehen das anders. Für viele Produkte ist ein gut gebauter Monolith am Anfang genau richtig: schneller umzusetzen, leichter zu testen, leichter zu verstehen.

Das Problem ist selten der Monolith an sich, sondern ein Monolith ohne Grenzen. Wenn alles alles kennt, wird jede Änderung teuer.

Darum nutzen wir gern eine zweite praxiserprobte Methode: „Schneide nach Verantwortung, nicht nach Technik.“ Konkret heißt das: Wir strukturieren früh nach fachlichen Bereichen, sodass du später einzelne Teile herauslösen kannst, ohne das ganze Produkt auseinanderzureißen.

Ein typischer Pfad sieht so aus:

• Start als modularer Monolith mit klaren Domänen (z. B. Accounts, Inhalte, Zahlungen).
• Wenn eine Domäne stark wächst oder besondere Anforderungen bekommt, wird sie als eigener Service ausgelagert.
• Erst wenn Teams und Betrieb wirklich davon profitieren, entstehen mehrere eigenständige Services.

Warum diese Reihenfolge? Weil Microservices dir zwar erlauben, Teile unabhängig zu betreiben, aber sie bringen neue Aufgaben mit: Netzwerkkommunikation, verteiltes Debugging, Versionierung, Observability. Das lohnt sich, wenn Komplexität ohnehin da ist – nicht, um Komplexität zu „kaufen“.

Hier passt auch eine wichtige Warnung aus dem Startup-Kontext: Es gibt Hinweise, dass ein großer Teil von Startup-Fehlschlägen mit zu frühem Skalieren zusammenhängt – oft organisatorisch und strategisch, aber der Gedanke ist übertragbar. LinkedIn Post (Startup Genome Zahl, weiterverbreitet)

Unsere Haltung dazu: Plane die Tür, bau nicht gleich das ganze Haus. Eine App darf als MVP starten. Aber sie sollte so gebaut sein, dass du nicht bei jedem Wachstumsschritt neu anfangen musst.

Wenn du tiefer in solche Entscheidungen einsteigen willst: Wir haben ähnliche Architekturfragen auch in App-Projekten begleitet, etwa dort, wo später neue Funktionen und Nutzergruppen dazu kamen (z. B. Ureka oder Aeri). Der Kontext ist jedes Mal anders – das Prinzip bleibt: Klarheit vor Größe.