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Capacity Planning für Cisco-Router: Throughput, CPU/Memory und Growth Projection

Red Snapper

Network Engineer Intently Analyzing Data Server Racks in a Neon-Lit High Tech Data Center

Capacity Planning für Cisco-Router sorgt dafür, dass Bandbreiten-Upgrades, neue Security-Features (VPN, QoS, ACLs) und Wachstum (mehr Standorte, mehr Nutzer, mehr SaaS) nicht zu Performance-Problemen führen. Im Enterprise ist „Throughput“ allein nicht ausreichend: Entscheidend sind CPU-/Memory-Headroom, Forwarding-Pfade (Hardware vs. CPU), Feature-Overhead (Crypto, NetFlow, CoPP) und realistische Growth-Projektionen. Ein professioneller Ansatz kombiniert Messwerte aus dem Betrieb (95. Perzentil), Sicherheitsreserven und klare Upgrade-Trigger. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Throughput, CPU/Memory und Wachstum strukturiert planen und mit CLI-Evidence belegen.

Zielbild: Was Capacity Planning im Enterprise liefern muss

Capacity Planning ist ein Prozess, kein einmaliges Spreadsheet. Ziel ist eine belastbare Aussage: „Wie viel Traffic und Features sind heute sicher möglich und wann müssen wir skalieren?“

Throughput-Realität: Datenblatt vs. echte Feature-Last

Router-Datenblätter geben oft idealisierte Throughput-Werte an. In realen Enterprise-Setups sinkt effektiver Durchsatz durch Verschlüsselung, QoS, NetFlow/Telemetry, ACLs und Fragmentierung. Deshalb müssen Sie „Feature-Throughput“ planen, nicht nur „Port-Speed“.

Messmodell: 95. Perzentil statt Durchschnitt

Für Kapazität ist der Durchschnitt nahezu wertlos. Nutzen Sie das 95. Perzentil (oder 99p für kritische Umgebungen) und planen Sie Headroom für Ausreißer, Failover und Wartungsfenster.

Kapazitätsformel (vereinfacht)

Erforderliche Kapazität = 95p × (1+Growth) × (1+FeatureOverhead) + FailoverReserve

CPU/Memory: Die wichtigsten Headroom-KPIs

CPU und Memory sind die häufigsten „unsichtbaren“ Engpässe. Hohe CPU führt zu Routing/VPN-Flaps und Managementverlust. Memory-Pressure kann zu Instabilität, Drops und unerwarteten Reloads führen.

CLI: CPU/Memory Evidence

show processes cpu sorted
show processes cpu history
show processes memory sorted
show processes memory

Feature-Overhead: Was Ihre Kapazität am stärksten beeinflusst

Im Enterprise ist Feature-Overhead planbar, wenn Sie ihn explizit erfassen. Besonders relevant sind VPN/Crypto, QoS, Routing-Skalierung und Export/Logging.

Interface-Health: Errors/Drops als Kapazitätsindikator

Selbst bei „genügend Bandbreite“ können Errors und Drops die Nutzererfahrung ruinieren. CRC und Output Drops sind frühe Warnsignale für Layer1/2-Probleme oder Congestion.

CLI: Interface Errors/Drops

show interfaces counters errors
show interfaces | include output drops|queue
show policy-map interface

Growth Projection: Wie Sie Wachstum realistisch modellieren

Wachstum kommt selten linear. Berücksichtigen Sie Nutzerwachstum, Standortwachstum, SaaS-Verlagerung und Security-Features, die nachträglich „dazukommen“. Planen Sie mit Szenarien.

Failover-Reserve: Dual-ISP und HA als Kapazitätsfaktor

Bei Dual-ISP/HA ist Kapazität nicht „Summe beider Links“, sondern „was passiert im Worst Case“. Wenn ISP1 ausfällt, muss ISP2 die kritische Last tragen, mindestens für ein definiertes Zeitfenster.

Upgrade-Trigger: Wann Sie skalieren müssen

Definieren Sie Trigger, die automatisch zu einer Kapazitätsmaßnahme führen. Damit vermeiden Sie, dass Upgrades erst nach einem Incident passieren.

Capacity Review: Standard-Checkliste für monatliche NOC-Reviews

Planen Sie Capacity Reviews als regelmäßigen Prozess (monatlich/quarterly). So erkennen Sie Trends, bevor sie zu Outages werden.

CLI: Capacity Snapshot (Copy/Paste)

show ip interface brief
show interfaces counters errors
show interfaces | include output drops|queue
show policy-map interface
show processes cpu sorted
show processes cpu history
show processes memory sorted
show ip route summary
show bgp summary
show crypto ikev2 sa
show crypto ipsec sa
show logging | last 50

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