Merlin Mechler
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Die Velocity Trap: Warum mehr Automationen manchmal langsamer machen

Mehr Automationen bedeuten nicht automatisch mehr Geschwindigkeit. Wann technische Schulden in Automation-Stacks entstehen und wie man sie vermeidet.

AutomationTechnical DebtObservability

Die Velocity Trap

Es gibt einen Punkt in jedem Automations-Stack, an dem jede neue Automation das System langsamer macht, nicht schneller.

Das klingt paradox. Ist es aber nicht.

Wie die Trap entsteht

Phase 1: Quick Wins

Die ersten 5–10 Automationen sind einfach. Klarer Input, klarer Output, wenig Abhängigkeiten. Der Stack läuft. Das Team ist begeistert.

Phase 2: Wachstum ohne Architektur

Weitere Automationen kommen hinzu. Jede für sich sinnvoll. Aber: Keine gemeinsamen Datenmodelle, keine zentrale Error-Handling-Strategie, keine einheitlichen Konventionen.

Phase 3: Die Trap schnappt zu

Ein Prozess ändert sich (z.B. ein API-Feld wird umbenannt). Plötzlich brechen 7 Automationen. Das Debugging dauert 2 Tage. Das Team traut sich nicht mehr, Änderungen vorzunehmen.

Prävention: Drei Prinzipien

1. Single Source of Truth für Datenfelder

Jedes Datenfeld, das mehrere Automationen nutzen, muss eine eindeutige Quelle haben. Änderungen dort propagieren sich kontrolliert.

2. Explizites Error-Handling von Anfang an

Retries, Dead-letter-Queues, Alerting – nicht nachträglich. Eine Automation ohne definierten Fehlerfall ist eine tickende Zeitbombe.

3. Observability als Designziel

Wenn du nach einer Woche nicht sagen kannst, wie viele Runs deine Automation hatte, wie viele fehlgeschlagen sind und warum – dann fehlt die Observability.

Fazit

Automations-Stacks, die skalieren, sind nicht die mit den meisten Flows. Sie sind die mit den klarsten Konventionen, der saubersten Datenbasis und dem explizitesten Error-Handling.

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