Die Cloud ist flexibel, skalierbar und kostengünstig – so lauten die Vorteile von Cloud Computing. Doch hohe Rabatte, versteckte Kosten und komplizierte Tarifbedingungen verdecken, dass die Cloud zu einer Kostenfalle werden kann. Ein Paradebeispiel für unkontrolliert steigende Cloud-Kosten sind On-Demand-Instanzen: Sie sind flexibel, haben aber oft den höchsten Preis. Das lässt die Kosten explodieren, wenn Workloads nicht an den kurzfristigen Bedarf angepasst werden
Cloud-Kosten sind keine statische Größe, sondern verändern sich ständig. Arbeitslasten, Nutzerverhalten und interne Prozesse wandeln sich im Lauf der Zeit. Probleme entstehen sehr rasch, wenn Unternehmen ihre IT-Ausgaben nicht präzise überwachen und an den Bedarf anpassen. Das führt recht schnell dazu, dass steigende Kosten das IT-Budget belasten und unternehmerische Entscheidungen erschweren.
Effektive Kostenkontrolle mit Überwachung
In vielen Unternehmen werden Kosten summarisch behandelt, was dynamischen Cloud-Modellen nicht gerecht wird. Unternehmen müssen hinterfragen, welche Faktoren die Preise in die Höhe treiben. Fehlt es an Transparenz, können sich schnell unerkannte Kostentreiber entwickeln. Davon gibt es in der Cloud sehr viele: Datenübertragung, Rechenkapazität, Zwischenspeicher und vieles mehr.
Moderne Monitoring- und Observability-Tools liefern Echtzeitdaten zu vielen relevanten Parametern. Unternehmen können damit relativ schnell ineffiziente Workloads oder nicht genutzte Instanzen identifizieren. Doch Überwachung allein reicht nicht aus. Die Daten müssen zunächst in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden. KI-gestützte Analysetools helfen dabei, Optimierungspotenzial zu entdecken.
Teile und spare: Workloads kategorisieren
Eine besonders effektive Methode zur Kostenkontrolle ist die systematische Kategorisierung von Workloads. Dafür werden ihre spezifischen Ressourcenanforderungen zugrunde gelegt. Sie lassen sich in der Regel in drei Hauptgruppen einteilen: rechenintensive, speicherintensive und datenübertragungsintensive Workloads. Unter Umständen können Unternehmen noch weitere Kategorien schaffen, die stärker an die aktuellen Leistungsanforderungen ihrer Anwendungen angepasst sind.
Kern der Kategorisierung ist die Zuordnung zu bestimmten Preis- und Abrechnungsmodellen. So lassen sich beispielsweise Workloads mit gut vorhersehbarer Nutzung auf Reserved-Instanzen oder Sparpläne umstellen, während unregelmäßige oder kurzfristige Workloads durch Spotinstanzen oder Serverless Computing kosteneffizient betrieben werden. Die wichtigste Folge: Ressourcen werden nicht überdimensioniert bereitgestellt und verursachen dadurch keine überflüssigen Kosten.
Die Kunst der richtigen Dimensionierung
Der effektivsten Maßnahmen zur Kostenreduzierung in der Cloud besteht in der Wahl der richtigen Instanzengröße und -art. Viele Unternehmen verschwenden unnötig Geld, da ihre Instanzen entweder überdimensioniert sind oder nicht optimal zu den Anforderungen passen. „Rightsizing“ ist hierfür das wichtigste Verfahren. Dabei werden bestehende Instanzen analysiert und auf Basis der tatsächlichen Ressourcenauslastung angepasst. Ein Beispiel: Eine Instanz besitzt 16 virtuelle Prozessoren, nutzt davon aber nur vier. Mit dem Wechsel auf eine kleinere Instanz lassen sich sofort Kosten sparen.
Eine weitere Möglichkeit zur Optimierung von Instanzen ist die Anpassung an unterschiedliche Anforderungen. So ist der Einsatz von GPUs Voraussetzung für effektive KI-Modelle, bringt aber anderen Anwendungen keine Vorteile. Speicheroptimierte Instanzen sind für datenintensive Anwendungen geeignet und Spotinstanzen für flexible Workloads, die kurzfristig skaliert werden. Durch eine sorgfältige Auswahl der einzelnen Instanzentypen und eine regelmäßige Überprüfung der Auslastung können Unternehmen erhebliche Einsparungen erzielen.
Automatisierung als Kostenhebel
Ein sehr wichtiger Ansatz zur Senkung von Cloud-Kosten heißt Automatisierung. So ist es beispielsweise möglich, mit Tools der Cloudprovider die Instanzen in Echtzeit an den tatsächlichen Bedarf anzupassen. Dadurch können Serverkapazitäten bei Lastspitzen hochgefahren und im Zeiten geringer Nutzung reduziert werden. Zudem lassen sich inaktive Instanzen automatisch herunterfahren, um keine Ressourcen zu verschwenden.
Eine zweite Form der Automatisierung ist das kostengesteuerte Management von Cloudressourcen. Unternehmen können bestimmte Regeln festlegen, um die Bereitstellung und Deaktivierung der Ressourcen regeln. Ein Beispiel: Nachts und an Wochenenden werden Testumgebungen deaktiviert, wodurch unnötige Kosten entfallen. Darüber hinaus bieten Cloud Provider eine Vielzahl an unterschiedlichen KI-Automatisierungstools an, mit denen IT Infrastrukturen besser und schneller administriert werden können.
Verantwortung für die Kosten übernehmen
Um die Kosten langfristig erfolgreich zu optimieren, müssen Unternehmen Verantwortlichkeiten für Cloud-Kosten schaffen. So wissen alle Beteiligten, welche Auswirkungen ihre Entscheidungen auf das Budget haben. Dadurch entsteht eine kostenbewusste Kultur, in der technische und finanzielle Aspekte Hand in Hand gehen.
Einige Beispiele: Entwickler sollten wissen, dass eine einzelne Codeänderung den Ressourcenbedarf erhöhen, Datenduplikate erzeugen und damit unerwartete Folgekosten auslösen kann. Admins sollten beachten, das große und wiederholte Transfers zu beträchtlichen Gebühren führen können. Das Controlling muss zudem Ausgaben im Hinblick auf den Geschäftsnutzen analysieren. So ist es durchaus sinnvoll, ein Feature , das zum Unternehmenserfolg beiträgt, trotz höherer Kosten bereitzustellen.
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