Cloud-Kostenoptimierung erklärt | Wiz
Definition der Cloud-Kostenoptimierung
Cloud-Kostenoptimierung ist die systematische Praxis, Cloud-Ausgaben zu senken und zugleich die Effizienz der Cloud zu steigern — durch mehr Transparenz, das Rightsizing von Ressourcen, die Automatisierung von Workloads und klare Verantwortlichkeiten im Team. Anders als reines Kostensparen bringt sie die Anforderungen an die Leistung mit gezielten Ausgabenkontrollen in Einklang. So entsteht der maximale geschäftliche Nutzen aus Cloud-Investitionen.
Funktionsweise der Cloud-Kostenoptimierung
Cloud-Kostenoptimierung ruht auf vier Grundprinzipien:
Verschwendung beseitigen: Studien zeigen, dass zwischen 28 % und 50 % der Cloud-Ausgaben verschwendet werden. Ineffizienzen wie ungenutzte Ressourcen und schlecht optimierte Softwarelogik lassen sich erkennen und beheben.
Ressourcen richtig dimensionieren: Überdimensionierte Ressourcen tragen zu verschwendeten Ausgaben bei. Ein Rightsizing der Cloud-Ressourcen anhand des über die Zeit gemessenen Rechenbedarfs senkt unnötige Ausgaben und verbessert die Gewinnmargen.
Preismodelle optimieren: Preismodelle wie Reserved Instances oder Spot Instances lohnen sich. Unternehmen verschwenden monatlich über 50.000 US-Dollar, wenn sie diese Optionen übersehen.
Teams durch Transparenz und Verantwortung stärken: Komplexe Cloud-Rechnungen lassen sich in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln. So treffen Teams klügere Entscheidungen darüber, welche Ressourcen sie beschaffen, wer sie bereitstellt und warum. Das verhindert cloud sprawl und böse Überraschungen bei der Rechnung.
Häufige Ursachen für verschwendete Cloud-Kosten
1. Überdimensionierte Compute- und Speicherressourcen
Unternehmen beschaffen aus Sorge um die Leistung bewusst mehr Ressourcen, als ihre Workloads benötigen. Nutzungsmetriken ermöglichen ein präzises Rightsizing, und Knoten skalieren automatisch, um die Leistungsanforderungen zu erfüllen.
2. Zombie-Ressourcen: ungenutzt, aber weiter aktiv
Nicht zugeordnete Volumes, veraltete Snapshots und ungenutzte Load Balancer verbrauchen unbemerkt Budget und vergrößern die Angriffsfläche. Ungenutzte Ressourcen lassen sich aufspüren und abschalten, der Ressourcen-Lebenszyklus automatisieren und ungenutzte Ressourcen aufräumen.
3. Fehlende Autoskalierung und Abschaltung
Statische Infrastruktur verschwendet Ausgaben. Die automatische Skalierung fängt schwankende Workloads ab, und geplante Abschaltungen decken vorhersehbare Workloads ab.
4. Ineffiziente Entscheidungen bei der Infrastrukturarchitektur
Mehrere Faktoren treiben die Kosten in die Höhe:
Falsche Speicherebene: Hochleistungsspeicher dient für selten abgerufene Daten. Lifecycle-Richtlinien und kostenbewusste Architektur-Reviews verschieben kalte Daten auf günstigere Ebenen;
Überdimensionierte Compute-Instanzen: Workloads laufen auf unnötig leistungsstarken Compute-Familien. Rightsizing-Tools passen die Instanzen an die tatsächlichen Anforderungen an;
Unoptimierte Nutzung von Load Balancern und Netzwerken: Mehrere Load Balancer laufen parallel, oder öffentliche IP-Adressen kommen zum Einsatz, wo privates Networking ausreicht. Eine Prüfung und Konsolidierung der Netzwerkarchitektur schafft Abhilfe;
Regionsübergreifende Datenübertragungen: Hohe Egress-Kosten und Leistungsprobleme entstehen. Strategien zur Verkehrssteuerung sowie Edge-Caching und CDNs verringern das Problem.
5. Eingeschränkte und isolierte Kostentransparenz
Zwei Arten von Silos schaffen Hürden:
Single-Cloud-Silos: Die Tools der Cloud Service Provider bieten keine ganzheitliche Sicht über mehrere Clouds. Tools mit einheitlicher multi-cloud-Transparenz schaffen Abhilfe;
Funktionale Silos: Finanzorientierte Tools schließen Entwicklungsteams aus den Kostengesprächen aus. Tools, die Entwicklungs-Workflows mit umsetzbaren Erkenntnissen und vollständigem Kontext unterstützen, lösen dieses Problem.
6. shadow IT
Ressourcen, die ohne Aufsicht oder Freigabe entstehen, führen zu cloud sprawl und unkontrollierten Ausgaben. Zentrale Beschaffungsrichtlinien und Cloud-native-Sicherheitslösungen spüren verborgene Ressourcen auf.
Zentrale Strategien für die Cloud-Kostenoptimierung
Ein wichtiger erster Schritt ist ein cloud operating model, das festlegt, wie Organisationen ihre Cloud-Umgebungen verwalten, steuern und optimieren. Sobald es steht, greifen diese Best Practices:
1. Tagging und Ressourcenverantwortung
Tagging-Richtlinien definieren und ein Tagging-Schema erstellen;
Cloud-native-Tools für policy as code automatisieren das Tagging von Ressourcen;
Tagging verpflichtend machen, die Einhaltung prüfen und mit Tools für infrastructure as code über multi-cloud-Umgebungen hinweg für Konsistenz sorgen;
Kostenberichte auf Basis von Tags erstellen, um Kosten leicht zuzuordnen.
2. Rightsizing von Compute-Ressourcen
Die Auslastung regelmäßig analysieren und Instanzen entsprechend anpassen;
Tools wie AWS Compute Optimizer und die GCP Recommender API nutzen;
Richtig dimensionierte Ressourcen auf optimale Leistung testen.
3. Autoskalierung und geplante Abschaltungen
Autoskalierung einführen, damit verkleinerte Ressourcen optimal arbeiten;
Geplante Abschaltungen oder das Skalieren auf null für Ressourcen mit bestimmten Nutzungszeiten verwenden;
Metrik- oder richtlinienbasierte Autoscaler, Cloud-native-Scheduler oder serverless Event-Bus-Dienste einsetzen.
4. Spot Instances, Reserved Instances und Savings Plans nutzen
Workloads lassen sich dem passenden Preismodell zuordnen: Spot Instances eignen sich für unkritische, zustandslose und fehlertolerante Workloads. Reserved Instances passen zu vorhersehbaren, zustandsbehafteten Workloads. Savings Plans decken flexible, aber gleichmäßige Workloads ab.
5. Lifecycle-Richtlinien für Speicher
Gestufte Speicherung an Zugriffshäufigkeit und Geschwindigkeitsanforderungen ausrichten;
Richtlinien durchsetzen, die selten abgerufene Daten automatisch in kalten Speicher verschieben.
6. Kosten-Dashboards und Budget-Warnungen
Cloud-Ausgaben lassen sich in real-time nach Team, Verantwortung oder Umgebungs-Tag visualisieren. Dashboards lösen Warnungen aus, sobald Schwellenwerte erreicht werden.
Die Rolle von FinOps bei der Cloud-Kostenoptimierung
FinOps bringt Finanz-, Entwicklungs- und Geschäftsteams zusammen, um Cloud-Ausgaben durch Zusammenarbeit, Verantwortung und datengestützte Entscheidungen zu optimieren. FinOps liefert den Rahmen, mit dem Finanz-, Betriebs- und Entwicklungsteams gemeinsam unnötige Cloud-Ausgaben reduzieren und den geschäftlichen Nutzen maximieren.
FinOps arbeitet in drei Phasen:
Phase 1 — Informieren: In der ersten Phase entsteht eine einheitliche Sicht auf die Cloud-Ausgaben in real-time über die gesamte Cloud-Umgebung hinweg, auch über multi-cloud. Gemeinsame Dashboards bilden eine verlässliche Datenbasis für Entwicklungs-, Finanz- und Betriebsteams. Tiefe Transparenz ermöglicht geteilte Verantwortung, eine korrekte Kostenzuordnung und präzise Prognosen.
Phase 2 — Optimieren: In der zweiten Phase kommen Strategien zur Kostenoptimierung zum Einsatz. Sie senken Verschwendung, verhindern Budgetüberschreitungen und steigern die Effizienz.
Phase 3 — Betreiben: Die Ergebnisse der Kostenoptimierung lassen sich fortlaufend messen und verbessern, indem folgende FinOps-KPIs zur Anwendung kommen:
Kosten pro Workload: erfassen die Ausgaben einer bestimmten Anwendung und schlüsseln die Analyse pro Arbeitseinheit auf;
Prognosegenauigkeit: prüft, wie genau die Budgetprognosen mit den tatsächlichen Ausgaben übereinstimmen;
Nicht zugeordnete Ausgaben: zeigen Kosten ohne Zuordnung, die aus shadow IT oder ungetaggten Ressourcen stammen;
Optimierungsabdeckung: misst den Anteil optimierter Ressourcen mit aktivierter Autoskalierung oder Skalierung auf null.
Cloud-Kostenoptimierung in AWS, Azure und GCP
AWS
Cost Explorer: visualisiert historische Ausgaben, erstellt Prognosen, untersucht Kostenspitzen und legt eigene Tags an;
Trusted Advisor: liefert Empfehlungen zur Kostenoptimierung in real-time und behebt Probleme automatisch;
Compute Optimizer: verfolgt Nutzungsmuster und Leistung und empfiehlt so Rightsizing-Optionen;
Savings Plans: bieten Rabatte für die Zusage einer gleichmäßigen Ressourcennutzung.
Azure
Microsoft Cost Management: verfolgt und prognostiziert Ausgaben mit team- und tagbasierter Ressourcenzuordnung;
Azure Advisor-Empfehlungen: verhindern cloud sprawl mit Vorschlägen zum Rightsizing;
Azure Reserved VM Instances: stark rabattierte Konditionen für Verträge über ein oder drei Jahre.
GCP
Cloud Billing Reports: schlüsseln Kosten nach Ressource, Team, Label oder Projekt mit individuellen Dashboards auf;
Recommender API: bietet Rightsizing-Empfehlungen und Schwellenwert-Warnungen;
Committed Use Discounts: erhebliche Rabatte für die Zusage von Mindestausgaben oder Ressourcenmengen.
Zusammenspiel von Sicherheit und Kostenoptimierung
Sicherheit und Cloud-Kostenoptimierung greifen ineinander. CNAPP-Plattformen (Cloud-native application protection platforms) helfen dabei auf mehrere Arten:
Sie inventarisieren Ressourcen und schaffen eine einheitliche multi-cloud-Transparenz für kostenrelevante Risiken;
Sie verhindern Fehlkonfigurationen, die zu teuren Sicherheitsvorfällen führen;
Sie erkennen shadow IT und beugen so cloud sprawl und nicht erfassten Ausgaben vor;
Sie nutzen Automatisierung und policy as code, um Tagging und das Prinzip der geringsten Berechtigung durchzusetzen;
Sie mustern ungenutzte Ressourcen sicher aus und senken so Ausgaben und Risiken.
Wie Wiz die Cloud-Kostenoptimierung verbessert
Wiz stärkt die Cloud-Sicherheit und hilft Organisationen zugleich, ihre Cloud-Ausgaben präziser zu steuern. Wiz Cloud Cost führt Kosten-, Nutzungs-, Eigentums- und Ressourcenbeziehungsdaten im Wiz Security Graph zusammen. Für die Cloud-Kostenoptimierung bietet Wiz Cloud Cost Optimization folgende Möglichkeiten:
Granulares Kostenreporting auf Ressourcenebene: Ausgaben verfolgen, die Nutzung über AWS, Azure und GCP prognostizieren und in einzelne Ressourcen, Kubernetes-Cluster und Dienste eintauchen.
Erkennung veralteter Ressourcen: identifiziert Ressourcen auf verlängerten Support-Versionen, die höhere Kosten verursachen.
Identifizierung ungenutzter und verwaister Ressourcen: erkennt ungenutzte oder nicht zugeordnete Ressourcen, die unnötige Kosten verursachen.
Kontextbezogene Optimierungsempfehlungen: wendet über 140 Optimierungsregeln an, die die Ressourcenzuweisung mit der tatsächlichen Nutzung vergleichen.
Sicherheitsgestützte Kostenerkenntnisse: verknüpft den Sicherheitsstatus mit Kosten- und Nutzungsdaten und priorisiert so kostensparende Maßnahmen.
Proaktive Kostensteuerung: Kostenmonitore einrichten, die Abdeckung und den Ablauf von Zusagen verfolgen, anstehende Preisänderungen prüfen und dedizierte KI-Kostenansichten nutzen.