Cloud Kostenoptimierung: Reservierungen, Autoscaling, Monitoring

Die Cloud macht dich flexibel, kann aber schnell teuer werden, wenn Ressourcen dauerhaft laufen, zu groß dimensioniert sind oder niemand auf Nutzungsdaten schaut. Die gute Nachricht: Mit wenigen, gut gewählten Maßnahmen bekommst du Transparenz, reduzierst Verschwendung und hältst die Leistung stabil. In diesem Guide lernst du Schritt für Schritt, wie Reservierungen, Autoscaling und Monitoring zusammenspielen und wie du damit spürbar sparst, ohne Risiko für den Betrieb.

Grundlagen: Was treibt Cloud-Kosten wirklich

Cloud-Kosten entstehen vor allem durch Compute, Speicher, Netzwerk und Managed Services. Teuer wird es, wenn Instanzen idlen, Volumes nie aufgeräumt werden oder Traffic unnötig über teure Zonen fließt. Ziel ist daher: Bedarf verstehen, Kapazität anpassen und Nutzung sichtbar machen.

Reservierungen und Commitments klug nutzen

Was sind Reservierungen

Mit Reservierungen oder Commitments sicherst du dir Rabatte auf Compute-Leistung, wenn du dich für eine Mindestlaufzeit oder Mindestsumme verpflichtest. Typische Formen sind Reserved Instances, Committed Use oder Savings Plans. Sie lohnen sich, wenn Workloads dauerhaft laufen.

Wann sich Reservierungen lohnen

Wenn ein Dienst 24/7 aktiv ist, bringen Reservierungen oft 20-60 Prozent Ersparnis. Für variable Lasten kannst du einen Grundbedarf reservieren und Spitzen über On-Demand oder Spot-Instanzen abdecken. Wichtig ist eine saubere Bestandsaufnahme, bevor du dich bindest.

Praktische Tipps

Starte mit einjähriger Bindung, um Erfahrungen zu sammeln. Plane portabel: Wähle Instanzfamilien, die sich breit einsetzen lassen. Behalte Auslastung im Blick, damit Reservierungen tatsächlich genutzt werden. Für kurzlebige Jobs prüfe Spot-Instanzen. Sie sind günstiger, können aber unterbrochen werden. Kombiniere sie nur dort, wo Retry möglich ist.

Autoscaling: Nur zahlen, was du brauchst

Horizontal vs. Vertikal

Horizontales Autoscaling startet weitere Instanzen/Pods, wenn Last steigt. Vertikales Autoscaling vergrößert CPU/RAM einzelner Einheiten. Für Webanwendungen ist horizontal meist robuster, weil es Ausfälle besser abfängt.

Policies, Zeitpläne und Puffer

Setze klare Zielmetriken, zum Beispiel CPU 60 Prozent oder Anfragen pro Sekunde. Definiere Cooldowns, damit deine Plattform nicht ständig rauf und runter skaliert. Für vorhersehbare Muster wie Bürozeiten nutze zeitgesteuertes Scaling, das abends reduziert und morgens anhebt. Halte einen kleinen Puffer, damit kurze Peaks nicht zu Fehlern führen.

Kubernetes und Serverless

In Kubernetes hilft der Horizontal Pod Autoscaler. Er reagiert auf CPU, RAM oder benutzerdefinierte Metriken. Für sporadische Workloads sind Serverless Dienste attraktiv. Sie rechnen ereignisgetrieben ab und können scale to zero, also bei Inaktivität keine Compute-Kosten erzeugen.

Monitoring und Transparenz als Sparmotor

Tagging und Kostenstellen

Führe konsequentes Tagging ein. Mindestens Projekt, Umgebung und Kostenstelle. Nur so kannst du Ausgaben zuordnen und optimieren. Fehlen Tags, landen Kosten im Nirgendwo und bleiben unsichtbar.

Dashboards, Budgets und Alarme

Richte Dashboards für tägliche und monatliche Sicht ein. Lege Budgets pro Projekt fest und nutze Benachrichtigungen, wenn Schwellen überschritten werden. Eine Anomalieerkennung warnt dich, wenn Kosten ungewöhnlich steigen – oft der schnellste Weg, einen Fehlkonfigurationsfall zu finden.

Nutzungsdaten richtig lesen

Achte auf Auslastung deiner Instanzen. Wenn CPU und RAM dauerhaft bei unter 30 Prozent liegen, ist Right-Sizing fällig. Prüfe Speicherklassen: Kalte Daten gehören in günstige Tiers, selten genutzte Snapshots solltest du löschen oder archivieren. Kontrolliere Datenverkehr zwischen Zonen und Regionen, damit keine unbeabsichtigten Egress-Kosten entstehen.

Konkrete Maßnahmen für den Alltag

Right-Sizing ohne Rätselraten

Starte bei VMs und Containern mit konservativer Größe und erhöhe nur, wenn Metriken das belegen. Entferne unbenutzte Volumes, verwaiste IPs und alte Snapshots. Kleine, regelmäßige Aufräumrunden sparen oft dreistellige Beträge pro Monat.

Speicherlebenszyklen nutzen

Aktiviere Lifecycle-Regeln: Nach 30 Tagen nach Standard-Storage, nach 90 Tagen nach Cold Storage, nach 365 Tagen Archiv. Für Logs setze Aufbewahrungsfristen, die zu Compliance und Kosten passen.

Test- und Dev-Umgebungen schlafen legen

Entwicklungs- und Testsysteme brauchen nachts selten Compute. Schalte sie automatisch ab und morgens wieder ein. Für Datenbanken bieten sich kleinere Klassen oder Serverless Varianten außerhalb der Kernzeiten an.

So setzt du einen schlanken FinOps-Prozess auf

Rollen klären

Bestimme, wer Dashboards pflegt, wer Budgets setzt und wer Maßnahmen freigibt. Für Einsteiger reicht ein leichtes Setup mit monatlichem Review.

Regelmäßige Reviews

Triff dich alle vier Wochen. Gehe die Top-Kostenblöcke durch, prüfe Reservierungen, Auslastung und Speicherwachstum. Definiere kleine Maßnahmen mit klarem Besitzer und Termin. Das hält das Thema lebendig und verhindert Kostendrift.

Häufige Missverständnisse kurz erklärt

Reservierungen machen unflexibel

Sie binden nur den Grundbedarf. Für Spitzen bleibt Autoscaling. Du kombinierst beides und nutzt On-Demand oder Spot für Spitzenlast.

Monitoring ist nur fürs Betriebsteam

Ohne Transparenz kann das Fachteam keine Prioritäten setzen. Teilen ist Pflicht: Produkt, Entwicklung und Betrieb profitieren gemeinsam.

Serverless ist immer billiger

Nur wenn die Nutzung wirklich ereignisgetrieben ist. Dauerhaft hoher Durchsatz kann bei Always-on Plattformen günstiger sein.

Fazit

Kostenoptimierung in der Cloud ist kein einmaliges Projekt, sondern ein laufender Prozess. Mit Reservierungen deckst du den Grundbedarf günstig ab, Autoscaling hält Kapazität passgenau und Monitoring sorgt für Transparenz und frühe Warnungen. Wenn du zusätzlich Right-Sizing, Lifecycle-Regeln und Disziplin beim Tagging verankerst, sinken die Ausgaben nachhaltig, ohne dass die Qualität leidet.