Kostenoptimierung: Reduzierung der Ausgaben für Cloud-Infrastruktur um 40 %

Flexeras Bericht „State of the Cloud 2025“ ergab, dass Unternehmen 30–40 % ihrer Cloud-Ausgaben für ungenutzte, überdimensionierte oder nicht ausgelastete Ressourcen verschwenden. Für ein Unternehmen, das 10.000 US-Dollar pro Monat für AWS ausgibt, sind das 3.000–4.000 US-Dollar pro Monat, die direkt verschwendet werden. Bei der Cloud-Kostenoptimierung geht es nicht darum, Abstriche zu machen – es geht darum, die Ausgaben an die tatsächliche Nutzung anzupassen, die richtigen Preismodelle auszuwählen und Ressourcen zu eliminieren, die keinen Wert bieten.

Wichtige Erkenntnisse

– Allein die richtige Dimensionierung spart in der Regel 20–30 %, indem die Instanztypen an die tatsächlichen CPU- und Speicherauslastungsmuster angepasst werden – Reservierte Instanzen und Sparpläne reduzieren die Rechenkosten um 30–60 % für vorhersehbare Arbeitslasten mit 1–3-Jahres-Verpflichtungen – Durch Speicher-Tiering können die Speicherkosten um 70 % gesenkt werden, indem Daten, auf die selten zugegriffen wird, automatisch auf günstigere Ebenen verschoben werden

• Datenübertragungskosten sind die versteckte Überraschung in Cloud-Rechnungen – Architekturentscheidungen, die den regionsübergreifenden Datenverkehr und den Internet-Ausgang reduzieren, sparen erheblich

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Wo Cloud-Geld hingeht

Der erste Schritt zur Optimierung besteht darin, die Zusammensetzung Ihrer Cloud-Rechnung zu verstehen. Die Ausgaben der meisten Unternehmen folgen einem vorhersehbaren Muster.

Kostenzuordnungs-Tags

Vor der Optimierung benötigen Sie Transparenz. Kennzeichnen Sie jede Ressource mit:

• Umgebung – Produktion, Inszenierung, Entwicklung
• Team – welches Team die Ressource besitzt
• Anwendung – welche Anwendung oder welcher Dienst sie verwendet
• Kostenstelle – für Chargeback- oder Showback-Berichte

Ohne Tags können Sie grundlegende Fragen wie „Wie viel kostet der Produktions-Checkout-Service?“ nicht beantworten. oder „Welche Entwicklungsumgebungen für welches Team sind am teuersten?“

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Richtige Dimensionierung von Rechenressourcen

Die richtige Dimensionierung bedeutet, dass Sie Ihre Instanztypen an die tatsächlichen Workload-Anforderungen anpassen. Die meisten Instanzen sind überdimensioniert, weil Ingenieure für Spitzenlasten vorsorgen und die Wahl nie wieder in Betracht ziehen.

So passen Sie die Größe richtig an

1. Auslastungsdaten sammeln – CPU, Arbeitsspeicher, Netzwerk und Festplatten-E/A für mindestens 2 Wochen überwachen (idealerweise 30 Tage, um wöchentliche Muster zu erfassen)
2. Identifizieren Sie Verschwendung – Instanzen, die konstant weniger als 20 % CPU- und 40 % Speicherauslastung haben, sind überdimensioniert
3. Wählen Sie die richtige Familie – rechenoptimiert (C-Serie) für CPU-gebundene, speicheroptimierte (R-Serie) für Caching/Datenbanken, allgemeine Zwecke (M-Serie) für ausgewogene Arbeitslasten
4. Inkrementelle Verkleinerung – Verringern Sie jeweils eine Größe und überwachen Sie die Auswirkungen auf die Leistung

Empfehlungen zur richtigen Dimensionierung nach Nutzung

Graviton (ARM)-Instanzen

AWS Graviton-Instanzen (t4g, m7g, c7g, r7g) bieten 20 % geringere Kosten und bis zu 40 % bessere Leistung als entsprechende x86-Instanzen. Die meisten Node.js-, Python- und Container-Workloads laufen ohne Änderungen auf ARM. Testen Sie Ihre Anwendung auf Graviton-Instanzen – die Kosteneinsparungen von 20 % sind im großen Maßstab deutlich spürbar.

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Reservierte Instanzen und Sparpläne

On-Demand-Preise sind die teuerste Art, Cloud Computing zu nutzen. Bei vorhersehbaren Arbeitslasten bietet die verbindliche Preisgestaltung Rabatte von 30–60 %.

Preismodellvergleich

Sparplan-Strategie

Sparpläne sind für die meisten Unternehmen die beste Standardwahl. Sie bieten erhebliche Rabatte und mehr Flexibilität als Reserved Instances.

Implementierungsansatz:

1. Basisnutzung analysieren – Bestimmen Sie die minimalen Rechenausgaben, die rund um die Uhr laufen (Produktionsserver, Datenbanken). Dies ist Ihre Verpflichtungsuntergrenze.
2. Beginnen Sie mit 1-Jahres-Verpflichtungen – geringeres Risiko als bei 3-Jahres-Verpflichtungen, dennoch erhebliche Einsparungen (30–40 %).
3. Verwenden Sie Compute Savings Plans für Flexibilität – sie gelten für alle Instanzfamilien, Größen, Regionen und sogar Dienste (EC2, Fargate, Lambda)
4. 60–70 % des Ausgangswerts mit Zusagen abdecken – Spielraum für Optimierungen und Änderungen lassen
5. Vierteljährliche Überprüfung – Passen Sie die Abdeckung an die sich ändernde Arbeitsbelastung an

Spot-Instanzen für nicht kritische Workloads

Spot-Instanzen nutzen freie AWS-Kapazität mit 60–90 % Rabatt, können jedoch mit einer Frist von 2 Minuten unterbrochen werden. Sie eignen sich hervorragend für:

• CI/CD-Pipelines – Erstellen Sie Server, die Unterbrechungen tolerieren und automatisch neu starten
• Stapelverarbeitung – Datenverarbeitungsjobs, die den Fortschritt überprüfen und fortsetzen
• Entwicklungsumgebungen – Entwicklungsserver, die bei Unterbrechung neu erstellt werden können
• Auslastungstests – Testagenten, die während Auslastungstests vorübergehend ausgeführt werden

Verwenden Sie Spot nicht für: Produktions-Webserver (sofern nicht hinter automatischer Skalierung mit On-Demand-Fallback), Datenbanken oder andere Arbeitslasten, die keine Unterbrechung tolerieren.

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Optimierung der Lagerkosten

Die Speicherkosten summieren sich stillschweigend, da Daten nur selten gelöscht werden. Durch die aktive Optimierung von Speicherebenen und Lebenszyklusrichtlinien können die Speicherausgaben um 50–70 % gesenkt werden.

S3-Speicherklassen

S3-Lebenszyklusrichtlinien

Automatisieren Sie das Storage-Tiering mit Lebenszyklusregeln:

1. Nach 30 Tagen – Wechsel zu Standard-IA (auf aktuelle Daten wird selten zugegriffen)
2. Nach 90 Tagen – Wechsel zu Glacier Instant Retrieval (Compliance, gelegentlicher Zugriff)
3. Nach 365 Tagen – Umzug in das Glacier Deep Archive (langfristige Aufbewahrung)
4. Nach 7 Jahren – löschen (falls nicht mehr durch die Aufbewahrungsrichtlinie erforderlich)

EBS-Volumenoptimierung

EBS-Mengen sind eine häufige Abfallquelle:

• Nicht angehängte Volumes – Volumes, die nach der Beendigung von Instanzen verbleiben. Suchen Sie monatlich nach nicht angehängten Volumes und löschen Sie diese oder erstellen Sie einen Snapshot. – Überdimensionierte IOPS – GP3-Volumes umfassen 3.000 IOPS als Basiswert. Bereitgestellte IOPS-Volumes (io2) mit mehr als 10.000 IOPS kosten deutlich mehr. Die meisten Workloads laufen auf GP3 gut.
• Snapshot-Bereinigung – alte EBS-Snapshots sammeln sich an. Löschen Sie Snapshots, die älter sind als Ihre Wiederherstellungsanforderungen.

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Reduzierung der Datenübertragungskosten

Die Datenübertragung ist der unvorhersehbarste Posten auf Cloud-Rechnungen. Das Verständnis von Verkehrsmustern verhindert Überraschungskosten.

Preisübersicht für Datenübertragung

Architekturentscheidungen, die die Transferkosten senken

1. Verwenden Sie CDN für statische Assets – CloudFront-Ausgang ist günstiger als direkter EC2-Ausgang und Caching reduziert das Gesamtübertragungsvolumen
2. Dienste in der gleichen Region und AZ behalten – der AZ-übergreifende Datenverkehr summiert sich bei gesprächigen Mikrodiensten schnell
3. API-Antworten komprimieren – Die Brotli-Komprimierung reduziert die JSON-Nutzlast um 70–85 %, wodurch die Datenübertragungskosten direkt gesenkt werden
4. VPC-Endpunkte nutzen – Zugriff auf S3 und andere AWS-Dienste, ohne das öffentliche Internet zu nutzen (kostenlos für Gateway-Endpunkte)
5. Minimieren Sie die regionsübergreifende Replikation – replizieren Sie nur das, was für die Notfallwiederherstellung und die Latenzanforderungen erforderlich ist

CDN-Kostenoptimierung

Die CloudFront-Preise sinken bei höheren Volumina und bei fester Nutzung. Für stark frequentierte Websites können Sie ein CloudFront-Sicherheitssparpaket aushandeln (bis zu 30 % Rabatt bei einer 1-Jahres-Verpflichtung). Weitere Informationen zu Best Practices für das CDN-Caching finden Sie in unserem Leitfaden zu Caching-Strategien.

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Datenbankkostenoptimierung

Datenbankinstanzen sind oft der teuerste Einzelposten auf einer Cloud-Rechnung.

RDS-Optimierung

• Reservierte Instanzen verwenden für Produktionsdatenbanken – 1-Jahres-RI spart 30–40 %, 3-Jahres-RI spart 55–60 %
• Richtige Größe basierend auf CloudWatch-Metriken – wenn die CPU durchschnittlich 15 % und die Speicherauslastung 40 % beträgt, verkleinern Sie die Größe
• Verwenden Sie Aurora Serverless v2 für variable Arbeitslasten – skaliert automatisch von 0,5 ACU auf 128 ACU und zahlt nur für die genutzte Kapazität
• Verwaltetes vs. selbstgehostetes System bewerten – RDS kostet 30–50 % mehr als selbstverwaltetes PostgreSQL auf EC2, spart jedoch Entwicklungszeit für Patches, Backups und Failover
• Entwicklungsdatenbanken nachts stoppen – Verwenden Sie Lambda-Funktionen, um RDS-Instanzen außerhalb der Geschäftszeiten zu stoppen (spart 65 % bei einem 9-zu-5-Zeitplan)

ElastiCache-Optimierung

• Reservierte Knoten verwenden für Redis/Valkey-Produktionscluster – Richtige Größe basierend auf der Speicherauslastung – Cache-Knoten sind bei 30 % Speicherauslastung überdimensioniert
• Verwenden Sie serverlosen ElastiCache für variable Arbeitslasten

Informationen zur Datenbankleistungsoptimierung, die den Bedarf an größeren Instanzen reduziert, finden Sie in unserem Leitfaden zur Datenbankabfrageoptimierung.

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Kostenüberwachung und -steuerung

Budgets und Warnungen

Legen Sie AWS-Budgets mit Warnungen bei 80 %, 100 % und 120 % der erwarteten monatlichen Ausgaben fest. Erstellen Sie separate Budgets pro Umgebung (Produktion, Staging, Entwicklung) und pro Team. Benachrichtigen Sie das zuständige Team, nicht nur die Finanzabteilung.

Regelmäßige Kostenüberprüfungen

Tools für Kostentransparenz

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Häufig gestellte Fragen

Wie lassen sich die Cloud-Kosten am schnellsten um 20 % senken?

Passen Sie die Größe Ihrer Recheninstanzen an und löschen Sie ungenutzte Ressourcen (nicht angeschlossene EBS-Volumes, alte Snapshots, inaktive Lastausgleichsfunktionen, vergessene Entwicklungsumgebungen). Die meisten Unternehmen können an einem einzigen Nachmittag Einsparungen von 20 % erzielen, indem sie die offensichtlichsten Verschwendungen beseitigen. Um fortlaufende Einsparungen zu erzielen, implementieren Sie automatische Skalierung und kaufen Sie Sparpläne für Ihre Basisarbeitslast.

Sollte ich Serverless (Lambda) oder Container verwenden, um Geld zu sparen?

Serverlos (Lambda) ist für sporadische, ereignisgesteuerte Workloads mit weniger als 1 Million Aufrufen pro Monat günstiger. Container (ECS, EKS) sind für dauerhafte Arbeitslasten, die kontinuierlich laufen, günstiger. Der Break-Even-Punkt variiert, aber eine Lambda-Funktion, die mehr als 40–50 % der Zeit ausführt, kostet normalerweise mehr als ein gleichwertiger Container. Analysieren Sie Ihre Aufrufmuster, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

Wie verhindere ich Überraschungen bei den Cloud-Kosten?

Legen Sie Budgetwarnungen bei 80 % der erwarteten Ausgaben fest. Aktivieren Sie AWS Cost Anomaly Detection für die automatische Spitzenerkennung. Nutzen Sie Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) mit Infracost, um die Kosten vor der Bereitstellung abzuschätzen. Erfordern Kostenkennzeichnungen für alle Ressourcen, damit nicht gekennzeichnete Ressourcen Warnungen auslösen. Blockieren Sie die Erstellung übergroßer Instanzen in Entwicklungsumgebungen mit IAM-Richtlinien.

Ist Multi-Cloud teurer oder günstiger als Single-Cloud?

Multi-Cloud ist aufgrund der Datenübertragung zwischen Anbietern, doppelter Verwaltungstools und technischer Komplexität in der Regel 20–40 % teurer. Verwenden Sie Multi-Cloud nur dann, wenn die Geschäftsanforderungen dies erfordern (Einfluss von Anbieterverhandlungen, behördliche Datenresidenz, spezifische Serviceverfügbarkeit). Für die meisten Unternehmen, deren Cloud-Ausgaben weniger als 50.000 US-Dollar pro Monat betragen, ist eine einzelne Cloud mit guter Architektur kostengünstiger.

Wie gehe ich mit der Kostenoptimierung für ein wachsendes Startup um?

Konzentrieren Sie sich auf drei Dinge: (1) Verwenden Sie Sparpläne für Ihre Basislinie (das Minimum, das Sie immer ausführen), (2) skalieren Sie alles automatisch über die Basislinie und (3) schließen Sie Nicht-Produktionsumgebungen außerhalb der Geschäftszeiten. Optimieren Sie nicht zu früh – die für die Kostenoptimierung aufgewendete Engineering-Zeit ist mit Opportunitätskosten verbunden. Sobald Ihre monatliche Cloud-Rechnung 5.000 US-Dollar übersteigt, beginnt sich die gezielte Kostenoptimierung zu amortisieren.

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Was kommt als nächstes?

Beginnen Sie mit einer Kostenprüfung: Aktivieren Sie Cost Explorer, kennzeichnen Sie Ihre Ressourcen und identifizieren Sie die zehn wichtigsten Posten auf Ihrer Rechnung. Passen Sie die Größe der am deutlichsten überdimensionierten Instanzen an, löschen Sie ungenutzte Ressourcen und richten Sie Budgetwarnungen ein. Bewerten Sie dann die Einsparpläne für Ihre grundlegende Rechenauslastung.

Den vollständigen Performance-Engineering-Kontext finden Sie in unserem Säulenleitfaden zur Skalierung Ihrer Geschäftsplattform. Um sicherzustellen, dass die Kostenoptimierung die Leistung nicht beeinträchtigt, lesen Sie unseren [Leitfaden zur Überwachung und Beobachtbarkeit] (/blog/monitoring-observability-apm-logging), um die Auswirkungen von Änderungen zu verfolgen.

ECOSIRE unterstützt Unternehmen bei der Optimierung der Cloud-Infrastrukturkosten für Plattformen, auf denen Odoo ERP und benutzerdefinierte Anwendungen auf AWS ausgeführt werden. Kontaktieren Sie unser DevOps-Team für eine Cloud-Kostenprüfung und eine Roadmap zur Optimierung.

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Veröffentlicht von ECOSIRE – Unterstützung von Unternehmen bei der Skalierung mit KI-gestützten Lösungen in Odoo ERP, Shopify eCommerce und OpenClaw AI.