Multicloud

Möglichkeiten und Tücken der Cloud-Kostenoptimierung

Rechnungs- und Nutzungsanalysen, Empfehlungen und Übersichten in Dashboards – Tools für die Cloud-Kostenoptimierung sind vorhanden und können vieles vereinfachen. Doch um Multicloud-Ökosysteme auf effiziente Weise wirtschaftlich zu steuern, braucht es eine Provider-übergreifende Sicht und Automatisierung für das Cloud-Finanzmanagement.

Mit den Rabattmodellen der Provider legt man sich auf eine bestimmte Abnahme von Cloud-Services oder Nutzung von Cloud-Instanzen für ein oder drei Jahre fest. Dafür erhält man in diesem Zeitraum für den abgeschlossenen Umfang günstigere Konditionen. Für alles darüber hinaus muss der teurere On-demand-Preis bezahlt werden.

Over-Commitment

Hier gilt es, nicht in ein Over-Commitment zu verfallen, also nicht zu viel Vorabrabatte zu kaufen, die dann gar nicht verwendet werden. Oder der noch häufiger auftretende, umgekehrte Fall: keine Commitments einzugehen, weil man nicht sicher vorhersagen kann, ob man diese auch wirklich voll ausschöpfen wird. So sollten Tools für das Cloud-Commitment-Management zum einen in der Lage sein, anbieterübergreifend die aktuell laufenden Discount-Vereinbarungen im Unternehmen abzubilden und Vergleiche für Anschlussverträge zu unterstützen. Zum anderen sind automatisierte, rechtzeitige Benachrichtigungen an die Verantwortlichen wichtig, bevor Cloud Commitments auslaufen.

Es gibt eine Reihe von Tools, die mehr oder weniger gute Vorschläge zur Dimensionierung von Cloud-Instanzen liefern, sodass sie für die tatsächliche Nutzung die richtige Größe haben. Das Problem: Jemand muss das auch umsetzen. Praktikabel wird Rightsizing erst mit weitreichenderen Lösungen: Zuerst sollten automatisiert anhand der Cloud-Rechnungsdaten die gebuchten Cloud-Services ermittelt und diese mit Monitoringdaten kombiniert werden. Eine Besonderheit der Cloud im Vergleich zum Rechenzentrum ist
die Elastizität. Sie ermöglicht es, aus der Analyse des Nutzungsverhaltens Cloud-Ressourcen knapp zu beauftragen und für Lastspitzen auf die Elastizität zu setzen. Dazu lohnt sich ein Austausch mit allen Beteiligten aus der Cloud-Architektur und dem Business: Wann sind hohe Spitzenlasten zu erwarten, technisch wie auch geschäftsbedingt?

Statt die Cloud-Infrastruktur dauerhaft für die Maximallast auszulegen, ist es besser, die Cloud-Infrastruktur für die Grundlast auszulegen und nur bei erwarteten Spitzen Cloud-Ressourcen aufzustocken. Hier kann es sinnvoll sein, Compute-Kapazitäten vorab zu reservieren, auch genannt „Capacity Reservation“ – nicht zu verwechseln mit dem Rabattmodell „Reserved Instances“ aus vorherigem Abschnitt. Umgekehrt können auch nicht genutzte Instanzen abgeschaltet werden und somit bis zu der Hälfte oder mehr an Kosten eingespart werden. 

Über die Funktion Autoscaling können erforderliche Cloud-Kapazitäten anhand von vorab definierten Regeln automatisch angepasst werden. Wenn gerade wenig zu rechnen ist, genügen geringe Rechenkapazitäten, stehen rechenintensive Aufgaben an, wird Kapazität on-the-fly erhöht. Eine Autoscaling-Gruppe definiert die minimale und maximale zur Verfügung zu stellende Kapazität, welche Instanz-Typen verwendet werden sollen und wie skaliert wird. Obwohl moderne Architekturen meist ein Autoscaling erlauben, ist doch im Einzelfall zu klären, welche Anwendungen hierfür geeignet sind. Die Anwendung muss zumindest Load Balancing unterstützen, sodass die Last auf mehrere Compute-Instanzen verteilt werden kann. 

Im Waste Mangement geht es darum, ungenutzte Cloud-Ressourcen zu identifizieren und unnötige Ausgaben zu vermeiden. Klingt zunächst einfach – jedoch: Welche Ressourcen tatsächlich nicht benötigt werden, lässt sich bei typischerweise mehreren Hunderttausend Cloud-Ressourcen nicht manuell herausfinden. Aus dem Vergleich von Rechnungsdaten mit Monitoring-Daten weisen Tools potenziell überflüssige Cloud-Ausgaben aus. Zudem sind unter allen Hunderttausenden Cloud-Ressourcen diejenigen erkennbar, die in der Nacht oder am Wochenende nicht benötigt werden. Dabei kann auch zwischen produktiven und nicht produktiven Umgebungen unterschieden werden.

Kostenoptimierung

Neben allen Cloud-Kostenoptimierungen braucht es einen verantwortungsvollen Umgang mit Ressourcen in der Cloud. Im ersten Schritt wird das dafür nötige Verantwortungsbewusstsein durch Kostentransparenz und verursachergerechte Zuordnung geschaffen. Die Teams müssen verstehen, welche Kosten sie durch ihre Art der Cloud-Nutzung verursachen und was die Kern-Kostentreiber sind. Im zweiten Schritt kann man die Kosten nicht nur aufzeigen, sondern auch über eine interne Kostenverrechnung den Teams in Rechnung stellen. Wenn eine kosteneffektive Nutzung der Cloud mit zu den Zielen zählt, werden die Cloud-Kosten nicht mehr ungebremst steigen, sondern dort in Cloud-Services investiert, wo der Business-Nutzen die Ausgaben rechtfertigt.

Die Erfolgsbewertung von Cloud-First-Strategien ist erheblich von den Public-Cloud-Kosten beeinflusst. Sie immer besser zu verstehen und das Cloud-Financial-Management mehr und mehr direkt auch in den DevOps-Teams zu verankern ist ein wichtiger Prozess. Denn ihre Expertise ist entscheidend, um mit Cloud-Infrastrukturen nicht nur ein zuverlässiges, sondern auch wirtschaftlich tragfähiges Modell für das operative Geschäft zu schaffen.