Cloud-Lösungen: So erhalten Unternehmen mehr Transparenz bei den Kosten

Ein Blick auf aktuelle Zahlen beweist, wie sehr Cloud-Lösungen in den unterschiedlichsten Setups bereits in Unternehmen verbreitet sind. Laut einer Studie von techConsult von 2021 setzt bereits ein Viertel der Befragten auf Multi-Cloud-Setups. Auf einen ähnlichen Wert kommen auch Hybrid-Clouds (24 Prozent), Private-Cloud-Only-Setups liegen aktuell noch bei 37 Prozent. Der Abstand zu den anderen Cloud-Modellen schrumpft allerdings kontinuierlich. Wir erleben zur Zeit einen großen Andrang auf die unterschiedlichen Cloud-Lösungen. Und es scheint so, als würde “Cloud First” in Unternehmen zunehmend zum Standard werden.

Zunehmendes Vertrauen in Cloud-Lösungen

Überraschend ist diese Entwicklung nicht, schließlich bildet die Cloud den Grundstein für die Industrie 4.0 und den damit verbundenen Innovationen. Zum Beispiel gehören hier Systemausfallsicherheit durch Predictive-Maintenance-Ansätze dazu. Auch erlaubt sie eine agile und flexible Datenverarbeitung. Dabei wächst nach Angaben der IT-Markt-Analysten von techConsult auch das Vertrauen in Cloud-Lösungen. Rund 76 Prozent aller befragten IT-Verantwortlichen geben an, geschäftskritische Anwendungen wie ERP- oder CRM-Systeme ganz oder teilweise in eine Public-Cloud auszulagern.

Zu den am häufigsten genannten Vorteilen einer Integrierung von Cloud-Services zählen dabei “Transparenz und Kontrolle der Kapazitäten”. Außerdem “Kostenreduktion durch automatische Ressourcenzuteilung und Auslastung”. Soweit so gut! Aber auch wenn Cloud-Technologie in den meisten Fällen enorme Vorteile mit sich bringt. Es sollte stets bedacht werden, dass diese Vorteile sich nicht von selbst einstellen, sondern dass die Migration von Workloads oder deren Verwaltung in der Cloud große Herausforderungen darstellen. In diesem Kontext lassen sich Effizienzgewinne oder auch mögliche Kostenersparnisse im Verhältnis zu den aufkommenden Kosten der Cloud-Nutzung sehen.

Diese Anforderungen müssen Cloud-Lösungen erfüllen

Je nach Anwendungsfeld der IT-Infrastruktur und des Geschäftsmodells benötigen Unternehmen unterschiedliche Cloud-Lösungen. Umfassen diese beispielsweise Machine Learning und Big Data Analytics, die Anwender zur Nutzung von Predictive-Maintenance-Modellen benötigen, unterscheidet sich die Herangehensweise grundlegend von anderen Ansätzen. Wie etwa der Verwahrung sensibler Kunden- und Geschäftsdaten. Daher ist ein Mapping der IT-Landschaft sowie der Herausforderungen und Chancen unablässig. Denn nur so lässt sich ermitteln, welche Cloud-Struktur für das Unternehmen am besten geeignet ist. Dieses erste Assessment in der Planungsphase hilft dabei, unnötige Anschaffungs- und Nutzungskosten zu vermeiden.

Um den genauen Einsatz der Cloud festzulegen, gilt es zu ermitteln, wie bestimmte Daten verarbeitet werden sollen und wie und wann sie gebraucht werden.  Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal ist dabei der “Wärmegrad” der Daten. Je heißer die Daten, umso häufiger werden diese verändert, upgedatet oder abgerufen. Daher benötigen Hot Data hochwertige Speichermöglichkeiten und performante Cloud-Ressourcen, die eine hohe Frequenz des Datenzugriffs sowie Reaktionszeit ermöglichen.

Exemplarisch für Hot Data sind unter anderem Live-Aufzeichnungen von Überwachungskameras und Messungen von Maschinenleistungen in der Produktion, die On-demand zur Verfügung stehen müssen. Im Gegensatz dazu werden Archivdaten, also Cold Data, für einen langen Zeitraum gesichert. Sie sind jedoch nicht wichtig für die tägliche Performance des Systems. Für die Migration von Cold Data in die Cloud braucht es meist keine hoch performanten und kostspieligen Speichersysteme; sie können im Objektspeicher untergebracht werden.

Traffic ist nicht gleich Traffic

Doch nicht nur die Datenspeicherung ist ein Kostenfaktor bei der Skalierung eines Cloud-Systems. Auch die Kapazitätsplanung der Prozesse und der Workload innerhalb der Cloud können ungeahnte Kosten verursachen. Daher empfiehlt es sich, die Systemleistung regelmäßig zu testen und Cloud-Ressourcen bei Bedarf anzupassen, um nicht für unnötige Leistungen zu zahlen.

Damit nicht genug: Neben Kosten für Infrastrukturkomponenten sind die Traffic-Kosten, also Gebühren für die Übertragung von Daten in die Cloud und aus der Cloud heraus, ein oftmals unterschätzter Faktor in der Kostenrechnung. Dabei unterscheidet man zwischen der Übermittlung von Daten in die Cloud (Cloud Ingress) und der Übermittlung von Daten aus der Cloud heraus (Cloud Egress). Während für Cloud Ingress in der Regel geringe Gebühren anfallen, die sich aber auch summieren können, sieht es beim Cloud Egress deutlich anders aus.

So wird beispielsweise die Aufzeichnung eines Webinars nur einmal in die Cloud geladen, was geringe Kosten verursacht. Auf der anderen Seite zahlt das Unternehmen für jeden Abruf des Webinars die entsprechenden Kosten für den entstandenen Traffic. Daher sollten Unternehmen einen genauen Blick darauf werfen, welche Daten der Provider in der Cloud zur Verfügung stellt und über welchen Zeitraum diese zur Verfügung stehen. Die Kosten der unterschiedlichen Anbieter können sich dabei zum Teil deutlich unterscheiden.

Intelligentes Management ermöglicht Kosteneinsparungen

Die hier aufgezeigten Aspekte zeigen, dass die Zusammensetzung von Cloud-Kosten komplexer ist, als man glaubt. Aber mit der Nutzung von Cloud-Lösungen gehen nicht nur unterschiedliche Kosten einher, sondern es gibt auch Wege, diesen Kosten zu begegnen – oder sie sogar zu senken. Die verschiedenen Anbieter bringen ihre jeweiligen Stärken und e Kostenstrukturen für die einzelnen Workloads mit sich. Der Vergleich schafft einen ersten Überblick. Wer die Stärken und Kostenvorteile der einzelnen Anbieter nutzen will, kann sie über ein intelligent aufgesetztes und verwaltetes Multi-Cloud-Setup kombinieren und so sogar zu einer Kosten-Senkung beitragen.

Über den Autor: Florian Weigmann ist seit Mai 2019 Chief Product Officer bei plusserver. Sein besonderes Augenmerk liegt auf den Bereichen Datenarchitektur und Datensicherheit innerhalb skalierbarer Cloud-Infrastrukturen. Seine Expertise zu betriebswirtschaftlicher Software, Cloud-Technologien und Big Data erwarb er in verschiedenen Positionen, unter anderem bei Trumpf, SAP sowie 1&1. (sg)

Lesen Sie auch: Digitale Souveränität: ownCloud und plusserver schließen Partnerschaft