Cloud-Kostenoptimierung ist eine Kombination aus Strategien, Techniken, Tools und Best Practices zur Senkung der Cloud-Kosten, zur optimalen Nutzung von Anwendungen in der Cloud-Umgebung und zur Maximierung des Geschäftsnutzens. Sie gewährleistet nicht nur Kostensenkungen, sondern auch die Ausrichtung der Kosten an den Geschäftszielen. Cloud-Kostenoptimierung bedeutet, die Kosten des Cloud-Betriebs zu kennen und intelligente Anpassungen vorzunehmen, um die Cloud-Kosten zu kontrollieren, ohne die Performance zu beeinträchtigen.
Schlüsselstrategien zur Kostenoptimierung im Cloud Computing
Die richtige Größe
Die optimale Dimensionierung von Instanzen ist der Prozess, bei dem Größe und Typ der Instanzen an die Leistungsanforderungen und -bedürfnisse angepasst werden, um die Kosten so gering wie möglich zu halten. Sie ist ein Schlüsselmechanismus zur Optimierung der AWS-Kosten, wird aber von Unternehmen beim Umzug in die AWS-Cloud oft vernachlässigt. Dabei ist sie der effektivste Weg, Cloud-Kosten zu kontrollieren. Sie analysiert kontinuierlich die Instanzleistung sowie die Anforderungen und Nutzungsmuster und entfernt anschließend unnötige Instanzen, die nicht optimal zur Arbeitslast passen.
Reservierte Instanzen und Sparpläne
Reservierte Instanzen (RI) und Sparpläne im Cloud Computing helfen Nutzern, ihre Infrastrukturkosten zu senken.
RI ermöglicht es Nutzern, Kapazitäten in einer bestimmten Region für einen längeren Zeitraum zu reservieren. Im Vergleich zur On-Demand-Preisgestaltung bietet es erhebliche Kosteneinsparungen. Es gilt als ideale Plattform für Anwendungen mit einem stabilen Betriebszustand.
Sparpläne bieten erhebliche Einsparungen gegenüber On-Demand-Preisen bei einer Laufzeit von ein bis drei Jahren. Sie sind flexibler als RI und ermöglichen die Nutzung für Familien, Familiengrößen und Regionen. Die Vorteile werden automatisch auf die jeweils passende Instanz angewendet und bieten somit maximale Anpassungsfähigkeit. Bei Sparplänen ist keine Festlegung auf einen bestimmten Instanztyp erforderlich.
Dynamische Skalierung
Dynamische Skalierung im Cloud Computing bedeutet, die Anzahl der Ressourcen bedarfsgerecht anzupassen. So können Sie die Kapazität in Spitzenzeiten erhöhen und in Zeiten geringerer Auslastung reduzieren, die Kosten optimieren und nur für die tatsächlich benötigten Ressourcen bezahlen. Die Implementierung von Auto-Scaling-Richtlinien gewährleistet eine effiziente Ressourcennutzung und Kosteneinsparungen je nach Arbeitslast.
Datenspeicheroptimierung
Die Datenspeicheroptimierung im Cloud Computing verwaltet und organisiert Daten effizient, um den Speicherbedarf und die damit verbundenen Kosten zu reduzieren.
Datenlebenszyklusmanagement
Durch die Implementierung von Richtlinien zur automatischen Verschiebung, Archivierung oder Löschung von Daten basierend auf deren Lebenszyklus wird sichergestellt, dass nur die notwendigen Daten gespeichert werden.
Entfernung von Duplikaten
Durch den Einsatz von Duplizierungs- und Komprimierungstechniken lassen sich erhebliche Speicherplatzersparnisse erzielen, wodurch die gesamten Speicherkosten sinken.
Optimierung der Datenbankspeicherung
Eine reibungslose Datenbankkonfiguration, Indizes und Partitionierung können die Speichereffizienz verbessern und die Kosten für Datenbankdienste reduzieren.
Dynamische Skalierung
Durch die Nutzung von Cloud-Diensten können Speicherressourcen dynamisch an den Bedarf angepasst werden. So zahlen Sie nur für das, was Sie zum jeweiligen Zeitpunkt benötigen.
Geografische Optimierung
Geografische Optimierung bedeutet die strategische Platzierung von Ressourcen und Daten in verschiedenen Regionen, um Kosten und Leistungseinbußen zu minimieren. Dieser Ansatz trägt zur Kosteneffizienz bei, indem er die Ressourcen nach Bedarf ausrichtet und Faktoren wie Datenübertragungskosten und regionale Preisunterschiede berücksichtigt.
Abschluss
Eine effektive Kostenoptimierung im Cloud Computing erfordert einen proaktiven und vielschichtigen Ansatz.
