Warum viele Cloud-Setups unnötig teuer sind

Ein Cloud-Setup kann technisch einwandfrei laufen und das Budget trotzdem unbemerkt sprengen. Wenn die Kosten höher ausfallen als erwartet, wird die Schuld oft bei der Technologie oder dem Anbieter gesucht. Die Praxis zeigt jedoch ein anderes Bild: Die Ursache liegt meist schlichtweg beim fehlenden Know-how in den Teams.

Eine klassische On-Premise-Umgebung erzwingt Entscheidungen. Wer einen Server anschaffen will, muss ihn begründen, budgetieren und beschaffen. In der Cloud entfällt dieser Reibungswiderstand weitgehend: Ressourcen lassen sich in kurzer Zeit bereitstellen. Gerade diese Niedrigschwelligkeit verführt dazu, Kosten als technisches Nebenprodukt zu behandeln – statt als das, was sie tatsächlich sind: das direkte Ergebnis von Architektur-, Daten- und Betriebsentscheidungen. Diese Verbindung herzustellen, erfordert Wissen, das in vielen Teams nur teilweise vorhanden ist.

Ein Kompetenzproblem, kein Technologieproblem

Die Technik liefert in aller Regel ab. Was oft fehlt, ist der klare Blick auf die betriebswirtschaftlichen Konsequenzen. Dabei zeigen sich in der Praxis vor allem drei typische Muster:

Das erste ist Overprovisioning, die Überdimensionierung von Ressourcen. Instanzen werden vorsorglich größer gewählt als nötig, Reserven für Lastspitzen dauerhaft vorgehalten, Test- und Entwicklungsumgebungen laufen rund um die Uhr, obwohl sie nur zeitweise gebraucht werden. Jede einzelne Entscheidung ist für sich nachvollziehbar. In Summe entsteht eine Grundlast ohne echten Mehrwert.

Das zweite Muster ist eine suboptimale Architektur. Datenflüsse sind nicht durchgängig durchdacht, Services kommunizieren über kostenintensive Wege, Daten werden häufiger als nötig zwischen Regionen oder Diensten übertragen. Solche Entscheidungen lassen sich nachträglich meist nur mit erheblichem Aufwand korrigieren – bis dahin fallen die Mehrkosten laufend an.

Das dritte Muster ist unzureichendes Monitoring. Wer nicht kontinuierlich erfasst, wofür Ressourcen verbraucht werden, kann nur eingeschränkt gegensteuern. In vielen Teams wird erst auf der Monatsabrechnung erkennbar, dass etwas nicht stimmt – also dann, wenn die Kosten bereits entstanden sind.

Dass aus dieser Gemengelage eine eigene Disziplin entstanden ist, ist folgerichtig. Der Bereich FinOps (Cloud Financial Operations) ist in den vergangenen Jahren deutlich gewachsen, weil Organisationen Fachkräfte brauchen, die technische Entscheidungen mit ihren finanziellen Folgen verknüpfen. Im Kern beruht FinOps auf der Erkenntnis, dass Kostenkontrolle in der Cloud keine reine Controlling-Aufgabe ist, sondern bereits am Punkt der technischen Entscheidung ansetzen muss.

Datenmanagement: der am häufigsten unterschätzte Kostentreiber

Schlüsselt man überhöhte Abrechnungen auf, führt die Spur in vielen Fällen zu den Daten. Speicher, Datenbanken, Datentransfer und vor allem die Art der Abfragen wirken sich auf die Kosten oft stärker aus als die reine Rechenleistung. Der Grund: Datenarchitektur, Datenbanknutzung und Abfragelogik werden in vielen Teams gar nicht erst als Kostenfaktoren wahrgenommen.

Eine unvorteilhaft strukturierte Datenbank, eine Abfrage, die bei jedem Aufruf große Tabellen vollständig scannt, oder ein Datenmodell, das nicht zum tatsächlichen Zugriffsmuster passt – all das funktioniert technisch und liefert korrekte Ergebnisse. Wirtschaftlich ist es ineffizient. Die Wahl des passenden Datenbankdienstes, eine durchdachte Indizierung, die Vermeidung unnötiger Datenbewegungen und ein Gespür dafür, wann welcher Speichertyp sinnvoll ist, gehören zu den wirksamsten Stellschrauben überhaupt. In vielen Teams verpufft dieses Potenzial, weil das konkrete Fachwissen fehlt.

KI-Workloads verschärfen die Lücke

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI gewinnt dieser Punkt an Gewicht. KI-Anwendungen zählen gegenwärtig zu den daten- und rechenintensivsten Workloads in der Cloud: Sie verarbeiten große Datenmengen, greifen häufig auf Speicher und Datenbanken zu und beanspruchen Rechenkapazität in einem Umfang, den klassische Anwendungen seltener erreichen.

Schwächen im Datenmanagement, die bei herkömmlichen Workloads nur moderate Mehrkosten verursachen, fallen unter KI-Last deutlich stärker ins Gewicht. Wer schon bei klassischen Anwendungen kein klares Bild davon hat, wie Daten gespeichert und abgefragt werden, stößt mit datenintensiven KI-Workloads umso schneller an Grenzen. KI ist insofern kein Sonderfall, der die bisherigen Regeln aushebelt, sondern ein Verstärker: Sie macht sichtbar, an welchen Stellen ein Setup wirtschaftlich nicht durchdacht ist.

Warum ineffiziente Setups so lange bestehen

Dass solche Setups oft über Jahre unverändert laufen, hat einen nachvollziehbaren Grund: Solange eine Anwendung läuft, entsteht kein Handlungsdruck. Es wird kein Fehler gemeldet, kein Nutzer beschwert sich, kein Dashboard schlägt aus. Die Quittung kommt verzögert am Monatsende. Was nicht akut brennt, wird seltener hinterfragt.

Zudem hält sich hartnäckig der Mythos, die Cloud würde ihre Kosten durch die Elastizität selbst regulieren. Tatsächlich skalieren mit dieser Elastizität auch ungünstige Entscheidungen mit. Eine ineffiziente Abfrage, einmal ausgeführt, ist ein Randproblem. Dieselbe Abfrage, automatisiert und vielfach ausgeführt, wird zum relevanten Kostenfaktor. Skalierbarkeit wirkt in beide Richtungen – und ein Setup, das funktioniert, ist eben nicht automatisch ein Setup, das wirtschaftlich arbeitet.

Welche Kompetenzen Teams aufbauen sollten

Wenn Kosten aus dem Ruder laufen, liegt das selten an spezialisierten Randthemen. Häufiger fehlen Grundlagen: ein solides Verständnis der Kernkonzepte der jeweiligen Cloud-Plattform, Vertrautheit mit Linux und der Kommandozeile, grundlegende Scripting-Fähigkeiten.

Eine zweite Lücke betrifft die Cost Governance. Ohne Tagging, eine saubere Ressourcenzuordnung und eine durchgängige Kostenüberwachung lässt sich nicht zuverlässig beantworten, welches Projekt, welches Team oder welcher Kunde welche Kosten verursacht. Fehlt diese Transparenz, lässt sich auch nicht priorisieren, wo eine Optimierung den größten Nutzen bringt. Die dritte Lücke ist das bereits beschriebene Datenmanagement – heute schon einer der größten Hebel, mit Blick auf KI-Workloads zunehmend.

Aus der Arbeit mit Teilnehmenden in Tech-Weiterbildungen zeigt sich dabei sehr konkret, wo die größten Lücken liegen: Viele bringen zwar IT-Erfahrung mit, müssen aber erst lernen, Infrastruktur stärker als Code, Kostenfaktor und Sicherheitsarchitektur zu denken. Dass die WBS CODING SCHOOL gerade einen neuen Cloud-Computing-Kurs gestartet hat, ist auch eine Reaktion auf diese Entwicklung: Gefragt sind Weiterbildungen, die nicht bei Tool-Wissen stehen bleiben, sondern Cloud-Betrieb, Automatisierung, Datenmanagement und erste KI-Anwendungsfälle zusammendenken.

Entscheidend ist, dass sich diese Kompetenzen nicht an eine einzelne Person delegieren lassen und kein nachgelagertes Controlling-Thema sind. Kostenbewusstsein gehört zu denselben Menschen, die täglich die technischen Entscheidungen treffen. Erst wenn Entwicklungs- und Operations-Teams einschätzen können, welche Kosten ihre Architektur- und Datenentscheidungen verursachen, schließt sich die Lücke zwischen „funktioniert“ und „wirtschaftlich“.

Überhöhte Cloud-Kosten sind selten das Ergebnis ungeeigneter Technologie. Häufiger sind sie Ausdruck eines unvollständigen Verständnisses dafür, wie technische Entscheidungen wirtschaftlich wirken. Die größten Hebel liegen nicht in einzelnen, spektakulären Sparmaßnahmen, sondern in den Grundlagen – in einer durchdachten Datenarchitektur, in verlässlichem Monitoring, in konsequenter Automatisierung und in einer Kostentransparenz, die nicht erst mit der Monatsabrechnung einsetzt. Mit datenintensiven KI-Workloads wird das Thema weiter an Bedeutung gewinnen.

Wer früh in fundierte Cloud- und Datenkompetenz investiert, senkt nicht nur Kosten, sondern schafft die Voraussetzung, anspruchsvollere Workloads überhaupt wirtschaftlich betreiben zu können