Wie wirkt sich die automatische Skalierung auf Ihre Cloud-Kosten aus?

Autoscaling kann Ihre Cloud-Kosten senken, tut dies jedoch nicht automatisch. Bei korrekter Konfiguration passt Autoscaling den Ressourcenverbrauch an den tatsächlichen Bedarf an und vermeidet so Kosten für ungenutzte oder überdimensionierte Infrastruktur. Falsch konfigurierte Autoscaling-Regeln, unerwartete Zugriffsmuster oder eine mangelnde Abstimmung mit Ihren Preisvereinbarungen können die Kosten jedoch ebenso leicht in die Höhe treiben. In den folgenden Abschnitten wird genau erläutert, wie sich die automatische Skalierung auf Ihre Cloud-Kosten auswirkt und worauf Sie achten müssen.

Senkt die automatische Skalierung immer Ihre Cloud-Kosten?

Die automatische Skalierung senkt nicht immer Ihre Cloud-Kosten. Sie führt nur dann zu Kosteneinsparungen, wenn die Nachfrage tatsächlich schwankt und Ihre Skalierungsregeln gut abgestimmt sind. Wenn Ihre Workloads mit konstant hoher Auslastung laufen, verursacht die automatische Skalierung zusätzlichen Verwaltungsaufwand, ohne nennenswerte Einsparungen zu erzielen. Der eigentliche Vorteil besteht darin, dass in Zeiten geringer Nachfrage die Lücke zwischen der bereitgestellten Kapazität und der tatsächlichen Nutzung geschlossen wird.

Das zentrale Versprechen der automatischen Skalierung ist Effizienz: Sie zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen, und nicht für das, was Sie in Spitzenzeiten möglicherweise benötigen. In der Praxis funktioniert dies gut bei Workloads mit vorhersehbaren Schwankungen, wie beispielsweise Datenverkehr während der Geschäftszeiten, saisonale Nachfragespitzen oder Batch-Verarbeitungsaufträge. Bei Workloads, die unter nahezu konstanter Auslastung laufen, bieten reservierte Instanzen oder Sparpläne oft ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als die dynamische Skalierung allein.

Es ist außerdem zu beachten, dass die automatische Skalierung eigene Kostenfaktoren mit sich bringt. Bei jedem Scale-out-Vorgang werden neue Instanzen gestartet, für die auf den meisten Cloud-Plattformen Mindestabrechnungsschritte anfallen. Sind Ihre Skalierungsregeln zu empfindlich eingestellt, starten Sie möglicherweise Ressourcen für kurze Zeiträume, deren Kosten höher sind als die für die Aufrechterhaltung einer etwas größeren Basisauslastung. Die Einsparungen durch die automatische Skalierung sind real, hängen jedoch vollständig von der Qualität Ihrer Konfiguration und der Art Ihrer Workloads ab.

Wie ermittelt die automatische Skalierung, welche Ressourcen hinzugefügt oder entfernt werden sollen?

Bei der automatischen Skalierung werden Ressourcenänderungen berechnet, indem eine überwachte Metrik mit einem definierten Schwellenwert verglichen wird. Wenn die Metrik den Schwellenwert überschreitet, fügt der Autoscaler gemäß einer Skalierungsrichtlinie Instanzen hinzu oder entfernt sie. Die gängigsten Auslöser sind CPU-Auslastung, Speicherauslastung, die Tiefe der Anforderungswarteschlange sowie benutzerdefinierte Anwendungsmetriken. Der Autoscaler überprüft diese Signale kontinuierlich und greift ein, sobald die Bedingungen erfüllt sind.

Die meisten Cloud-Anbieter setzen die automatische Skalierung mithilfe einer Kombination aus zwei Mechanismen um:

• Reaktive Skalierung: Das System reagiert auf Überschreitungen von Kennzahlen in Echtzeit. Wenn beispielsweise die durchschnittliche CPU-Auslastung Ihrer Instanzgruppe 70% überschreitet, fügt der Autoscaler Instanzen hinzu, bis die Auslastung unter den Zielwert fällt.
• Vorausschauende oder planmäßige Skalierung: Das System passt sich anhand historischer Muster oder vordefinierter Zeitpläne an. Dies ist nützlich, wenn Sie wissen, dass zu bestimmten Zeiten, beispielsweise an Wochentagen morgens oder am Monatsende im Rahmen der Berichtszyklen, Spitzenauslastungen auftreten.

Der Autoscaler legt außerdem Abkühlphasen zwischen den Skalierungsvorgängen fest, um ein sogenanntes „Thrashing“ zu verhindern, bei dem das System innerhalb eines kurzen Zeitfensters wiederholt hoch- und herunterskaliert. Die Einstellungen für die Abkühlphase wirken sich direkt sowohl auf die Leistung als auch auf die Kosten aus: Sind sie zu kurz, verschwenden Sie Geld für unnötige Skalierungsvorgänge; sind sie zu lang, müssen die Nutzer warten, während das System wieder auf den aktuellen Stand kommt.

Auf welche Cloud-Kosten wirkt sich die automatische Skalierung direkt aus?

Die automatische Skalierung wirkt sich direkt auf die Rechenkosten aus, die in der Regel den größten Posten auf jeder Rechnung für eine Cloud-Infrastruktur darstellen. Durch die Anpassung der Anzahl der laufenden Instanzen an den Bedarf steuert die automatische Skalierung, wie viele Rechenstunden anfallen. Sie wirkt sich zudem indirekt auf die Kosten für Datenübertragung, Load-Balancer-Anfragen, Speicher-E/A sowie auf Lizenzgebühren aus, die an die Anzahl der Instanzen gekoppelt sind.

Zu den Kostenkategorien, die am deutlichsten von der automatischen Skalierung beeinflusst werden, gehören:

• Betriebsstunden der Recheninstanz: Weniger ungenutzte Instanzen in Zeiten mit geringem Datenverkehr bedeuten weniger abrechnungsfähige Stunden.
• Datenverkehr des Lastenausgleichsservers: Eine höhere Anzahl aktiver Instanzen kann zu einer Zunahme der über Ihren Load Balancer weitergeleiteten Anfragen führen, wofür je nach Anbieter Gebühren pro Anfrage oder pro Stunde anfallen.
• Datenübertragung: Bei einer Skalierung über Verfügbarkeitszonen oder Regionen hinweg können Gebühren für den Datentransfer zwischen den Zonen anfallen, die leicht übersehen werden.
• Softwarelizenzierung: Wenn Sie lizenzierte Software nutzen, die pro Instanz oder pro vCPU abgerechnet wird, erhöht sich mit jeder Skalierung Ihr Lizenzrisiko – manchmal sogar erheblich.

Um beurteilen zu können, ob Ihre aktuelle Konfiguration tatsächlich Kosten einspart, müssen Sie zunächst wissen, auf welche Kostenkategorien sich die automatische Skalierung in Ihrer spezifischen Umgebung auswirkt. FinOps – Cloud-Kostenmanagement Mithilfe dieser Vorgehensweisen können Sie diese Kostenströme über AWS, Azure und GCP hinweg genau abbilden, sodass Entscheidungen zur automatischen Skalierung auf tatsächlichen Finanzdaten und nicht auf Annahmen basieren.

Warum kann eine falsch konfigurierte automatische Skalierung zu Kostensprüngen führen?

Eine falsch konfigurierte automatische Skalierung führt zu Kostenspitzen, wenn die Skalierungsschwellenwerte zu niedrig, die Abkühlphasen zu kurz oder die maximalen Instanzgrenzen zu hoch festgelegt sind. Diese Fehlkonfigurationen führen dazu, dass der Autoscaler weitaus mehr Kapazität bereitstellt, als die Arbeitslast erfordert – oft als Reaktion auf kurze oder künstliche Nachfragesignale. Das Ergebnis ist eine höhere Rechnung, als sie bei einer statischen, korrekt dimensionierten Basislinie angefallen wäre.

Die häufigsten Konfigurationsfehler, die zu unerwarteten Kosten führen, sind:

• Zu empfindliche Schwellenwerte: Wenn die CPU-Skalierung auf 40% eingestellt ist, bedeutet dies, dass das System häufig Instanzen hinzufügt – selbst bei geringfügigen Schwankungen im Datenverkehr, die eine etwas größere Basisleistung auffangen könnte.
• Fehlende oder verkürzte Abklingzeiten: Ohne ausreichende Abkühlphase kann ein kurzer Spitzenwert mehrere aufeinanderfolgende Scale-out-Ereignisse auslösen, noch bevor die Initialisierung der ersten Gruppe neuer Instanzen überhaupt abgeschlossen ist.
• Keine Obergrenze für die Anzahl der Instanzen: Ohne eine feste Obergrenze können eine falsch konfigurierte Anwendung oder eine Anomalie im Datenverkehr dazu führen, dass der Autoscaler Hunderte von Instanzen bereitstellt, bevor dies überhaupt bemerkt wird.
• Skalierung anhand der falschen Kennzahl: Wird die CPU als einziger Auslöser für eine speichergebundene Arbeitslast herangezogen, bedeutet dies, dass das System bei CPU-Spitzen zwar horizontal skaliert, der eigentliche Engpass jedoch bestehen bleibt, was zu Kapazitätsverschwendung führt.

Eine falsch konfigurierte automatische Skalierung ist eine der häufigsten Ursachen für unerwartete Kostensteigerungen in der Cloud. Das Problem verschärft sich noch, wenn Teams keinen Überblick über den Zusammenhang zwischen Skalierungsereignissen und deren finanziellen Auswirkungen haben – genau aus diesem Grund muss das Cloud-Kostenmanagement über die einfache Berichterstattung hinausgehen und in Richtung einer aktiven Steuerung weiterentwickelt werden.

Wie wirkt sich die automatische Skalierung auf reservierte Instanzen und Sparpläne aus?

Autoskalierung und reservierte Instanzen oder Sparpläne können miteinander in Konflikt geraten, wenn sie nicht gemeinsam geplant werden. Reservierte Instanzen und Sparpläne bieten Preisnachlässe im Gegenzug für die Verpflichtung zur Nutzung eines Mindestvolumens. Wenn die automatische Skalierung unter dieses vereinbarte Mindestvolumen fällt, zahlen Sie dennoch für die reservierte Kapazität. Wenn die Skalierung über das vereinbarte Volumen hinausgeht, werden die zusätzlichen Instanzen zu On-Demand-Tarifen abgerechnet, die deutlich teurer sind.

In der Praxis bedeutet dies, dass Ihre Reservierungsinstanz oder Ihr Savings-Plan-Vertrag Ihre vorhersehbare Mindestauslastung widerspiegeln sollte, nicht Ihre durchschnittliche oder Spitzenauslastung. Die automatische Skalierung gleicht dann die über dieser Untergrenze liegende variable Nachfrage mithilfe von On-Demand- oder Spot-Kapazitäten aus. Diese Kombination, die oft als hybride Verpflichtungsstrategie bezeichnet wird, bietet Ihnen die Preisvorteile von Reservierungen und bewahrt gleichzeitig die Flexibilität einer dynamischen Skalierung.

Wichtige Überlegungen bei der Abstimmung der automatischen Skalierung auf Ihre Commitment-Strategie:

• Analysieren Sie Ihre tatsächliche Mindestauslastung über einen repräsentativen Zeitraum, bevor Sie die Größe Ihrer Reservierungen festlegen.
• Verwenden Sie nach Möglichkeit Rechen-Sparpläne anstelle von instanzspezifischen Reservierungen, da diese im Zuge der Weiterentwicklung Ihrer Autoscaling-Konfiguration automatisch für alle Instanztypen und -größen gelten.
• Überwachen Sie regelmäßig die Abdeckungs- und Auslastungsraten Ihrer Verpflichtungen, da sich durch Änderungen bei der automatischen Skalierung Ihre Nutzungsmuster verschieben können und Reservierungen dadurch möglicherweise nicht vollständig ausgelastet werden.

Welche Kennzahlen sollten Sie überwachen, um die Kosten für die automatische Skalierung zu kontrollieren?

Um die Kosten für die automatische Skalierung zu kontrollieren, sollten Sie die Häufigkeit von Skalierungsereignissen, die Instanzenauslastung sowohl beim Scale-out als auch beim Scale-in, die Auslastungsquoten der Verpflichtungen sowie das Verhältnis der On-Demand-Kosten zu den Kosten für reservierte oder Spot-Instanzen überwachen. Diese Kennzahlen geben Ihnen zusammen Aufschluss darüber, ob Ihre Konfiguration für die automatische Skalierung effizient funktioniert oder ob durch Überprovisionierung oder übermäßige Fluktuation unnötige Kosten entstehen.

Die wichtigsten Kennzahlen, die kontinuierlich überwacht werden sollten, sind:

• Häufigkeit und Dauer des Ereignisses angeben: Häufig auftretende Skalierungsereignisse mit kurzer Dauer sind ein Hinweis darauf, dass Ihre Schwellenwerte oder Abklingzeit-Einstellungen angepasst werden müssen.
• Durchschnittliche Auslastung beim Scale-out-Auslöser: Wenn die Instanzen zum Zeitpunkt einer Scale-out-Auslösung durchweg eine geringe Auslastung aufweisen, ist Ihr Schwellenwert zu empfindlich eingestellt.
• Leerlaufzeit der Instanz: Instanzen, die gestartet werden und dann vor der Skalierung ungenutzt bleiben, stellen eine direkte Verschwendung dar.
• On-Demand-Ausgaben als Prozentsatz der gesamten Rechenkosten: Ein steigender Anteil der On-Demand-Ausgaben im Verhältnis zur Deckung durch Reservierungen oder Sparpläne deutet darauf hin, dass Ihre Verpflichtungsstrategie nicht mit Ihrem Skalierungsverhalten Schritt hält.
• Kosten pro Transaktion oder pro aktivem Nutzer: Durch die Normierung der Rechenkosten anhand einer geschäftlichen Kennzahl können Sie beurteilen, ob die automatische Skalierung tatsächlich die Effizienz verbessert oder lediglich zu einer Verlagerung der Ausgaben führt.

Zur Überwachung dieser Kennzahlen sind mehr als nur cloudnative Dashboards erforderlich. Sie benötigen eine Kostenverrechnung, die Infrastrukturereignisse mit dem geschäftlichen Kontext verknüpft – was mit zunehmender Komplexität der Umgebungen immer schwieriger wird.

Wie FinOps Ihnen hilft, die Kosten für die automatische Skalierung zu verwalten

Autoscaling ist ein technisches Instrument, doch die Steuerung seiner finanziellen Auswirkungen erfordert einen strukturierten Ansatz, der technische Entscheidungen mit den daraus resultierenden Kosten in Verbindung bringt. Genau hier macht FinOps einen messbaren Unterschied. Wir unterstützen Unternehmen dabei, über die reine Transparenz der Cloud-Kosten hinauszugehen und eine aktive Steuerung der Cloud-Ausgaben zu erreichen – einschließlich der Kostendynamik, die durch Autoscaling entsteht.

Konkret bietet Ihnen die Zusammenarbeit mit uns im Bereich Cloud-Kostenmanagement folgende Vorteile:

• Vollständige Kostenverrechnung über die dynamische Infrastruktur hinweg: Wir ordnen die Ausgaben für die automatische Skalierung den Teams, Anwendungen und Geschäftsdiensten zu, die diese verursachen, sodass die Verantwortlichkeiten auch bei Schwankungen der Instanzanzahl klar sind.
• Empfehlungen zur Personaloptimierung: Wir analysieren Ihre tatsächlichen Nutzungsmuster, um Sie bei der Anpassung der Schwellenwerte für die automatische Skalierung und der Kapazitätsbindungsstrategien für AWS, Azure und GCP zu unterstützen.
• Führungsstruktur und Entscheidungsrhythmus: Wir unterstützen Sie dabei, einen wiederkehrenden Prozess zur Überprüfung von Skalierungskonfigurationen, der Auslastung der Kapazitäten und der Kosten-pro-Workload-Kennzahlen zu etablieren, damit die Optimierung kontinuierlich und nicht nur reaktiv erfolgt.
• Bewertung des Reifegrades von FinOps: Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Sie derzeit im Bereich Cloud-Finanzmanagement stehen, vermittelt Ihnen unsere Bestandsaufnahme ein klares Bild Ihrer Möglichkeiten und liefert Ihnen einen praktischen Fahrplan für Verbesserungen.

Wenn die Kosten für die automatische Skalierung schwerer vorherzusagen oder zu erklären sind, als sie es eigentlich sein sollten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu erörtern, wie wir Ihnen dabei helfen können, die Transparenz und Steuerung zu schaffen, die Ihre Cloud-Umgebung benötigt.