Wie verändert serverloses Computing Ihre Cloud-Kostenstruktur?

Serverless Computing verändert Ihre Cloud-Kostenstruktur, indem es feste Kapazitätsgebühren durch eine ausführungsbasierte Abrechnung ersetzt. Anstatt für Server zu zahlen, die kontinuierlich laufen, zahlen Sie nur für die Rechenzeit, die Ihr Code tatsächlich nutzt – gemessen in Millisekunden. Dadurch verlagern sich die Kosten von vorhersehbaren monatlichen Verpflichtungen hin zu variablen, bedarfsgesteuerten Gebühren, die sich automatisch an die Nutzung anpassen. In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie sich diese Verlagerung auf alle Bereiche auswirkt – von der Prognose bis zur Kostenverrechnung.

Wodurch unterscheidet sich die Preisgestaltung bei serverlosen Lösungen grundlegend von der herkömmlichen Cloud-Abrechnung?

Bei der herkömmlichen Cloud-Abrechnung werden Ihnen reservierte oder On-Demand-Kapazitäten in Rechnung gestellt, unabhängig davon, ob Ihre Workloads diese tatsächlich nutzen oder nicht. Bei der serverlosen Abrechnung fallen Kosten pro Ausführung, pro Laufzeit und pro während dieser Ausführung verbrauchter Ressource an. Sie zahlen nur für das, was tatsächlich läuft, nicht für das, was im Leerlauf ist. Dieses Pay-per-Execution-Modell macht das Konzept der Kosten für Server im Leerlauf vollständig überflüssig.

In einer herkömmlichen Virtual-Machine- oder Container-Umgebung legen Sie eine Größe fest, und diese Größe bestimmt Ihre Rechnung, unabhängig von der tatsächlichen Auslastung. Eine VM, die mit 5% CPU läuft, kostet genauso viel wie eine, die mit 95% läuft. Serverless kehrt diese Logik um. AWS Lambda, Azure Functions und Google Cloud Functions berechnen die Kosten jeweils auf Basis der Anzahl der Aufrufe, multipliziert mit der Ausführungsdauer und der Speicherzuweisung.

In der Praxis bedeutet dies, dass Ihre Kostenkurve direkt vom Anwendungsverhalten abhängt und nicht mehr von Infrastrukturentscheidungen. Ein Anstieg der Nutzeraktivität führt zu einem Kostenanstieg. An einem ruhigen Wochenende fallen fast keine Kosten an. Dies unterscheidet sich grundlegend von der herkömmlichen Cloud, bei der „Rightsizing“- und Reservierungsstrategien Ihre Grundkosten bestimmen, unabhängig vom tatsächlichen Bedarf.

Inwiefern wirkt sich serverloses Computing auf die Vorhersehbarkeit der Cloud-Kosten aus?

Durch serverloses Rechnen lassen sich die Kosten im Voraus zwar schwerer vorhersagen, im Nachhinein jedoch leichter erklären. Da die Abrechnung direkt an das Ausführungsvolumen gekoppelt ist, spiegeln Ihre monatlichen Ausgaben das tatsächliche Workload-Verhalten wider und nicht die bereitgestellte Kapazität. Dies schafft eine engere Verbindung zwischen Kosten und Nutzung, bedeutet aber auch, dass für Prognosen ein Verständnis der Nutzungsmuster erforderlich ist und nicht nur das Zählen von Servern.

Für IT-Finanzteams bedeutet dies eine bedeutende Veränderung. Herkömmliche Cloud-Prognosen stützen sich auf die Kapazitätsplanung: Wie viele Instanzen, welche Größe, welche Reservierungsstufe? Serverlose Prognosen erfordern ein Verständnis der Aufrufhäufigkeit, der durchschnittlichen Ausführungsdauer und der Speichereinstellungen für potenziell Hunderte von Funktionen. Diese Variablen fallen oft in den Zuständigkeitsbereich der Entwicklungsteams und nicht der Finanzabteilung.

Das Ergebnis ist, dass die Vorhersehbarkeit der Kosten in serverlosen Umgebungen in hohem Maße von der funktionsübergreifenden Transparenz abhängt. Wenn die Entwickler die Speicherzuweisung einer Funktion ändern oder einen neuen Trigger einführen, sind die Auswirkungen auf die Kosten unmittelbar und mitunter erheblich. Ohne einen gemeinsamen Überblick zwischen den Bereichen Entwicklung, IT und Finanzen bleiben diese Änderungen unbemerkt, bis die Rechnung eintrifft. Genau das ist die Art von Verantwortungslücke, die FinOps-Verfahren sind so konzipiert, dass sie sich schließen.

Welche versteckten Kosten sind bei serverlosen Architekturen zu beachten?

Zu den versteckten Kosten serverloser Architekturen zählen Maßnahmen zur Umgehung von Latenzzeiten beim Kaltstart, Datenübertragungsgebühren, Gebühren für API-Gateways sowie die Kosten für abhängige Dienste, die von serverlosen Funktionen aufgerufen werden. Die Ausführungskosten der Funktion selbst machen oft nur einen Bruchteil der Gesamtkosten aus, wenn man diese damit verbundenen Kosten mit einberechnet.

Hier sind die häufigsten versteckten Kostenfaktoren in serverlosen Umgebungen:

• Gebühren für das API-Gateway: Die meisten serverlosen Funktionen werden über ein API-Gateway ausgelöst, wodurch zusätzlich zu den Kosten für die Funktionsausführung Kosten pro Anfrage und pro Datenübertragung anfallen.
• Gebühren für die Datenübertragung: Für Funktionen, die Daten zwischen Diensten, Regionen oder an externe Endpunkte übertragen, fallen Ausgangsgebühren an, die sich bei großem Umfang schnell summieren.
• Nutzung abhängiger Dienste: Serverlose Funktionen greifen häufig auf Datenbanken, Speicherdienste, Warteschlangen und Caches zu. Jeder dieser Dienste hat sein eigenes Abrechnungsmodell, und durch den serverlosen Ansatz wird deren Nutzung verstärkt.
• Zugewiesene Parallelität: Um Kaltstarts zu vermeiden, aktivieren Teams häufig die „Provisioned Concurrency“, wodurch faktisch wieder eine Gebühr für reservierte Kapazität eingeführt wird, ähnlich wie bei der herkömmlichen Cloud-Abrechnung.
• Protokollierung und Überwachung: Funktionen erzeugen große Mengen an Protokolldaten. CloudWatch, Azure Monitor oder vergleichbare Dienste erheben Gebühren für die Erfassung und Aufbewahrung von Protokollen, und diese Kosten steigen mit dem Aufrufvolumen.

Für IT-Finanzteams besteht die Herausforderung darin, dass diese Kosten auf mehrere Abrechnungspositionen und Dienstleistungskategorien verteilt sind. Um sie einer bestimmten Anwendung, einem bestimmten Team oder einer bestimmten Unternehmensdienstleistung zuzuordnen, sind eine konsequente Kennzeichnungspraxis und eine Zuordnungslogik erforderlich, die über das hinausgehen, was Standardberichte zur Cloud-Abrechnung bieten.

Wann ist Serverless tatsächlich teurer als herkömmliche Cloud-Lösungen?

Serverless ist teurer als herkömmliche Cloud-Lösungen, wenn Workloads kontinuierlich mit hohem Volumen ausgeführt werden. Das Pay-per-Execution-Modell ist effizient für sporadische oder unvorhersehbare Workloads, doch bei Funktionen, die bei konstanter Nachfrage millionenfach pro Tag ausgeführt werden, können die kumulierten Ausführungskosten die Kosten übersteigen, die eine reservierte VM oder ein Container-Cluster für denselben Durchsatz verursachen würde.

Der Break-even-Punkt hängt von drei Variablen ab: der Aufrufhäufigkeit, der durchschnittlichen Ausführungsdauer und der Speicherzuweisung. Eine Funktion, die 500 Millisekunden lang mit 1 GB Speicher läuft und 10 Millionen Mal pro Monat aufgerufen wird, verursacht erhebliche Kosten. Die Ausführung derselben Arbeitslast auf einer kleinen reservierten Instanz oder in einem Container kann deutlich kostengünstiger sein.

Serverless wird zudem tendenziell teurer, wenn:

• Teams ermöglichen eine festgelegte Parallelität zur Steuerung der Latenz und führen damit wieder feste Kapazitätskosten ein.
• Funktionen haben aufgrund von ineffizientem Code oder externen Abhängigkeiten lange Ausführungszeiten.
• Der Speicher wird zur Steigerung der Geschwindigkeit überdimensioniert, wodurch sich der Abrechnungssatz pro Millisekunde erhöht.
• Die Workloads sind in hohem Maße zustandsabhängig und erfordern häufige Lese- und Schreibvorgänge in externen Datenspeichern.

Der Kostenvergleich zwischen serverlosen und herkömmlichen Cloud-Lösungen ist keine einmalige Entscheidung. Workload-Muster entwickeln sich weiter, und was zunächst als effiziente serverlose Bereitstellung beginnt, kann bei steigender Nutzung kostspielig werden. Eine regelmäßige Überprüfung der Ausführungsmuster im Vergleich zu alternativen Bereitstellungsoptionen ist eine sinnvolle Vorgehensweise für jedes Team, das seine Cloud-Ausgaben ernsthaft im Blick behält.

Wie sollten IT-Finanzteams die Kosten für serverlose Lösungen zuweisen und nachverfolgen?

IT-Finanzteams sollten die Kosten für serverlose Dienste durch eine Kombination aus Ressourcen-Tagging, Kostenzuordnung auf Funktionsebene und Regeln zur Aufteilung gemeinsamer Kosten für Dienste auf Plattformebene zuweisen. Da serverlose Funktionen sehr detailliert und zahlreich sind, ist das Tagging auf Funktionsebene der direkteste Weg, um die Ausführungskosten den zuständigen Teams, Anwendungen oder Geschäftsdiensten zuzuordnen.

Eine effektive Kostenverrechnung bei serverlosen Lösungen erfordert einige grundlegende Vorgehensweisen:

1. Einheitliche Standards für die Kennzeichnung: Jede Funktion sollte mit Kennzeichnungen versehen sein, aus denen das zuständige Team, die Anwendung, die Umgebung und die Kostenstelle hervorgehen. Andernfalls landen die Kosten in einem nicht zugeordneten Pool, der sich nur schwer gerecht aufteilen lässt.
2. Kostenberichterstattung auf Funktionsebene: Cloud-Anbieter bieten eine Aufschlüsselung der Abrechnung auf Funktionsebene an. Die Finanzteams sollten gemeinsam mit den technischen Abteilungen diese Aufschlüsselung der Kostentaxonomie des Unternehmens zuordnen, unabhängig davon, ob diese einem TBM-Rahmenwerk oder einem internen Servicekatalog folgt.
3. Zuweisung gemeinsamer Dienste: API-Gateways, Protokollierungsdienste und Überwachungstools erfüllen vielfältige Funktionen und kommen verschiedenen Teams zugute. Für diese gemeinsam getragenen Kosten ist eine Verrechnungsmethode erforderlich, sei es proportional zur Anzahl der Aufrufe, zur Ausführungszeit oder zu einem anderen vereinbarten Kriterium.
4. Regelmäßige Kostenüberprüfungen gemeinsam mit der Technikabteilung: Die Kosten für serverlose Lösungen ändern sich, wenn sich der Code ändert. Ein regelmäßiger Austausch zwischen der Finanzabteilung und der Entwicklungsabteilung stellt sicher, dass die finanziellen Auswirkungen architektonischer Entscheidungen erkennbar sind, bevor sie sich kumulieren.

Die größere Herausforderung besteht darin, dass die Kostenverrechnung bei serverlosen Lösungen von den Entwicklerteams verlangt, nicht nur für die Leistungsergebnisse, sondern auch für die Kostenergebnisse Verantwortung zu übernehmen. Dies ist ebenso sehr ein kultureller und prozessbezogener Wandel wie ein technischer und bildet den Kern dessen, was ein ausgereiftes Cloud-Finanzmanagement von einer einfachen Kostenberichterstattung unterscheidet.

Mit welchen Tools lassen sich die Ausgaben für serverlose Cloud-Lösungen verwalten und optimieren?

Die nützlichsten Tools zur Verwaltung der Ausgaben für serverlose Cloud-Lösungen sind cloudnative Kostenanalysetools, FinOps-Plattformen mit Transparenz auf Funktionsebene sowie Tools zur Überwachung der Anwendungsleistung, die das Ausführungsverhalten mit den Kosten verknüpfen. Da kein einzelnes Tool alle Anforderungen abdeckt, setzen die meisten Unternehmen je nach Cloud-Anbieter und erforderlichem Detaillierungsgrad eine Kombination verschiedener Tools ein.

Zu den Cloud-nativen Optionen zählen AWS Cost Explorer mit Lambda-spezifischen Filteroptionen, Azure Cost Management mit Aufschlüsselungen nach Function Apps sowie der Export von Abrechnungsdaten aus GCP nach BigQuery für benutzerdefinierte Analysen. Diese liefern zwar die Rohdaten, erfordern jedoch einen erheblichen manuellen Aufwand, um daraus in großem Maßstab verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Spezialisierte FinOps-Plattformen gehen noch einen Schritt weiter, indem sie die Zuweisung automatisieren, Anomalien aufdecken und Kostendaten mit dem geschäftlichen Kontext verknüpfen. Tools wie Apptio Cloudability, die wir im Rahmen unserer FinOps-Praxis einsetzen, bieten Kostentransparenz auf Funktionsebene sowie Empfehlungen zur bedarfsgerechten Dimensionierung und zum Commitment-Management für die gesamte Cloud-Umgebung. Dies ist wichtig, da serverlose Ausgaben selten isoliert auftreten. Die meisten Unternehmen nutzen eine Mischung aus serverlosen Anwendungen, Containern und virtuellen Maschinen, und die Optimierung einer dieser Komponenten ohne Einblick in die anderen führt zu unvollständigen Entscheidungen.

So unterstützen wir Sie bei der Verwaltung Ihrer Kosten für serverlose Lösungen und andere Cloud-Dienste

Um die Kosten für serverlose Lösungen effektiv zu verwalten, braucht es mehr als nur die richtigen Tools. Es bedarf eines strukturierten Ansatzes, der Kostendaten mit den Verantwortlichkeiten verknüpft, die Bereiche Technik und Finanzen auf gemeinsame Ziele ausrichtet und das Kostenbewusstsein fest in die Art und Weise integriert, wie Teams Cloud-Workloads entwickeln und betreiben. Genau dabei unterstützen wir Unternehmen.

Unser FinOps-Service für das Cloud-Kostenmanagement unterstützt Sie bei folgenden Aufgaben:

• Vollkostenverrechnung über serverlose Funktionen, Container, VMs und Supportgebühren hinweg, zugeordnet zu Ihrer Kostentaxonomie
• Analyse zur Personaloptimierung auf AWS, Azure und GCP, einschließlich der Überprüfung der Speicher- und Parallelitätseinstellungen für serverlose Workloads
• Governance-Rahmenwerke die festlegen, wer für Entscheidungen über Cloud-Kosten zuständig ist, wie oft diese überprüft werden und wie die Rechenschaftspflicht in den Bereichen Entwicklung, IT und Finanzen gewährleistet wird
• Bewertung des Reifegrades von FinOps als Ausgangspunkt, um zu verstehen, wo Ihr Unternehmen steht und welche nächsten Schritte am sinnvollsten sind
• Integration mit TBM um die Kosten für die Cloud-Ausführung mit den Geschäftsdienstleistungen und Investitionsentscheidungen zu verknüpfen und so der Unternehmensführung den nötigen Kontext zu liefern, um fundierte Abwägungen treffen zu können

Wenn Ihr Unternehmen auf serverlose Lösungen umstellt oder bereits eine gemischte Cloud-Umgebung betreibt und einen strukturierteren Ansatz für das Finanzmanagement in der Cloud entwickeln möchte, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.