Wie wirken sich Entscheidungen zur Container-Orchestrierung auf die Cloud-Ausgaben aus?

Entscheidungen zur Container-Orchestrierung wirken sich direkt auf die Cloud-Kosten aus, da sie bestimmen, wie Rechenressourcen bereitgestellt, skaliert und in Ihrer Infrastruktur zugewiesen werden. Entscheidungen hinsichtlich der Konfiguration der automatischen Skalierung, der Cluster-Architektur und der Frage, ob Sie verwaltetes oder selbstverwaltetes Kubernetes einsetzen, können Ihre monatliche Cloud-Rechnung um Zehntausende von Dollar beeinflussen. In den folgenden Abschnitten werden die konkreten Entscheidungen erläutert, die die größten Kostenunterschiede verursachen, und es wird aufgezeigt, was IT-Finanzteams dagegen unternehmen können.

Welche Entscheidungen im Bereich der Container-Orchestrierung führen zu den größten Kostensteigerungen?

Die Entscheidungen im Bereich der Container-Orchestrierung, die zu den größten Kostensteigerungen führen, sind die Dimensionierung der Knoten und die Schwellenwerte für die automatische Skalierung, die Ausbreitung von Clustern sowie die Nutzung von On-Demand-Instanzen im Vergleich zu Spot- oder Preemptible-Instanzen. Jede dieser Entscheidungen wirkt sich im Laufe der Zeit verstärkt aus, da Container kontinuierlich laufen, was bedeutet, dass sich selbst kleine Ineffizienzen bei der Ressourcenkonfiguration zu erheblichen monatlichen Kosten summieren.

Überdimensionierung ist der häufigste Grund dafür. Wenn Teams Ressourcenanforderungen und -grenzen zu großzügig festlegen, laufen die Knoten mit geringer Auslastung, während Sie für die volle Kapazität bezahlen. Ein Cluster, in dem die Knoten im Durchschnitt eine CPU-Auslastung von 30% aufweisen, verschwendet effektiv 70% seiner Rechenkosten. Multipliziert man dies mit Dutzenden von Knotenpools in einer großen Unternehmensumgebung, ergeben sich erhebliche finanzielle Auswirkungen.

Abgesehen von der Überdimensionierung führen die folgenden Orchestrierungsentscheidungen durchweg zu den größten Kostensteigerungen:

• Statische Knotenpools ohne automatische Skalierung: Cluster, die außerhalb der Spitzenzeiten nicht heruntergefahren werden, behalten rund um die Uhr ihre volle Kapazität bei.
• Falsch konfigurierte Ressourcenanfragen: Pods, die weit mehr CPU-Leistung oder Arbeitsspeicher anfordern, als sie tatsächlich verbrauchen, hindern den Scheduler daran, die Arbeitslasten effizient zu bündeln.
• Standardauswahl für Speicherklassen: Die automatische Bereitstellung leistungsstarker persistenter Volumes für Workloads, die diese nicht benötigen, verursacht unnötige Speicherkosten.
• Fehlende Ressourcenkontingente auf Namespace-Ebene: Ohne Kontingente können einzelne Teams ressourcenintensive Workloads ohne finanzielle Rechenschaftspflicht ausführen.
• Ausgangskosten außer Acht lassen: Mikroservices, die über Verfügbarkeitszonen oder Regionen hinweg kommunizieren, verursachen Datenübertragungsgebühren, die auf der Orchestrierungsebene zwar nicht sichtbar sind, auf der Rechnung jedoch deutlich zu Buche schlagen.

Wie wirkt sich die automatische Skalierung von Kubernetes auf die monatlichen Cloud-Rechnungen aus?

Die automatische Skalierung von Kubernetes kann bei korrekter Konfiguration die monatlichen Cloud-Kosten erheblich senken, bei falscher Konfiguration jedoch auch zu höheren Kosten führen. Der Horizontal Pod Autoscaler (HPA), der Vertical Pod Autoscaler (VPA) und der Cluster Autoscaler wirken sich jeweils unterschiedlich auf die Ausgaben aus, und ihr Zusammenspiel entscheidet darüber, ob Ihr Cluster effizient oder verschwenderisch skaliert wird.

Der Cluster-Autoscaler fügt Knoten hinzu und entfernt sie je nach dem voraussichtlichen Pod-Bedarf. Wenn die Schwellenwerte für die Skalierung nach oben zu aggressiv festgelegt sind, werden neue Knoten bereitgestellt, bevor die vorhandene Kapazität vollständig ausgelastet ist. Sind die Schwellenwerte für die Skalierung nach unten zu konservativ, bleiben ungenutzte Knoten noch lange bestehen, nachdem der Bedarf bereits gesunken ist. Beide Verhaltensweisen treiben Ihre Kosten in die Höhe.

Horizontal Pod Autoscaler und Kosten

Der HPA skaliert die Anzahl der Pod-Replikate anhand von Metriken wie CPU-Auslastung oder benutzerdefinierten Anwendungsmetriken. Wenn Ihre Skalierungsmetrik die tatsächliche Auslastung nicht genau widerspiegelt, kann der HPA mehr Replikate als nötig aufrechterhalten. Teams, die sich ausschließlich auf die CPU als Skalierungssignal verlassen, stellen häufig fest, dass speicher- oder E/A-gebundene Workloads übermäßig repliziert bleiben, da die CPU den Auslöseschwellenwert nie erreicht.

Cluster-Autoscaler und Knoteneffizienz

Der Cluster-Autoscaler arbeitet am kosteneffizientesten, wenn er mit präzisen Pod-Ressourcenanforderungen kombiniert wird. Sind die Anforderungen zu hoch angesetzt, geht der Autoscaler fälschlicherweise davon aus, dass die Knoten ausgelastet sind, bevor dies tatsächlich der Fall ist, was unnötigerweise die Bereitstellung neuer Knoten auslöst. Präzise Ressourcenanforderungen sind daher nicht nur ein Leistungsaspekt, sondern auch ein direkter Hebel zur Optimierung der Cloud-Kosten.

Wie unterscheiden sich verwaltete und selbstverwaltete Kubernetes-Lösungen hinsichtlich der Cloud-Kosten?

Verwaltete Kubernetes-Dienste wie Amazon EKS, Azure AKS und Google GKE verlagern den Betriebsaufwand für den Betrieb der Steuerungsebene auf den Cloud-Anbieter, verursachen jedoch Verwaltungsgebühren pro Cluster und können die Flexibilität bei der Kostenoptimierung einschränken. Selbstverwaltetes Kubernetes bietet Ihnen volle Kontrolle, erfordert jedoch dedizierten Entwicklungsaufwand, der mit eigenen Kosten verbunden ist, die oft übersehen werden.

Für die meisten Unternehmen führt Managed Kubernetes trotz der Verwaltungsgebühren zu niedrigeren Gesamtbetriebskosten, da die eingesparten Entwicklungsstunden für die Wartung der Control Plane, Upgrades und Sicherheitspatches die zusätzlichen Kosten überwiegen. Der Break-even-Punkt hängt von der vorhandenen Kubernetes-Expertise Ihres Teams und der Anzahl der von Ihnen betriebenen Cluster ab.

Der wesentlichere Kostenunterschied zwischen den beiden Ansätzen liegt in der Knotenverwaltung. Managed Services sind in der Regel eng mit den cloud-nativen Funktionen zur automatischen Skalierung und für Spot-Instanzen integriert, wodurch sich die Rechenkosten ohne maßgeschneiderte Tools leichter senken lassen. Bei selbstverwalteten Clustern müssen Sie diese Integrationen selbst aufbauen und pflegen, und Lücken in dieser Automatisierung führen direkt zu Kosten für ungenutzte Ressourcen.

Warum führen Multi-Cluster-Architekturen zu höheren Cloud-Kosten?

Multi-Cluster-Architekturen führen vor allem deshalb zu höheren Cloud-Kosten, weil jeder Cluster eine eigene Steuerungsebene, dedizierte System-Workloads und eine Mindestkapazität an Knoten benötigt, um betriebsbereit zu bleiben. Diese Grundkosten vervielfachen sich mit jedem zusätzlichen Cluster, unabhängig davon, wie viel Anwendungs-Workload dieser Cluster tatsächlich ausführt.

Über die Basiswerte pro Cluster hinaus führen Umgebungen mit mehreren Clustern zu mehreren sich verstärkenden Kostenfaktoren:

• Doppelte Werkzeug- und Observability-Infrastruktur: Protokollierungs-, Überwachungs- und Sicherheitsagenten laufen unabhängig voneinander auf jedem Cluster und beanspruchen Rechenleistung und Speicherplatz in der jeweiligen Umgebung.
• Kosten für die clusterübergreifende Vernetzung: Service-Meshes und API-Gateways, die Cluster miteinander verbinden, verursachen Datenübertragungskosten, die mit dem Datenverkehrsaufkommen steigen.
• Zersplitterte Nutzung: Auf viele Cluster verteilte Workloads führen zu einer geringeren Effizienz beim Bin-Packing. Ein einzelner großer Cluster kann Workloads besser bündeln als zehn kleine.
• Höhere Betriebskosten: Die Verwaltung von Upgrades, Richtlinien und Kostenverrechnungen über viele Cluster hinweg erfordert mehr Entwicklungszeit, was mit tatsächlichen finanziellen Kosten verbunden ist, auch wenn diese nicht direkt auf der Cloud-Rechnung ausgewiesen werden.

Multi-Cluster-Strategien werden häufig mit Anforderungen hinsichtlich Isolation, Compliance oder Ausfallsicherheit begründet. Aus finanzieller Sicht stellt sich die Frage, ob diese Anforderungen tatsächlich separate Cluster erfordern oder ob eine Isolation der Namensräume, Netzwerkrichtlinien und rollenbasierte Zugriffskontrollen innerhalb eines gemeinsamen Clusters das gleiche Ergebnis zu geringeren Kosten erzielen würden.

Wie können IT-Finanzteams die Kosten für Container den Geschäftsbereichen zuordnen?

IT-Finanzteams können Container-Kosten den Geschäftsbereichen zuordnen, indem sie eine Kombination aus Kubernetes-Namespace-Labeling, Ressourcen-Tagging auf Ebene des Cloud-Anbieters und einem Kostenverrechnungsmodell nutzen, das den Rohverbrauchs der Ressourcen in Kosten auf Service-Ebene umrechnet. Ohne eine strukturierte Kennzeichnungsstrategie erscheinen die Containerkosten als ein einziger, undifferenzierter Posten, der keinem Team und keinem Produkt zugeordnet werden kann.

Die Grundlage für die Kostenverrechnung bei Containern ist eine einheitliche Kennzeichnung. Jeder Namespace, jedes Deployment und jedes persistente Volume sollte mit Labels versehen sein, die das zuständige Team, das Produkt und die Kostenstelle identifizieren. Diese Labels fließen in die Abrechnungsdaten der Cloud ein und ermöglichen FinOps-Tools um die Kosten automatisch nach Geschäftsbereichen zu aggregieren.

Ein praxisorientierter Ansatz zur Zuordnung umfasst drei Ebenen:

1. Spezifische Kosten: Ressourcen, die ausschließlich von einem Team genutzt werden, wie beispielsweise ein Namensraum, in dem ein einzelnes Produkt ausgeführt wird, werden direkt der Kostenstelle dieses Teams zugeordnet.
2. Geteilte Kosten: Teamübergreifend genutzte Infrastruktur, wie beispielsweise Ingress-Controller, Überwachungsstacks und Cluster-System-Workloads, wird nach einer vereinbarten Zuteilungsmethode verteilt, entweder proportional zur Nutzung, gleichmäßig aufgeteilt oder gewichtet nach der Teamgröße.
3. Leerlaufkosten: Kapazitäten, die derzeit von keiner Arbeitslast genutzt werden, sollten separat erfasst und im Rahmen regelmäßiger Kostenoptimierungszyklen überprüft werden, anstatt sie in den Teamzuweisungen zu verbergen.

Eine der anhaltenden Herausforderungen bei der Kostenverrechnung für Container besteht darin, dass sich die Granularität des Ressourcenverbrauchs in Kubernetes nicht eindeutig auf die Abrechnungsposten der Cloud übertragen lässt. Pods teilen sich Knoten, und die Knotenkosten werden auf VM-Ebene abgerechnet. Um diese Lücke zu schließen, sind Tools erforderlich, die den tatsächlichen Ressourcenverbrauch auf Pod-Ebene messen und in einen proportionalen Anteil an den Knotenkosten umrechnen können.

Mit welchen Tools lassen sich die Kosten für die Container-Orchestrierung nachverfolgen und senken?

Die Tools, mit denen sich die Kosten für die Container-Orchestrierung am effektivsten nachverfolgen und senken lassen, lassen sich in drei Kategorien einteilen: Cloud-native Tools zur Kostentransparenz, Kubernetes-spezifische Kostenmanagement-Plattformen und FinOps-Plattformen, die die Containerkosten in das übergeordnete IT-Finanzmanagement integrieren. Die richtige Kombination hängt von Ihrer Cloud-Umgebung, dem Reifegrad Ihrer FinOps-Praxis und davon ab, wie sich die Containerkosten in Ihr Gesamtmodell zur IT-Kostentransparenz einfügen.

Cloud-native Tools wie AWS Cost Explorer, Azure Cost Management und Google Cloud Billing bieten Ihnen Einblick in die Rechen- und Speicherkosten auf VM- und Serviceebene, liefern jedoch von sich aus keine Details auf Pod- oder Namespace-Ebene. Für diesen Detaillierungsgrad sind Kubernetes-spezifische Tools erforderlich.

Zu den weit verbreiteten Tools für das Kostenmanagement in Kubernetes gehören:

• Kubecost: Bietet eine Kostenverrechnung in Echtzeit auf Namespace-, Deployment- und Pod-Ebene sowie Empfehlungen zur Optimierung der Kapazitäten und Budgetwarnungen.
• OpenCost: Eine Open-Source-Spezifikation und -Implementierung für die Kostenüberwachung in Kubernetes, die zunehmend als Standard-Datenschicht dient, auf die andere Tools zurückgreifen.
• Apptio Cloudability: Eine FinOps-Plattform, die Cloud-Abrechnungsdaten mit Containerkostendaten integriert und so die Zuordnung, das Showback und das Chargeback über Geschäftsbereiche hinweg im Rahmen eines umfassenderen IT-Finanzmanagement-Systems ermöglicht.

Die Erfassung der Kosten ist nur die halbe Miete. Um diese zu senken, ist ein kontinuierlicher Optimierungsprozess erforderlich – nicht die einmalige Einführung eines Tools. Teams, denen eine nachhaltige Optimierung der Cloud-Kosten gelingt, kombinieren den Einsatz von Tools mit einem Governance-Rhythmus, in dessen Rahmen regelmäßig Empfehlungen zur bedarfsgerechten Dimensionierung, festgelegte Abnahmeverpflichtungen und die Genauigkeit der Zuordnung überprüft werden.

So unterstützen wir Sie bei der Steuerung der Kosten für die Container-Orchestrierung

Die Kosten für die Container-Orchestrierung lassen sich nur schwer isoliert verwalten, da sie an der Schnittstelle zwischen technischen Entscheidungen, der Abrechnung durch Cloud-Anbieter und dem IT-Finanzmanagement liegen. Wir unterstützen Unternehmen dabei, die erforderlichen Governance-Strukturen, Tools und Prozesse aufzubauen, um aus den Kostendaten für Container umsetzbare finanzielle Entscheidungen abzuleiten.

Unser FinOps-Dienstleistungen Im Rahmen des Cloud-Kostenmanagements sollten die Kosten für Container gezielt wie folgt berücksichtigt werden:

• Vollkostenverrechnung einschließlich Container: Wir setzen Tagging-Strategien und Zuordnungsmodelle um, die Ihnen einen genauen Überblick über die Kosten auf Namespace- und Workload-Ebene in AWS, Azure und GCP verschaffen.
• Optimierung der Kapazitäten in Ihrer Containerumgebung: Wir identifizieren überdimensionierte Knotenpools und falsch konfigurierte Ressourcenanforderungen und setzen diese Erkenntnisse in konkrete Einsparpotenziale um.
• Strukturen der Unternehmensführung und Rechenschaftspflicht: Wir unterstützen Sie dabei, einen Entscheidungsrhythmus und ein Zuständigkeitsmodell zu etablieren, die sicherstellen, dass die Containerkosten regelmäßig überprüft, zugeordnet und entsprechend bearbeitet werden, anstatt sie nur ad hoc zu verwalten.
• Integration in Ihr übergeordnetes ITFM-Framework: Container-Kosten stehen nicht für sich allein. Wir verknüpfen das Cloud-Finanzmanagement mit Ihrem Gesamtmodell zur IT-Kostentransparenz, sodass die Technologieausgaben auf jeder Ebene des Unternehmens sichtbar und nachvollziehbar sind.
• Bewertung des Reifegrades von FinOps: Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, vermittelt Ihnen unsere Bestandsaufnahme ein klares Bild vom aktuellen Reifegrad Ihres Cloud-Finanzmanagements und liefert Ihnen einen nach Prioritäten geordneten Fahrplan für Verbesserungen.

Wenn Sie verstehen möchten, wie sich Ihre Entscheidungen zur Container-Orchestrierung auf Ihre Cloud-Kosten auswirken und was Sie dagegen tun können, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.