{"id":1532,"date":"2026-08-26T08:00:00","date_gmt":"2026-08-26T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsvalue.com\/?p=1532"},"modified":"2026-08-06T11:55:15","modified_gmt":"2026-08-06T09:55:15","slug":"kann-maschinelles-lernen-dazu-beitragen-die-kosten-fur-die-cloud-infrastruktur-zu-senken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/can-machine-learning-help-reduce-cloud-infrastructure-costs\/","title":{"rendered":"Kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Kosten f\u00fcr die Cloud-Infrastruktur zu senken?"},"content":{"rendered":"<p>Ja, maschinelles Lernen kann die Kosten f\u00fcr die Cloud-Infrastruktur deutlich senken. Durch die Analyse von Nutzungsmustern, die Vorhersage des Bedarfs und die Erkennung von Verschwendung in Echtzeit helfen ML-gest\u00fctzte Tools Unternehmen dabei, unn\u00f6tige Cloud-Ausgaben zu reduzieren, ohne dabei Abstriche bei der Leistung zu machen. Die Auswirkungen sind am gr\u00f6\u00dften, wenn ML in einen umfassenderen <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/\">FinOps-Praxis<\/a> das technische Optimierung mit finanzieller Rechenschaftspflicht verbindet. Im Folgenden beantworten wir die h\u00e4ufigsten Fragen dazu, wie maschinelles Lernen und die Senkung von Cloud-Kosten tats\u00e4chlich zusammenwirken.<\/p>\n<h2><a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/kontakt\/\">Wie senkt maschinelles Lernen eigentlich die Cloud-Kosten?<\/a><\/h2>\n<p>Maschinelles Lernen senkt die Cloud-Kosten, indem es die Daten zur Ressourcennutzung kontinuierlich analysiert, um Ineffizienzen zu erkennen, den zuk\u00fcnftigen Bedarf vorherzusagen und Korrekturma\u00dfnahmen zu empfehlen oder zu automatisieren. Im Gegensatz zu statischen Regeln oder manuellen \u00dcberpr\u00fcfungen verbessern sich ML-Modelle im Laufe der Zeit, je mehr Nutzungssignale sie verarbeiten, wodurch ihre Empfehlungen immer genauer und spezifischer f\u00fcr Ihre Umgebung werden.<\/p>\n<p>In der Praxis funktioniert die ML-gest\u00fctzte Kostenoptimierung \u00fcber mehrere Mechanismen. Erstens erkennt sie Muster im zeitlichen Verbrauch von Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen durch Workloads. Zweitens prognostiziert sie, wann die Nachfrage ansteigen oder sinken wird, sodass die Infrastruktur proaktiv statt reaktiv skaliert werden kann. Drittens deckt sie Anomalien auf \u2013 beispielsweise eine Arbeitslast, die das Dreifache ihrer normalen Ressourcen verbraucht \u2013, bevor diese Anomalien zu hohen Rechnungen f\u00fchren.<\/p>\n<p>Das Ergebnis ist ein Wandel vom reaktiven Kostenmanagement hin zu einer proaktiven Kostensteuerung. Anstatt die Rechnung des letzten Monats zu pr\u00fcfen und zu versuchen, Kosten\u00fcberschreitungen zu erkl\u00e4ren, erh\u00e4lt Ihr Team vorausschauende Signale, die bessere Entscheidungen erm\u00f6glichen, noch bevor Ausgaben get\u00e4tigt werden.<\/p>\n<h2>Welche Arten von Cloud-Verschwendung kann ML erkennen und beseitigen?<\/h2>\n<p>Maschinelles Lernen eignet sich besonders gut zur Erkennung ungenutzter Ressourcen, \u00fcberdimensionierter Instanzen, nicht ausgelasteter reservierter Kapazit\u00e4ten und verwaister Speicherkapazit\u00e4ten. Dies sind die h\u00e4ufigsten und kostspieligsten Formen von Cloud-Verschwendung, und sie haben eines gemeinsam: Sie lassen sich manuell in gro\u00dfem Ma\u00dfstab nur schwer erkennen, folgen jedoch Mustern, die ML-Modelle schnell erkennen lernen k\u00f6nnen.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Inaktive Recheninstanzen:<\/strong> VMs oder Container, die zwar laufen, aber nur wenig oder gar keinen Datenverkehr verzeichnen und oft nach Abschluss eines Projekts oder weil eine Testumgebung in Vergessenheit geraten ist, einfach weiterlaufen gelassen werden.<\/li>\n<li><strong>\u00dcberdimensionierte Instanzen:<\/strong> Ressourcen, denen weitaus mehr CPU-Leistung, Arbeitsspeicher oder Speicherplatz zugewiesen wurde, als die Workloads tats\u00e4chlich nutzen; dies ist in der Regel auf eine \u00dcberdimensionierung zum Zeitpunkt der Bereitstellung zur\u00fcckzuf\u00fchren.<\/li>\n<li><strong>Nicht ausgesch\u00f6pfte reservierte Kapazit\u00e4t:<\/strong> Reservierte Instanzen oder Sparpl\u00e4ne, die auf der Grundlage einer prognostizierten Nutzung erworben wurden, die jedoch nie eintrat, sodass die bezahlte Kapazit\u00e4t ungenutzt blieb.<\/li>\n<li><strong>Verwaiste Speichervolumes und Snapshots:<\/strong> Festplatten und Backups, die nicht mehr mit einer aktiven Arbeitslast verbunden sind, f\u00fcr die jedoch weiterhin Kosten anfallen.<\/li>\n<li><strong>Ineffiziente Daten\u00fcbertragungsmuster:<\/strong> Workloads, die aufgrund suboptimaler Architekturentscheidungen vermeidbare ausgehende Kosten verursachen, die maschinelles Lernen durch eine Verkehrsanalyse aufdecken kann.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Es ist unrealistisch, diese Probleme in einer Multi-Cloud-Umgebung mit Hunderten von Konten und Tausenden von Ressourcen manuell zu erkennen. Maschinelles Lernen skaliert diese Erkennung kontinuierlich und ohne menschliche Erm\u00fcdung.<\/p>\n<h2>Inwiefern unterscheidet sich die ML-gest\u00fctzte Rightsizing-Ma\u00dfnahme von der manuellen Rightsizing-Ma\u00dfnahme?<\/h2>\n<p>Das ML-gest\u00fctzte Rightsizing analysiert das tats\u00e4chliche Arbeitslastverhalten im Zeitverlauf, um die kleinste Ressourcenkonfiguration zu empfehlen, die die Leistungsanforderungen noch erf\u00fcllt. Das manuelle Rightsizing st\u00fctzt sich dagegen auf regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfungen anhand von Kennzahlen zur durchschnittlichen Auslastung, bei denen Spitzenauslastungsmuster h\u00e4ufig \u00fcbersehen werden und die entweder zu einer Unterdimensionierung oder zu einer anhaltenden \u00dcberdimensionierung f\u00fchren.<\/p>\n<p>Der wesentliche Unterschied liegt in der Qualit\u00e4t und Tiefe der Daten, auf die sich die jeweiligen Ans\u00e4tze st\u00fctzen. Bei einer manuellen \u00dcberpr\u00fcfung w\u00fcrde man beispielsweise die durchschnittliche CPU-Auslastung der letzten 30 Tage betrachten und daraus schlie\u00dfen, dass eine gro\u00dfe Instanz verkleinert werden k\u00f6nnte. Ein ML-Modell ber\u00fccksichtigt hingegen die gesamte Nutzungsverteilung, einschlie\u00dflich Spitzenzeiten, Wochentagsmuster und saisonale Schwankungen, bevor es eine Empfehlung ausspricht. Au\u00dferdem w\u00e4gt es das Risiko einer Empfehlung ab und weist darauf hin, wenn die Nutzung einer Workload zu unvorhersehbar ist, um eine Verkleinerung sicher durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<p>Die ML-gesteuerte Bedarfsanpassung erfolgt ebenfalls kontinuierlich. Anstatt viertelj\u00e4hrliche \u00dcberpr\u00fcfungen durchzuf\u00fchren, \u00fcberwacht das Modell jede Arbeitslast nahezu in Echtzeit und gibt neue Empfehlungen aus, sobald sich die Nutzungsmuster \u00e4ndern. Dies ist in schnelllebigen Cloud-Umgebungen von Bedeutung, in denen Teams t\u00e4glich Arbeitslasten bereitstellen und anpassen. Das praktische Ergebnis ist ein h\u00f6heres Vertrauen in jede Empfehlung und weniger Leistungsst\u00f6rungen, die durch eine zu drastische Verkleinerung verursacht werden.<\/p>\n<h2>Welche Daten zu den Cloud-Kosten ben\u00f6tigt ein Machine-Learning-Modell, um effektiv zu funktionieren?<\/h2>\n<p>Ein Modell f\u00fcr maschinelles Lernen zur Optimierung der Cloud-Kosten ben\u00f6tigt drei Arten von Daten, um gut zu funktionieren: detaillierte Nutzungskennzahlen, detaillierte Abrechnungsdaten und Metadaten zu den Ressourcen. Ohne ausreichende Datenqualit\u00e4t und -abdeckung in diesen Bereichen sind die Empfehlungen des Modells unvollst\u00e4ndig oder unzuverl\u00e4ssig.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Detaillierte Nutzungskennzahlen:<\/strong> CPU-, Speicher-, Festplatten-E\/A- und Netzwerkauslastung auf der Ebene der einzelnen Ressourcen, idealerweise in kurzen Intervallen (st\u00fcndlich oder h\u00e4ufiger) \u00fcber einen Zeitraum von mehreren Wochen, um Nutzungsmuster zu erfassen.<\/li>\n<li><strong>Detaillierte Abrechnungs- und Kostenverrechnungsdaten:<\/strong> Cloud-Rechnungen mit Einzelposten, Tags, Konto-IDs und einer Aufschl\u00fcsselung der Leistungen, wodurch die Kosten bestimmten Teams, Anwendungen oder Umgebungen zugeordnet werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Metadaten zur Ressource:<\/strong> Instanztypen, Regionen, Konfigurationen und Beziehungen zwischen Ressourcen (beispielsweise, welche Speichervolumes an welche Instanzen angeh\u00e4ngt sind).<\/li>\n<li><strong>Historischer Kontext:<\/strong> Mindestens 30 bis 90 Tage an historischen Daten, damit das Modell normale Nutzung von Anomalien unterscheiden und zyklische Muster erkennen kann.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Datenqualit\u00e4t ist ebenso wichtig wie das Datenvolumen. Uneinheitliche Kennzeichnung, fehlende Kostenverrechnungspfade und L\u00fccken in der \u00dcberwachungsabdeckung beeintr\u00e4chtigen die Genauigkeit von ML-Empfehlungen. Unternehmen, die in saubere, gut gekennzeichnete Cloud-Daten investieren, profitieren deutlich st\u00e4rker von der ML-gest\u00fctzten Optimierung als solche, die mit fragmentierten oder unvollst\u00e4ndigen Datens\u00e4tzen arbeiten.<\/p>\n<h2>Welche FinOps-Tools nutzen maschinelles Lernen zur Kostenoptimierung?<\/h2>\n<p>Mehrere f\u00fchrende FinOps-Plattformen integrieren maschinelles Lernen in ihre Workflows zur Kostenoptimierung. Apptio Cloudability, AWS Cost Explorer, Azure Advisor, Google Cloud Recommender sowie Tools wie Spot.io und CloudHealth nutzen maschinelles Lernen in unterschiedlichem Umfang f\u00fcr Empfehlungen zur bedarfsgerechten Dimensionierung, zur Erkennung von Anomalien und zur Optimierung von Verpflichtungen.<\/p>\n<p>Apptio Cloudability, mit dem wir als IBM-Partner zusammenarbeiten, nutzt maschinelles Lernen (ML) zur bedarfsgerechten Anpassung der Ressourcen in AWS, Azure und GCP und bindet diese Empfehlungen in ein umfassenderes Rahmenwerk f\u00fcr Kostenverrechnung und Governance ein. Dies ist von Bedeutung, da eine Empfehlung zur bedarfsgerechten Anpassung ohne den entsprechenden Kontext der Kostenverrechnung zwar die Ausgaben eines Teams optimieren kann, dabei jedoch unbeabsichtigt Kosten auf ein anderes Team verlagert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Cloud-native Tools von AWS, Azure und GCP sind n\u00fctzliche Ausgangspunkte, arbeiten jedoch innerhalb des \u00d6kosystems eines einzelnen Anbieters. F\u00fcr Unternehmen, die Multi-Cloud-Umgebungen betreiben, bietet ein plattformunabh\u00e4ngiges FinOps-Tool mit ML-Funktionen eine einheitliche \u00dcbersicht und vermeidet die blinden Flecken, die durch die separate Verwaltung jeder einzelnen Cloud entstehen.<\/p>\n<p>Die effektivsten L\u00f6sungen kombinieren ML-gest\u00fctzte Tools mit menschlicher Steuerung: Das Modell deckt Chancen auf, und ein festgelegter Entscheidungsprozess stellt sicher, dass diese Chancen von den richtigen Personen mit den entsprechenden Befugnissen umgesetzt werden.<\/p>\n<h2>Wann st\u00f6\u00dft maschinelles Lernen beim Kostenmanagement in der Cloud an seine Grenzen?<\/h2>\n<p>Maschinelles Lernen st\u00f6\u00dft an seine Grenzen, wenn es Unternehmen an der erforderlichen Datenqualit\u00e4t, an Strukturen zur Rechenschaftspflicht oder an Entscheidungsprozessen mangelt, um die Empfehlungen des Systems umzusetzen. Maschinelles Lernen kann zwar Verschwendung aufdecken und Optimierungsm\u00f6glichkeiten aufzeigen, ist jedoch nicht in der Lage, die organisatorischen und governancebezogenen L\u00fccken zu schlie\u00dfen, die die Umsetzung dieser M\u00f6glichkeiten verhindern.<\/p>\n<p>Zu den typischen Situationen, in denen ML hinter den Erwartungen zur\u00fcckbleibt, geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Mangelhafte Kennzeichnung und Kostenverrechnung:<\/strong> Wenn Cloud-Ressourcen nicht einheitlich mit Tags versehen sind, k\u00f6nnen ML-Modelle Kosten oder Empfehlungen nicht genau den richtigen Teams zuordnen. Die Ergebnisse sind dann zu vage, um darauf reagieren zu k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Keine eindeutige Zust\u00e4ndigkeit:<\/strong> Wenn niemand f\u00fcr die Kosten eines bestimmten Arbeitsaufwands verantwortlich ist, bleiben Empfehlungen ungeachtet ihrer Richtigkeit unber\u00fccksichtigt. ML sorgt f\u00fcr Transparenz, schafft jedoch keine Verantwortlichkeit.<\/li>\n<li><strong>Stark schwankende oder unvorhersehbare Arbeitsauslastung:<\/strong> Bestimmte Workloads, wie beispielsweise Batch-Verarbeitungsauftr\u00e4ge mit unregelm\u00e4\u00dfigen Zeitpl\u00e4nen, folgen keinen Mustern, die maschinelles Lernen zuverl\u00e4ssig erfassen kann. Empfehlungen f\u00fcr diese Workloads sind mit einem h\u00f6heren Risiko verbunden.<\/li>\n<li><strong>Fehlende Entscheidungsrhythmik:<\/strong> Unternehmen, die ML-Empfehlungen nur einmal pro Quartal statt kontinuierlich \u00fcberpr\u00fcfen, verschenken den Gro\u00dfteil des Nutzens. Die Cloud-Umgebung ver\u00e4ndert sich schneller als viertelj\u00e4hrliche \u00dcberpr\u00fcfungszyklen.<\/li>\n<li><strong>\u00dcberm\u00e4\u00dfiges Vertrauen in Automatisierung ohne Ber\u00fccksichtigung des Kontexts:<\/strong> Die automatische Umsetzung von Empfehlungen zur bedarfsgerechten Dimensionierung ohne Ber\u00fccksichtigung der Anforderungen an die Anwendungsleistung kann zu St\u00f6rungen f\u00fchren, deren Behebung h\u00f6here Kosten verursacht als die erzielten Einsparungen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dies ist die Kluft, die das Cloud-Kostenmanagement von ausgereiften FinOps-Prozessen trennt. Tools und maschinelles Lernen sorgen zwar f\u00fcr Transparenz und liefern Empfehlungen, doch eine nachhaltige Kostensenkung erfordert Governance, funktions\u00fcbergreifende Zusammenarbeit und eine Kultur, in der Kosten als gemeinsame Verantwortung der Technik-, Finanz- und Gesch\u00e4ftsteams betrachtet werden.<\/p>\n<h2>So helfen wir Ihnen dabei, Erkenntnisse aus dem maschinellen Lernen in echte Kosteneinsparungen umzusetzen<\/h2>\n<p>Maschinelles Lernen deckt Chancen auf; um diese zu nutzen, ist ein strukturierter Ansatz erforderlich. Wir unterst\u00fctzen Unternehmen dabei, die erforderlichen FinOps-F\u00e4higkeiten aufzubauen, um Erkenntnisse in Ma\u00dfnahmen umzusetzen, darunter:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Bewertung des Reifegrades von FinOps:<\/strong> Wir bewerten den aktuellen Reifegrad Ihres Cloud-Finanzmanagements in den Bereichen Personal, Prozesse, Governance und Tools und ermitteln, wo maschinell lernbasierte Erkenntnisse aufgrund organisatorischer L\u00fccken ungenutzt bleiben.<\/li>\n<li><strong>Grundlagen der Kostenverrechnung und Kennzeichnung:<\/strong> Wir unterst\u00fctzen Sie beim Aufbau der Datenqualit\u00e4tsschicht, auf die sich ML-Modelle st\u00fctzen \u2013 einschlie\u00dflich einheitlicher Tagging-Strategien und einer vollst\u00e4ndigen Kostenverrechnung \u00fcber Container, gemeinsam genutzte Dienste und Supportgeb\u00fchren hinweg.<\/li>\n<li><strong>Optimierung der Governance f\u00fcr AWS, Azure und GCP:<\/strong> Wir f\u00fchren \u201eRightsizing\u201c-Workflows ein, die ML-Empfehlungen mit klaren Zust\u00e4ndigkeiten und Entscheidungsbefugnissen kombinieren, sodass die Empfehlungen regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcft und umgesetzt werden.<\/li>\n<li><strong>Integration von TBM und FinOps:<\/strong> Wir binden die Optimierung der Cloud-Kosten in Ihr \u00fcbergeordnetes IT-Finanzmanagement ein und stellen so sicher, dass die durch die Cloud erzielten Einsparungen im Kontext der gesamten IT-Ausgaben und des gesch\u00e4ftlichen Nutzens sichtbar werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie wissen m\u00f6chten, wie viel Wert Ihr Unternehmen ungenutzt l\u00e4sst, <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/kontakt\/\">Nehmen Sie Kontakt mit uns auf<\/a> um eine auf Ihre Cloud-Umgebung zugeschnittene FinOps-Bewertung zu besprechen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Maschinelles Lernen kann Cloud-Verschwendung drastisch reduzieren \u2013 allerdings nur, wenn Ihre FinOps-Infrastruktur bereit ist, auf die gewonnenen Erkenntnisse zu reagieren.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":1693,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22],"tags":[],"class_list":["post-1532","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Can machine learning help reduce cloud infrastructure costs? - It&#039;s Value<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Machine learning cuts cloud costs by detecting waste, rightsizing resources, and predicting demand. 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