Die Kosten f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung treiben die Cloud-Rechnungen unerwartet in die H\u00f6he, da sich die meisten Unternehmen auf Rechen- und Speicherkosten konzentrieren und dabei die Geb\u00fchren \u00fcbersehen, die jedes Mal anfallen, wenn Daten zwischen Diensten, Regionen oder gar aus der Cloud heraus \u00fcbertragen werden. Diese Geb\u00fchren summieren sich unbemerkt im Hintergrund und erscheinen oft als fragmentierte Posten, die sich nur schwer einem bestimmten Arbeitsprozess oder Team zuordnen lassen. In den folgenden Abschnitten wird genau erl\u00e4utert, woher diese Kosten stammen, warum sie IT-Finanzteams \u00fcberraschen und was Sie tun k\u00f6nnen, um sie in den Griff zu bekommen.<\/p>\n
Cloud-Anbieter berechnen Geb\u00fchren f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung in vier Hauptszenarien: Daten, die die Cloud in Richtung \u00f6ffentliches Internet verlassen (Egress), Daten, die zwischen Cloud-Regionen \u00fcbertragen werden, Daten, die zwischen Verf\u00fcgbarkeitszonen innerhalb derselben Region \u00fcbertragen werden, sowie Daten, die zwischen verschiedenen Diensten oder Konten \u00fcbertragen werden. Eingehende Daten (Ingress) sind fast immer kostenlos, was den irref\u00fchrenden Eindruck erweckt, dass die Daten\u00fcbertragung insgesamt g\u00fcnstig ist.<\/p>\n
Die teuerste Kategorie ist der Internet-Egress, bei dem Daten das Netzwerk des Cloud-Anbieters vollst\u00e4ndig verlassen. Dies ist der Fall, wenn Ihre Anwendungen Inhalte an Endnutzer bereitstellen, Daten an lokale Systeme senden oder auf Plattformen von Drittanbietern exportieren. An zweiter Stelle der Kosten steht der regionen\u00fcbergreifende Datentransfer, der immer dann stattfindet, wenn eine Workload in einer geografischen Region mit einer Ressource in einer anderen Region kommuniziert. Selbst innerhalb einer einzigen Region fallen beim Datentransfer zwischen Verf\u00fcgbarkeitszonen Geb\u00fchren pro Gigabyte an, die sich in verteilten Architekturen schnell summieren.<\/p>\n
Die Daten\u00fcbertragung zwischen Cloud-Diensten innerhalb derselben Region ist manchmal kostenlos, jedoch nicht immer. Bestimmte Dienstkombinationen, wie beispielsweise Datenverkehr von einer Recheninstanz zu einer verwalteten Datenbank oder von einem Speicher-Bucket zu einem Ursprungsserver eines Content-Delivery-Netzwerks, k\u00f6nnen je nach Anbieter und Konfiguration dennoch Kosten verursachen. Ohne eine detaillierte Abrechnungsanalyse verschmelzen diese Kosten zu einem einzigen Posten, wodurch die tats\u00e4chliche Quelle unklar wird.<\/p>\n
Die Kosten f\u00fcr den Datenausgang aus der Cloud \u00fcberraschen Unternehmen vor allem deshalb, weil sie verbrauchsabh\u00e4ngig sind und sich mit der Nutzung in einer Weise skalieren, die zum Zeitpunkt der Architekturentscheidungen schwer vorhersehbar ist. Im Gegensatz zu einem festen monatlichen Abonnement steigen die Ausgangsgeb\u00fchren proportional zum Datenverkehrsvolumen, und dieser Anstieg kann pl\u00f6tzlich eintreten, wenn ein Produkt auf den Markt kommt, eine Datenpipeline skaliert wird oder ein Backup-Auftrag h\u00e4ufiger als erwartet ausgef\u00fchrt wird.<\/p>\n
Ein zweiter Grund ist, dass Egress-Geb\u00fchren in Cloud-Rechnungen oft unter weit gefassten Kategorien versteckt sind, anstatt einer bestimmten Anwendung oder einem bestimmten Team zugeordnet zu werden. Ohne ein geeignetes Kostenverrechnungsmodell k\u00f6nnen IT-Finanzteams nicht erkennen, welche Workload f\u00fcr den Anstieg verantwortlich ist. Dies ist eine zentrale Herausforderung, die FinOps \u2013 Cloud-Kostenmanagement<\/a> Diese Vorgehensweisen zielen darauf ab, jeden Dollar, der f\u00fcr die Cloud ausgegeben wird, einem Gesch\u00e4ftsverantwortlichen zuzuordnen.<\/p>\n Hinzu kommt ein verhaltensbezogener Faktor. Entwicklerteams treffen Architekturentscheidungen auf der Grundlage von Leistungs- und Zuverl\u00e4ssigkeitsanforderungen, nicht aufgrund der Auswirkungen auf die Abrechnung. Ein Microservices-Design, bei dem der Datenverkehr aus Redundanzgr\u00fcnden \u00fcber verschiedene Regionen geleitet wird, oder eine Logging-Konfiguration, bei der Daten an eine zentralisierte Analyseplattform gestreamt werden, kann erhebliche Kosten f\u00fcr den ausgehenden Datenverkehr verursachen, die zuvor niemand einkalkuliert hat. Diese Kosten werden erst sichtbar, wenn die Rechnung eintrifft.<\/p>\n AWS, Azure und GCP gestalten die Preisgestaltung f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung jeweils unterschiedlich, was bedeutet, dass dieselbe Architektur je nach verwendetem Anbieter zu sehr unterschiedlichen Rechnungen f\u00fchren kann. AWS berechnet Ausgangsgeb\u00fchren pro Gigabyte nach einer gestaffelten Preisstruktur, wobei das erste Gigabyte pro Monat kostenlos ist und die Preise bei h\u00f6heren Volumina sinken. Azure wendet ein \u00e4hnliches gestaffeltes Modell an, organisiert die Preisgestaltung jedoch nach Abrechnungszonen statt nach einzelnen Regionen. GCP bot in der Vergangenheit gro\u00dfz\u00fcgigere kostenlose Ausgeh-Stufen an und f\u00fchrte f\u00fcr bestimmte Dienste ein Pauschalmodell f\u00fcr den Datenausgang ein, wobei sich die Preisgestaltung weiterentwickelt hat und je nach Produkt variiert.<\/p>\n AWS berechnet Geb\u00fchren f\u00fcr den Datenverkehr zwischen Verf\u00fcgbarkeitszonen innerhalb derselben Region \u2013 Kosten, die viele Teams bei Hochverf\u00fcgbarkeits-Bereitstellungen untersch\u00e4tzen. Auch Azure und GCP berechnen in den meisten Konfigurationen Geb\u00fchren f\u00fcr den Datenverkehr zwischen Zonen, wobei die konkreten Tarife und kostenlosen Kontingente variieren. Alle drei Anbieter bieten reduzierte oder kostenlose Daten\u00fcbertragung an, wenn ihre eigenen Content-Delivery-Netzwerke genutzt werden oder wenn der Datenverkehr innerhalb einer definierten privaten Netzwerkgrenze bleibt.<\/p>\n Jeder Anbieter bietet Mechanismen zur Senkung der \u00dcbertragungskosten an. AWS CloudFront, Azure CDN und Google Cloud CDN reduzieren alle den Datenverkehr vom Ursprungsserver, indem sie zwischengespeicherte Inhalte von Edge-Standorten aus bereitstellen. GCP bietet ein \u201eNetwork Service Tiers\u201c-Modell an, bei dem Sie zwischen Premium- und Standard-Routing mit unterschiedlichen Preisstufen w\u00e4hlen k\u00f6nnen. AWS und Azure bieten f\u00fcr bestimmte Dienste kostenlosen Datentransfer an, wenn der Datenverkehr zwischen Konten innerhalb derselben Organisation oder zwischen bestimmten gekoppelten Diensten stattfindet. Um diese Feinheiten zu verstehen, m\u00fcssen Sie Ihre tats\u00e4chlichen Datenverkehrsstr\u00f6me mit den Preisangaben des Anbieters abgleichen \u2013 was die meisten Unternehmen bisher nicht im Detail durchgef\u00fchrt haben.<\/p>\n Die Architekturentscheidungen, die die h\u00f6chsten Daten\u00fcbertragungskosten verursachen, sind Active-Active-Bereitstellungen \u00fcber mehrere Regionen hinweg, zentralisierte Protokollierungs- und \u00dcberwachungsarchitekturen, regionen\u00fcbergreifende Datenreplikation sowie Microservices-Designs, bei denen Dienste einander \u00fcber Zonen- oder Regionsgrenzen hinweg aufrufen. Jedes dieser Muster ist technisch gerechtfertigt, verursacht jedoch \u00dcbertragungskosten, die sich bei steigendem Umfang summieren.<\/p>\n Zentralisierte Data Lakes und Analyseplattformen sind ein weiterer wichtiger Treiber. Wenn Rohdaten aus dem operativen Betrieb kontinuierlich von Anwendungen in mehreren Regionen in eine einzige Analyseumgebung gestreamt werden, summieren sich die regionen\u00fcbergreifenden ausgehenden Datenmengen st\u00fcndlich und t\u00e4glich. Ebenso verursachen Backup- und Disaster-Recovery-Konfigurationen, bei denen Daten in eine sekund\u00e4re Region repliziert werden, laufende \u00dcbertragungskosten, die leicht \u00fcbersehen werden, da sie automatisch im Hintergrund ablaufen.<\/p>\n Hybrid-Cloud-Architekturen, bei denen lokale Systeme regelm\u00e4\u00dfig Daten mit Cloud-Workloads austauschen, sind besonders anf\u00e4llig f\u00fcr unerwartete Ausgangsgeb\u00fchren. Die Datensynchronisation zwischen einem lokalen Data Warehouse und einer Cloud-Analyseplattform oder zwischen einer Cloud-Anwendung und einem lokalen Identit\u00e4tsanbieter erzeugt einen kontinuierlichen Strom abrechnungsf\u00e4higer ausgehender Daten. Diese Kosten werden oft nicht in der Wirtschaftlichkeitsanalyse ber\u00fccksichtigt, die urspr\u00fcnglich als Begr\u00fcndung f\u00fcr die Hybrid-Bereitstellung diente.<\/p>\n IT-Finanzteams k\u00f6nnen Daten\u00fcbertragungsgeb\u00fchren ermitteln, indem sie die Cloud-Abrechnungsdaten nach der Dienstkategorie \u201eNetzwerk\u201c oder \u201eDaten\u00fcbertragung\u201c filtern und die Kosten anschlie\u00dfend nach Region, Dienst und Ressourcen-Tag gruppieren. Alle drei gro\u00dfen Anbieter exportieren detaillierte Abrechnungsdaten, die f\u00fcr jede Art von \u00dcbertragung eine eigene Position enthalten; diese Daten m\u00fcssen jedoch erst aufbereitet werden, bevor sie f\u00fcr die Finanzteams verwertbar sind.<\/p>\n Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass Ihr Abrechnungsexport auf der h\u00f6chstm\u00f6glichen Detailstufe konfiguriert ist. AWS-Kosten- und Nutzungsberichte, Azure-Cost-Management-Exporte und GCP-Abrechnungs-Exporte liefern jeweils Aufschl\u00fcsselungen nach Ressourcen und Diensten, die die \u00dcbertragungskosten auf Workload-Ebene offenlegen. Ohne diese Daten arbeiten Sie mit zusammenfassenden Rechnungen, in denen die \u00dcbertragungskosten zu einer einzigen Zahl zusammengefasst sind.<\/p>\n Der zweite Schritt ist die Kennzeichnung. Transferkosten k\u00f6nnen nur dann einem Gesch\u00e4ftsbereich, einem Produkt oder einem Team zugeordnet werden, wenn die zugrunde liegenden Ressourcen einheitlich gekennzeichnet sind. Viele Unternehmen stellen bei einer Abrechnungspr\u00fcfung fest, dass ein erheblicher Teil der Transferkosten nicht mit Tags versehen ist, was bedeutet, dass sie nicht zugeordnet werden k\u00f6nnen. Die Festlegung einer Tagging-Richtlinie und deren Durchsetzung durch Governance-Kontrollen ist eine Voraussetzung f\u00fcr aussagekr\u00e4ftige Kostentransparenz.<\/p>\n Der dritte Schritt besteht darin, einen regelm\u00e4\u00dfigen \u00dcberpr\u00fcfungsrhythmus zu etablieren. Da die Kosten f\u00fcr den Datentransfer im Zuge der Weiterentwicklung der Architekturen Schwankungen unterliegen, reicht eine einmalige Pr\u00fcfung nicht aus. Durch eine regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfung der Transfertrends \u2013 idealerweise monatlich \u2013 k\u00f6nnen die Finanz- und Technikteams unerwartete Spitzenwerte erkennen, bevor sich diese zu einer gro\u00dfen viertelj\u00e4hrlichen Abweichung summieren.<\/p>\n Die wirksamsten Strategien zur Senkung unerwarteter Daten\u00fcbertragungskosten sind die Optimierung der Architektur, der Einsatz von Content-Delivery-Netzwerken, Datenkomprimierung sowie Governance-Ma\u00dfnahmen, die den f\u00fcr Architekturentscheidungen zust\u00e4ndigen Teams die \u00dcbertragungskosten transparent machen. Keine einzelne Strategie beseitigt das Problem vollst\u00e4ndig, doch durch ihre Kombination lassen sich erhebliche Einsparungen erzielen.<\/p>\n Governance ist die Ebene, die alle anderen Strategien nachhaltig macht. Ohne einen Prozess, der Kostendaten mit den Teams verkn\u00fcpft, die f\u00fcr die sie verursachenden Arbeitslasten verantwortlich sind, bleibt die Optimierung reaktiv und ad hoc.<\/p>\n Unerwartete Daten\u00fcbertragungsgeb\u00fchren sind ein Symptom eines umfassenderen Problems: Cloud-Ausgaben, die zwar in ihrer Gesamtsumme sichtbar sind, aber nicht auf Workload-Ebene gesteuert werden. Wir unterst\u00fctzen Unternehmen dabei, von reaktiven Abrechnungspr\u00fcfungen zu proaktiven Ma\u00dfnahmen \u00fcberzugehen Cloud-Kostenmanagement<\/a> durch die Entwicklung von Zuweisungsmodellen, die Festlegung von Kontrollmechanismen und die Festlegung von \u00dcberpr\u00fcfungsrhythmen, die daf\u00fcr sorgen, dass jede \u00dcbertragungskostenposition nachvollziehbar und nachweisbar ist.<\/p>\n Konkret unterst\u00fctzen wir Sie bei folgenden Aufgaben:<\/p>\nWie unterscheiden sich die Daten\u00fcbertragungskosten bei AWS, Azure und GCP?<\/h2>\n
Wesentliche Unterschiede bei der Preisgestaltung zwischen und innerhalb der Regionen<\/h3>\n
\u00dcberlegungen zu verbindlichen Nutzungsvereinbarungen und kostenlosen Kontingenten<\/h3>\n
Welche Entscheidungen hinsichtlich der Cloud-Architektur f\u00fchren zu den h\u00f6chsten \u00dcbertragungskosten?<\/h2>\n
Wie k\u00f6nnen IT-Finanzteams Daten\u00fcbertragungsgeb\u00fchren in Cloud-Rechnungen identifizieren?<\/h2>\n
Mit welchen Strategien lassen sich unerwartete Kosten f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung reduzieren?<\/h2>\n
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So unterst\u00fctzen wir Sie bei der Steuerung der Kosten f\u00fcr den Datentransfer in die Cloud<\/h2>\n