{"id":1565,"date":"2026-08-11T08:00:00","date_gmt":"2026-08-11T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsvalue.com\/?p=1565"},"modified":"2026-08-06T11:55:16","modified_gmt":"2026-08-06T09:55:16","slug":"wie-lassen-sich-die-kosten-fur-cloud-basierte-machine-learning-workloads-senken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/how-do-you-reduce-the-cost-of-cloud-based-machine-learning-workloads\/","title":{"rendered":"Wie lassen sich die Kosten f\u00fcr Cloud-basierte Machine-Learning-Workloads senken?"},"content":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die Kosten f\u00fcr Cloud-basierte Machine-Learning-Workloads senken, indem Sie die Rechenressourcen optimal dimensionieren, Trainings- und Inferenzumgebungen voneinander trennen, ungenutzte Infrastruktur beseitigen und FinOps-Governance anwenden, um eine klare Verantwortlichkeit zwischen den Entwicklungs- und Finanzteams zu schaffen. Die gr\u00f6\u00dften Einsparungen ergeben sich daraus, dass die Rechenkosten f\u00fcr ML als kontrollierter Bereich und nicht als unkontrolliertes Nebenprodukt von Experimenten behandelt werden. In den folgenden Abschnitten werden diese Hebel im Detail erl\u00e4utert.<\/p>\n<h2>Was macht Cloud-basierte Machine-Learning-Workloads so teuer?<\/h2>\n<p>Cloud-basierte Machine-Learning-Workloads sind kostspielig, da sie gro\u00dfe Mengen an GPU- und CPU-Rechenleistung beanspruchen \u2013 oft in unvorhersehbaren Spitzen \u2013 und zudem erhebliche Kosten f\u00fcr Speicherplatz und Daten\u00fcbertragung verursachen. Im Gegensatz zu Standard-Anwendungs-Workloads kombinieren ML-Pipelines rechenintensive Trainingsauftr\u00e4ge, st\u00e4ndig aktive Inferenz-Endpunkte und Operationen mit gro\u00dfen Datens\u00e4tzen, die jeweils ein eigenes Kostenprofil aufweisen.<\/p>\n<p>Es gibt mehrere Faktoren, die dazu f\u00fchren, dass die Kosten f\u00fcr Cloud-ML h\u00f6her ausfallen, als die Teams erwarten:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kosten f\u00fcr GPU-Instanzen:<\/strong> Hochleistungs-GPU-Instanzen k\u00f6nnen pro Stunde ein Vielfaches dessen kosten, was Standard-Rechenleistung kostet, und Trainingsl\u00e4ufe k\u00f6nnen Stunden oder Tage dauern.<\/li>\n<li><strong>Ungenutzte Ressourcen:<\/strong> Notebooks, Entwicklungsumgebungen und Inferenz-Endpunkte laufen h\u00e4ufig, ohne dass sie aktiv genutzt werden, wodurch Kosten entstehen, ohne dass ein Nutzen daraus entsteht.<\/li>\n<li><strong>Daten\u00fcbertragung und -speicherung:<\/strong> Gro\u00dfe Trainingsdatens\u00e4tze, die in einem Cloud-Objektspeicher abgelegt sind, f\u00fchren in Verbindung mit wiederholten Daten\u00fcbertragungen zwischen den Diensten schnell zu einem erheblichen Datenvolumen.<\/li>\n<li><strong>Aufwand f\u00fcr Experimente:<\/strong> Data-Science-Teams f\u00fchren zahlreiche Experimente durch, von denen die meisten scheitern oder abgebrochen werden \u2013 dennoch fallen bei jedem Durchlauf echte Rechenkosten an.<\/li>\n<li><strong>Fehlende Kennzeichnung und Zuordnung:<\/strong> Ohne eine ordnungsgem\u00e4\u00dfe Kostenzuordnung k\u00f6nnen Teams nicht erkennen, welche Modelle, Projekte oder Experimente die Ausgaben verursachen, sodass es unm\u00f6glich ist, Priorit\u00e4ten f\u00fcr die Optimierung zu setzen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das hat zur Folge, dass die Ausgaben f\u00fcr Cloud-ML oft schneller steigen als der gesch\u00e4ftliche Nutzen, den sie generieren \u2013 insbesondere dann, wenn es keine Governance-Struktur gibt, die technische Entscheidungen mit finanziellen Ergebnissen verkn\u00fcpft.<\/p>\n<h2>Inwiefern senkt Rightsizing die Rechenkosten f\u00fcr maschinelles Lernen?<\/h2>\n<p>Durch \u201eRightsizing\u201c lassen sich die Rechenkosten f\u00fcr maschinelles Lernen senken, indem der Instanztyp und die Instanzgr\u00f6\u00dfe an den tats\u00e4chlichen Ressourcenbedarf der jeweiligen Arbeitslast angepasst werden, wodurch die Verschwendung durch \u00fcberdimensionierte Maschinen vermieden wird. Viele Teams greifen aus Gewohnheit oder Vorsicht standardm\u00e4\u00dfig auf gro\u00dfe GPU-Instanzen zur\u00fcck, selbst wenn kleinere Instanzen oder CPU-basierte Rechenleistung die Aufgabe ebenfalls angemessen erf\u00fcllen w\u00fcrden.<\/p>\n<p>In der Praxis umfasst die bedarfsgerechte Dimensionierung von ML-Workloads mehrere konkrete Ma\u00dfnahmen:<\/p>\n<ul>\n<li>Analyse von Trainingsauftr\u00e4gen zur Ermittlung der tats\u00e4chlichen GPU-Speicher- und CPU-Auslastung vor der Auswahl von Instanztypen<\/li>\n<li>Verwendung kleinerer Instanzfamilien f\u00fcr die Datenvorverarbeitung und das Feature-Engineering, die nur selten eine GPU-Beschleunigung erfordern<\/li>\n<li>Umstellung auf Spot- oder Preemptible-Instanzen f\u00fcr fehlertolerante Trainingsauftr\u00e4ge, wodurch sich die Rechenkosten im Vergleich zu On-Demand-Preisen um 60 bis 80 Prozent senken lassen<\/li>\n<li>Entwicklungs-Notebooks und Inferenz-Endpunkte automatisch herunterfahren, wenn sie nicht genutzt werden<\/li>\n<li>Dynamische Skalierung der Inferenz-Endpunkte auf Basis des Datenverkehrs, anstatt stets f\u00fcr Spitzenauslastung vorzusorgen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die bedarfsgerechte Ressourcenanpassung ist kein einmaliger Vorgang. Da sich Modelle weiterentwickeln und sich die Arbeitsauslastungsmuster \u00e4ndern, \u00e4ndert sich auch die optimale Ressourcenkonfiguration. Durch die Einbindung regelm\u00e4\u00dfiger \u00dcberpr\u00fcfungen in Ihren ML-Betriebsprozess stellen Sie sicher, dass Entscheidungen zur bedarfsgerechten Ressourcenanpassung stets aktuell bleiben und sich die Kosteneinsparungen im Laufe der Zeit summieren.<\/p>\n<h2>Was ist der Unterschied zwischen Trainingskosten und Inferenzkosten in der Cloud?<\/h2>\n<p>Die Trainingskosten sind die Rechenkosten f\u00fcr die Erstellung eines Modells, bei denen es sich in der Regel um einen umfangreichen, zeitlich begrenzten Spitzenbedarf an GPU-Leistung handelt. Die Inferenzkosten sind die laufenden Kosten f\u00fcr die Bereitstellung dieses Modells f\u00fcr Nutzer oder Systeme; sie k\u00f6nnen kontinuierlich anfallen und skalieren mit dem Anforderungsvolumen. Beide weisen grundlegend unterschiedliche Kostenstrukturen auf und erfordern unterschiedliche Optimierungsstrategien.<\/p>\n<h3>Optimierung der Schulungskosten<\/h3>\n<p>Trainingsl\u00e4ufe sind eigenst\u00e4ndige Vorg\u00e4nge, die Sie planen, unterbrechen und wiederholen k\u00f6nnen. Dadurch eignen sie sich besonders gut f\u00fcr Spot- oder Preemptible-Instanzen, die im Gegenzug f\u00fcr die M\u00f6glichkeit einer Unterbrechung erhebliche Preisnachl\u00e4sse bieten. Sie k\u00f6nnen die Trainingskosten au\u00dferdem durch den Einsatz von Mixed-Precision-Training senken, bei dem Daten in Formaten mit geringerer Genauigkeit verarbeitet werden, um die Berechnung zu beschleunigen und den Speicherbedarf zu reduzieren. Die Wahl der richtigen Kombination aus Framework und Hardware \u2013 beispielsweise die Abstimmung von TensorFlow- oder PyTorch-Workloads auf die GPU-Architektur, auf der sie am besten laufen \u2013 hat ebenfalls einen messbaren Einfluss auf die Kosten pro Trainingslauf.<\/p>\n<h3>Optimierung der Inferenzkosten<\/h3>\n<p>Die Inferenz l\u00e4sst sich schwerer optimieren, da sie reaktionsschnell bleiben muss. Die wirksamsten Hebel sind Modellkomprimierungstechniken wie Quantisierung und Pruning, die den Rechenaufwand pro Vorhersage reduzieren, ohne die Genauigkeit nennenswert zu beeintr\u00e4chtigen. Das B\u00fcndeln von Inferenzanfragen anstelle der Einzelverarbeitung verbessert den Durchsatz und senkt die Kosten pro Vorhersage. Bei Workloads mit schwankendem Datenverkehr lassen sich durch die automatische Skalierung der Inferenz-Endpunkte auf null in ruhigen Phasen und die bedarfsgerechte Skalierung ein Gro\u00dfteil der Kosten im Leerlauf vermeiden.<\/p>\n<p>Zu verstehen, welche der beiden Kategorien die Herausforderung beim Kostenmanagement f\u00fcr Cloud-KI in Ihrem Unternehmen bestimmt, ist der Ausgangspunkt f\u00fcr jede sinnvolle Ma\u00dfnahme zur Kostensenkung. Viele Unternehmen konzentrieren sich auf das Training, da dies sichtbar ist und sich deutlich bemerkbar macht, doch oft machen die Kosten f\u00fcr die Inferenz den gr\u00f6\u00dften Teil der gesamten ML-Ausgaben in Produktionsumgebungen aus.<\/p>\n<h2>Wie lassen sich FinOps-Verfahren auf Machine-Learning-Workloads anwenden?<\/h2>\n<p>FinOps-Praktiken lassen sich auf Machine-Learning-Workloads anwenden, indem eine gemeinsame Verantwortung f\u00fcr die Cloud-Ausgaben zwischen den Teams aus den Bereichen Data Science, Engineering und Finanzen geschaffen wird und ein regelm\u00e4\u00dfiger Entscheidungsrhythmus hinsichtlich der Abw\u00e4gung von Kosten, Leistung und Nutzen etabliert wird. Ohne diese Steuerung steigen die ML-Cloud-Ausgaben unkontrolliert an, da die Teams, die die Kosten verursachen, nicht f\u00fcr die Verwaltung der Budgets verantwortlich sind.<\/p>\n<p>Bewerbung <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/\">FinOps f\u00fcr ML-Workloads<\/a> umfasst in der Regel folgende Schritte:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Jede Ressource mit einem Tag versehen:<\/strong> Weisen Sie jedem ML-Job, jedem Notebook, jedem Datensatz und jedem Endpunkt Kostenverrechnungs-Tags nach Team, Projekt und Modell zu. Ohne diese Zuordnung k\u00f6nnen Sie die Ausgaben nicht den Arbeiten zuordnen, durch die sie entstanden sind.<\/li>\n<li><strong>Legen Sie einen Rhythmus f\u00fcr die Kosten\u00fcberpr\u00fcfung fest:<\/strong> F\u00fchren Sie regelm\u00e4\u00dfige Besprechungen durch, in denen die Technik- und Finanzteams gemeinsam die Ausgaben f\u00fcr maschinelles Lernen pr\u00fcfen, Auff\u00e4lligkeiten identifizieren und auf der Grundlage von Kosten-Nutzen-Kennzahlen Priorit\u00e4ten festlegen.<\/li>\n<li><strong>Ausgabegrenzen und Benachrichtigungen festlegen:<\/strong> Richten Sie Budgetwarnungen auf Projekt- oder Teamebene ein, damit au\u00dfer Kontrolle geratene Schulungsauftr\u00e4ge oder vergessene Endpunkte schnell erkannt werden und nicht erst am Monatsende entdeckt werden.<\/li>\n<li><strong>Kosten und Ergebnisse miteinander verkn\u00fcpfen:<\/strong> Verfolgen Sie die Kosten jedes in der Entwicklung befindlichen Modells im Verh\u00e4ltnis zu dem erwarteten gesch\u00e4ftlichen Nutzen, um Experimente mit geringem Nutzen leichter zur\u00fcckstellen zu k\u00f6nnen, bevor sie einen erheblichen Teil des Budgets beanspruchen.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bei FinOps f\u00fcr maschinelles Lernen geht es nicht nur darum, Kosten zu senken. Es geht darum, sicherzustellen, dass jeder Dollar, der f\u00fcr ML-Cloud-Ausgaben ausgegeben wird, eine bewusste Investition ist und keine un\u00fcberlegte Ausgabe.<\/p>\n<h2>Welche Methoden zur Optimierung der Cloud-Kosten eignen sich am besten f\u00fcr ML-Pipelines?<\/h2>\n<p>Die Techniken zur Optimierung der Cloud-Kosten, die sich am besten f\u00fcr ML-Pipelines eignen, sind die Nutzung von Spot-Instanzen f\u00fcr das Training, die Pipeline-Orchestrierung zur Vermeidung von Rechenkapazit\u00e4ten im Leerlauf, Richtlinien zum Speicherlebenszyklus f\u00fcr Datens\u00e4tze sowie eine auf Verpflichtungen basierende Preisgestaltung f\u00fcr vorhersehbare Inferenz-Workloads. Die richtige Kombination h\u00e4ngt von der Struktur Ihrer Pipeline und davon ab, wie vorhersehbar Ihre Workload-Muster sind.<\/p>\n<p>Hier sind die Methoden, die bei der Kostensenkung f\u00fcr ML-Workloads durchweg die besten Ergebnisse liefern:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Spot- und Preemptible-Instanzen:<\/strong> Verwenden Sie diese f\u00fcr Trainingsaufgaben, bei denen Checkpoints gesetzt und der Vorgang fortgesetzt werden kann. Der Preisvorteil ist betr\u00e4chtlich, und das Zuverl\u00e4ssigkeitsrisiko l\u00e4sst sich mit einer geeigneten Checkpoint-Logik in Grenzen halten.<\/li>\n<li><strong>Pipeline-Orchestrierung:<\/strong> Tools, die Rechenkapazit\u00e4ten nur dann bereitstellen, wenn ein Pipeline-Schritt dies erfordert, und diese unmittelbar danach wieder abbauen, beseitigen die Leerlaufzeiten, die entstehen, wenn Teams die Rechenkapazit\u00e4ten manuell verwalten.<\/li>\n<li><strong>Speicherebenen:<\/strong> Verschieben Sie Trainingsdatens\u00e4tze, die nicht aktiv genutzt werden, in kosteng\u00fcnstigere Speicherebenen. Gro\u00dfe Datens\u00e4tze, die nach Projektende noch monatelang in Premium-Speicherebenen gespeichert bleiben, sind reine Verschwendung.<\/li>\n<li><strong>Rabatte f\u00fcr reservierte oder fest zugesagte Nutzung:<\/strong> Bei Inferenz-Endpunkten, die kontinuierlich laufen, lassen sich durch eine Nutzungszusage f\u00fcr ein oder drei Jahre die Stundenkosten im Vergleich zu den On-Demand-Tarifen erheblich senken.<\/li>\n<li><strong>Modelloptimierung vor der Bereitstellung:<\/strong> Die Quantisierung und Komprimierung von Modellen vor deren Einsatz in der Produktion reduziert den Rechenaufwand pro Inferenzanfrage und senkt so die laufenden Betriebskosten, ohne dass \u00c4nderungen an der Infrastruktur erforderlich sind.<\/li>\n<li><strong>Verfolgung und Bereinigung von Experimenten:<\/strong> Nutzen Sie Tools zur Experimentverfolgung, um Trainingsl\u00e4ufe mit geringer Leistung fr\u00fchzeitig zu erkennen und abzubrechen, und vermeiden Sie so die Kosten f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Experimenten bis zum Ende, wenn fr\u00fche Kennzahlen auf ein Scheitern hindeuten.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Wie schafft man eine kostenbewusste Kultur in ML- und Data-Science-Teams?<\/h2>\n<p>Sie schaffen eine kostenbewusste Kultur in ML- und Data-Science-Teams, indem Sie die Cloud-Ausgaben auf Einzel- und Teamebene transparent machen, die Kosten direkt mit dem Wert der geleisteten Arbeit verkn\u00fcpfen und die Hindernisse beseitigen, die kostenbewusstes Verhalten schwieriger machen als kostenunbewusstes Verhalten. Kultur folgt der Struktur; daher besteht das Ziel darin, Systeme so zu gestalten, dass die Standardverhalten gleichzeitig auch die kosteneffizientesten sind.<\/p>\n<p>Zu den konkreten Ma\u00dfnahmen, die zu einer dauerhaften Verhaltens\u00e4nderung f\u00fchren, geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li>Kosten-Dashboards in Echtzeit mit Data-Science-Teams teilen, damit Ingenieure die finanziellen Auswirkungen ihrer Ressourcenentscheidungen unmittelbar bei der Entscheidungsfindung erkennen k\u00f6nnen<\/li>\n<li>Einbeziehung von Kostenkennzahlen neben den Leistungskennzahlen der Modelle in die Experimentverfolgung, sodass die Kosten pro Genauigkeit zu einer Standarddimension der Modellbewertung wird<\/li>\n<li>Festlegung von Cloud-Budgets auf Teamebene und Gew\u00e4hrung von Autonomie f\u00fcr die Teams bei der Verwaltung dieser Budgets, wodurch Eigenverantwortung gef\u00f6rdert wird, ohne dass f\u00fcr jede Entscheidung eine zentrale Genehmigung erforderlich ist<\/li>\n<li>Erfolge bei der Kostenoptimierung ebenso anerkennen und w\u00fcrdigen wie Verbesserungen der Modellgenauigkeit, um zu signalisieren, dass Kostendisziplin ebenso hoch gesch\u00e4tzt wird<\/li>\n<li>Schulung von Datenwissenschaftlern hinsichtlich der finanziellen Auswirkungen g\u00e4ngiger Entscheidungen, wie beispielsweise der Auswahl von Instanzen, der Speicherebenen und der H\u00e4ufigkeit von Experimenten<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Wandel von einer kostenunbewussten zu einer kostenbewussten Herangehensweise l\u00e4sst sich nicht allein durch Richtlinien bewirken. Er setzt voraus, dass die Bereiche Finanzen, IT und Technik eine gemeinsame Sprache und gemeinsame Kennzahlen nutzen \u2013 und genau das bietet eine ausgereifte FinOps-Praxis.<\/p>\n<h2>So helfen wir Ihnen, die Kosten f\u00fcr Cloud-ML zu senken<\/h2>\n<p>Wir unterst\u00fctzen Unternehmen dabei, den \u00dcbergang von reaktiven Cloud-Ausgaben zu einer aktiven Kostensteuerung f\u00fcr alle Workloads \u2013 einschlie\u00dflich Machine-Learning- und KI-Pipelines \u2013 zu vollziehen. Unsere FinOps-Dienstleistungen bieten Ihnen die Struktur, die Tools und die funktions\u00fcbergreifende Abstimmung, die erforderlich sind, um die Cloud-Ausgaben f\u00fcr Machine Learning zu einem kontrollierten Bereich statt zu einer unkontrollierten Variablen zu machen.<\/p>\n<p>Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, profitieren Sie von folgenden Vorteilen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vollst\u00e4ndige Kostenverrechnung f\u00fcr ML-Workloads:<\/strong> Wir implementieren Tagging- und Zuordnungsrahmen, die jeden Dollar der ML-Ausgaben dem Team, dem Projekt oder dem Modell zuordnen, das ihn verursacht hat \u2013 und zwar \u00fcber AWS, Azure und GCP hinweg.<\/li>\n<li><strong>Optimierung der Personalst\u00e4rke und Engagementanalyse:<\/strong> Wir ermitteln \u00fcberdimensionierte ML-Rechenressourcen und modellieren die finanziellen Auswirkungen des Einsatzes von Spot-Instanzen, reservierter Kapazit\u00e4t und \u00c4nderungen der Instanzfamilie.<\/li>\n<li><strong>Gestaltung der FinOps-Governance:<\/strong> Wir unterst\u00fctzen Sie dabei, ein Betriebsmodell, einen Entscheidungsrhythmus und Verantwortungsstrukturen zu entwickeln, die daf\u00fcr sorgen, dass die Ausgaben f\u00fcr maschinelles Lernen langfristig mit den gesch\u00e4ftlichen Priorit\u00e4ten im Einklang stehen.<\/li>\n<li><strong>Bewertung des Reifegrades von FinOps:<\/strong> Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, ermittelt unsere Analyse den aktuellen Reifegrad Ihres Finanzmanagements in der Cloud und erstellt einen nach Priorit\u00e4ten geordneten Fahrplan f\u00fcr Verbesserungsma\u00dfnahmen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie wissen m\u00f6chten, wo Ihr Unternehmen derzeit steht und welche n\u00e4chsten Schritte die gr\u00f6\u00dfte Wirkung erzielen, <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/kontakt\/\">Nehmen Sie Kontakt mit uns auf<\/a> um Ihre Situation zu besprechen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Senken Sie die Kosten f\u00fcr Cloud-ML um bis zu 80% durch Rightsizing, FinOps-Governance und intelligentere Inferenzstrategien. 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