Welche Best Practices zur Kostenoptimierung sind bei Azure, AWS und GCP Standard – und wodurch hebt sich Azure ab, wenn es darum geht, Kunden bares Geld zu sparen?
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Das hat mich auf eine Idee gebracht: Warum nicht ein paar grundlegende Strategien zusammenstellen, die für alle Hyperscaler gelten – und dann bei einem davon tiefer einsteigen, um seine Besonderheiten herauszuarbeiten?
In diesem Beitrag steigen wir in die Azure-Kostenoptimierung ein. Wir starten mit den Best Practices, die für alle drei Großen gelten – AWS, GCP und Azure – und schauen uns anschließend drei besondere Funktionen an, die nur Azure bietet: mit minimalem Aufwand auf Kundenseite und potenziell enormem Sparpotenzial.
Die großen Drei: Gemeinsamkeiten bei der Kostenoptimierung
Auch wenn die Teams von AWS, GCP und Azure viel Zeit und Geld investieren, um die Unterschiede ihrer Dienste herauszustellen, gelten einige Prinzipien der Kostenoptimierung über alle Anbieter hinweg. Schließlich treiben nicht nur Funktionen und Fähigkeiten die Cloud-Adoption voran, sondern auch Effizienz – und die Kunden haben in den vergangenen Jahren deutlich gemacht, dass sie mehr Transparenz über ihre Kosten und mehr Möglichkeiten zu deren Senkung erwarten.
Die FinOps Foundation treibt beispielsweise einen weitgehend standardisierten Ansatz dafür voran, wie Cloud-Kosten analysiert und Ineffizienzen aufgespürt werden. Wer mehr über ihre Arbeit erfahren möchte, schaut hier vorbei: https://www.finops.org/
Aber zurück zum Thema. Egal, ob Sie gerade Ihre allererste Migration in die Cloud planen oder bereits seit den Tagen von SimpleDB dort unterwegs sind – schauen wir uns drei zentrale Prinzipien der Kostenoptimierung an, die für AWS, GCP und Azure gleichermaßen gelten.
1\. Right-Sizing von Instanzen
Right-Sizing ist ein Klassiker der Cloud: Kunden sollen Ressourcen nutzen, die zu ihrem Bedarf passen – nicht mehr und nicht weniger. Wie bei den meisten Entscheidungen in der Cloud (und im Leben) ist die Größe einer Ressource (egal ob Managed-DB-Instanz, Container, Pod, VM, Dateisystem usw.) ein Kompromiss zwischen dem, was Sie heute brauchen, dem, was künftig nötig sein könnte, und der Geschwindigkeit, in der Sie es brauchen.
Alle Hyperscaler verknüpfen Abrechnungsdaten mit Betriebsmetriken (etwa Netzwerk-, Speicher- oder CPU-Auslastung bei Instanzen), um eine Empfehlung zur Verkleinerung oder gar zum Löschen einer Ressource auszusprechen – inklusive einer Schätzung der möglichen Einsparungen.
Azure macht da keine Ausnahme und liefert seine Empfehlungen über den Azure Advisor, der – analog zum Compute Optimizer von AWS und zum Recommender von GCP – Vorschläge zum Right-Sizing oder Löschen ungenutzter Ressourcen bereitstellt.
Übergehen Sie diese Empfehlungen auf keinen Fall: Sie werden überrascht sein, wie viele Ressourcen sich löschen lassen. Weiter unten gehen wir auf zusätzliche Möglichkeiten ein, die Azure bietet – also dranbleiben.
2\. Reservations
Wer Rechenressourcen über einen festen Zeitraum vorab bezahlt, senkt seine Kosten in jeder Cloud spürbar. Bei allen Hyperscalern steht dieses Einkaufsmodell für eine Vielzahl von Diensten zur Verfügung (Compute, Storage, Datenbanken …). Auch wenn das Thema zunächst einschüchternd wirkt: Es ist der schnellste Hebel, um in der Cloud Geld zu sparen – keine Konfigurationsänderungen, keine Neuarchitektur, nur ein paar Klicks, und der Preis pro Einheit Ihrer Ressource fällt deutlich.
Azure stellt eine Reservation Recommendation API bereit und zeigt Empfehlungen auf Subscription-Ebene über den Azure Advisor an. Wer allerdings Empfehlungen für den gesamten Abrechnungsbereich sehen möchte (was sinnvoll ist, um die Auslastung der Reservation zu maximieren), muss einen etwas umständlichen Umweg gehen: Im Azure-Portal unter Reservations > Add finden Sie alle Dienste, für die Reservations möglich sind, samt zugehöriger Empfehlungen.
Ehrlich gesagt finde ich die Portale von AWS und GCP komfortabler – beide bündeln die Reservation-Empfehlungen für alle berechtigten Dienste an einer Stelle, ganz ohne Klickmarathon. Aber lassen wir die Optik beiseite: Entscheidend ist, dass Sie diese Empfehlungen analysieren und so schnell wie möglich diejenigen umsetzen, die zu Ihrem Anwendungsfall passen. https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/offers/savings-plan-compute
3\. Spot Instances
Wenn Sie workloads betreiben, die Unterbrechungen vertragen (etwa Test- und Sandbox-Umgebungen, Batch-Jobs oder asynchrone Verarbeitung), bieten alle drei Plattformen Spot Instances an. Die Grundidee dahinter: Hyperscaler verfügen in ihren Rechenzentren über überschüssige Kapazität – statt sie ungenutzt zu lassen, geben sie Kunden die Möglichkeit, sie mit deutlichem Rabatt zu nutzen. Bei AWS und Azure können Kunden sogar einen Höchstpreis festlegen, den sie für solche VMs zu zahlen bereit sind, und behalten so deutlich mehr Kontrolle über ihre Kosten.
Steigt die Nachfrage in der Availability Zone, zieht der Spot-Preis an und kann den Schwellenwert des Kunden überschreiten. In diesem Fall startet der Cloud-Anbieter den Eviction-Prozess und fährt die VM herunter. Kunden können die VM samt Disks behalten (und werden dafür berechnet), darauf warten, dass der Preis wieder fällt, oder sie schlicht löschen und so sämtliche Kosten beenden.
Azure bietet Spot Virtual Machines, die Höchstpreise und Eviction-Verhalten unterstützen – allerdings sind B-Serien-Maschinen und Promo-Größen ausgenommen. Kunden können sogar Virtual Machine Scale Sets für Spot VMs bereitstellen und damit Spot-VMs mit automatisierter Skalierung kombinieren – das senkt das Risiko böser Rechnungs-Überraschungen durch übermäßige Skalierung weiter.
Was Azure besonders macht
Wir haben einige gemeinsame Ansätze zur Cloud-Optimierung besprochen, die über alle Hyperscaler hinweg gelten – aber wie sieht es mit den Besonderheiten von Azure aus? Bietet Azure einzigartige Vorteile, mit denen sich die Kosten noch weiter drücken lassen?
1\. Azure Hybrid Benefit: die BYOL-Karte ausspielen
DoiT-Kunden zahlen monatlich Millionen an Windows-Lizenzgebühren, wenn sie Windows-workloads auf AWS oder GCP betreiben. Wer hingegen bereits über einen Windows-Lizenzvertrag mit Software Assurance verfügt, kann den Azure Hybrid Benefit nutzen: Damit lassen sich bestehende On-Premises-Lizenzen für Windows Server, Microsoft SQL Server und Linux-Produkte in Cloud-Deployments einbringen.
Ich weiß, das ist nicht das aufregendste Thema der Welt – aber es lohnt sich, hinzuschauen: Mit diesem Programm können Kunden ihre On-Premises-Lizenzen effektiv auch für Ressourcen in Azure weiternutzen und sparen dabei massiv. Auch AWS und GCP haben mit Microsoft Vereinbarungen geschlossen, die das Mitbringen eigener Lizenzen für Microsoft-Produkte ermöglichen, doch der Azure Hybrid Benefit senkt die Gesamtkosten deutlich stärker (mitunter um bis zu 85 %). Mehr dazu unter diesem Link.
2\. Dev/Test-Preise
Mit einem in dieser Form einzigartigen Modell bietet Azure über seine Enterprise-Agreement-Programme spezielle Preise für Nicht-Produktionsumgebungen (Dev/Test-Preise). Wir haben oben bereits erwähnt, dass sich Spot-VMs zur Kostensenkung in Testumgebungen eignen – diese Strategie beschränkt sich jedoch auf Azure-VMs. Mit Dev/Test-Preisen wird hingegen eine breite Palette von Diensten abgedeckt, darunter SQL Database und App Service, was die Total Cost of Ownership von Testumgebungen erheblich senkt. Wenn Ihr Team Azure DevOps oder MSDN-Abonnements nutzt, sollten Sie sicherstellen, dass VMs und Dienste – wo möglich – im Dev/Test-Tarif bereitgestellt werden.
3\. Dynamic Scaling für Azure Cosmos DB aktivieren
Dieser Punkt ist möglicherweise unter dem Radar geblieben – gerade bei langjährigen Nutzern von Azure Cosmos DB. Seit September 2024 hat Microsoft die Skalierung von Cosmos DB überarbeitet und Dynamic Scaling eingeführt.
Bislang wurde die Skalierung von der jeweils aktivsten Region bzw. Partition ausgelöst. Auf den ersten Blick ein sinnvolles Verhalten – wenn Ihre Datenbank jedoch ungleichmäßige workloads verarbeitet und eine Region oder Partition deutlich stärker beansprucht wird als andere, führt das zu unnötigen und teuren Scale-ups.
Multi-Region-Datenbanken rechnet Microsoft jetzt pro Region ab und nicht mehr auf Basis der aktivsten Region. Außerdem erfolgt die Skalierung nun pro Partition, sodass Kunden eine deutlich präzisere Abrechnung passend zu ihren Nutzungsmustern erhalten.
Praktischer Tipp: Wenn Ihr Azure-Cosmos-DB-Konto nach dem 25. September 2024 erstellt wurde, müssen Sie nichts tun – die Funktion ist standardmäßig aktiviert. Für ältere Konten lässt sich Dynamic Scaling über die Anleitung unter diesem Link aktivieren.
Jetzt, da wir die gemeinsamen Best Practices von AWS, GCP und Azure kennen und wissen, welche Asse Azure im Ärmel hat, um Cloud-Investitionen effizienter zu machen – was wäre Ihr nächster Schritt? Sprechen Sie natürlich DoiT an, unter doit.com/services 😊