Cloud-Migrationen zählen aus meiner Erfahrung zu den komplexesten Projekten überhaupt. Sobald sich ein Kunde entscheidet, seine Ressourcen von einem Cloud-Anbieter zu einem anderen umzuziehen, sind folgende Punkte unverzichtbar:
- Bewertung von Kosten und Kapazität beim aktuellen Cloud-Anbieter des Kunden.
- Bewertung von Kosten und Kapazität, die beim neuen Public-Cloud-Anbieter nach dem Umzug der Ressourcen anfallen werden.
- Einbeziehung der Wachstumsprognose in die Kosten- und Kapazitätsberechnungen mit dem neuen Cloud-Anbieter.
Sie sehen: Präzise Zahlen sind die Grundlage jedes erfolgreichen Migrationsprojekts. Bei den Zahlen ist kein Spielraum für Fehler. Genau deshalb hat die Analyse bisher enorm viel Zeit gekostet – rund 2–3 Monate vom Kick-off bis zu dem Zeitpunkt, an dem ein Kunde das Projekt tatsächlich starten konnte. Hinzu kamen unzählige Meetings, Excel-Tabellen voller Zahlen und ein langes Hin und Her zwischen Kunde und Cloud-Anbietern, um eine angemessene Finanzierung des Migrationsprojekts genehmigt zu bekommen.
Im Folgenden berichte ich, wie ich diesen Zeitrahmen vom Projekt-Kick-off bis zur Freigabe durch den Kunden auf einen Monat verkürzt habe – für ein 2-Petabyte-Datenmigrationsprojekt nach AWS S3, mit DoiT Cloud Intelligence (DCI) und unserem MCP Server, bei einem bestehenden DoiT-Kunden.
Dieser Kunde hat ein Private Pricing Agreement (PPA) für S3 mit AWS. Die Berechnung mit dem AWS Calculator hätte daher zusätzlich Zeit gekostet, um die Sonderkonditionen einzubeziehen. So wäre der Ablauf gewesen:
Tatsächliche Kosten mit dem AWS Calculator berechnen > berechnete Kosten als CSV-Datei exportieren > eine Formel ergänzen, die die korrekten Kosten auf Basis der PPA-Preise ermittelt.
Hinzu kommt: Der AWS Calculator rechnet ausschließlich mit aktuellen Werten – historische Wachstumsdaten berücksichtigt er nicht. Dafür müssten wir entweder die historischen Kundendaten mit unserem DCI-Produkt analysieren oder die CUR-Dateien der letzten 6–12 Monate auswerten.
Genug der Vorrede – ein Szenario zur Veranschaulichung:
Kundenanfrage (28. Mai 2025, 7:40 Uhr) – der Kunde hat 2 Wochen gebraucht, um auf die Zahl "1,6–2,5 % monatlich" zu kommen: Wir sind uns noch unsicher, wie sich die monatliche Änderungsrate unserer S3-Speicherdaten auswirken wird. Basieren die laufenden monatlichen Replikationskosten auf neuen Daten, oder werden sie anhand der Änderungen an S3-Objekten berechnet? Unsere Speicherwachstumsrate liegt bei 1,6–2,5 % pro Monat. Wir haben viele Kunden, die monatlich Fotos und Videos löschen und neue hinzufügen. Das gilt zwar nicht als Speicherwachstum, wird meiner Einschätzung nach aber monatlich für die laufende Replikation berechnet. Gibt es ein Tool, mit dem sich abschätzen lässt, wie hoch unsere Änderungsrate in den letzten Monaten war?
Meine Frage an unseren DoiT MCP Server – auf Basis von Anthropic Claude 4 mit DCI-API-Zugriff auf die historischen Abrechnungs- und Nutzungsdaten des Kunden (28. Mai 2025, 9:00 Uhr): Kunde xxxxx.com fragt mich Folgendes: "Wir sind uns noch unsicher, wie sich die monatliche Änderungsrate unserer S3-Speicherdaten auswirken wird. Basieren die laufenden monatlichen Replikationskosten auf neuen Daten, oder werden sie anhand der Änderungen an S3-Objekten berechnet? Unsere Speicherwachstumsrate liegt bei 1,6–2,5 % pro Monat. Wir haben viele Kunden, die monatlich Fotos und Videos löschen und neue hinzufügen. Das gilt zwar nicht als Speicherwachstum, wird meiner Einschätzung nach aber monatlich für die laufende Replikation berechnet. Gibt es ein Tool, mit dem sich abschätzen lässt, wie hoch unsere Änderungsrate in den letzten Monaten war?" Kannst du mir auf dieser Grundlage einen Bericht erstellen?
Antwort des MCP Servers (28. Mai 2025, 9:05 Uhr):
Antwort des Kunden (28. Mai 2025, 10:15 Uhr):
Das sind großartige Informationen! Mit wem kann ich heute oder morgen darüber sprechen? Ich möchte zur PPA-Formel zurückkehren und auf dieser Basis meine endgültigen Kosten ermitteln.
Meeting mit dem Kunden am 29. Mai 2025 – exakte Berechnungen mit der tatsächlichen PPA-Zahl abgeschlossen. Der Kunde gab dem Projekt noch am selben Tag grünes Licht.
Auf herkömmlichem Weg hätte das geschilderte Szenario 1–2 Wochen Zahlenarbeit und Meetings gekostet. Hier war alles innerhalb von 24 Stunden erledigt. Genau so ließ sich die Freigabe für das gesamte Projekt auf nur einen Monat verkürzen – obwohl mehrere komplexe Szenarien wie das eben beschriebene zu klären waren.
Die FinOps-Tools von DoiT – DCI und MCP Server – sind der Grund, warum das DoiT Migration Center so beeindruckend wächst, mit rundum zufriedenen Kunden. Unsere Live-Statistiken belegen, was ich mit "rundum zufriedenen Kunden" meine: https://www.doit.com/stats/
Referenzen:
- DoiT MCP Server: https://www.doit.com/doit-mcp-server/
- DoiT Cloud Intelligence API: https://developer.doit.com/
- DoiT MCP Server GitHub Repo: https://github.com/doitintl/doit-mcp-server