In modernen Unternehmen überholt das Innovationstempo häufig die Kontrolle. Mit immer komplexeren Multicloud- und Hybrid-Umgebungen wird die Steuerung der Cloud-Kosten in Echtzeit zur strategischen Pflicht. Dynamische Skalierung, kurzlebige Workloads und dezentrale Verantwortung in den Engineering-Teams erschweren den Überblick darüber, woher Ausgaben kommen und warum sie entstehen.
Cloud-Kostenanomalien – also plötzliche, unerwartete Ausschläge bei Nutzung oder Ausgaben – zählen zu den unangenehmsten Herausforderungen für FinOps-Teams. Bleiben sie unbemerkt, wachsen sie schnell zu erheblichen Budgetüberschreitungen an. Typische Auslöser sind fehlkonfigurierte Infrastruktur, ungeplantes Autoscaling, vergessene Entwicklungsumgebungen oder – wie Sie weiter unten sehen werden – Sicherheitsvorfälle, die zu unautorisierter Nutzung führen. Ohne frühzeitige Erkennung fallen solche Probleme oft erst auf der Monatsrechnung auf – und damit lange nach dem Zeitpunkt, an dem man noch hätte gegensteuern können.
Klassisches Kostenmonitoring mit manuellen Reviews und nachgelagerten Reports ist zu langsam für den Echtzeit-Charakter des Cloud-Betriebs. Bis eine Anomalie auffällt, sind oft schon zehntausende Dollar verloren. Genau deshalb wird die Echtzeit-Erkennung von Kostenanomalien für FinOps-Verantwortliche zur Schlüsselkompetenz: Auffällige Muster sofort zu erkennen und darauf zu reagieren, ist kein Nice-to-have mehr, sondern fester Bestandteil einer soliden Cloud-Kostensteuerung.
Das Risiko verzögerter Anomalieerkennung
Als Managed-FinOps-Anbieter unterstützen die Cloud-Experten von DoiT ihre Kunden regelmäßig dabei, Cloud-Kostenanomalien aufzuspüren und einzudämmen – und verhandeln bei Bedarf mit Hyperscalern wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure über Rückerstattungen.
Wenn eine Anomalie jedoch besonders groß und weitreichend ausfällt, kommt eine klassische Erkennung allein auf Basis der Cloud-Abrechnungsdaten oft zu spät, um die Monatsrechnung noch wirksam zu schützen. Der Grund: Cloud-Anbieter aktualisieren ihre Kostendaten in der Regel nur einmal täglich, sodass Anomalien erst mit 24 bis 48 Stunden Verzögerung sichtbar werden. In dieser Zeit können die Kosten – wie die folgenden Beispiele zeigen – weit über das hinauswachsen, was ein Unternehmen sonst in einem ganzen Monat in der Cloud ausgibt.
Kostenanomalien durch Sicherheitsvorfälle
An einem Wochenende im März 2025 bemerkten die Account-Teams von DoiT in mehreren Kundenkonten einen massiven Kostenanstieg:
Ursache der Spitzen war ein Angreifer, der sich über ein fehlkonfiguriertes Jenkins-Plugin Zugriff auf die Kundenumgebungen verschafft und mehrere neue EC2-Metal-Instanzen zum Schürfen von Kryptowährungen aufgesetzt hatte. Nach der Entdeckung informierte das Team die Kunden umgehend, half beim Schließen der Sicherheitslücke und schaltete die unautorisierten EC2-Workloads ab, um das weitere Auflaufen exorbitanter Kosten zu stoppen.
Da der Kostenanstieg jedoch erst über den aktualisierten AWS Cost and Usage Report (CUR) sichtbar wurde, liefen die Instanzen bereits über 24 Stunden, bevor jemand davon wusste – und verursachten über 90.000 USD an unrechtmäßigen AWS-Kosten auf den Cloud-Rechnungen der Kunden. Das entspricht einem Plus von 26,7 % gegenüber den durchschnittlichen Monatsausgaben – eine Größenordnung, die für Unternehmen mit begrenzten Ressourcen und knappen Budgets verheerend sein kann.
Durchschnittliche monatliche AWS-Ausgaben
Kosten der Anomalie
Anteil an den monatlichen Cloud-Ausgaben
Unternehmen 1
62.798 €
25.532 €
40,6 %
Unternehmen 2
274.148 $
48.971 $
17,9 %
Unternehmen 3
8.856 $
17.773 $
200,7 %
Die Vorteile der Echtzeit-Anomalieerkennung von DoiT
Hätten diese Kunden die Echtzeit-Anomalieerkennung in DoiT Cloud Intelligence™ aktiviert gehabt, hätten ihre AWS-CloudTrail-Daten innerhalb von weniger als 30 Minuten einen Alarm ausgelöst, sobald die Kosten den üblichen Ausgabenrahmen verlassen (bestimmt durch die fortschrittlichen ML-Modelle von DoiT). Angesichts des Tempos, mit dem der Angreifer Kosten produzierte, hätten sich so im Schnitt 29.220 USD vermeiden lassen – im Vergleich zum tatsächlichen Vorfall, der erst über die CUR-Daten erkannt wurde.
Kosten der EC2-Anomalie
Mögliche Einsparungen durch Echtzeit-Anomalieerkennung
Unternehmen 1
25.532 €
24.255 €
Unternehmen 2
48.971 $
46.522 $
Unternehmen 3
17.773 $
16.884 $
Diese Funktion steht berechtigten Kunden von DoiT Cloud Intelligence zur Verfügung. Sie aktivieren sie, indem Sie DoiT zusätzliche Berechtigungen zum Lesen der Echtzeit-CloudTrail-Daten erteilen. Das geschieht über den Bildschirm "Link AWS" in DoiT Cloud Intelligence (zu finden im Tab Integrate im oberen Dropdown-Menü) sowie durch Einfügen des CloudShell-Befehls in Ihre AWS-Konsole. Innerhalb weniger Minuten startet DoiT das Monitoring und sendet Echtzeit-Alarme an die hinterlegte E-Mail-Adresse sowie an Slack- oder MS-Teams-Kanäle.
Den Schaden von Kostenanomalien begrenzen
Die Erkennung ist ein zentraler Schritt im Umgang mit Cloud-Kostenanomalien, doch das Follow-up ist mindestens ebenso wichtig: Nur so lässt sich sicherstellen, dass die Ursache unter Kontrolle gebracht und weitere Spitzen verhindert werden. Im Anschluss können Sie zudem mit dem Cloud-Anbieter klären, ob ein Teil der entstandenen Kosten erstattungsfähig ist.
In Fällen wie den oben beschriebenen kann DoiT als autorisierter Cloud-Reseller direkt mit AWS verhandeln, um zumindest einen Teil der durch den Sicherheitsvorfall entstandenen Kosten zurückzuholen. Die Cloud-Experten von DoiT arbeiten zudem eng mit den internen Cloud-Operations-Teams der Kunden zusammen, um Sicherheitslücken wie die im Jenkins-Plugin zu schließen und so weitere unautorisierte Zugriffe zu verhindern.
Wenn Sie mehr über die Echtzeit-Anomalieerkennung von DoiT erfahren möchten, sprechen Sie uns an – unsere zertifizierten Cloud-Experten oder Ihr DoiT-Account-Manager beraten Sie gerne.