FinOps in der Cloud: Ihre nächsten Schritte zur Kostenoptimierung.

Es sollte eine Selbstverständlichkeit sein, ist es aber oftmals nicht. Ungenutzte Ressourcen in der Cloud verursachen – und das wird Sie nicht überraschen - unnötige Kosten. Solche Ressourcen sollten Sie entfernen. Klassiker aus meinem Berateralltag sind virtuelle Maschinen aus Entwicklungs- und Sandbox-Umgebungen, die seit Monaten heruntergefahren sind, nicht angehängte Disks, veraltete Snapshots oder nicht zugewiesene Public IP-Adressen.

Nutzen Sie zu Beginn den Azure Advisor, welcher Ihnen diese Ressourcen anzeigt und entfernen sie diese – natürlich nach Rücksprache mit dem Owner. 

Im Gegensatz zu einer On-Premises-Infrastruktur, in der es quasi keine Rolle spielt, ob ein System 24/7 läuft – weil der darunterliegende Server sowieso durchgehend läuft – bedeutet das in der Cloud, dass durchgehend Kosten anfallen.

Nutzen Sie einfache Mechanismen, wie das automatische Herunterfahren einer virtuellen Maschine zu einer festgelegten Uhrzeit. Dies bietet sich vor allem für Entwicklungs- und Testsysteme an. Zeigen Sie Ihren Mitarbeitenden, wie Sie das Herunterfahren bei Bedarf verhindern und die Systeme beim nächsten Einsatz wieder starten können.  

Auch diese einfache Maßnahme kann hohe Kosteneinsparungen ermöglichen. Stellen Sie sich vor, dass aus einer Laufzeit von 730 Stunden/Monat (24/7) gerne auch 168 Stunden (8 Stunden an 21 Arbeitstagen pro Monat) werden können. 76% weniger Laufzeit und die Systeme stehen trotzdem genau zu den Zeiten bereit, zu denen sie benötigt werden. 

Meine Kunden, die aus der On-Premises-Welt das erste Mal mit der Cloud starten, neigen dazu gewisse „Abkürzungen“ zu nehmen, die sie aus dem On-Premises-Betrieb gewohnt sind. Dazu gehört vor allem, sich bei der Auswahl der Maschinengröße eher oben als unten im Regal zu bedienen. Mit anderen Worten: Die bereitgestellten Maschinen sind häufig überdimensioniert. Teilweise wird eine fünf- bis sechsfach zu große Maschinengröße gewählt. Dies schlägt sich massiv in den Kosten nieder.

Prüfen Sie – angefangen bei den größten Maschinen Ihrer Umgebung – nacheinander die CPU- und Arbeitsspeicherauslastung Ihrer Maschinen. Sollten diese Werte im Mittel unter 50% Auslastung liegen, halbieren Sie die Maschine. Wiederholen Sie diesen Vorgang, bis Sie die optimale Größe gefunden haben.  

Ich empfehle auch regelmäßig von einer Maschinenserie, die dauerhaft die genannte CPU-Leistung bereitstellt (z.B. Azure D- und E-Serie), auf eine B-Serie umzusteigen. Diese Serie verbraucht sogenannte CPU-Credits, die unter Last genutzt werden und sammelt diese Credits, wenn die Maschine nicht ausgelastet ist. Ideal für Systeme, die rund um die Uhr verfügbar sein müssen, aber z.B. nachts eher gering ausgelastet sind.