Und was das für die Kostenprognose bedeutet
In vielen Organisationen herrscht nach wie vor die Vorstellung, dass sich Cloudkosten weitgehend proportional zur Nutzung entwickeln – mehr Nutzung bedeutet höhere Kosten, weniger Nutzung bedeutet geringere Kosten. Diese Annahme wirkt auf den ersten Blick logisch, führt in der Praxis aber oft zu erheblichen Abweichungen in der Kostenprognose. In Wahrheit verhalten sich Cloudkosten keineswegs linear – und genau das stellt Finanz- und IT-Verantwortliche vor neue Herausforderungen.
In diesem Artikel erklären wir, warum Cloudkosten nicht linear zur Nutzung steigen, welche Einflussfaktoren dafür verantwortlich sind, und welche Auswirkungen dies auf die Finanzplanung, das IT-Controlling und insbesondere die Kostenprognose hat. Abschließend geben wir Empfehlungen, wie Unternehmen mit diesen Herausforderungen umgehen können.
Lineare Nutzung ≠ Lineare Kosten
Die falsche Annahme: „Pay-per-Use ist automatisch linear“
Cloudanbieter werben oft mit dem Versprechen von „Pay-per-Use“. Das klingt, als wäre die Abrechnung einfach: Man zahlt nur, was man nutzt. Tatsächlich jedoch ist dieses Modell komplexer. Cloudkosten unterliegen Schwellenwerten, Preisstaffelungen, Pauschalverträgen, langfristigen Commitment-Modellen (z. B. Reserved Instances, Savings Plans) und weiteren versteckten Dynamiken.
Ein Beispiel: Die Nutzung eines Storage-Dienstes wie Amazon S3 mag bei kleinen Datenmengen günstig erscheinen. Doch mit wachsender Menge steigen nicht nur die reinen Speicherkosten, sondern auch die Kosten für Datenzugriffe, Replikationen, Lebenszyklus-Management, Logging, und eventuell Cross-Region-Transfers. Gleichzeitig können durch größere Datenmengen Rabatte greifen oder alternative Preismodelle sinnvoll werden.
Preisstaffelungen und Schwellenwerte
Viele Cloudanbieter verwenden Preisstaffelungen: Die ersten 10 TB kosten z. B. 0,023 $/GB, die nächsten 40 TB nur 0,021 $/GB, und darüber hinaus sinkt der Preis weiter. Dadurch entsteht ein nichtlinearer Zusammenhang: Die Kosten pro zusätzlichem GB sinken, aber die Gesamtkosten steigen trotzdem weiter.
Zusätzlich gibt es Schwellenwerte für bestimmte Services. Beispiel: Bei einer bestimmten Anzahl von Requests oder Nutzungsstunden können Zusatzkosten für APIs, Monitoring oder Security-Funktionen ausgelöst werden, die vorher kostenlos oder pauschal waren.
Einflussfaktoren auf nichtlineare Cloudkosten
Commitment-Modelle vs. On-Demand-Nutzung
Organisationen, die auf langfristige Preisnachlässe setzen – etwa durch Savings Plans oder Reserved Instances – können Kosten optimieren. Doch diese Modelle rechnen sich nur bei ausreichender Nutzung. Sinkt die Auslastung, bleiben diese fixen Verpflichtungen bestehen. Das heißt: Reduzierte Nutzung führt nicht automatisch zu reduzierten Kosten, sondern unter Umständen zu einer Verschlechterung der Kosteneffizienz.
Versteckte Fixkosten und Mindestabnahmen
Manche Services verursachen Grundgebühren, auch wenn sie kaum genutzt werden – z. B. Datenbanken mit Always-On-Bereitstellung oder dedizierte Netzwerkverbindungen (z. B. AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute). Diese Fixkosten tragen zu einer Entkopplung von Nutzung und Preis bei.
Beispiel: Ein Cluster mit Always-On-VMs kostet auch dann Geld, wenn die Workloads temporär zurückgefahren werden. Die Kostenkurve flacht in solchen Fällen nicht proportional zur Nutzung ab.
Datenübertragungskosten
Die Kosten für Datenverkehr (Ingress und Egress) zwischen Services, Regionen oder gar in Richtung On-Premise-Systeme sind oft ein versteckter, aber bedeutender Kostentreiber. Besonders tückisch: Diese Kosten skalieren nicht nur mit der Datenmenge, sondern auch mit Architekturentscheidungen (z. B. Anzahl Transfers, Replikation, Nutzung mehrerer Regionen). Daher kann eine scheinbar stabile Nutzung dennoch steigende Kosten verursachen.
Nichtlineare Lizenzkosten
Wenn kommerzielle Software über Marktplätze in der Cloud genutzt wird, treten Lizenzmodelle in Kraft, die unabhängig von der reinen Infrastruktur-Nutzung sind. Manche Anbieter rechnen pro Nutzer, pro Instanz oder pro Zeiteinheit ab – mit Stufenmodellen, Schwellen oder Mindestgebühren.
Auswirkungen auf die Kostenprognose
Fehlende Prognosegenauigkeit
Unternehmen, die lineare Modelle in ihrer Planung verwenden, werden regelmäßig von Ist-Kosten überrascht. Dies betrifft insbesondere folgende Szenarien:
- Plötzliche Skalierung einzelner Komponenten (z. B. durch ein neues Feature, erhöhten Traffic)
- Unzureichende Berücksichtigung von Zusatzdiensten (z. B. Monitoring, Logging, Data Transfer)
- Unklarheit über Kostenverläufe bei Hybrid- oder Multi-Cloud-Szenarien
Trugschluss der Kostensenkung durch Reduzierung
Wenn Teams Workloads reduzieren oder automatisiert herunterfahren, erwarten sie geringere Kosten. Doch durch vorab gebuchte Kapazitäten, Fixkosten oder nichtlineare Lizenzmodelle bleibt die Ersparnis aus. Diese Diskrepanz muss in der Kommunikation zwischen IT und Finance berücksichtigt werden.
Fehlende Kostenkontrolle bei Wachstum
Umgekehrt kann ein linearer Wachstumsplan (z. B. 10 % mehr Nutzer) zu disproportional höheren Cloudkosten führen. Grund: Höhere Zugriffsraten, komplexere Verbindungen, verstärkter Speicherbedarf oder neue Datenflüsse können Schwellen überschreiten und neue Kostenblöcke auslösen.
Strategien für eine bessere Kostenprognose
Simulation und Szenarienplanung
Statt pauschaler Linearprognosen sollten variable Modelle mit Schwellen, Preisstaffelungen und Wahrscheinlichkeiten eingesetzt werden. Tools wie AWS Cost Explorer, Azure Cost Management oder GCP Billing Reports erlauben eine detaillierte Szenario-Analyse mit historischen Daten, Schwellen und Preisverläufen.
Einbindung von FinOps-Prinzipien
Die FinOps-Methode bringt Finance, IT und Engineering an einen Tisch und fördert eine gemeinsame Sprache und Transparenz über Kosten. In diesem Kontext werden folgende Maßnahmen empfohlen:
- Forecasts basierend auf Nutzungsgruppen und Services
- Engmaschiges Monitoring von Trends
- Frühzeitige Identifikation von Schwellenüberschreitungen
- Rückkopplung in die Architekturentscheidungen (z. B. Storage Tiering, API-Aufrufe reduzieren)
Servicebasiertes Kostenmodell etablieren
Die Einführung eines servicebasierten IT-Financial-Managements hilft dabei, nichtlineare Effekte sichtbar zu machen. Dabei werden nicht nur einzelne Ressourcen betrachtet, sondern die Gesamtkosten eines Cloud-Services inklusive Nebenleistungen, Abhängigkeiten und Datenverkehr. Diese Transparenz erlaubt eine realistische Zuordnung und Prognose.
Empfehlungen für die Praxis
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Maßnahme |
Nutzen |
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Einführung von KPIs wie „Kosten je Request“, „Kosten je Kunde“, „Kosten je GB Transfer“ |
Erlaubt frühzeitige Erkennung nichtlinearer Entwicklungen |
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Nutzung von Budget Alerts und Anomaly Detection in Cost Tools |
Identifikation ungewöhnlicher Kostenanstiege |
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Einführung einer Kostenarchitektur-Richtlinie |
Bewertung von Architekturentscheidungen nicht nur nach Performance, sondern auch nach Kostenentwicklung |
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Implementierung von Usage Throttling und Rate Limits |
Vermeidung unkontrollierter Skalierungskosten |
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Durchführung regelmäßiger Cloud Spend Reviews mit FinOps-Team |
Verbesserung der Prognosegüte durch kontinuierliches Lernen |
Fazit
Die Annahme, dass Cloudkosten linear mit der Nutzung steigen, ist eine gefährliche Vereinfachung. In Wirklichkeit wirken zahlreiche Faktoren auf die Preisstruktur ein – von Commitments und Schwellenwerten über Datenübertragungskosten bis hin zu komplexen Lizenzmodellen. Für eine realistische Kostenprognose braucht es daher mehr als einfache Multiplikationen: Es braucht Transparenz, Verständnis für die Preislogik der Hyperscaler, sowie eine enge Zusammenarbeit von IT, Finance und Business.
Unternehmen, die diese Dynamik erkennen und ihre Prognosemodelle anpassen, können nicht nur Überraschungen vermeiden, sondern auch ihre Architektur und Organisation gezielt auf Kosteneffizienz ausrichten.
Cloudkosten verhalten sich selten linear – und genau das macht die Planung so herausfordernd. Wer die Zusammenhänge zwischen Architektur, Nutzung und Abrechnungsmodellen nicht durchdringt, läuft Gefahr, Budgets zu überschreiten und falsche Annahmen zu treffen. Für IT-Controller und CIOs bedeutet das: Nur wer die Kostentreiber kennt, kann valide Prognosen erstellen und gezielt steuern.
Mit meiner ITFM-Dienstleistung unterstütze ich Sie dabei, genau diese Transparenz zu schaffen – auch in komplexen Cloudumgebungen. Im Rahmen einer strukturierten Kostenanalyse identifizieren wir gemeinsam die entscheidenden Einflussfaktoren und leiten daraus fundierte Maßnahmen für Planung, Controlling und Optimierung ab.
Möchten Sie Ihre Cloudkosten endlich greifbar machen – und zukünftige Entwicklungen realistisch abbilden? Dann sprechen Sie mich an. Ich zeige Ihnen, wie Cloud Financial Management in der Praxis funktionieren kann – datenbasiert, verständlich und umsetzbar.
