Optimierung von Cloud-Kosten durch effektives Datenmanagement

Die Opti­mie­rung von Cloud-Kos­ten ist eine der zen­tra­len Her­aus­for­de­run­gen für Unter­neh­men, die ver­stärkt auf Cloud-Diens­te set­zen. Ein Bereich, der oft unter­schätzt wird, aber erheb­li­che Ein­spa­run­gen bie­tet, ist das Daten­ma­nage­ment. Die­ser Arti­kel zeigt, wie Unter­neh­men durch effek­ti­ves Daten­ma­nage­ment ihre Cloud-Kos­ten signi­fi­kant sen­ken kön­nen, ohne Kom­pro­mis­se bei der Ver­füg­bar­keit oder Sicher­heit ein­zu­ge­hen.

1. Warum ist Datenmanagement für die Cloud-Kostenoptimierung wichtig?

Daten­ma­nage­ment in der Cloud umfasst die Spei­che­rung, Über­tra­gung, Ver­ar­bei­tung und Archi­vie­rung von Daten. Die­se Pro­zes­se kön­nen erheb­li­che Kos­ten ver­ur­sa­chen, ins­be­son­de­re wenn:

• Unstruk­tu­rier­te Daten unnö­tig gespei­chert wer­den.

• Daten­über­tra­gun­gen zwi­schen Regio­nen oder Clouds häu­fig und unko­or­di­niert erfol­gen.

• Hoch­prei­si­ge Spei­cher­klas­sen für Daten genutzt wer­den, die sel­ten abge­ru­fen wer­den.

Ein geziel­tes Manage­ment die­ser Fak­to­ren kann die Cloud-Kos­ten erheb­lich redu­zie­ren.

2. Strategien für ein effektives Datenmanagement

a) Datenklassifizierung und ‑lebenszyklusmanagement

Die Klas­si­fi­zie­rung von Daten basie­rend auf ihrem Geschäfts­wert und ihrer Nut­zungs­häu­fig­keit ist der ers­te Schritt zur Opti­mie­rung. Dabei soll­ten fol­gen­de Kate­go­rien defi­niert wer­den:

• Hei­ße Daten: Häu­fig genutz­te Daten, die eine hohe Ver­füg­bar­keit und gerin­ge Latenz erfor­dern.

• War­me Daten: Gele­gent­lich genutz­te Daten, bei denen eine leicht erhöh­te Zugriffs­zeit akzep­ta­bel ist.

• Kal­te Daten: Sel­ten genutz­te oder archi­vier­te Daten, die auf kos­ten­güns­ti­ge Spei­cher­klas­sen aus­ge­la­gert wer­den kön­nen.

Best Prac­ti­ce: Imple­men­tie­ren Sie auto­ma­ti­sier­te Daten­le­bens­zy­klus­richt­li­ni­en, um Daten nach einem fest­ge­leg­ten Zeit­plan zwi­schen Spei­cher­klas­sen zu ver­schie­ben.

b) Nutzung kosteneffizienter Speicherklassen

Cloud-Anbie­ter wie AWS, Azu­re und Goog­le Cloud bie­ten ver­schie­de­ne Spei­cher­klas­sen an. Bei­spiels­wei­se kön­nen sel­ten genutz­te Daten in AWS Gla­cier oder Azu­re Archi­ve Sto­rage gespei­chert wer­den. Die­se Spei­cher­klas­sen sind deut­lich güns­ti­ger, haben jedoch län­ge­re Zugriffs­zei­ten.

Bei­spiel:

• AWS S3 Stan­dard: Für hei­ße Daten.

• AWS S3 Infre­quent Access: Für war­me Daten.

• AWS Gla­cier: Für kal­te Daten oder Archi­vie­rung.

c) Datenübertragungen optimieren

Daten­über­tra­gun­gen zwi­schen Regio­nen, Clouds oder exter­nen Stand­or­ten kön­nen hohe Kos­ten ver­ur­sa­chen. Um dies zu mini­mie­ren:

• Nut­zen Sie Daten­lo­ka­li­tät, indem Sie Daten in der Regi­on spei­chern, in der sie haupt­säch­lich ver­ar­bei­tet wer­den.

• Kon­so­li­die­ren Sie Daten­über­tra­gun­gen in geplan­ten Bat­ches statt in Echt­zeit.

• Redu­zie­ren Sie unnö­ti­ge Daten­über­tra­gun­gen durch Caching und loka­le Repli­ka­ti­on.

d) Datenbereinigung und Archivierung

Vie­le Unter­neh­men spei­chern Daten über Jah­re hin­weg, ohne die­se zu berei­ni­gen. Regel­mä­ßi­ge Über­prü­fun­gen und Berei­ni­gun­gen kön­nen hel­fen, unnö­ti­ge Daten zu iden­ti­fi­zie­ren und zu löschen.

Auto­ma­ti­sie­rung: Set­zen Sie Tools ein, die ver­al­te­te oder red­un­dan­te Daten iden­ti­fi­zie­ren und auto­ma­tisch archi­vie­ren oder löschen.

3. Tools zur Unterstützung des Cloud-Datenmanagements

a) Native Cloud-Tools

• AWS S3 Sto­rage Lens: Bie­tet Ein­bli­cke in Spei­cher­trends und ‑kos­ten.

• Azu­re Cost Manage­ment: Ermög­licht die Ana­ly­se und Opti­mie­rung von Spei­cher­kos­ten.

• Goog­le Cloud Sto­rage Insights: Lie­fert Metri­ken zur Daten­nut­zung und Kos­ten­op­ti­mie­rung.

b) Drittanbieter-Lösungen

• Net­App Cloud Data Sen­se: Auto­ma­ti­siert die Daten­klas­si­fi­zie­rung und sorgt für Com­pli­ance.

• Commv­ault: Bie­tet umfas­sen­des Daten­ma­nage­ment und Back­up-Lösun­gen.

• Data­dog: Über­wacht Cloud-Res­sour­cen und iden­ti­fi­ziert Opti­mie­rungs­po­ten­zia­le.