Cloud Financial Management — Kosteneinsparungspotential Datenübertragung

Datenübertragungskosten in der Cloud sind oft schwer einzuschätzen, aber nicht zu unterschätzen. Sie entstehen, sobald Daten in die Cloud geladen, innerhalb der Cloud verschoben oder von der Cloud zu externen Systemen übertragen werden. Unterschätzt ein Unternehmen diese Kosten, können sie erheblich zum Gesamtbudget beitragen und das Cloud-Projekt verteuern. Dabei gibt es jedoch viele Ansätze, um Datenverkehrskosten gezielt zu optimieren und nachhaltig zu senken.

In diesem Beitrag betrachten wir die häufigsten, oft übersehenen Kostenfaktoren und stellen Strategien und Cloud-Architekturen vor, die den Datenverkehr effizient und kostenoptimiert gestalten.

1. Kostenfaktoren bei der Cloud-Datenübertragung

1.1 Egress-Kosten
Die wohl am meisten übersehenen Datenübertragungskosten sind die Egress-Kosten – also Gebühren für das Herausziehen von Daten aus der Cloud. Anbieter wie AWS, Google Cloud oder Azure erheben hohe Egress-Gebühren, die je nach Volumen und Zielregion der Übertragung variieren. Werden regelmäßig große Datenmengen von der Cloud in das Unternehmensnetzwerk übertragen, addieren sich diese Kosten schnell.

1.2 Regionale Unterschiede in Datenübertragungskosten
Ein weiterer Faktor sind regionale Unterschiede in der Preisgestaltung. In der Regel fallen höhere Kosten an, wenn Daten in eine andere Region oder ein anderes Land transferiert werden, insbesondere bei den großen Cloud-Anbietern. Organisationen, die Daten global verteilen oder Nutzer aus verschiedenen Regionen bedienen, sollten dies berücksichtigen.

1.3 Datenübertragungen zwischen Cloud-Diensten
Auch die Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Cloud-Diensten oder ‑Anwendungen, selbst innerhalb derselben Cloud, ist nicht kostenfrei. Besonders Mikroservices-Architekturen oder datenintensive Anwendungen, die zwischen verschiedenen Cloud-Diensten kommunizieren, verursachen zusätzliche Gebühren für den internen Datenverkehr.

1.4 Datenvolumen und Frequenz der Übertragungen
Große Datenvolumen und häufige Übertragungen verstärken die Kosten zusätzlich. Viele Unternehmen migrieren ihre Datenbanken und Anwendungen in die Cloud, ohne dabei die potenziellen Datenverkehrskosten zu berücksichtigen. Besonders Streaming-Anwendungen, regelmäßige Backups und Echtzeitanalysen können die Kosten durch kontinuierlichen Datentransfer erheblich ansteigen lassen.

2. Strategien zur Senkung der Datenübertragungskosten

2.1 Lokale Datenspeicherung und Edge-Computing
Ein grundlegender Ansatz zur Kostenreduzierung ist die Nutzung von Edge-Computing und lokalen Speichermöglichkeiten, um den Datenverkehr in die zentrale Cloud zu minimieren. Mit Edge-Computing lassen sich Daten bereits vor Ort oder nahe am Entstehungsort verarbeiten. So reduziert man nicht nur Latenzen, sondern vermeidet auch die häufigen Übertragungen in die Cloud und spart dadurch Egress-Kosten.

2.2 Auswahl der richtigen Regionen und Zonen
Eine strategische Wahl der Cloud-Regionen kann erhebliche Kostenvorteile bringen. Datenverkehr innerhalb einer Region oder zwischen Regionen mit ähnlichen Preisstrukturen ist oft günstiger. Unternehmen können ihre Infrastruktur so gestalten, dass Benutzer ihre Daten überwiegend aus naheliegenden Rechenzentren beziehen, was Kosten minimiert und die Performance verbessert.

2.3 Content Delivery Networks (CDNs)
Ein CDN reduziert Datenübertragungskosten, indem es Daten in geografisch verteilten Knotenpunkten zwischenspeichert und von dort an Endnutzer ausliefert. Dies spart Egress-Kosten und sorgt dafür, dass Benutzer schneller auf die Inhalte zugreifen können. Besonders bei Daten mit hoher Zugriffshäufigkeit und geografisch verstreuten Nutzern können CDNs erhebliche Kostenvorteile bieten.

2.4 Datenkomprimierung und Optimierung der Übertragungsfrequenz
Um die zu übertragende Datenmenge zu verringern, sollten Unternehmen Komprimierungstechniken nutzen und Übertragungsfrequenzen optimieren. Daten lassen sich oft effizienter übertragen, wenn sie vorab komprimiert werden. Durch die Wahl eines geeigneten Komprimierungsformats kann eine signifikante Reduktion der Kosten erzielt werden. Zudem können bestimmte Datenübertragungen, wie zum Beispiel regelmäßige Backups, zeitlich optimiert werden, um weniger Traffic zu verursachen.

2.5 Nutzung von Reserved Instances oder Saving Plans
Viele Cloud-Anbieter bieten Preisvorteile durch Reserved Instances (RI) oder Saving Plans, mit denen Unternehmen bestimmte Dienste oder Datenübertragungskosten zu einem festen Preis erwerben können. Eine solche Investition lohnt sich besonders dann, wenn regelmäßig und planbar große Datenmengen transferiert werden.

3. Architekturen für kostenoptimierte Datenübertragungen

3.1 Microservices-Architektur mit effizientem Datenverkehr
Microservices-Architekturen bergen durch ihre Vielzahl an Diensten und häufige Kommunikation untereinander oft ein hohes Potenzial für interne Datenübertragungskosten. Hier kann eine sorgfältige Architekturplanung viel bewirken: Effiziente APIs und gut strukturierte Kommunikationswege reduzieren unnötige Datenübertragungen zwischen den Diensten. So lassen sich etwa durch Message-Queue-Systeme wie Apache Kafka unnötige Datenanforderungen vermeiden und asynchrone Datenübertragungen gezielt steuern.

3.2 Datenzentrierte Cloud-Architektur
Eine datenorientierte Architektur minimiert die Anzahl der Datenübertragungen und maximiert den Nutzen jeder Übertragung. Unternehmen können durch die Einführung eines zentralen Datenknotens, der als primärer Speicherort für häufig genutzte Daten dient, die Datenströme steuern. Dieser Knoten sollte in einer Cloud-Region verankert sein, in der die Mehrheit der Nutzer Zugriff benötigt.

3.3 Hybrid-Cloud-Ansätze zur Entlastung der zentralen Cloud
Hybride Cloud-Architekturen, bei denen On-Premises- und Cloud-Infrastrukturen kombiniert werden, können helfen, Datenverkehrskosten zu minimieren. Daten, die lokal verarbeitet werden können oder eine hohe Zugriffshäufigkeit haben, bleiben in lokalen Speichern, während nur Daten, die eine weitere Verarbeitung oder Speicherung in der Cloud benötigen, übertragen werden.

3.4 Serverless-Architektur für selektive Datenverarbeitung
Durch eine Serverless-Architektur lassen sich Datenverkehrskosten ebenfalls optimieren, da Dienste nur dann aktiviert werden, wenn sie tatsächlich benötigt werden. Auch wenn der Serverless-Ansatz nicht für jede Anwendung geeignet ist, kann er bei ereignisbasierten Aufgaben (z. B. nur bei Nutzeranfragen) eine kostensparende Alternative darstellen.

3.5 Einsatz von Protokollen mit geringem Overhead
Verschiedene Übertragungsprotokolle können je nach Anwendungsfall eine effizientere Datenübertragung ermöglichen. Beispielsweise verbraucht HTTP/2 weniger Datenvolumen als ältere Protokolle und kann so Kosten reduzieren. Weitere Alternativen sind QUIC oder andere benutzerdefinierte Protokolle, die speziell für die Anforderungen und Datenmengen einer Anwendung optimiert werden.

Fazit

Datenübertragungskosten in der Cloud stellen eine oft versteckte, aber nicht unbedeutende Herausforderung für das Cloud-Kostenmanagement dar. Durch eine gezielte Strategie, die auf Architekturoptimierungen und eine verbesserte Kontrolle der Datenströme setzt, können Unternehmen jedoch erhebliche Einsparungen erzielen. Eine sorgfältige Planung und effiziente Datenmanagement-Architektur ermöglichen es, Cloud-Ressourcen besser zu nutzen und die Kosten unter Kontrolle zu halten. Mit steigender Cloud-Nutzung ist eine bewusste Kostenoptimierung in Bezug auf den Datenverkehr nicht nur ein finanzieller Vorteil, sondern auch ein wesentlicher Faktor für die langfristige Cloud-Strategie eines Unternehmens