Kostenprognosen in der Cloud
„Wer nur zurückblickt, wird in der Zukunft stolpern.“
Cloud-Finanzmanagement hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Was als Kontrolle von Abrechnungen begann, ist heute ein umfassendes Steuerungsmodell für IT-Organisationen. FinOps bringt Technik, Finance und Business zusammen – mit dem Ziel, das Maximum aus der Cloud zu holen, ohne das Budget zu sprengen.
Und doch fehlt vielen Unternehmen ein entscheidendes Element im FinOps-Werkzeugkasten: verlässliche Kostenprognosen. Sie sind das Frühwarnsystem und der Kompass in einem. Trotzdem werden sie oft vernachlässigt – aus Unsicherheit, mangels Daten oder weil man sich auf Tools verlässt, die mehr versprechen als sie halten.
Die Realität vieler FinOps-Teams: Reaktiv statt vorausschauend
In vielen Organisationen gleicht das Cloud-Kostenmanagement einem Rückspiegel: Man sieht sehr genau, was war – aber nicht, was kommt. Monatliche Reports zeigen, wo das Budget überschritten wurde. Alerts warnen, wenn bestimmte Schwellenwerte überschritten werden. Aber wenn man ehrlich ist: Das ist Schadensbegrenzung – keine Steuerung.
Dabei gäbe es heute die Möglichkeit, mit einfachen Mitteln realistische Forecasts zu erstellen – sei es für den nächsten Monat, das nächste Quartal oder für ein geplantes Projekt.
Warum Forecasting im FinOps-Kontext unverzichtbar ist
Stell dir vor, dein Unternehmen plant eine groß angelegte Marketingkampagne. Erwartet wird ein starker Anstieg des Webtraffics – und damit ein höherer Verbrauch an Cloud-Ressourcen. Ohne eine belastbare Prognose bleibt die Budgetfrage offen. Kommen plötzlich dreifache Kosten auf dich zu? Oder lässt sich durch intelligentes Scheduling und vorherige Vertragsbindung (z. B. durch Reserved Instances oder Savings Plans) Geld sparen?
Forecasting bringt Klarheit. Es hilft:
- Budgets einzuhalten (oder bewusst zu überplanen),
- Ressourcen effizient zu verteilen,
- Stakeholder mit belastbaren Zahlen zu versorgen,
- und echte Kostensenkungspotenziale zu identifizieren – bevor sie entstehen.
Wie man gute Forecasts erstellt: Mehr als nur Excel-Formeln
Viele Unternehmen starten mit dem, was sie kennen: Excel. Und das ist nicht falsch – solange die Datenbasis stimmt. Doch Cloud-Kosten sind volatil. Sie schwanken je nach Traffic, Nutzerverhalten, Automatisierung oder schlichtweg Fehlern in der Architektur. Deshalb braucht es mehrdimensionale Prognosemodelle, die diese Faktoren berücksichtigen.
Drei Methoden haben sich in der Praxis etabliert:
- Lineare Extrapolation:
Der einfachste Weg: Man nimmt die bisherigen Monatskosten, berechnet den Mittelwert und projiziert ihn in die Zukunft. Das ist schnell gemacht – aber anfällig für Ausreißer. Eine plötzliche Kostenexplosion wird hier nicht erkannt, ebenso wenig saisonale Muster. - ML-gestützte Modelle:
Tools wie AWS Forecast, Google Cloud oder externe Anbieter wie Apptio oder Densify nutzen historische Daten, um Trends, Saisonalitäten und Ausreißer zu erkennen. Die Ergebnisse sind oft erstaunlich präzise – vorausgesetzt, die zugrunde liegenden Daten sind vollständig und sauber getaggt. - Szenario-Modellierung:
Hier werden bewusst verschiedene „Was-wäre-wenn“-Szenarien entworfen: Was passiert bei 30 % mehr API-Traffic? Oder wenn ein bestimmter Service migriert wird? Diese Form der Planung eignet sich besonders für strategische Gespräche mit dem Business – etwa zur Vorbereitung von Jahresbudgets oder neuen Projekten.
Voraussetzung: Eine solide Datenbasis
Egal welches Modell du nutzt – ohne Daten kein Forecast. Und zwar nicht irgendwelche Daten, sondern:
- vollständige Abrechnungshistorien (mind. 3–6 Monate),
- konsistente Tags zur Identifikation von Teams, Applikationen, Projekten,
- und Bezug zu Business-Treibern: Welche Events, Releases, Kampagnen stehen an?
Wer Forecasts ohne Kontext erstellt, plant ins Blaue. Wer sie jedoch mit der Realität verknüpft, schafft Entscheidungsgrundlagen, die weit über die IT hinausreichen.
Operationalisieren statt experimentieren: Forecasts als Routine
Gute Prognosen bringen nur dann etwas, wenn sie auch genutzt werden. Deshalb empfehlen sich feste Rituale:
- Forecast-Review in FinOps-Meetings:
Jeder Forecast gehört regelmäßig auf den Tisch. Was hat sich verändert? Was war richtig, was nicht? - Visualisierung in Dashboards:
Prognosen sollten nicht in Excel-Sheets verschwinden. Tools wie Power BI, Looker, Tableau oder native Dashboards (z. B. AWS Cost Explorer) helfen, Forecasts verständlich aufzubereiten – für IT und Business. - Alerting bei Abweichungen:
Forecast um 20 % verfehlt? Dann sollte eine Warnung an den verantwortlichen FinOps-Owner erfolgen. So bleibt man nicht nur informiert – sondern auch handlungsfähig.
Fehler vermeiden: Was Forecasting scheitern lässt
Viele Forecast-Projekte scheitern – nicht am Tool, sondern an grundlegenden Missverständnissen:
- Keine Verantwortung:
Prognosen müssen betreut werden. Wer ist zuständig? IT? Finance? FinOps-Team? - Keine Verbindung zur Realität:
Wenn Business-Events nicht berücksichtigt werden (z. B. ein großer Relaunch), ist der Forecast sinnlos. - Zu komplex, zu technisch:
Prognosen dürfen keine Blackbox sein. Transparenz über die Annahmen ist essenziell – sonst fehlen Vertrauen und Akzeptanz. - Zu hohe Erwartungshaltung:
Forecasts sind keine Garantien. Es geht nicht um 100 % Genauigkeit – sondern um bessere Entscheidungen.
Was gute Forecasts bewirken
Ein Beispiel aus der Praxis:
Ein SaaS-Anbieter hat seine Cloud-Kosten im Schnitt um 12 % reduziert, ohne Services abzuschalten oder Verträge neu zu verhandeln. Allein durch genauere Forecasts konnte das Team:
- Reserved Instances gezielter einsetzen,
- dynamisch skalierende Ressourcen intelligenter planen,
- und Budgetgespräche mit dem CFO proaktiv führen, statt reaktiv zu rechtfertigen.
Fazit: Wer vorausschaut, spart nachhaltig
FinOps ist mehr als nur Kontrolle – es ist Steuerung. Und Steuerung funktioniert nur, wenn man weiß, was kommt. Kostenprognosen sind kein „Nice-to-have“, sondern ein zentrales Instrument für Effizienz, Transparenz und Business-Fähigkeit in der Cloud.
Wer heute damit anfängt, spart morgen nicht nur Geld – sondern gewinnt strategische Freiheit.
