Virtuelle Maschinen (VMs) – Die stillen Kostenkiller in der Cloud-Infrastruktur
Warum treiben sie die Kosten?
- VMs laufen oft durchgehend, selbst wenn sie nicht genutzt werden.
- Überdimensionierte Instanzen mit zu viel CPU/RAM verursachen unnötige Kosten. Die Wahl der richtigen SKU kann richtig Geld sparen.
- Lizenzierte Windows- oder SQL-Server-VMs können die Kosten weiter erhöhen.
Optimierungsmöglichkeiten:
- Autoscaling & Abschaltung: Setze Azure Autoscaling oder Start-/Stopp-Skripte ein, um ungenutzte VMs herunterzufahren.
- Reserved Instances (RI) & Spot-VMs: Spare bis zu 72 %, indem du langfristige Reservierungen nutzt, zusätzlich gibts es auch noch den Azure Hybrid-Benefit, um die Kosten für Lizenzen noch weiter zu senken
- PaaS statt IaaS: Nutze Azure App Services oder Kubernetes, um teure VMs zu ersetzen.
Virtuelle Maschinen sind ein Klassiker unter den FinOps Tipps und damit immer wieder eine Erwähnung wert. Je weniger VMs im Einsatz sind, desto besser für die Cloud Rechnung, weil diese häufig immer zusätzlichen Verwaltungsaufwand bedeuten.
Logging mit Log Analytics Workspace – Ungeplante Kostenexplosionen
Warum treiben sie die Kosten?
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Standardmäßig werden oft alle Logs erfasst, auch wenn nicht alle benötigt werden. Hier rechnet Azure pro Gigabyte Daten ab!
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Daten werden lange gespeichert, was hohe Speicherkosten verursacht.
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Viele Unternehmen nutzen mehrere Workspaces, was redundante Kosten erzeugt.
Optimierungsmöglichkeiten:
- Nur relevante Logs speichern: Logging-Filter nutzen, um unnötige Daten auszuschließen.
- Retention-Zeiten anpassen: Standardmäßig sind es 90 Tage – oft reichen 30 oder weniger. (Besonders in Entwicklungsumgebungen)
- Konsolidierung prüfen: Ein zentraler Workspace kann günstiger sein als viele einzelne.
Entwickler sollten nicht unterschätzen, wie teuer ein gesprächiger Microservice werden kann. Lehrgeld, welches sich, mit der richtigen Konfiguration vermeiden lässt.
Azure Sentinel – Sicherheitsanalyse mit hohem Preis
Warum treibt es die Kosten?
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Sentinel basiert auf Log Analytics, das wie bereits beschrieben pro Gigabyte abrechnet. Jedes GB unnötiger Daten in Log Analytics führt nun zu doppelten Kosten.
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Hohe Datenmengen aus Firewalls, Endpunkten oder Cloud-Logs treiben die Kosten in die Höhe.
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Längere Aufbewahrungszeiten für Logs erhöhen die Speicherkosten zusätzlich.
Optimierungsmöglichkeiten:
- Gezielte Log-Sammlung: Nur sicherheitsrelevante Events erfassen, unnötige Logs ausschließen.
- Retention-Zeiten optimieren: Logs müssen nicht immer 365+ Tage gespeichert werden – oft reichen 30-90 Tage.
- Bring Your Own SIEM (BYO-SIEM): Prüfen, ob eine Hybrid-Lösung mit einem anderen SIEM kostengünstiger ist.
- Sentinel Cost Calculator nutzen: Azure bietet Tools zur Abschätzung der Sentinel-Kosten – frühzeitig analysieren!
Azure Sentinel ist ein mächtiges Werkzeug, sollte aber mit Vorsicht verwendet werden, da es sonst zu ungeplant hohen Kosten kommen kann. Ein ineffizient konfigurierter LogAnalytics Workspace, kombiniert mit Azure Sentinel kann die Cloud Rechnung schnell nach oben schnellen lassen.
Speicherkosten: Optimierungsstrategien für Blob Storage & Co.
Warum treibt es die Kosten?
- Unnötig lange Aufbewahrung – Daten, die nicht regelmäßig genutzt werden, bleiben oft in teuren Speicherschichten, anstatt in kostengünstigere Archivlösungen verschoben oder gelöscht zu werden.
- Übermäßige Redundanz – Mehrfache Kopien derselben Daten (z. B. durch unoptimierte Backups oder doppelte Speicherung in verschiedenen Regionen) erhöhen die Speicher- und Transferkosten unnötig.
- Hohe Abruf- und Transferkosten – Häufige Zugriffe auf große Datenmengen oder plötzliche Lastspitzen können zu unerwarteten Kosten führen, insbesondere wenn Daten zwischen Regionen oder aus kalten Speichern abgerufen werden.
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Optimierungsmöglichkeiten:
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Lebenszyklus-Richtlinien implementieren – Automatische Verschiebung seltener genutzter Daten in günstigere Speicherklassen (z. B. Archiv- oder kalte Speicher).
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Deduplizierung und Kompression nutzen – Doppelte Daten eliminieren und Dateien komprimieren, um Speicherplatz zu sparen.
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Tiering-Strategie optimieren – Daten entsprechend ihrer Zugriffshäufigkeit auf passende Speicherebenen verteilen, um unnötige Kosten zu vermeiden.
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Datenübertragungen minimieren – Interregionale Transfers reduzieren und Caching-Strategien einsetzen, um Abrufkosten zu senken.
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Versionierung gezielt einsetzen – Alte Versionen nur für kritische Daten speichern, um unnötige Kopien und Speicherplatzverschwendung zu vermeiden.
Durch eine gezielte Kombination aus Lebenszyklus-Management, Speicheroptimierung und Kostenkontrolle lassen sich die Speicherkosten für Blob Storage & Co. erheblich senken, ohne auf Verfügbarkeit und Sicherheit zu verzichten.
Weiterer Verursacher von Kosten
Fazit: Mit smarter Planung Kosten sparen
Azure-Kosten entstehen oft durch fehlende Optimierung und ungenutzte Einsparpotenziale. Wer richtige Dienste wählt, Speicherrichtlinien optimiert und Netzwerk- sowie Logging-Kosten überwacht, kann bis zu 50-70 % seiner Cloud-Kosten einsparen.
Nutze Azure Cost Management, um deine größten Kostentreiber zu identifizieren und zu optimieren!
