Kostenkontrolle in der Cloud

Cloud-Ausgaben mit Snowflake, Databricks oder Microsoft Fabric im Griff behalten

Cloud-Plattformen sind echte Gamechanger für moderne Datenprojekte. Wir verraten dir, wie du clever skalierst, Kostenfallen vermeidest und deine Cloud-Ressourcen optimal im Griff behältst.

In der modernen Welt des Datenmanagements haben sich Hyperscaler-Plattformen als Gamechanger etabliert. Snowflake, Databricks und Microsoft Fabric sind Vorreiter, wenn es um die flexible, skalierbare und effiziente Handhabung von Daten in der Cloud geht. Doch diese Flexibilität kommt oft mit einem unschönen Nebeneffekt: explodierende Kosten. Besonders das attraktive Pay-as-you-go-Modell kann schnell zur Kostenfalle werden, wenn keine klare Strategie zur Kostenkontrolle vorhanden ist.

In diesem Artikel beleuchten wir, wie du mithilfe bewährter Strategien dein Budget im Griff behältst und die Vorteile der Cloud optimal nutzen kannst. Werfen wir dazu zunächst einen Blick auf die gängigen Bezahlmodelle der einzelnen Anbieter.

Payment- und Kostenmodelle

Die unterschiedlichen Cloud-Plattformen Snowflake, Databricks und Microsoft Fabric verfolgen individuelle Ansätze in ihren Payment- und Kostenmodellen, was für die Kostenplanung und -kontrolle entscheidend ist. Microsoft Fabric verwendet ein Kapazitätsmodell, bei dem Unternehmen für die Bereitstellung einer bestimmten Menge an Ressourcen zahlen. Diese Kapazität steht dann durchgängig für sämtliche Prozesse auf der Plattform zur Verfügung. Ein entscheidender Aspekt hierbei ist das Management von Spitzenlasten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass diese Spitzen durch die vorhandene Kapazität abgefangen werden können, während gleichzeitig die Gefahr einer dauerhaften Unterlast vermieden wird, bei der Ressourcen ungenutzt bleiben. Kurze Spitzenlasten hingegen lassen sich automatisiert von Fabric durch Bursting, Throttling oder Smoothing abfangen.

Databricks zeichnet sich durch eines der flexibelsten Abrechnungsmodelle aus. Was zum einen Vorteile bringt, kann unerfahrene Nutzer auch mal schnell überfordern. Die Abrechnung erfolgt auf der Nutzung von Compute- und Speicherressourcen und bietet eine schier unendliche Zahl an Instanztypen an, darunter Standard- und Premium-Tier-Services mit unterschiedlichen Leistungsumfängen und Preispunkten. Reserved Instances und Spot-Instances in Databricks ermöglichen es zudem, durch langfristige Commitments oder flexible Preisoptionen Einsparungen zu realisieren. Auch serverloses Computing bietet hier die Möglichkeit, besonders flexibel auf schwankende und nicht vorhersehbare Workloads zu reagieren. An dieser Stelle ist das Verständnis der zugrundeliegenden Kostenstruktur essenziell, um kosteneffiziente Entscheidungen zu treffen.

Snowflake setzt auf ein kreditbasiertes Abrechnungsmodell, bei dem Unternehmen sekundengenau je nach Dienstleistung Credits verbrauchen, was ein hohes Maß an Präzision in der Kostenkontrolle ermöglichen kann. Die serverlose Architektur von Snowflake erlaubt es, die Rechenkapazität flexibel zu skalieren, erfordert jedoch eine fundierte Kenntnis der Workload-Charakteristika, um die Cloud-Ausgaben zu kontrollieren. Eine strategische Planung ist hier unerlässlich, um sämtliche Plattformvorteile kosteneffizient zu nutzen.

Speicherkosten im Vergleich

Im Bereich der Speicherkosten weisen Microsoft Fabric, Databricks und Snowflake ähnliche Preispunkte auf, typischerweise zwischen 18 und 23 € pro Terabyte. Während dies auf den ersten Blick moderat erscheint, können die Speicherkosten über die Zeit signifikant ansteigen, insbesondere bei großen Datenvolumina oder ineffizientem Datenmanagement. Ein häufiger Kostentreiber ist dabei redundante oder veraltete Datenhaltung, die selten aktiv genutzt wird. Allerdings machen diese Kosten häufig nur einen vergleichsweise kleinen Anteil an den Gesamtausgaben aus, da der Hauptanteil oft durch Compute-Ressourcen entsteht. Trotzdem bleibt es essenziell für Unternehmen, ihre Speicherstrategien regelmäßig zu überprüfen und zu optimieren, um auch hier Kosteneffizienz zu gewährleisten.

Die richtige Kapazitätsplanung: start small – scale big

Die richtige Skalierung für Cloud-Ressourcen zu finden, ist eine der schwierigsten Herausforderungen bei der Implementierung von Data-Warehousing-Lösungen in der Cloud. Besonders auf Plattformen wie Databricks, die eine enorme Bandbreite an Konfigurationsmöglichkeiten für Compute-Instanzen bieten, kann es schwer sein, die richtige Balance zu finden. Dies ist umso kritischer, da eine ungenügende oder übermäßige Kapazitätsplanung zu ineffizienter Ressourcennutzung und somit zu unnötigen Kosten führen kann.

In diesem Kontext gewinnt die Strategie "Start small – scale big" an Bedeutung. Sie bietet einen bewährten Ansatz, um mittels kleinerer Einstiegsressourcen zunächst ein Gefühl für die tatsächlichen Anforderungen zu entwickeln. Gerade für Unternehmen, die neu in der Cloud-Umgebung sind, bietet diese Methode klare Vorteile, indem zunächst erprobt wird, welche Ressourcen und Kapazitäten wirklich notwendig sind. So können Investitionen nach und nach und in Abhängigkeit vom tatsächlichen Bedarf skaliert werden, ohne von Beginn an durch überdimensionierte Ausgaben belastet zu sein. Diese flexible Herangehensweise ermöglicht es, dynamisch auf wachsende Anforderungen zu reagieren und gleichzeitig betriebliche Effizienz zu steigern.

Bei Snowflake empfiehlt es sich, mit den erschwinglichen Größen zu beginnen. Zum Start kann ein kleines xs Warehouse ausreichen, um die grundlegenden Anforderungen zu erfüllen und die Anwendungsleistung zu testen. Dies minimiert das Risiko überhöhter Anfangskosten und erlaubt eine Anpassung der Konfiguration, sobald größere Datenmengen erforderlich werden.

Databricks, mit seiner Wahl zwischen classic und serverless Compute, bietet ebenfalls vielfältige Möglichkeiten zur Anpassung an unterschiedliche Arbeitslasten. Classic-Cluster bieten vielseitige Anpassungsoptionen und sind perfekt für planbare Workloads, während serverless Cluster bei unvorhersehbaren Anforderungen ihre Stärke ausspielen.

Auch Microsoft Fabric erlaubt es, die Anfangskapazität moderat zu wählen und diese mit fortlaufendem Projektwachstum zu erhöhen. Hierbei unterstützt eine durchdachte Lizenzplanung, wie das in Betracht ziehen von benötigten Power BI "Viewer"-Lizenzen, eine effiziente Kostenkontrolle.

Dennoch sollten die anfänglichen Investitionen realistisch kalkuliert werden, um unerwarteten Kostenüberschreitungen vorzubeugen. Die "Start small – scale big"-Strategie unterstützt Unternehmen bei der Einschätzung der benötigten Leistungen und legt den Grundstein für nachhaltiges Wachstum und Erfolg in der Cloud.

Optimierung der Ressourcennutzung – Zahle nur, was du wirklich brauchst

Die effiziente Nutzung von Ressourcen in der Cloud ist ein entscheidender Hebel zur Kostenkontrolle. Oft wird die Rechenleistung übermäßig beansprucht, da Compute-Cluster beispielsweise nach Abschluss eines Workloads noch aktiv bleiben. Dies führt zu unnötigen Ausgaben, die durch geeignete Maßnahmen vermieden werden können. Ein essenzieller Ansatz ist die Nutzung von Auto-Suspend-Funktionen. Diese sorgen dafür, dass Compute-Instanzen nach der Verarbeitung der Workloads zeitnah abgeschaltet werden. Dies gilt besonders für nicht-serverlose Komponenten, die längere Zeit weiterlaufen und dadurch Kosten verursachen können, ohne produktiv zu sein.

Zusätzlich kann Autoscaling eine flexible Lösung bieten, um die verfügbaren Ressourcen dynamisch an den tatsächlichen Bedarf anzupassen. Durch eine automatische Skalierung der Leistung nach oben oder unten wird sichergestellt, dass weder Überprovisionierung noch Engpässe auftreten. Dies trägt nicht nur zur Kosteneffizienz bei, sondern optimiert gleichzeitig die Performance der Anwendungen. Regelmäßige Überprüfungen der Ausführungszeiten und Performanceberichte sind ebenfalls unerlässlich. Durch kontinuierliches Monitoring und Analyse lassen sich mögliche Probleme frühzeitig erkennen und beheben, was in weiterer Folge zu Einsparungen und Effizienzsteigerungen führt.

Microsoft Fabric bietet eine interessante Möglichkeit zur Kostenoptimierung, indem die Kapazitäten per API hoch- oder runtergefahren werden oder auf die richtige Größe skaliert werden. Da Fabric minutenweise abgerechnet wird, bieten sich hier Einsparmöglichkeiten, die vielen Nutzern nicht vollends bewusst sind, da oft die monatlichen Preise im Vordergrund stehen. Allerdings sollte erkannt werden, dass mit dieser Strategie auch Kompromisse einhergehen: Bestimmte Funktionalitäten, wie die Viewer-Lizenzen ab der F64 Kapazität, können eingeschränkt sein.

Es lohnt sich also, die verfügbaren Tools und ihre umfangreichen Einstellungsmöglichkeiten genau zu kennen. Die Anbieter stellen zahlreiche Informationen zu Best-Practices bereit, die speziell auf eine kosteneffiziente Nutzung ausgerichtet sind. Wer die spezifischen Tricks und Funktionen seiner Plattform beherrscht, kann erhebliche Einsparungen erzielen – ganz im Sinne einer Strategie „Zahle nur, was du wirklich brauchst“.

Storage-Kosten im Blick behalten – Mehr Daten, mehr Ausgaben

In der Entwicklung eines Data Warehouse ist es unvermeidlich, dass mit der Zeit immer mehr Daten aggregiert werden. Daten werden kontinuierlich aus den Quellsystemen abgerufen und in einer Landing Zone gespeichert. Ein zentraler Punkt ist dabei die effiziente Handhabung und Speicherung dieser Datenmengen. Um hier die zu speichernde Datenmenge zu optimieren, ist es von Vorteil, Tabellen inkrementell zu laden, sofern das möglich ist. Dies reduziert die Anzahl der zu landenden Zeilen erheblich und hilft, die Storage-Kosten zu reduzieren. Besonders bei regelmäßig anfallenden größeren Datenmengen zahlt sich die Implementierung von Lifecycle Policies aus. Diese ermöglichen es, Dateien automatisiert von teurem Hot-Storage in kostengünstigeren Cool- oder Archive-Storage zu überführen. Eine durchdachte Lösch- und Archivierungsstrategie ist speziell bei Streamingdaten von essenzieller Bedeutung, da hier rasch große Datenvolumen akkumuliert werden.

Snowflake sowie die Delta Architektur in Databricks und Microsoft Fabric bieten nützliche Funktionen, wie das Time-Travel Feature an. Dieses ist besonders nützlich, um vergangene Zustände der Datenbanken einsehen zu können, erfordert jedoch zusätzlichen Speicherplatz, was die Kosten erhöht. Aus diesem Grund sollte Time-Travel gezielt dort eingesetzt werden, wo es wirklich notwendig ist, und mit Bedacht konfiguriert werden, um kostspielige Speicherüberlasten zu vermeiden.

Databricks und Fabric bieten regelmäßig die Möglichkeit, Optimierungen an den Tabellen vorzunehmen. Mit dem Delta Open-Table Format können nicht benötigte Speicherbestände durch Kommandos wie Optimize und Vacuum bereinigt werden, um überflüssige Daten zu eliminieren und damit Speicherplatz freizugeben. In jüngeren Databricks-Versionen, und auch bei Snowflake, werden einige dieser Optimierungen bereits automatisch durchgeführt. Der Nutzer profitiert von kontinuierlichen Verbesserungen, ohne manuelle Eingriffe vorzunehmen.

Es ist entscheidend, die spezifischen Funktionen und Vorteile der gewählten Technologie zu verstehen und zu nutzen. Snowflake beispielsweise bietet die Funktion des Zero-Copy-Cloning, die es ermöglicht, Tabellen ohne zusätzlichen Speicherbedarf zu duplizieren. Dies kann in Entwicklungs- und Testumgebungen hilfreich sein, um unnötige Storage-Kosten zu vermeiden. Indem Unternehmen solche Best Practices in ihre Storage-Strategien integrieren, schaffen sie nicht nur eine Kostenentlastung, sondern fördern einen effizienten und nachhaltigen Umgang mit ihren Datenressourcen.

Kostenmonitoring & Alerts – Überraschungen vermeiden

Effektives Kostenmonitoring und die Einrichtung von Alerts sind das A und O im Cloud-Management. Alle großen Cloud-Plattformen bieten integrierte Tools, um laufende Kosten zu überwachen. Azure stellt hierzu das Cost Management bereit, AWS den Cost Explorer, Snowflake hat ein eigenes Cost Management System und in Databricks steht die Account Console zur Verfügung, wobei auch das Azure Cost Management Tool gleichermaßen genutzt werden kann.

Ein wesentlicher Aspekt des Kostenmanagements in der Cloud ist die Festlegung von Budgets und entsprechenden Alerts. Diese Warnmeldungen benachrichtigen dich, wenn definierte Budgets erreicht werden oder wenn ein außergewöhnlich hoher täglicher Verbrauch auftritt. In Snowflake können durch Resource Monitors sogar harte Grenzen gesetzt werden, um kostspielige Überschreitungen zu verhindern.

Ein weiterer Schritt zur Transparenz ist die systematische Verwendung von Tags, durch die Ausgaben bestimmten Abteilungen, Projekten oder Teams zugeordnet werden können. Dies erleichtert die klare Identifikation von Kostenverursachern und erlaubt ein durchgängiges Kostenmanagement.

Um noch tiefere Einblicke in Kostentreiber zu gewinnen, können Nutzungsdaten direkt in Tools wie Tableau oder Power BI integriert werden. Solche Dashboards ermöglichen eine detaillierte Analyse der Nutzungsmuster und helfen, Ineffizienzen zu erkennen sowie eine Echtzeit-Übersicht der Kostensituation zu erhalten.

Darüber hinaus ist es wichtig, die Zugriffsrechte streng zu regulieren. Nur befugte Personen sollten in der Lage sein, Änderungen an der Ressourcenbereitstellung oder den Budgeteinstellungen vorzunehmen. Dies schützt nicht nur vor unerwünschten Kosten, sondern stellt sicher, dass alle Maßnahmen im Einklang mit den Unternehmensrichtlinien getroffen werden.

Durch die Kombination dieser Tools und Strategien wird ein proaktives Kostenmanagement ermöglicht, das finanzielle Überraschungen vermeidet und gleichzeitig die Ressourcennutzung optimiert.

Workload-Optimierung – Performance steigern, Kosten senken

Unabhängig vom Tool ist die Optimierung von Workloads entscheidend, um die Performance zu steigern und die Betriebskosten in der Cloud zu senken. Effizienz ist dabei der Schlüssel: Durch die gezielte Verbesserung der Art und Weise, wie Daten verarbeitet werden, lassen sich signifikante Einsparungen und Leistungssteigerungen erzielen. Ein großes Potenzial zur Optimierung liegt in den ETL-Prozessen an sich. Hier gilt es, Prozesse so zu gestalten, dass Durchlaufzeiten minimiert und Ressourcen optimal genutzt werden. Dazu gehört auch die Praxis, Daten wenn möglich inkrementell zu laden, um die Verarbeitungsmenge zu reduzieren. Der Fokus sollte auch auf bewährten Entwicklungsparadigmen in SQL und Python (Spark) liegen und rechenintensive Funktionen vermieden werden, wenn sie nicht benötigt werden.

Jede Plattform bietet zudem spezifische Vorteile, die gezielt genutzt werden können. Snowflake nimmt bereits viele Performance-Optimierungen selbstständig in die Hand. Auch können gezielt Query-Acceleration oder Result Caching genutzt werden, um die Abfragezeiten zu reduzieren und damit auch die Kosten effektiv zu senken. Ein weiterer Vorteil ist die Nutzung von Zero-Copy-Cloning, das es erlaubt, Tabellen ohne zusätzlichen Speicherplatzverbrauch zu duplizieren.

Databricks-Nutzer können von der Aktivierung der Photon Engine profitieren, die die Performance von Apache Spark Workloads wesentlich verbessert. Die Verwaltung von Tabellen über den Unity Catalog ermöglicht es, von automatischen Optimierungen zu profitieren, die die Effizienz weiter steigern. Zudem können Spot-Instanzen (Restbestände nicht genutzter Instanzen) verwendet werden, um nicht zeitkritische Transformationen kostengünstig durchzuführen.

Auch in Microsoft Fabric können Spot-Instanzen genutzt werden. Zudem ermöglicht eine „Scale-Out“-Strategie die Verteilung von Entwicklungsaufgaben auf kleinere, zeitlich steuerbare Kapazitäten. Dies ermöglicht eine flexible Ressourcenplanung und kann helfen, die Kosten bei geschickter Allokation zu senken. Anders als bei Databricks oder Snowflake muss die Partitionsoptimierung hier manuell durchgeführt werden und spielt eine wichtige Rolle, um die Performance zu maximieren und gleichzeitig die Kosten zu minimieren.

Diese spezifischen Optimierungsmöglichkeiten der jeweiligen Plattformen unterstützen nicht nur bessere Performance, sondern sorgen auch für nachhaltiges Kostenmanagement. Durch das gezielte Einsetzen dieser Technologien schaffen Unternehmen die Grundlage für effizientere Datenoperationen und vermeiden damit unerwartete Kostenerhöhungen. Dies eröffnet Wege, technische und finanzielle Herausforderungen erfolgreich zu meistern und zugleich das Potenzial der Cloud voll auszuschöpfen.

Reserved Instances & Commitments – Langfristig sparen

Nachdem man die passende Cloud-Plattform für die eigenen Bedürfnisse gefunden und die ersten Schritte erfolgreich umgesetzt hat, bietet sich die Möglichkeit, sich durch längere Commitments erhebliche Kostenvorteile zu sichern. Dieses strategische Vorgehen ermöglicht es, von den langfristigen Einsparungen zu profitieren, die durch vorausschauende Planung realisiert werden können.

Nehmen wir Microsoft Fabric als Beispiel: Durch das Festlegen auf eine Kapazität für 12 Monate kann eine Ersparnis von bis zu 41 % erzielt werden. Dies bietet eine hervorragende Möglichkeit, die Kosten signifikant zu senken. Bei Bedarf ermöglicht es die Plattform, diese reservierte Kapazität durch zusätzliche Pay-as-you-go-Ressourcen zu ergänzen. Dennoch besteht ein Nachteil in der starren Verpflichtung, insbesondere dann, wenn sich die Arbeitslasten unvorhersehbar ändern, was Anpassungen erschweren kann.

Databricks bietet ebenfalls die Möglichkeit, Einheiten, bekannt als Databricks Consume Units, für einen Zeitraum von einem oder drei Jahren im Voraus zu reservieren. Dadurch lassen sich zwischen 4 und 20 % der Kosten einsparen. Auch Instanzen können für diese Dauer reserviert werden, was zwischen 6 und 18 % an Einsparungen verspricht. Wichtig ist jedoch zu bedenken, dass diese Reservierungen dann von Vorteil sind, wenn die Instanzen regelmäßig genutzt werden, da die Kosten für nicht genutzte Zeiten dennoch anfallen.

Ein vergleichbares System bietet Snowflake mit seinen Capacity Commitment Contracts. Bei einer ein- oder dreijährigen Bindung können festgelegte Kreditkontingente erworben werden. Dies ermöglicht nicht nur planbare Kosten, sondern bietet auch Flexibilität: Zusätzliche Credits lassen sich bei Bedarf dazubuchen und ungenutzte Credits können sogar in die nächste Abrechnungsperiode übertragen werden.

In jedem dieser Fälle ist das Wissen darüber, wie viel Leistung benötigt wird, von entscheidender Bedeutung. Eine verlässliche Prognose der benötigten Ressourcen über den Bindungszeitraum hinweg ist unerlässlich, um den maximalen Nutzen aus den Reservierungs- und Verpflichtungsmodellen zu ziehen. Mit der richtigen Vorhersage und Planung lassen sich erhebliche Kostenvorteile realisieren, die sowohl die betriebliche Effizienz steigern als auch die Budgets schonen.

Ohne eine klare Cost-Control-Strategie kann der „Cloud-Traum“ schnell zum finanziellen Albtraum werden. Es ist wichtig, die verschiedenen Optimierungsmöglichkeiten genau zu kennen und gezielt einzusetzen, um die Effizienz und Rentabilität der Data-Workloads zu maximieren.

Dieser Artikel erschien erstmalig in unserem Magazin data! Ausgabe 5. Jetzt kostenlos lesen.

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