Cloud-Daten-Workloads sind wie Kaffee: Es gibt sie in vielen Formen und Geschmacksrichtungen, jede mit unterschiedlichen Preisen. So wie Ihr täglicher Cappuccino-Gewohnheit Sie am Ende Dutzende Male pro Monat kostet, was Sie ausgeben würden, um jeden Morgen zu Hause Folgers zuzubereiten, kann die Art und Weise, wie Sie cloudbasierte Datenressourcen konfigurieren und Abfragen dafür ausführen, große Auswirkungen auf Ihr Gesamtergebnis haben Cloud-Ausgaben.

Leider müssen Sie herausfinden, ob Ihre Ausgaben sinnvoll sind – sowohl für Kaffee als auch Cloud-Daten – kann eine Herausforderung sein. Niemand sagt Ihnen automatisch, wenn Sie hochwertigeren Kaffee kaufen, als Sie sich leisten können, oder dass Sie mehr für die Cloud-Dateninfrastruktur bezahlen, als Sie für die von Ihnen ausgeführten Workloads benötigen.

Nun, ich bin nicht hier, um Ihnen zu sagen, wie man ein Kaffeebudget erstellt. Aber was ich Ihnen sagen kann – weil es Teil meiner täglichen Arbeit ist – ist, wie man die Kosten für Cloud-Daten verwaltet. Wie ich erläutere, kommt es darauf an, zu verstehen, welche Rolle die einzelnen Daten-Workloads in Ihrem Unternehmen spielen, und ihnen dann entsprechend finanzielle Ressourcen zuzuweisen.

Die Herausforderung der Cloud-Datenkostenoptimierung

Zu hohe Ausgaben für Cloud-Daten können durch einfache Fehler verursacht werden, beispielsweise durch das Vergessen, ein Blockspeicher-Volume zu löschen, nachdem Sie es nicht mehr benötigen. Dies ist eine relativ einfach zu korrigierende Art von Ausgabenfehler, da es normalerweise einfach ist, Datenressourcen zu erkennen, die nicht mit Arbeitslasten verbunden sind.

Die Kostenoptimierung für Cloud-Daten wird immer schwieriger – und die Ursache vieler Mehrausgaben liegt darin, sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur, die Sie aktiv nutzen, ideal für Ihre Anforderungen ist.

Das liegt daran, dass nicht immer klar ist, ob der Geschäftszweck von Daten-Workloads deren Kosten rechtfertigt. Es gibt viele Möglichkeiten, Daten-Workloads zu konfigurieren, jede mit unterschiedlichen Kostenauswirkungen. Ohne viel Kontext ist es unmöglich festzustellen, ob Sie die beste Konfiguration basierend auf dem Zweck Ihrer Daten-Workloads verwenden.

Beispiel für Datenkostenmanagement

Betrachten Sie beispielsweise einen klassischen Datenanwendungsfall: das Abfragen von Transaktionsdaten. Für diese Art von Arbeitslast gibt es mehrere Möglichkeiten, die Daten zu hosten. Du könntest es in eine stecken Data Warehouse, zum Beispiel, oder in verschiedenen Arten von Datenbanken. Auch bei der Abfrage der Daten gibt es unterschiedliche Ansätze. Sie können Abfragetools verwenden, die in Ihre Data-Warehousing-Plattform integriert sind (sofern Sie die Daten dort speichern), oder Sie können externe Lösungen verwenden. Sie können den Abfragen auch unterschiedliche Rechenressourcen zuweisen. Mehr Rechenleistung führt normalerweise zu schnelleren Abfragen.

Wenn Ihr Daten-Workload nun geschäftskritisch ist – beispielsweise wenn er Teil eines Predictive-Analytics-Dienstes ist, der Ihren Kunden Produktempfehlungen in Echtzeit liefert und so zur Umsatzgenerierung beiträgt – können Sie es wahrscheinlich rechtfertigen, viel Geld dafür auszugeben . In diesem Fall würden Sie sich wahrscheinlich dafür entscheiden, die Daten in einem Warehouse zu speichern, das auf die Optimierung von Abfragen ausgelegt ist, und Sie würden dafür zahlreiche Rechenressourcen aufwenden.

Was aber, wenn die Datenauslastung weniger kritisch ist? Was wäre, wenn es sich beispielsweise um einen Teil eines Prüfungsprozesses handelt, den Ihr Unternehmen regelmäßig durchführt, der aber nicht in Echtzeit Ergebnisse liefern muss? In diesem Fall wäre es viel schwieriger, die Zahlung für eine erstklassige Dateninfrastruktur zu rechtfertigen.

Kurz gesagt, um festzustellen, ob Ihre Cloud-Daten kostenoptimiert sind, müssen Sie nicht einfach nach offensichtlichen Fällen unnötiger Ausgaben suchen. Es geht auch darum zu beurteilen, ob das Geld, das Sie für Daten-Workloads in der Cloud ausgeben, angesichts der Geschäftsergebnisse, die sie liefern, sinnvoll ist.

Gewinnen Sie Einblick in die Datenausgaben

Um diese Einschätzung vornehmen zu können, müssen Sie viel mehr wissen als nur, was Sie für Cloud-Datenressourcen ausgeben oder wie sich Ihre Ausgaben im Laufe der Zeit verändern. Sie müssen auch wissen, welchen Geschäftszweck die Ausgaben unterstützen und welche Stakeholder für die Ausgaben verantwortlich sind.

Ein grundlegender Schritt zur Erreichung dieser Sichtbarkeit besteht darin, die gesamte datenbezogene Cloud-Infrastruktur auf sinnvolle Weise zu kennzeichnen. Datenbanken, Blockspeicherressourcen, Objektspeicher-Buckets usw. sollten mit Tags gekennzeichnet werden, die angeben, zu welchen Arbeitslasten sie gehören und wer für deren Verwaltung verantwortlich ist.

Diese Informationen sind von entscheidender Bedeutung, da Sie sie mit Ausgabenkennzahlen kombinieren können, um herauszufinden, ob Ausgabenspitzen gerechtfertigt sind oder nicht.

Wenn Sie beispielsweise einen Anstieg der Infrastrukturkosten im Zusammenhang mit Datenabfragen feststellen, können Sie sich die Tags für die Abfragen ansehen, um den Zweck der Abfragen zu ermitteln. Möglicherweise unterstützen sie die Betrugserkennung bei Einkäufen, und die höheren Kosten sind auf ein höheres Kaufvolumen zurückzuführen. In diesem Fall könnten Sie zu dem Schluss kommen, dass die Kosten legitim sind, und weitermachen.

Wenn die Tags jedoch stattdessen darauf hinweisen, dass die Abfragen von Ihrer Buchhaltungsabteilung ausgeführt werden, um vierteljährliche Berichte zu erstellen, können Sie stattdessen Änderungen vornehmen, die die Kosten der Abfragen senken – beispielsweise die Ausführung in Stapeln oder das Verschieben der Daten in eine kostengünstigere Datenbank . Dadurch können die Abfragen möglicherweise länger dauern, was jedoch angesichts der Beziehung zwischen den Abfragen und dem Unternehmen wahrscheinlich akzeptabel ist.

Datenkosten dauerhaft eindämmen

Langfristig können Sie die Erkenntnisse, die Sie durch die Identifizierung von Fällen übermäßiger Datenausgaben gewinnen, nutzen, um den Gesamtansatz Ihres Unternehmens für das Cloud-Datenkostenmanagement zu verbessern.

Beispielsweise stellen Sie möglicherweise fest, dass zu hohe Ausgaben häufig auf Situationen zurückzuführen sind, in denen Stakeholder ihre Datenressourcen vergrößern, um die Leistung zu steigern, ohne die Kostenauswirkungen zu verstehen. Um zu verhindern, dass dieses Problem erneut auftritt, könnten Sie die Cloud-Identitäts- und Zugriffsverwaltungsrichtlinien (IAM) Ihres Unternehmens strenger gestalten, sodass nur bestimmte Mitarbeiter die Berechtigung zum Skalieren der Dateninfrastruktur haben. 

Fazit: Datenkosten in den Griff bekommen

Cloud-Daten-Workloads können viel oder wenig kosten – und manchmal gibt es gute Gründe dafür, dass sie viel kosten. Um den Unterschied zu erkennen, benötigen Sie einen umfassenden Einblick in den Geschäftskontext Ihrer Daten-Workloads und Ihrer Cloud-Infrastruktur. Wenn Sie die Datenausgaben mit den Geschäftsergebnissen vergleichen können, können Sie systematisch effektiv feststellen, ob die Kosten jeder Arbeitslast durch den Wert gerechtfertigt sind, den die Arbeitslast für Ihr Unternehmen schafft.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/keeping-cloud-data-costs-in-check/