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Cloud-Kostenfallen – Warum Flexibilität schnell teuer werden kann

CLoud Kostenfalle

Die Cloud hat die Art, wie Unternehmen Software betreiben, revolutioniert: keine Hardware-Investitionen, flexible Skalierung, Pay-as-you-go-Modelle. Klingt perfekt – bis die Abrechnung kommt und plötzlich deutlich höher ist als geplant.

Was viele nicht wissen: Cloud-Kosten sind tückisch, weil sie sich schleichend und unsichtbar aufbauen.
Hier die häufigsten Kostenfallen und wie man sie vermeidet:

1. Überdimensionierte Ressourcen

Virtuelle Maschinen, Container oder Datenbanken werden oft „auf Nummer sicher“ zu gross dimensioniert.

Beispiel:
Eine VM mit 16 CPUs und 64 GB RAM läuft für einen Test und bleibt übers Wochenende aktiv.
Ergebnis: 200 Franken für nichts.

Tipp:

  • Auto-Scaling & Monitoring nutzen

  • Ressourcen-Limits setzen (z. B. in Kubernetes)

  • Für Tests kleinere Instanzen verwenden

2. Vergessene Ressourcen

Snapshots, Volumes oder Load Balancer laufen weiter, obwohl ihre Instanz gelöscht wurde.

Beispiel:
Ein S3-Bucket mit Logs wächst über Monate unbeobachtet weiter.

Tipp:

  • Lifecycle Policies einrichten
  • Tags wie „owner“ oder „expiry“ verwenden
  • Automatisierte Cleanup-Skripte

3. Datenübertragung (Egress-Kosten)

Upload ist kostenfrei – Download oft nicht.

Beispiel:
Tägliche Backups von AWS S3 in On-Prem erzeugen hohe Egress-Gebühren.

Tipp:

  • Daten möglichst in derselben Region verarbeiten

  • CDN oder Caching nutzen

  • Prüfen, ob lokale Backups nötig sind

Satzschablonen-Technik: „Als [Rolle] möchte ich [Ziel], um [Nutzen].“

  • Akzeptanzkriterien: Messbare Bedingungen für die Überprüfung der Erfüllung.

  • Definition of Ready / Done: Qualitätsschwellen für Start und Abschluss.

  • Priorisierungsmethoden: MoSCoW, Kano-Modell oder Business Value.

  • Rückverfolgbarkeit (Traceability): Anforderungen eindeutig mit Design, Code und Tests verknüpfen.

Qualitätssicherung & Werkzeuge

  • Validierung & Verifikation: „Bauen wir das Richtige?“ vs. „Bauen wir es richtig?“

  • Tool-Unterstützung: Einsatz von RE-Tools wie Azure DevOps, Jira, Polarion oder DOORS.

  • Modellbasierte Dokumentation: UML, BPMN oder SysML für komplexe Systeme.

  • Iteratives Vorgehen: Regelmässige Reviews und Anpassungen.

  • Schulung & Sensibilisierung: Förderung der RE-Kompetenz im gesamten Team.

4. „Serverless“ ist nicht kostenlos

Lambda & Cloud Functions skalieren automatisch, aber kosten pro Aufruf und Ausführungszeit.

Beispiel:
Analyse-Job läuft alle 10 Sekunden → Millionen Requests → hohe Kosten.

Tipp:

  • Limits für Invocations setzen

  • Batch statt Einzelaufrufe nutzen

  • Logs prüfen – oft sind unnötige Trigger aktiv

5. Fehlende Kosten-Transparenz

Viele Teams wissen nicht, welcher Service welche Kosten verursacht.

Beispiel:
Ein AWS-Projekt mit 10 Entwicklern – alle nutzen das gleiche Konto. Kosten bleiben diffus.

Tipp:

  • Kostenstellen per Tags/Sub-Accounts trennen

  • Cost-Dashboards aktiv nutzen

  • Warnungen bei Schwellenwerten

6. Dauerhaft aktive Umgebungen

Test- und Entwicklungsumgebungen laufen häufig 24/7.

Beispiel:
Eine Stage-Umgebung läuft am Wochenende ungenutzt weiter.

Tipp:

  • Zeitgesteuertes Start/Stop

  • Automatisches Herunterfahren am Wochenende

7. Unterschätzte Zusatzkosten

Grossverbraucher sind oft nicht Compute,  sondern Zusatzservices:

  • Monitoring/Logging

  • API-Aufrufe

  • Managed Services

Beispiel:
Intensives Debugging → CloudWatch Logs wachsen → Monitoring teurer als Compute.

Tipp:

  • Log Retention Limits

  • Alte Logs archivieren

  • Monitoring auf das Wesentliche beschränken

Fazit

Clouds sind mächtig – aber keine „Kostenautomatik“.
Wer misst, spart. Wer ignoriert, zahlt doppelt.

Cloud-Kostenmanagement ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess aus Transparenz, Automatisierung und Disziplin.