Verschwendung erkennen und beseitigen

Studien zeigen durchgängig, dass Organisationen 25–35 % ihrer Cloud-Ausgaben für Ressourcen verschwenden, die ungenutzt, überdimensioniert oder vergessen worden sind. In Azure gehören rund um die Uhr laufende VMs mit nahezu null CPU-Auslastung, nach dem Löschen von VMs zurückgebliebene nicht angefügte verwaltete Datenträger, verwaiste öffentliche IP-Adressen und ungenutzte App-Service-Pläne zu den häufigsten Verschwendungsquellen. Diese Verschwendung zu erkennen und zu beseitigen, ist der erste und rentabelste Schritt jeder FinOps-Praxis.

Azure Advisor analysiert kontinuierlich die Ressourcennutzung und erstellt automatisch Kosten-Empfehlungen. Häufige Empfehlungen sind: VMs mit geringer Auslastung passend zu dimensionieren oder herunterzufahren (unter 5 % CPU- oder 2 % Speicherauslastung über 7 Tage), Reserved Instances für dauerhaft laufende VMs zu erwerben, nicht angefügte öffentliche IP-Adressen zu löschen und ungenutzte Application-Gateway-Instanzen zu entfernen. Jede Empfehlung zeigt die geschätzten monatlichen Einsparungen, sodass Sie nach Auswirkung priorisieren können.

Azure Monitor erfasst für jede VM Metriken für CPU-Prozent sowie eingehenden und ausgehenden Netzwerkverkehr. Eine VM mit dauerhaft weniger als 5 % CPU-Auslastung ist ein geeigneter Kandidat für eine passende Dimensionierung oder das Herunterfahren. Verwenden Sie in Azure Monitor die Funktion Virtual Machine Insights, um eine flotteweite Ansicht der CPU- und Speicherauslastung über 24 Stunden, 7 Tage oder 30 Tage zu erhalten. Die Advisor-Empfehlung für unzureichend ausgelastete VMs enthält direkte Links zu den Leistungsdiagrammen, damit Sie das Muster vor dem Handeln bestätigen können.

Wenn eine VM gelöscht wird, ohne auch ihre Datenträger zu löschen, bleiben die verwalteten Datenträger erhalten und verursachen weiterhin Kosten. Filtern Sie im Azure-Portal die Datenträger nach Disk state: Unattached, um diese verwaisten Datenträger zu finden. Ebenso werden alte Snapshots, die zu Sicherungs- oder Migrationszwecken erstellt wurden, häufig vergessen. Snapshot-Speicher ist günstiger als Speicher für verwaltete Datenträger, doch ein Jahr lang vergessene Snapshots in einem großen Abonnement können sich jährlich auf mehrere Tausend Dollar summieren.

Öffentliche IP-Adressen in Azure werden auch dann abgerechnet, wenn sie keiner ausgeführten Ressource zugeordnet sind. Wenn VMs oder Load Balancer gelöscht werden, bleiben ihre öffentlichen IPs und Netzwerkschnittstellen möglicherweise erhalten. Filtern Sie im Portal öffentliche IP-Adressen nach Associated to: None und löschen Sie nicht mehr benötigte Adressen. Ebenso können verwaiste Netzwerkschnittstellen, die keiner VM oder keinem Dienst angefügt sind, gefahrlos entfernt werden. Die einzelnen Kosten sind gering, summieren sich jedoch bei Hunderten von Ressourcen.

Zombie-Ressourcen sind langlebige Staging-, Test- oder Proof-of-Concept-Umgebungen, die bereitgestellt und anschließend vergessen wurden. Im Gegensatz zu ungenutzten Produktions-VMs können sie während der Geschäftszeiten eine moderate Auslastung aufweisen, aber keinem aktiven Projekt dienen. Implementieren Sie eine Richtlinie für Ressourcentags, die für jede Ressource die Tags Environment und Project verlangt. Planen Sie anschließend automatische Warnungen für Ressourcen, bei denen Environment=Dev oder Environment=Test gesetzt ist und die älter als 90 Tage sind.

Azure-VMs unterstützen die Funktion Auto-Shutdown, die eine VM jeden Tag zu einer konfigurierten Uhrzeit automatisch stoppt. Aktivieren Sie diese Funktion für alle Entwicklungs- und Test-VMs, damit sie nicht über Nacht oder am Wochenende laufen. Eine rund um die Uhr laufende Entwicklungs-VM verursacht beispielsweise Kosten für 168 Stunden pro Woche. Eine VM, die so konfiguriert ist, dass sie an Wochentagen um 18 Uhr automatisch herunter- und um 8 Uhr hochgefahren wird, nutzt dagegen nur 50 Stunden pro Woche – das spart etwa 70 % der Compute-Kosten.

Azure Cost Management umfasst eine Funktion zur Anomalieerkennung, die mithilfe von Machine Learning unerwartete Ausgabensteigerungen erkennt. Wenn die Kosten eines Abonnements oder einer Ressourcengruppe erheblich von den vorhergesagten Mustern abweichen – beispielsweise weil jemand versehentlich eine GPU-VM bereitstellt oder vergisst, ein ExpressRoute-Gateway zu löschen –, sendet Cost Management eine Anomaliewarnung per E-Mail. Das Einrichten von Anomaliewarnungen ist eine schnell umsetzbare Maßnahme, die ausufernde Kosten erkennt, bevor sie auf der Monatsrechnung erscheinen.

Nicht jede Verschwendung betrifft Compute-Ressourcen. Azure SQL-Datenbanken, die im Tarif Business Critical bereitgestellt wurden, aber einfache leseintensive Abfragen ausführen, können im Tarif General Purpose möglicherweise identische Leistung zum halben Preis erbringen. Blob Storage-Daten, auf die selten zugegriffen wird, sollten mithilfe von Richtlinien für die Lebenszyklusverwaltung vom Hot-Tarif in den Cool- oder Archive-Tarif verschoben werden. Azure Advisor zeigt neben Empfehlungen für Compute-Ressourcen auch Empfehlungen zur passenden Dimensionierung von Datenbanken und Speicher an.

Betrachten Sie die Kostenoptimierung als fortlaufende Engineering-Praxis und nicht als einmaliges Ereignis. Erstellen Sie in Azure DevOps oder Jira ein FinOps-Backlog mit Einträgen, die wöchentlich aus Advisor-Empfehlungen und Kostenanomaliewarnungen generiert werden. Weisen Sie jedes Element zur Beseitigung von Verschwendung dem zuständigen Team zu und legen Sie ein Zieldatum für die Behebung fest. Erfassen Sie die tatsächlich erzielten Einsparungen im Verhältnis zu den ermittelten Einsparungen, um den Reifegrad von FinOps zu messen. Planen Sie eine monatliche Kostenüberprüfung mit den Engineering-Leitungen und der Finanzabteilung, damit die Beseitigung von Verschwendung in der gesamten Organisation im Fokus bleibt.

Vorbeugung ist kosteneffizienter als nachträgliche Behebung. Verwenden Sie Azure Policy, um die Erstellung teurer VM-SKUs (etwa GPU- oder M-Series) ohne Genehmigung zu verweigern, die Tags Environment und ExpiryDate für alle Ressourcen zu verlangen und das automatische Herunterfahren neu erstellter VMs in Entwicklungsabonnements automatisch zu aktivieren. Kombinieren Sie die Richtlinien mit Budgetwarnungen bei 80 % und 100 % der monatlichen Zuweisung, damit Teams vor dem Auftreten von Mehrausgaben benachrichtigt werden.

Testen Sie Ihr Verständnis der Konzepte von Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) aus dieser Lektion.

In dieser Lektion haben Sie gelernt: Azure Advisor zeigt umsetzbare Kostenempfehlungen für ungenutzte VMs, nicht angefügte Datenträger und überdimensionierte Dienste an, das automatische Herunterfahren von Entwicklungs-VMs kann die Compute-Ausgaben um 70 % senken, und Governance-Richtlinien mit Tags verhindern, dass sich künftige Verschwendung ansammelt. Als Nächstes betrachten wir Techniken zur passenden Dimensionierung und Strategien für die automatische Skalierung.