Wie KI und ML die Kostenoptimierung in der Cloud verändern

Die meisten Unternehmen stehen heute vor einer vertrauten Herausforderung: Wie kann man die Cloud-Technologie optimal nutzen und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle halten? Mit der zunehmenden Verbreitung der Cloud reichen Tabellenkalkulationen und manuelle Kontrollen einfach nicht mehr aus.

Die Lösung? Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können das Cloud-Kostenmanagement von einer reaktiven Übung in einen strategischen Geschäftsvorteil verwandeln.

Sie verlagern den Schwerpunkt von reaktiven Kostenüberprüfungen auf eine proaktive strategische Planung und ermöglichen es Ihrem Unternehmen, von Cloud-Investitionen zu profitieren.

In diesem Blog erfahren Sie, wie Nagarro die Ressourcenzuweisung optimiert und umgestaltet und Ihrem Unternehmen hilft, intelligentere Entscheidungen zu treffen und eine höhere Rendite für jeden investierten Cloud-Dollar zu erzielen.

Von reaktiv zu proaktiv: Die Entwicklung des Cloud-Kostenmanagements

Die Entwicklung der Cloud-Kostenoptimierung hat in den letzten zehn Jahren erhebliche Veränderungen erfahren:

Erste Welle: Manuelles Rightsizing - Erinnern Sie sich noch an die Zeit, als Cloud-Kostenmanagement bedeutete, dass jemand in Ihrem Team nach ungenutzten Ressourcen suchte und diese manuell abschaltete? Diese Ansätze waren zwar für einfache Implementierungen effektiv, konnten aber nicht mit der wachsenden Komplexität der Cloud Schritt halten.

Zweite Welle: regelbasierte Automatisierung - Mit der Ausweitung von Cloud-Umgebungen kam die regelbasierte Automatisierung auf, um das Kostenmanagement zu optimieren. Die statischen Regeln wurden jedoch schnell überholt, als sich die Arbeitslasten weiterentwickelten und Cloud-Anbieter neue Preismodelle einführten. Die Starrheit dieser Ansätze konnte mit der Dynamik moderner Cloud-Umgebungen nicht mehr Schritt halten.

Dritte Welle: KI-gesteuerte Optimierung - Wir treten in eine Ära ein, in der KI-Systeme Nutzungsmuster verstehen, künftige Anforderungen vorhersagen und selbstständig kostensparende Maßnahmen umsetzen können, ohne die Leistungsanforderungen zu beeinträchtigen. Und das Beste daran? Diese Systeme werden mit der Zeit immer intelligenter.

Nagarro steht an der Spitze dieser dritten Welle und entwickelt hochentwickelte KI-Lösungen, die über einfache Kostensenkungen hinausgehen und den Geschäftswert optimieren.

Die Technologie hinter intelligenteren Cloud-Ausgaben

Vorhersage mit prädiktiver Analytik

Die prädiktiven Analysemodelle von Nagarro analysieren historische Nutzungsdaten, um den künftigen Ressourcenbedarf genau vorherzusagen. Indem sie Nachfrageschwankungen vorhersehen, können unsere Systeme:

• den Kauf reservierter Instanzen automatisch anpassen, um langfristige Verpflichtungen zu optimieren
• die idealen Skalierungsparameter für bestimmte Workloads vorhersagen
• Teams vor potenziellen Kostenanomalien warnen, bevor sie sich auf die Budgets auswirken

Die Nutzung dieser Modelle hat vielen führenden globalen Marken geholfen, im Vergleich zu reaktiven Optimierungsmethoden 15-30 % zusätzliche Einsparungen zu erzielen.

Das Ungewöhnliche erkennen: Intelligente Anomalieerkennung

Sind Sie von den Überraschungen bei der Cloud-Rechnung am Monatsende enttäuscht? Unsere ML-gestützten Überwachungssysteme suchen kontinuierlich nach ungewöhnlichen Mustern bei allen Cloud-Services und identifizieren untypische Ausgabentrends, die auf Folgendes hindeuten könnten:

• Versehentlich in Betrieb gelassene oder falsch konfigurierte Ressourcen
• Unbefugte Nutzung oder Sicherheitsbedenken
• Unerwartete Serviceübernahme oder Skalierung

Wenn diese Anomalien erkannt werden, lösen sie sofortige Warnungen aus und können automatisierte Workflows zur Behebung einleiten, um zu verhindern, dass kleine Probleme zu großen Kosten führen.

Workloads an der richtigen Stelle: intelligente Workload-Platzierung

Bei Hunderten von verfügbaren Instanztypen, Regionen und Preismodellen kann es unglaublich komplex sein, die optimale Platzierung für Workloads zu finden.
Unsere KI analysiert Ihre Anwendungsanforderungen und empfiehlt die kosteneffizientesten Optionen unter Berücksichtigung der folgenden Punkte:

• Leistungsanforderungen und Service Level Agreements
• Aktuelle und prognostizierte Spot-Instance-Preise
• Datenübertragungskosten zwischen Services und Regionen
• Spezialisierte Rabatte für Instanztypen

Als beispielsweise ein führender Automobilhersteller komplexe Fahrzeugsimulationstests durchführen musste, analysierte unser KI/ML-gesteuerter Kostenmanagementansatz seine Arbeitslastmuster und verteilte die Rechenlasten automatisch auf der Grundlage tageszeitabhängiger Preisvorteile auf die Regionen.

So werden ressourcenintensive Crash-Simulationen dynamisch zu Zeiten außerhalb der Stoßzeiten auf Spot-Instanzen geplant, während kritische Designsysteme auf reservierten Instanzen laufen. Durch diese intelligente Platzierung konnten die Kosten für die Simulationsinfrastruktur um 42 % gesenkt und gleichzeitig die Anzahl der Testszenarien um 28 % erhöht werden.

Cloud-Kosten erschwinglich machen: natürlichsprachliche Schnittstellen für FinOps

Cloud-Kosten sollten kein Mysterium sein, das nur das Finanzteam oder Cloud-Architekten verstehen. Wir haben intuitive natürlichsprachliche Schnittstellen entwickelt, die den Zugang zu Cloud-Kosteninformationen im gesamten Unternehmen demokratisieren. Dies ermöglicht den Geschäftsanwendern:

• Antworten auf Fragen zu finden wie "Wie viel haben wir letzten Monat für Datenbankdienste ausgegeben?
• Potenzielle Einsparmöglichkeiten durch konversationelle Abfragen zu erkunden
• Proaktive Kosteneinsparungsempfehlungen in geschäftsrelevanten Begriffen zu erhalten

Dieser Ansatz überbrückt die Kluft zwischen technischen und finanziellen Interessengruppen und schafft einen einheitlichen Ansatz für das Cloud-Finanzmanagement.

Wie geht es weiter mit der Kostenoptimierung in der Cloud?

Mit der weiteren Entwicklung von KI- und ML-Technologien sieht Nagarro mehrere neue Trends, die die Cloud-Kostenoptimierung weiter verändern werden.

Grünes und sauberes Computing: kohlenstoffbewusste Optimierung

Unsere Systeme der nächsten Generation bringen Kosteneffizienz und Umweltverträglichkeit in Einklang und platzieren Workloads auf intelligente Weise, um Ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren und gleichzeitig Ihre finanziellen Ziele zu erreichen.

Verknüpfung von Kosten und Geschäftsergebnissen

Künftige KI-Systeme werden über technische Metriken hinausgehen und Cloud-Ausgaben direkt mit Geschäftsergebnissen verknüpfen. Anstatt zu fragen: "Wie können wir die Kosten senken?", werden sie antworten: "Können wir mit unserer Cloud-Investition einen höheren Geschäftswert erzielen?" Unsere Forschungsergebnisse zeigen, dass dieses Umdenken den geschäftlichen Nutzen von Cloud-Investitionen um über 40 % steigern kann.

Automatisch einkaufen: autonome Multi-Cloud-Arbitrage

Da Cloud-Services immer austauschbarer werden, werden KI-Systeme Arbeitslasten dynamisch zwischen Anbietern verschieben, um von den besten Preisen und Funktionen zu profitieren - und das alles unter Wahrung der Anwendungsintegrität und -leistung. Auf diese Weise können Unternehmen von Preisunterschieden, spezialisierten Services und Sonderangeboten verschiedener Cloud-Anbieter profitieren.

Voneinander lernen: Organisationsübergreifende Optimierungsnetzwerke

Stellen Sie sich vor, Ihr Optimierungssystem könnte von den Erfahrungen hunderter anderer Organisationen lernen (ohne den Datenschutz oder die Sicherheit zu gefährden). Der nächste Schritt besteht darin, anonymisierte Optimierungserkenntnisse über Unternehmensgrenzen hinweg auszutauschen und so kollaborative Intelligenznetzwerke zu schaffen, von denen alle Teilnehmer profitieren, ohne dass eine angemessene Trennung erfolgt.

Der Nagarro-Ansatz: Wert statt Volumen

Bei Nagarro betrachten wir die Cloud-Kostenoptimierung nicht als isolierte technische Übung, sondern als strategische Geschäftsfunktion. Unser Ansatz basiert auf drei Grundprinzipien:

Fokus auf den Geschäftswert: Wertorientierte Optimierung

Anstatt nur Kosten zu senken, maximieren wir die Rendite für jeden ausgegebenen Cloud-Dollar. Dies erreichen wir durch eine tiefgreifende Integration von Finanzsystemen, Cloud-Infrastruktur und Geschäftsmetadaten, um zu verstehen, wie sich Cloud-Ressourcen auf die Geschäftsergebnisse auswirken.

Unser wertorientierter Ansatz misst den Erfolg durch geschäftsorientierte KPIs wie z. B.:

• Kosten pro Transaktion für E-Commerce-Plattformen (z. B. Reduzierung der AWS-Kosten pro Bestellung um 17 %)
• Infrastrukturkosten in Prozent des Umsatzes (in der Regel <5 % für digitale Unternehmen)
• Kosten pro Benutzer für SaaS-Anwendungen (die Kunden erzielen damit Verbesserungen von 20-40 %)
• Verarbeitungskosten pro analysiertem Datensatz für datenintensive Unternehmen
• Verbesserungen der Markteinführungszeit im Vergleich zu Infrastrukturinvestitionen

Wir haben mit einer führenden Einzelhandelsmarke zusammengearbeitet, bei der wir den Ansatz von der ausschließlichen Konzentration auf die EC2-Instanzkosten auf die Optimierung der Kosten pro Kunden-Sitzung verlagert haben.

Dieser Perspektivenwechsel führte zu architektonischen Verbesserungen, die die Absprungraten um 24 % reduzierten und gleichzeitig die Gesamtausgaben für die Cloud um 28 % senkten.

Intelligenz überall: eingebettete Intelligenz

Wir binden KI in Ihre gesamte Cloud-Reise ein, von der anfänglichen Architektur bis zum laufenden Betrieb, und schaffen so eine kontinuierliche Optimierungsschleife, die sich im Laufe der Zeit verbessert, da das System aus Ihren einzigartigen Cloud-Nutzungsmustern lernt.

Diese eingebettete Intelligenz manifestiert sich in mehreren Phasen:

• Unsere KI simuliert während des Architekturdesigns verschiedene Infrastrukturkonfigurationen, um die kostengünstigsten Optionen zu ermitteln, die den Leistungsanforderungen entsprechen.
• Während der Bereitstellung wenden wir intelligente Standardwerte an, die auf Ihren historischen Nutzungsmustern basieren.
• Die autonome Skalierung passt die Ressourcen auf der Grundlage der Echtzeit-Nachfrage und der Kostenüberlegungen in der Produktion an.
• Bei der Budgetierung prognostizieren prädiktive Modelle zukünftige Kosten mit zunehmender Genauigkeit, da sie aus den Ausgabenmustern Ihres Unternehmens lernen.
• Das System generiert automatisch Optimierungsempfehlungen, die während der Überprüfungszyklen nach den Auswirkungen auf das Geschäft priorisiert werden.

Diese kontinuierliche Intelligenz schafft eine "selbstoptimierende" Cloud-Umgebung, die im Laufe der Zeit effizienter wird, ohne dass ein ständiges manuelles Eingreifen erforderlich ist.

Menschen und Prozesse: Organisatorische Ausrichtung

Technologie allein ist nicht genug. Wir implementieren die Prozesse, Fähigkeiten und kulturellen Elemente, die erforderlich sind, um eine wirklich kostenbewusste Cloud-Organisation zu schaffen, die Effizienz als natürlichen Teil Ihrer Arbeit aufrechterhält.

Partnerschaften für intelligente Cloud-Optimierung

Die Anwendung von KI und ML auf das Cloud-Kostenmanagement stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen mehr Wert aus ihren Technologieinvestitionen schöpfen können. Wir von Nagarro unterstützen Sie bei diesem Wandel durch:

• Maßgeschneiderte KI-Lösungen, die auf Ihre spezifische Cloud-Umgebung zugeschnitten sind
• Branchenführendes Fachwissen über AWS, Azure, Google Cloud und andere Plattformen
• Eine bewährte Implementierungsmethodik, die schnelle Erfolge liefert und gleichzeitig auf eine langfristige Optimierung hinarbeitet
• Kontinuierliche Innovation durch unser engagiertes Cloud Intelligence-Forschungsteam
• Durch die Kombination von Spitzentechnologie und fundiertem Fachwissen helfen wir Ihnen, eine noch nie dagewesene Cloud-Kosteneffizienz zu erreichen.

Sind Sie bereit, Ihren Ansatz für Cloud-Kosten zu ändern? Sprechen Sie mit uns für ein Cloud Intelligence Assessment und entdecken Sie, wie unsere KI-gesteuerten Lösungen Ihnen helfen können, den Wert Ihrer Cloud-Investitionen zu maximieren.