Kubernetes-Kostensenkung: Infrastruktur-Spend halbieren ohne Abstriche bei Performance
Kubernetes ist mächtig, aber unkonfiguriert auch teuer. Wir haben Kunden geholfen, ihren Cloud-Spend um 40-60% zu senken, ohne einen einzigen Service abzuschalten.
Die meisten Kubernetes-Umgebungen, die CCsolutions im Assessment sieht, haben denselben Befund: Überdimensionierte Nodes, zu hohe Resource-Requests, keine Spot-Instance-Nutzung, und Workloads die außerhalb der Geschäftszeiten weiterlaufen als ob morgens niemand mehr kommt. Das ist keine Kritik. Kubernetes-Kostenoptimierung ist ein eigenes Fachgebiet.
Die häufigsten Herausforderungen
Resource-Requests sind zu hoch angesetzt
Teams setzen CPU- und Memory-Requests konservativ an, aus gutem Grund, sie wollen keine OOM-Kills. Aber systematisch zu hohe Requests blockieren Node-Kapazität, die nie genutzt wird, und erzwingen teurere Nodes als nötig.
Keine Nutzung von Spot- oder Preemptible-Instances
Spot-Instances auf AWS, Azure und GCP kosten 60-80% weniger als On-Demand. Kubernetes-Workloads sind für Spot konzipiert, aber nur wenn die Architektur es richtig umsetzt.
Dev- und Staging-Umgebungen laufen 24/7 zu voller Größe
Entwicklungsumgebungen brauchen abends und am Wochenende keine vollständige Kapazität. Automatisches Scale-to-Zero spart je nach Umgebungsgröße 40-60% der Kosten dieser Cluster.
Der CCsolutions-Ansatz
CCsolutions führt ein strukturiertes Kostenoptimierungs-Assessment durch, das mit Kubernetes-native Tools (kubectl top, Goldilocks, Kubecost) den tatsächlichen Ressourcenverbrauch analysiert, nicht was in den Manifests steht, sondern was die Workloads wirklich nutzen.
Aus dem Assessment entstehen priorisierte Maßnahmen: Right-Sizing der Resource-Requests, Migration geeigneter Workloads auf Spot-Instances, automatisches Scale-to-Zero für Non-Production-Umgebungen, und Cluster-Konsolidierung wenn mehrere kleine Cluster sinnvoll zusammengelegt werden können.
Alle Maßnahmen werden mit messbaren Zielen umgesetzt, kein Optimismus-Theater. Wir definieren vorab den erwarteten Spareffekt und messen nach der Implementierung.
Technologien
Häufige Fragen
Funktioniert Spot-Instance-Nutzung für Produktions-Workloads?
Für stateless Workloads mit korrektem Pod Disruption Budget und Replica-Strategie: ja. Für stateful Workloads (Datenbanken, etc.): nein, die laufen weiter auf On-Demand. Die Kunst ist die richtige Klassifizierung der Workloads.
Entstehen durch Right-Sizing Performance-Probleme?
Right-Sizing senkt Requests auf das tatsächlich genutzte Niveau, mit einem definierten Buffer. Limits bleiben großzügiger. OOM-Kills oder CPU-Throttling entstehen durch sorgfältiges Right-Sizing nicht.
Bereit, loszulegen?
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