AWS-Kosten optimieren: Praxisleitfaden

AWS-Rechnungen wachsen oft schneller als das Produkt. Was als überschaubares Experiment beginnt, wird zu einer monatlichen Rechnung, die Startups unter Druck setzt und Enterprise-Teams dazu bringt, unliebsame Gespräche mit dem CFO zu führen.

Dieser Leitfaden zeigt konkrete, umsetzbare Maßnahmen zur AWS-Kostenoptimierung — sortiert nach Aufwand und Einsparpotenzial.

Schritt 1: Verstehen, wofür Sie zahlen

Bevor Sie optimieren, brauchen Sie Transparenz. AWS Cost Explorer und AWS Cost and Usage Reports sind Ihre wichtigsten Werkzeuge.

# AWS CLI: Kosten der letzten 30 Tage nach Service
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2026-04-01,End=2026-05-01 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE

Was Sie suchen:

• Welche Services verursachen > 80% der Kosten?
• Gibt es Spitzen oder unerwartete Kostenstellen?
• Werden Ressourcen nachts/am Wochenende genutzt oder laufen sie einfach?

EC2: Größtes Einsparpotenzial

Right-Sizing

Viele Teams überdimensionieren EC2-Instanzen “zur Sicherheit”. AWS Compute Optimizer analysiert die tatsächliche CPU- und Speichernutzung und empfiehlt kleinere Instanztypen.

# Compute Optimizer Empfehlungen abrufen
aws compute-optimizer get-ec2-instance-recommendations \
  --instance-arns arn:aws:ec2:eu-west-1:123456789:instance/i-1234567890abcdef0

Typische Einsparung: 20-40% durch Right-Sizing allein.

Reserved Instances und Savings Plans

Für Baseline-Workloads, die dauerhaft laufen, sind On-Demand-Preise teuer. Savings Plans und Reserved Instances bieten 30-72% Rabatt.

Empfehlung: Kaufen Sie Savings Plans für Ihre Baseline-Kapazität (was immer läuft), nutzen Sie On-Demand für Spitzen und Spot-Instanzen für tolerante Workloads.

Spot-Instanzen für tolerante Workloads

Spot-Instanzen sind überschüssige AWS-Kapazität, die zu 50-90% Rabatt verkauft wird. Der Nachteil: AWS kann sie mit 2-Minuten-Warnung zurückfordern.

Ideal für:

• CI/CD-Pipeline-Jobs
• Batch-Datenverarbeitung
• Entwicklungs- und Testumgebungen
• Stateless Web-Tier (mit Auto-Scaling Group)

# Launch Template für Spot-Instanzen mit On-Demand Fallback
SpotOptions:
  MaxPrice: "0.08"          # Maximaler Stundensatz
  SpotInstanceType: one-time
  InstanceInterruptionBehavior: terminate

# Mixed Instances Policy: 70% Spot, 30% On-Demand
MixedInstancesPolicy:
  InstancesDistribution:
    OnDemandPercentageAboveBaseCapacity: 30
    SpotAllocationStrategy: capacity-optimized
  LaunchTemplate:
    Overrides:
      - InstanceType: t3.medium
      - InstanceType: t3a.medium
      - InstanceType: t2.medium

RDS: Datenbank-Kosten senken

Aurora Serverless v2 für variable Workloads

Wenn Ihre Datenbank nicht 24/7 gleichmäßig belastet wird, kann Aurora Serverless v2 erheblich günstiger sein als eine Provisioned RDS-Instance.

Aurora Serverless v2: Abrechnung in 0.5 ACU Schritten
- Minimum: 0.5 ACU (0.06 USD/Stunde)
- Maximum: 128 ACU (je nach Region)

vs. db.r6g.large: 0.25 USD/Stunde (On-Demand)
Für eine Entwicklungsdatenbank, die nachts idle ist:
  Serverless: 0.06 USD × 16h Idle + ~0.25 USD × 8h aktiv = ~3 USD/Tag
  Provisioned: 0.25 USD × 24h = 6 USD/Tag
Einsparung: 50%

Read Replicas richtig einsetzen

Eine Read Replica statt größere Primary-Instanz: Lese-Queries auf Replica routen kann günstiger sein als die Primary zu vergrößern.

RDS stoppen für Entwicklungsumgebungen

Dev/Test RDS-Instanzen stoppen wenn nicht genutzt. Gestoppte RDS-Instanzen werden nach 7 Tagen automatisch gestartet — konfigurieren Sie deshalb einen Lambda-Schedule:

# Lambda: RDS-Instanzen nachts stoppen, morgens starten
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    rds = boto3.client('rds')
    action = event['action']  # 'stop' oder 'start'

    instances = rds.describe_db_instances(
        Filters=[{'Name': 'tag:Environment', 'Values': ['development']}]
    )

    for instance in instances['DBInstances']:
        db_id = instance['DBInstanceIdentifier']
        status = instance['DBInstanceStatus']

        if action == 'stop' and status == 'available':
            rds.stop_db_instance(DBInstanceIdentifier=db_id)
        elif action == 'start' and status == 'stopped':
            rds.start_db_instance(DBInstanceIdentifier=db_id)

S3: Storage-Kosten optimieren

S3 Intelligent-Tiering

Für Objekte mit unbekanntem Zugriffsmuster: S3 Intelligent-Tiering verschiebt automatisch zwischen Standard, Infrequent Access und Glacier.

# Intelligent-Tiering für einen Bucket aktivieren
aws s3api put-bucket-intelligent-tiering-configuration \
  --bucket mein-bucket \
  --id AllTiering \
  --intelligent-tiering-configuration '{
    "Id": "AllTiering",
    "Status": "Enabled",
    "Tierings": [
      {"Days": 90, "AccessTier": "ARCHIVE_ACCESS"},
      {"Days": 180, "AccessTier": "DEEP_ARCHIVE_ACCESS"}
    ]
  }'

Lifecycle-Policies für Log-Daten

{
  "Rules": [
    {
      "Id": "LogsLifecycle",
      "Status": "Enabled",
      "Filter": {"Prefix": "logs/"},
      "Transitions": [
        {"Days": 30, "StorageClass": "STANDARD_IA"},
        {"Days": 90, "StorageClass": "GLACIER"},
        {"Days": 365, "StorageClass": "DEEP_ARCHIVE"}
      ],
      "Expiration": {"Days": 2190}
    }
  ]
}

CloudFront und Netzwerkkosten

Data Transfer OUT ist einer der unterschätztesten AWS-Kostentreiber. CloudFront-Pricing ist günstiger als EC2/ELB-Ausgabe-Traffic.

EC2 Data Transfer OUT (EU): 0.09 USD/GB
CloudFront (EU, erste 10TB): 0.085 USD/GB
CloudFront (EU, 10TB-40TB): 0.080 USD/GB

Für 100 TB/Monat:
  Ohne CloudFront: 9.000 USD
  Mit CloudFront: 8.150 USD + Cache-Hit-Einsparungen
  (Cache-Hit-Ratio 80% → tatsächlicher Origin-Traffic 20 TB)
  → Deutliche Einsparungen bei Origin-Traffic

AWS-Kostenbewusstsein ins Team bringen

Technische Optimierungen sind nur nachhaltig, wenn das Team ein Kostenbewusstsein entwickelt:

1. Cost Allocation Tags: Jede Ressource mit Team/Projekt/Environment taggen
2. Budget Alerts: AWS Budgets mit E-Mail-Alerts bei 80% und 100% des Budgets
3. Monthly Cost Reviews: 30-Minuten-Meeting monatlich, AWS Cost Explorer gemeinsam durchgehen
4. FinOps-Kultur: Entwickler sehen die Kosten ihrer Infrastruktur

Typisches Einsparpotenzial: 20-50% der AWS-Rechnung durch die Maßnahmen in diesem Leitfaden. Die konkreten Zahlen hängen vom aktuellen Setup ab.

Wenn Sie eine systematische AWS-Kostenoptimierung für Ihre Infrastruktur durchführen wollen, kontaktieren Sie uns — wir führen ein kostenloses Cloud-Kostenaudit durch.