Kubernetes-Kostenreduktion: 40% Einsparungen

Das Problem

Eine E-Commerce-Plattform gab $18.000/Monat für einen AWS-EKS-Cluster aus. Das Infrastruktur-Team wusste, dass die Kosten hoch waren, konnte aber nicht identifizieren, wo die Verschwendung war. Kein Auto-Scaling war konfiguriert — Knoten liefen mit 20% Auslastung. Reserved Instances waren nicht in Gebrauch. Niemand hatte einen klaren Überblick über die Kosten pro Workload.

Die Herausforderung

Kosten zu senken klingt einfach, aber die wirkliche Aufgabe war, Verschwendung zu finden, ohne etwas zu beschädigen:

• Tausende laufender Pods über mehrere Namespaces
• Keine Kostenzuteilung pro Team oder Service
• Angst vor Leistungsbeeinträchtigung während der Optimierung
• Bedarf nach schnellen Gewinnen und langfristigen Verbesserungen

Die Lösung

Wir führten eine strukturierte Kostenprüfung und Optimierung durch:

Phase 1: Kostenanalyse

• Analysierte 60 Tage CloudWatch- und EKS-Metriken
• Zuordnung laufender Pods zu EC2-Instanzkosten
• Identifizierte Verschwendung: ungenutzte Node Pools, zu hohe Requests, untätige PVCs
• Stellte fest, dass 40% der Clusterkapazität ungenutzt war

Phase 2: Rightsizing

• Reduzierte Node Pool von 20 auf 14 Knoten (gleiche Workload)
• Optimierte Instanztypen (m5.xlarge → t3.large für unkritische Workloads)
• Entfernte ungenutzte Node Pools für alte Services
• Konsolidierte Workloads, um Fragmentierung zu reduzieren

Phase 3: Auto-Scaling

• Aktivierte Cluster Autoscaler mit korrekten Node-Templates
• Konfigurierte KEDA für Anwendungs-Autoscaling während Traffic-Spitzen
• Setzte Resource Requests/Limits korrekt (war um 60% über-bereitgestellt)
• Implementierte Pod-Disruption-Budgets für sanftes Herunterskalieren

Phase 4: Reserved Instances & Spot

• Gekaufte Reserved Instances für Basiskapazität (30% Rabatt)
• Aktivierte Spot Instances für unkritische Workloads (60-70% Rabatt)
• Richtete Spot-Fleet-Diversifizierung ein, um Unterbruchungsrisiko zu reduzieren
• Überwachte Spot-Fallback für Notfall-Skalierung

Ergebnisse

• 40% Kostenreduktion — von $18.000 auf ~$10.800/Monat
• Gleicher Workload-Durchsatz — keine Leistungsbeeinträchtigung
• Schnellere Deployments — besseres Auto-Scaling reagiert schneller
• Team-Sichtbarkeit — klare Kostenzuordnung pro Namespace
• Betriebssicherheit — dokumentierte Optimierungsvorgänge

Das Unternehmen sparte $86.400 jährlich, ohne den Anwendungscode zu ändern oder die Verfügbarkeit zu reduzieren.

Wichtige Erkenntnisse

1. Die meiste Kubernetes-Verschwendung kommt von Über-Bereitstellung — Request-Optimierung allein spart 20-30%
2. Spot Instances sind sicher — mit korrektem Fallback und Disruption Budgets
3. Kostsichtbarkeit zählt — Teams treffen bessere Entscheidungen mit echten Kostendaten
4. Auto-Scaling funktioniert nur mit korrekten Requests — setzen Sie sie basierend auf beobachteter Nutzung, nicht auf Vermutungen