Kosteneffizienz bei groß angelegter Datenanalyse auf AWS

Datenanalyse gehört heute zu den am schnellsten wachsenden Bereichen, da sie Unternehmen erheblichen Mehrwert bietet, indem sie fundierte und datenbasierte Entscheidungen ermöglicht. Trotz ihres Nutzens kann die Umsetzung einer groß angelegten Datenanalyse jedoch teuer sein. Glücklicherweise bieten Cloud-Plattformen wie AWS eine umfangreiche Auswahl an Tools und Strategien, um Kosten zu optimieren und gleichzeitig das volle Potenzial von Big Data auszuschöpfen.

In diesem Artikel werden zentrale Ansätze zur Erreichung von Kosteneffizienz bei groß angelegter Datenanalyse mithilfe von AWS-Lösungen vorgestellt.

Kostenwirksamkeit von AWS für Big Data

Cloud-Dienste bieten zahlreiche Vorteile, darunter insbesondere Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf einige dieser Vorteile von AWS:

• Skalierbarkeit: Im Gegensatz zu lokaler Infrastruktur ermöglicht AWS die flexible Skalierung von Ressourcen – je nach Arbeitslast können sie erhöht oder reduziert werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, in teure Hardware zu investieren, die bei geringer Auslastung ungenutzt bleibt.
• Pay-as-you-go-Modell: Eines der zentralen Abrechnungsmodelle von AWS ist das nutzungsbasierte Pay-as-you-go-Prinzip. Sie zahlen also nur für die Ressourcen, die Sie tatsächlich verwenden. Damit lassen sich laufende Wartungskosten vermeiden, wie sie bei lokaler Infrastruktur anfallen würden – was eine intelligentere Budgetplanung ermöglicht.
• Vielfältige Dienste: AWS bietet eine Vielzahl an Cloud-Diensten, die für effiziente Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse konzipiert sind. So können Sie je nach Anwendungsfall das passende Tool zum optimalen Preis auswählen.

Wichtige Strategien für kosteneffiziente Big-Data-Analysen auf AWS

Sobald Sie sich für die Nutzung von AWS-Diensten entscheiden, sollten einige Maßnahmen ergriffen werden, um sicherzustellen, dass Sie im Budget bleiben und gleichzeitig die benötigten Ressourcen optimal nutzen. Im Folgenden konzentrieren wir uns auf mehrere zentrale Komponenten für eine erfolgreiche und kosteneffiziente Datennutzung.

Workload-Größe

Die Wahl des geeigneten EC2-Instanztyps entsprechend den Anforderungen Ihrer Workloads ist entscheidend. Dabei sollten Sie Faktoren wie CPU, Arbeitsspeicher und Speicherkapazität berücksichtigen, um eine übermäßige Bereitstellung zu vermeiden. Für kostengünstige Optionen empfehlen wir unseren Kunden die Nutzung von Amazon EC2 Spot Instances. Diese ermöglichen erhebliche Kosteneinsparungen bei Workloads mit flexiblen Zeitplänen. Spot Instances nutzen ungenutzte AWS-Rechenkapazitäten und eignen sich hervorragend für Batch-Prozesse, die Unterbrechungen tolerieren können.

Um Ressourcen automatisch und bedarfsgerecht anzupassen, empfehlen wir den Einsatz von AWS Auto Scaling. Dadurch stellen Sie sicher, dass für Lastspitzen ausreichend Kapazitäten bereitstehen, ohne in Leerlaufzeiten unnötige Kosten zu verursachen.

Optimierung der Datenspeicherung und -verarbeitung

Die Arbeit mit großen Datenmengen erfordert auch viel Speicherplatz. AWS bietet je nach Nutzungsfrequenz der Daten und den Herausforderungen während der Verarbeitung unterschiedliche Optionen an. Unsere Experten empfehlen, folgende Aspekte für eine optimierte Datenspeicherung und -verarbeitung zu berücksichtigen:

• AWS stellt verschiedene Speicherlösungen mit unterschiedlichen Kostenstrukturen zur Verfügung. Selten genutzte Daten sollten in kostengünstigen Speichertiers wie Amazon S3 Glacier abgelegt werden, während häufig verwendete Daten in leistungsstarken Tiers wie Amazon S3 Standard gespeichert werden sollten.
• Die Komprimierung der Daten reduziert die Speicherkosten erheblich. Viele AWS-Dienste, wie etwa Amazon Redshift, unterstützen Datenkomprimierung, um die Speichereffizienz zu maximieren.
• Für temporäre, ereignisgesteuerte Datenverarbeitung empfiehlt sich der Einsatz serverloser Dienste wie AWS Lambda. Dadurch entfällt der Verwaltungsaufwand für Infrastruktur, was Kosten senkt und die Entwicklung vereinfacht.
• Effizient geschriebene Abfragen minimieren die Verarbeitungszeit und den Ressourcenverbrauch in Data Warehouses wie Amazon Redshift.

Zu den am häufigsten genutzten AWS-Diensten im Bereich Datenanalyse zählen Amazon Athena, Elastic MapReduce (EMR) und Redshift Spectrum.

Amazon Athena ist ein idealer Dienst für interaktive Analysen von in S3 gespeicherten Daten. Dieser serverlose Dienst reduziert den Verwaltungsaufwand für Infrastruktur und berechnet lediglich die tatsächlich durchgeführten Abfragen, was ihn besonders für explorative Analysen geeignet macht.

Amazon EMR (Elastic MapReduce) wird zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen mit Hilfe von Frameworks wie Apache Spark und Hadoop eingesetzt. EMR stellt einen verwalteten Hadoop-Cluster zur Verfügung, sodass Benutzer keine eigene Cluster-Infrastruktur aufbauen und verwalten müssen, was gleichzeitig die Betriebskosten senkt.

Amazon Redshift Spectrum eignet sich zur Abfrage von Daten, die in kostengünstigen Data Lakes wie Amazon S3 gespeichert sind. Dadurch entfällt das Laden der Daten in ein Data Warehouse. Auf diese Weise lassen sich Speicher- und Verarbeitungskosten bei der Analyse archivierter oder selten genutzter Daten deutlich reduzieren.

AWS-Kostenmanagement-Tools

Neben der kosteneffizienten Datenspeicherung und -verarbeitung bietet AWS eine Reihe von Tools, mit denen Sie das Budget Ihres Unternehmens für bestimmte ausgewählte Services überwachen können. Hier sind einige Werkzeuge, die Ihrer Organisation dabei helfen, den Überblick über die AWS-Ausgaben zu behalten:

• AWS Cost Explorer liefert Unternehmen Einblicke in ihre Nutzung von Cloud-Ressourcen und hilft dabei, Möglichkeiten zur Kostenoptimierung zu analysieren. Dieser Service stellt detaillierte Berichte und Visualisierungen zur Verfügung, mit denen sich Ausgabemuster verfolgen und Bereiche mit Einsparpotenzial erkennen lassen.
• Mit AWS Budgets können Sie Budgetgrenzen für Ihre AWS-Services festlegen, um unerwartete Kosten zu vermeiden. Sie definieren Ausgabenlimits und erhalten Benachrichtigungen, sobald diese Grenzen erreicht werden. So behalten Sie Ihre Ausgaben stets unter Kontrolle.
• Für planbare Workloads empfehlen wir die Reservierung von EC2-Instanzen oder die Nutzung von Savings Plans. Diese Optionen bieten erhebliche Rabatte im Vergleich zu On-Demand-Preisen und sind ideal für Anwendungen mit stabilen Ressourcenanforderungen.

Weitere Vorteile von AWS

Obwohl die Kostenoptimierung eine wichtige Rolle spielt, darf die Sicherheit nicht vernachlässigt werden. Es müssen geeignete Zugriffsrechte und Verschlüsselungsmaßnahmen vorhanden sein, um sensible Daten zu schützen. AWS stellt dafür Sicherheitsdienste wie AWS Identity and Access Management (IAM) und Amazon Key Management Service (KMS) bereit, mit denen Unternehmen das erforderliche Sicherheitsniveau gewährleisten können.

Auch die Schulung Ihres Teams zu Best Practices für eine kosteneffiziente Big-Data-Analyse auf AWS kann sich langfristig auszahlen. Dazu gehört unter anderem die Optimierung von Abfragen, die Auswahl geeigneter Instanztypen sowie die Nutzung serverloser Dienste.

Fazit

Durch die Umsetzung dieser Strategien und den konsequenten Fokus auf Kosteneffizienz können Unternehmen das volle Potenzial von AWS für groß angelegte Datenanalysen nutzen – und dabei ihr Budget schonen.

Wenn Ihre Organisation nach einem zuverlässigen Partner sucht, um die AWS-Umgebung optimal aufzusetzen, sollten Sie auf ein Team mit entsprechender Fachkompetenz, einem aussagekräftigen Portfolio und Referenzen setzen.

Die Experten von Agiliway verfügen über die notwendigen Zertifizierungen und Erfahrungen, um unseren zukünftigen Partnern dabei zu helfen, die Vorteile von AWS-Diensten voll auszuschöpfen. Kontaktieren Sie uns – wir beantworten Ihre Fragen gerne.