Whitepaper zu FinOps in Public Cloud Umgebungen

Einführung in FinOps

FinOps ist ein innovativer Managementansatz und verschafft Unternehmen die Möglichkeit die Zusammenarbeit zwischen Finanz-, IT- und DevOps-Teams zu optimieren. Das Ziel ist die effektive Verwaltung von Cloud-Kosten. Der Aufstieg der Cloud-Technologien und die damit verbundenen Herausforderungen bei der Kostenkontrolle erfordern eine strukturierte Herangehensweise bei Finanzoperationen. Besonders in dynamischen und komplexen Cloud-Umgebungen sollte die  Kombination aus technischen Fertigkeiten und finanzieller Expertise geschaffen werden [1].

Ein wesentlicher Aspekt von FinOps ist die datenbasierte Entscheidungsfindung. FinOps-Experten nutzen Echtzeitdaten und Analysen, um die Ausgaben für Cloud-Dienste zu überwachen und informierte Entscheidungen zu treffen, die im Einklang mit den finanziellen Zielen der Organisation stehen. Fehlen strukturierte Ansätze, kämpfen Unternehmen häufig mit Overspending, mangelnder Transparenz und Ineffizienzen. Die Cloud-Preismodelle sind komplex, weshalb die Fähigkeit zur Echtzeitanalyse von Kosten erforderlich ist. Diese Fähigkeit schafft ebenfalls neue Perspektiven zur Kostenprognose und Ressourcenallokation [1].

Abbildung 1 Wachstum der globalen FinOps-Industrie zum Jahr 2028

Die globale FinOps-Industrie wurde im Jahr 2023 mit etwa 832,2 Millionen USD bewertet und wird im Jahr 2028 voraussichtlich auf 2.750,5 Millionen USD anwachsen. Das entspricht einer jährlichen Wachstumsrate von 18,8 %. Dies verdeutlicht die steigende Relevanz von FinOps. Grund dafür ist das Ziel von Unternehmen die Cloud-Ausgaben zu optimieren und die finanzielle Verantwortung zu steigern. Erfolgt dies Unternehmen, können sie optimale Werte aus ihren Cloud-Investitionen schöpfen [1].

Es gibt viele Start-ups, die Datenanalyse, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen und damit die FinOps-Praktiken verbessern. Diese Unternehmen stellen Werkzeuge und Plattformen bereit, die die Kostensteuerung, die Optimierung und die Prognosen verbessern. Die wachsende Anzahl dieser technologieorientierten Start-ups ist ein klaren Markttrend, der die erweiterten Analysen und die Automatisierung im FinOps-Bereich zusammenführt [2].

Der FinOps-Ansatz in Verbindung mit mathematischen Modelle und Algorithmen ist ein entscheidender Schritt zur Bewältigung operativer Herausforderungen. Unternehmen können sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren und die Wettbewerbsfähigkeit wird erhöht [1]. Wenn Unternehmen diese Herangehensweise nutzen, besteht erhebliches Potenzial zur Schaffung der Fähigkeiten proaktiver Kostensteuerung.

Hintergrund und Kontext von FinOps

Der Ursprung von FinOps steht in direktem Zusammenhang mit der Digitalisierung und der zunehmenden Nutzung der Cloud-Computing-Technologien durch Unternehmen. Mit dem Aufkommen von Cloud-Diensten konnten Unternehmen ihre IT-Ressourcen flexibler und skalierbarer gestalten. Doch die Transformation bringt zusätzliche Komplexität bei Finanzoperationen mit sich. Sie besteht insbesondere in der Kostenüberwachung und der Zuweisung von Ressourcen [2].

Die Vielzahl von Preisen und Abrechnungsmodellen, welche einer Dynamik unterliegen, führte zur Notwendigkeit strukturiert an Finanzoperationen heranzugehen. Unternehmen mussten die Anpassung an eine Vielzahl von Preisen und Abrechnungsmodellen lernen. 

Die grundlegenden Prinzipien des Frameworks sind anderem die Fokussierung auf Echtzeit-Datenanalysen und die Förderung einer positiven Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen. FinOps-Praktiker stützen sich auf Echtzeitdaten, um Cloud-Ausgaben zu überwachen und begründete Entscheidungen zu treffen.

Ein zentraler Akteur in der Entwicklung und Verbreitung von FinOps ist die FinOps Foundation (Stiftung), welche ein Unterstützer und gleichzeitig ein Wissenszentrum ist. Die Stiftung bietet Ressourcen, Schulungen und Best Practices an, um die Implementierung von FinOps-Strategien in Unternehmen zu fördern. Parallel laufen Forschung und Innovation in der Branche, wo Ansätze wie mathematische Modellierung und maschinelles Lernen eine wichtige Rolle spielen gewinnen [1].

In der heutigen Zeit ist die Integration von fortgeschrittenen Analysewerkzeugen und Automatisierung unabdingbar für den Erfolg von FinOps. Unternehmen, die maßgeblich auf Cloud-Technologien setzen, benötigen flexible Frameworks, um den Herausforderungen der Kostenkontrolle und der Effizienzsteigerung gerecht zu werden. 

FinOps als operatives Framework

FinOps stellt ein operatives Framework dar, welches die geschäftliche Effizienz in Cloud-Umgebungen fördert. Im Zuge der zunehmenden Verwendung von Cloud-Lösungen müssen Unternehmen ihre Strategien zur Kostenkontrolle und Ressourcenverwaltung neu betrachten [2]. Um eine nachhaltige Finanzoptimierung in der Cloud zu gewährleisten, können sechs Kernprinzipien des FinOps formuliert werden, die den Herausforderungen der Cloud-Nutzung begegnen.

Abbildung 2 FinOps-Kernprinzipien

Das erste Prinzip des FinOps ist die Zusammenarbeit zwischen den Teams; es ist besonders wichtig, dass Finanz-, Betriebs- und Entwicklungsteams sich iterativ austauschen. Diese Interaktion fördert eine ganzheitliche Betrachtung aus den Blickwinkeln der technologischen und gleichzeitig finanziellen Perspektiven. Dadurch werden in Unternehmen bessere Entscheidungen getroffen und es wird besser auf Marktveränderungen reagiert [3].

Das zweite Prinzip, Transparenz, erfordert, dass die Finanz- und Betriebs-Teams auch klare Einblicke in die Kostenstrukturen der Cloud-Anwendungen haben. Die vollständige Transparenz macht es möglich, fundierte Entscheidungen zu treffen, Budgetentscheidungen besser zu steuern und unerwartete Kosten zu vermeiden. In dieser Hinsicht hat sich die Etablierung von Dashboards als besonders hilfreich erwiesen, um die Ausgaben in Echtzeit zu überwachen [4].

Ein drittes zentrales Prinzip ist Messung und Analyse. Die kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Cloud-Kosten und -Nutzung sind unerlässlich, um Trends zu identifizieren und Optimierungsmöglichkeiten zu erkennen. Datenanalysen helfen bei der Entscheidungsfindung durch genauere Prognosen Anpassungen am Budget zu sichern. Ohne solche Maßnahmen riskieren Unternehmen, die Kontrolle über ihre Ausgaben zu verlieren [2].

Das vierte Prinzip, Inputs von technischem Fachwissen, fordert die Beteiligung technischer Teams an Kostenplanung. Durch ihre Expertise können unrealistische Annahmen über die Cloud-Nutzung vermieden werden und kosteneffiziente Aspekte können in der technischen Architektur Fuß fassen [3].

Das fünfte Prinzip von FinOps ist die automatisierte Kostenanpassung. Unternehmen sollten automatische Mechanismen zur nutzungsbasierten Anpassung ihrer IT-Ressourcen in der Cloud einführen. Dies fördert eine effiziente Nutzung und minimiert auch das Risiko übermäßiger Ausgaben durch manuelle Anpassungsfehler [4].

Das letzte, wichtige Prinzip ist die optimierte Ressourcennutzung. Unternehmen sollten ihre Cloud-Ressourcen regelmäßig zu überprüfen und anzupassen. Diese Praktik trägt zur besseren Kosteneffizienz und zur Vermeidung von Verschwendung bei. [2]

Zusammengefasst orientiert sich FinOps an einem kooperativen und einem datengestützten Ansatz. Die finanzielle Verantwortung für die Cloud wird geschärft. Durch die Anwendung dieser sechs Kernprinzipien können Unternehmen die Herausforderungen der Cloud-Nutzung effektiv lösen und ihre geschäftliche Effizienz nachhaltig steigern.

Phasen des FinOps-Prozesses

Der FinOps-Prozess gliedert sich in drei wesentliche Phasen: Informieren, Optimieren und Betreiben. 

Die erste Phase, Informieren, stellt das Verständnis der Cloud-Ausgaben in der Vordergrund. In dieser Phase werden Daten über die Ausgaben und Nutzung von Cloud-Diensten zusammengetragen und analysiert. Nur wenn Kostenstrukturen verstanden wurden, könne entsprechende Entscheidungen getroffen werden.

Die zweite Phase, Optimieren, zielt auf die Einsparungen und die Cloud-Ressourcen-Nutzung. Strategien zur Implementierung, Algorithmen, mathematische Modellierungen werden durchgeführt, Vorhersagen mit der Identifizierung von Optimierungspotenzialen getroffen [1]. Der Abweichungen und ungenutzte Ressourcen werden aufgedeckt.

Die dritte Phase, das Betreiben, konzentriert sich auf die Kontrolle der Cloud-Ausgaben während des Betriebs, beispielsweise nach erfolgreich durchgeführten Implementierungen. In dieser Phase werden die implementierten Strategien kontinuierlich basierend auf neuen Erkenntnissen weiterentwickelt. Eine agile Vorgehensweise für Unternehmen ist in diesem Zusammenhang besonders wichtig. [2]. Diese Phase gewährleistet die Einhaltung der finanziellen Vorgaben und fördert auch eine entsprechende FinOps- und Verantwortungs-Kultur.

Abbildung 3 Phasen des FinOps-Prozesses

Die drei Phasen können nicht isoliert betrachtet werden, eher ist das ein interaktiver Zusammenhang.

Technologische Unterstützung für FinOps

Bei FinOps- und Cloud-Einsatz kommt es  auf die Auswahl geeigneter Tools und Technologien an. 

Die finanzielle Verantwortung in Cloud-Umgebungen wird durch die Implementierung von Echtzeit-Daten- und Analyse-Tools erheblich gestärkt. FinOps-Experten setzen auf datengetriebene Entscheidungsfindung. Ohne eine strukturierte FinOps-Strategie besteht das Risiko von unerwarteten Überschreitungen von Budgets und es ergeben sich Ineffizienzen [1].

Ein erheblicher Teil der technologischen Unterstützung kommt von Automatisierungslösungen wie Terraform und Kubernetes, die eine entscheidende Rolle spielen. Diese Tools ermöglichen die einheitlich Ressourcennutzung über mehrere Cloud-Plattformen hinweg. Terraform dient als Infrastruktur-als-Code-Werkzeug, womit die gesamte Cloud-Infrastruktur automatisiert verwaltet werden kann. Kubernetes hat sich für die Orchestrierung von Containern zum De-Facto-Standard etabliert. Mit Kubernetes Clustern lassen Cloud-Provider übergreifende und Edge-Lösungen implementieren. Damit wird die Flexibilität erhöht und die schnelle Auslieferung von Unternehmensanwendungen sowie die Skalierung derselben ermöglicht [4]. 

Fortschrittliche Datenanalyse-Tools und KI-gestützte Modelle können FinOps-Prozesse ebenfalls unterstützen, denn damit werden Kostenprognosen erstellt und Ressourcen effektiv zugewiesen. Mittels statistischer Modelle lassen sich Ausgabemuster analysieren. Optimierungsalgorithmen können die Verteilung über IT-Ressourcen unterstützen. Da die Eigenschaften und Preise von Cloud-Diensten variieren, sind die genannten Technologien von besonderer Wichtigkeit [1].

Abbildung 4 notwendige Kompetenzen für FinOps

In Kombination mit Technologien bestehen somit die Möglichkeiten, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und zu visualisieren, um den Wert einer Cloud-Investition zu erhöhen [1].

FinOps Best Practices 

Zu den wirkungsvollsten Strategien gehören die Optimierung von Ressourcen, die Anwendung von Modellierung sowie die Integration interdisziplinärer Praktiken.

Unternehmen sollten die Notwendigkeit zur Vermeidung eines Vendor-Lock-ins prüfen, denn dann ist ein Wechsel zu einem anderen Cloud-Provider möglich und die Cloud-Ressourcen können zu günstigeren Preisen bezogen werden [4]. Jedoch muss hier auch der zusätzliche Aufwand für die Pflege der zusätzlichen Option berücksichtigt werden, beispielsweise in Form von Compliance-Implementierungen und  Erweiterungen von Automatisierungslösungen.

Die Bedeutung der Automatisierung in der FinOps-Praxis wird zunehmend erkannt. Beispielsweise können automatisierte Testverfahren und laufende Performance-Analysen helfen Engpässe oder Ineffizienzen schnell aufzudecken. [4].

Infrastruktur als Code (IaC) sollte in der FinOps-Praxis berücksichtigt werden, denn  es ermöglicht die Infrastruktur und Anwendungskonfigurationen in Form von Code zu definieren und mittels Pipelines automatisiert abzurufen. Die Verwendung von IaC-Tools wie Terraform begünstigt eine einheitliche und fehlerfreie Konfiguration in verschiedenen Cloud-Umgebungen [4].

FinOps-Implementierungen führen jedoch auch zu Herausforderungen. Unter anderem müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Sicherheitsrichtlinien konsistent implementiert sind, beispielsweise auch über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg. Das Identitätsmanagement und die Compliance müssen sichergestellt werden, um den regulatorischen Anforderungen zu genügen [5].

Herausforderungen in der FinOps-Implementierung

Eine der größten Herausforderungen ist die Komplexität cloudbasierter Betriebsmodelle. Die Preismodellen sind dynamisch ändern sich. Diese Eigenschaften erfordert eine kontinuierliche Analyse der Nutzung und der daraus resultierenden Kosten [1]. Dies bedeutet, dass Unternehmen in der Lage sein müssen, Echtzeitdaten effektiv zu erfassen und zu analysieren, um genaue Kostenprognosen aufzustellen und Ressourcen optimal zu nutzen.

Die Isolation zwischen den Abteilungen und den Teams ist ein Problem, denn die Vernetzung und der Austausch könnten fehlen. Um eine erfolgreiche FinOps-Implementierung zu gewährleisten, sollte ein interdisziplinärer Austausch initiiert werden, welcher die Zusammenarbeit sowie die Überwindung kultureller Barrieren umfasst [3]

Abbildung 5 Herausforderungen der Kompetenzen für FinOps

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten bei der Auswahl richtiger Werkzeuge und Technologien. Die Vielzahl der verfügbaren Plattformen und Tools kann überwältigend sein. Um die geeigneten Lösungen für die Anforderungen zu identifizieren, ist eine Expertise erforderlich [6]. Eine falsche Auswahl kann den  FinOps-Prozess behindern und unnötigen Kosten verursachen.

Zukünftige Perspektiven für FinOps 

In Zukunft wird die FinOps-Domain stark von der Integration fortschrittlicher Technologien und Methoden geprägt sein, sodass mit KI die Komplexität der Verwaltung einer Cloud-Umgebung auch im Hinblick auf den finanziellen Aspekt bewältigt werden kann. Mit der steigenden Cloud-Nutzung und neuen angebotenen Dienste müssen Cloud-Ausgaben besonders präzise prognostiziert werden. In diesem Zusammenhang ist auch der Einsatz von mathematischen Modellen und Maschine Learning vielversprechend, sodass sich ungewöhnliche Muster entdecken lassen und ein proaktives Kostenmanagement gefördert wird [1].

Auch AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wird ein wichtiges Thema sein.  Mit künstlicher Intelligenz können manuelle Aufgaben durch automatisierte Prozesse ersetzt und damit der Personalaufwand reduziert werden. Die IDC-Prognosen zeigen, dass bis 2024 viele der Unternehmen AIOps implementieren werden, was den wachsenden Bedarf an solchen Lösungen unterstreicht und anzeigt, dass die Nachfrage nach intelligenten, automatisierten Management-Tools kontinuierlich steigt [7].

Primär sollten Unternehmen den Fokus auf die Implementierung datengetriebener Entscheidungen in ihren FinOps-Praktiken legen, um Reaktionen in Echtzeit zu ermöglichen. Das sollte ebenfalls die Integration von entsprechenden Tools umfassen [1].

Die Weiterbildung der Mitarbeiter ist ein wichtiges Investment, beispielsweise in ein besseres Verständnis für KI-gestützte Technologien und deren Anwendung im FinOps-Bereich. Die Entwicklung einer Unternehmenskultur, die bereit ist, neue Technologien und Methoden zu übernehmen, wird entscheidend sein, um an der Spitze der FinOps-Entwicklungen zu bleiben. Zudem könnten Partnerschaften mit technologischen Startups mit innovativen Lösungen im Finanzmanagement ein Beschleuniger sein und ebenfalls eine wertvolle Quelle für neue Implementierungen und Best Practices [1].

Die Automatisierung, die Integration von KI und Modellen können den Erfolg der FinOps-Implementierung sichern. Unternehmen sollten daher proaktive Schritte unternehmen, um diese Technologien zu adaptieren und ihre strategischen Ansätze entsprechend anzupassen.

Fazit zu FinOps

Im Rahmen dieses Whitepapers wurde die Rolle von FinOps in Public Cloud-Umgebungen umfassend untersucht. Dabei stellte sich heraus, dass FinOps nicht nur als eine Disziplin zur Kostenverwaltung, sondern auch als strategisches Instrument zur Optimierung der gesamten Cloud-Investitionen verstanden werden muss. Die Kombination von Finanzmanagement und operationellen Praktiken bietet erhebliche Potentiale für die Kostenoptimierung und Effizienzsteigerung. Die einzigartigen Stärken und Preismodelle der verschiedenen Cloud-Anbieter sollten ausgearbeitet werden, um fundierte Entscheidungen zur Infrastrukturkonfiguration zu erarbeiten [4].

Insbesondere stellte sich als zentrales Element der FinOps-Implementierung enge Zusammenarbeit zwischen den Finanz- und IT-Teams heraus. Ein gemeinsames Verständnis für die Kostenstruktur der Cloud-Dienste und die Nutzung von automatisierten Lösungen können die Effizienz steigern und Kosten senken [3]. Zudem ist es maßgeblich, dass Unternehmen geeignete Tools und Technologien in ihre FinOps-Strategien einbinden, um die Performance der Cloud-Infrastruktur kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren.

Unternehmen, die FinOps erfolgreich implementieren möchten, sollten folgende Handlungsempfehlungen beachten:

• Integration von DevOps: Der Mix aus FinOps mit DevOps kann zu mehr Agilität, weshalb in den  Einsatz von Automatisierungstools und Know-How des investiert werden sollte [2].
• Multi-Cloud-Strategien: Durch die Nutzung einer Multi-Cloud-Strategie können Unternehmen Flexibilität und Kosteneffizienz gleichermaßen als Ziele verfolgen und die besten Eigenschaften jedes Anbieters zu nutzen, als auch die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter zu minimieren [4].
• Vermeidung von Vendor Lock-in: Finanzielle Entscheidungen sollten auch die Risiken des Vendor-Lock-ins berücksichtigen und sich bei der Auswahl eines Cloud-Anbieter nicht nur von den aktuellen Preisen leiten lassen, sondern auch langfristige Strategien zur Kostenkontrolle entwickeln [2].
• Kostenmanagement-Tools: Der Einsatz spezielle Software für FinOps sollt eingeführt werden, um eine fundierte Entscheidungsfindung sicherzustellen [5].

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von FinOps in Public Cloud-Umgebungen als entscheidend für die zeitgemäße Finanzverwaltung angesehen wird. Die Implementierung von FinOps ermöglicht es Unternehmen nicht nur, ihre Cloud-Investitionen zu optimieren, sondern auch eine flexible und resiliente Infrastruktur zu schaffen, die den dynamischen Anforderungen des aktuellen IT-Welt gerecht wird.

Quellen

1. M. V. Robotyshyn M. M. Malyar, "The use of  Mathematic Modelling in FinOps Domain", Uzhhorod National University, vol. 45, no. 2, pp. 238-248, 2024. DOI: 10.24144/2616-7700.2024.45(2).238-248
2. Justice Opara-Martins, Reza Sahandi, and Feng Tian, "Critical analysis of vendor lock-in and its impact on cloud computing migration: a business perspective", Springer Science and Business Media LLC, vol. 5, no. 1, 2016. DOI:  10.1186/s13677-016-0054-z
3. Anita Nair, "DevOps-Driven Approach to Development in Cloud", Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2023. DOI: 10.36227/techrxiv.14184716.v1
4. Sandeep Pochu, Sai Rama Krishna Nersu, and Srikanth Reddy Kathram, "Multi-Cloud DevOps Strategies: A Framework for Agility and Cost Optimization", Open Knowledge, vol. 7, no. 01, 2024. DOI: 10.60087/jaigs.v7i01.301
5. Mangal Nath Tiwari, "Perspective study of Public Cloud: A highly scalable Cloud deployment model", Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2023. DOI:  10.36227/techrxiv.21075805
6. Sabout Nagaraju and Latha Parthiban, "Trusted framework for online banking in public cloud using multi-factor authentication and privacy protection gateway", Springer Science and Business Media LLC, vol. 4, no. 1, 2015. DOI: 10.1186/s13677-015-0046-4
7. Theo Lynn, Pierangelo Rosati, and Grace Fox, "Measuring the Business Value of Cloud Computing: Emerging Paradigms and Future Directions for Research", Springer International Publishing, 2020. DOI: 10.1007/978-3-030-43198-3_7