Azure Kosten – VM Serien und Regionen

Um die potentielle Azure Kosten zu berechnen und einen Vergleich mit den Kosten des eigenen Rechenzentrum zu erzielen, müssen wir die vorher ermittelten Gesamtkosten (direkt und indirekt) mit den Gesamtkosten (direkt) auf Azure vergleichen.

Um den Vergleich einfach zu halten, führen wir diesen Vergleich unter der Annahme durch, dass wir einen Lift & Shift Approach wählen. Die Berechnung werden so durchgeführt, als würden wir die Virtuellen Maschinen eins zu eins nach Azure migrieren (ohne die Architektur zu ändern).
Dies ist keine Empfehlung für die spätere Umsetzung, sondern ein einfacher Weg, schnell an erste belastbare Zahlen zu kommen

General Purpose vs. Memory Optimized virtualisierte Maschinen

Um die Berechnungen durchzuführen, müssen einige Grundlagen bekannt sein, welche die Kosten beeinflussen. Der Unterschied zwischen General Purpose (GP) und Memory Optimized (MO, Speicheroptimierte) virtuelle Maschinen ist der erste Baustein. Vereinfacht haben GP Maschinen eine GBRAM/CPU Ratio von etwa 1:4, während MO Maschinen eine GBRAM/CPU Ratio von über 1:8 haben.

Ein Beispiel für GP ist die Azure Dv3 Serie mit einer Ratio von 1:4 (4 GBRAM auf ein vCore), während die Ev3 Serie mit einer Ratio von 1:8 ein gutes Beispiel für MO ist.

Einen kompletten Überblick über die verschiedenen Azure Virtuelle Maschinen gibt es hier .

Wie beeinflusst die Auswahl die Kosten?

Wenn wir die Kosten einer virtuellen Maschine auf ein GBRAM normieren, können wir feststellen, dass der Preis pro GBRAM (bis auf wenige Ausnahmen) innerhalb einer Serie konstant ist. Als Beispiel – eine Dv3 VM mit Windows Betriebssystem:
Der Preis (Stand 27.11.2019, West Europa) für ein GBRAM beträgt $0,636/Tag – egal welche Instanz dieser Serie wir betrachten.
Warum wir auf GBRAM und nicht auf die vCPU normieren? – dazu mehr in einem späteren Blog (oder kurze Mail)

Die Kosten für die Nutzung der virtuellen Maschinen (VM) können durch deren effiziente Auslastung optimiert werden. Sowohl die Prozessorlast, wie auch die Auslastung des Speichers sollte bei über 50% liegen – je höher, je effizienter und kostenoptimierter nutzen wir die VM. Falls die Auslastung unter 50% fällt, sollten wir eine kleinere Instanz derselben Serie wählen und sparen dadurch z.B. 50% der Kosten (z.B. von D8v3 auf D4v3)

Typische Einsatzbereiche der virtuellen Maschinen

General Purpose VMs werden wie der Name schon sagt, in Gebieten eingesetzt, in der ein ausgewogenes Verhältnis benötigt wird. In den Bereich fallen Test/Dev oder Entwickler VMs. Memory Optimized VMs können für Speicher intensive Workloads eingesetzt werden, wie zum Beispiel Datenbanken.

Somit ist die intelligente Auswahl der VM-Serie und Instanz in der Serie eine der ersten Bausteine zu einem kosten-optimierten Betrieb einer Umgebung auf Azure.

Azure Regionen

Ein weitere Optimierung der Kosten erreichen wir durch die Auswahl der Region. Jede Azure Region bietet Azure Komponenten zu Preisen an, welche sich teilweise signifikant unterscheiden:

Bleiben wir bei unserer Dv3 Serie:
Wie oben beschrieben kostet das GBRAM/Tag in der Region WestEurope $0,636/Tag (24h). In der Region NorthEurope sind es aber nur $0,597/Tag, was einen Kostenvorteil von 6% ergibt.
Wir sparen uns auf einen Monat gerechnet bei der kleinsten Instanz (D2 v3, 2 vCPU, 8 GB RAM) $9,36.

Falls wir in die lokalen Regionen gehen, bietet sich folgendes Bild für die Dv3 Serie (pro GBRAM/Tag):
Schweiz Nord: $0,708
Schweiz West: $0,837
Deutschland West Mitte: $0,621
Deutschland Nord: $0,726

Aus Kostengründen sollten die Regionen Schweiz West bzw. Deutschland Nord nicht als primäre Standorte für die Infrastruktur gewählt werden. Microsoft selbst erklärt, dass diese beiden Regionen für Kunden reserviert sind, die ihre Infrastruktur in Schweiz Nord/Deutschland West Mitte durch ein „in-country disaster recovery“ schützen wollen.

Selbst ohne diese Erklärung sollte es nur ganz wenige Einzelfälle geben, in denen es Sinn macht, die teurere Region als primären Standort zu wählen.

Zusammenfassung: Mit einer intelligenten Auswahl der eingesetzten Virtuellen Maschinen, Instanzen und die Region für den primären Standort lassen sich schon im ersten Schritt Kosten sparen.

Mein Business Case für die Cloud beginnt mit der Analyse des eigenen Rechenzentrums

Die Argumentation eine Migration von Workloads, Programmen oder des ganzen Rechenzentrums anzugehen ist vielfältig und wird in vielen Fällen emotional geführt. Dies durfte ich in den letzten Jahren in Diskussionen während der Einführung der Microsoft Cloud Deutschland und danach in Datacenter Migrations Workshops erfahren.

Am Anfang stehen die Hauptargumente, dass Daten nicht in die Cloud dürfen – entweder aus Compliance Gründen oder Sicherheitsbedenken.

Nach der Ent-Emotionalisierung der Argumente kam es zum eigentlichen Punkt: Kosten!

In vielen Fällen haben Kunden Tests in der Microsoft Cloud Deutschland gestartet, bis sie die Kosten mit den anderen Azure Rechenzentrumsregionen verglichen haben — danach waren in den meisten Fällen Compliance oder Sicherheitsbedenken zweitrangig.

Daraus entstand meine Motivation die Cloud Kosten und die Komplettkosten bei Kunden bzw. Partnern stärker unter die Lupe zu nehmen. Mittlerweile habe ich über 30 Rechenzentren analysieren und mit den Kosten auf Azure vergleichen dürfen.

Das Ergebnis (wenn die eigenen Kosten nicht schön gerechnet wurden):

Wenn alle Kosten in Betracht gezogen werden, ist der Betrieb mit Microsoft Azure in den meisten Fällen (ohne zusätzliche Optimierungen) nicht mit Mehrkosten verbunden.  Sobald die aktuellen Kosten für Compliance Zertifizierungen oder Sicherheitsanforderungen hinzugezogen, sowie die Optimierungsmöglichkeiten (z.B. Einsparungen durch das Ein/Ausschalten von Ressourcen) mit berücksichtigt werden, war ein Betrieb in Microsoft Azure günstiger.

In einer Serie von Blogs versuche ich die Cloud Kosten transparenter zu machen – der Azure Calculator hilft in den meisten Fällen wenig.

Welche eigenen Kosten muss ich bei einem Vergleich in Betracht ziehen?

Was passiert:

Für einen ersten Eindruck über die Azure Kosten hilft Azure  Migrate Das Server Assessment analysiert die vorhandenen Assets, den genutzten Speicher und die Auslastung der CPUs. Eine Auswertung übersetzt die Parameter in eine Azure Konfiguration.

… und danach fällt man erst mal vom Stuhl – Azure ist so teuer? „Den Business Case bekomme ich bei meinem Management nie durch.“

Wieso ist das der Fall?

Azure Migrate ist für eine Analyse des eigenen Rechenzentrums ein gutes Tool, allerdings werden die ausgewiesenen Azure Kosten sehr gerne direkt mit den Kosten für die verbauten Compute Cluster / Speicher verglichen. Alle anderen Aspekte werden nicht in Betracht gezogen.

>>> Kosten für Compute und Storage lagen in den meisten untersuchten Rechenzentren bei weniger als der Hälfte der Gesamtkosten für das Rechenzentrum (evtl noch weniger, wenn die Hardware abgeschrieben ist) <<<

Was muss ich denn dann in Betracht ziehen?

Für den Betrieb eines Rechenzentrums oder Rechenräume gibt es einige zusätzliche Kostenblöcke, die berücksichtigt werden müssen:

Serverraum/gebäude

Der erste Eh-Da Kostenblock – wie hoch sind die Mietkosten für den Raum, in dem die Server untergebracht sind? Wir müssen dabei auch die Kosten für die Sicherheit (z.B. Zutrittssysteme, Überwachungskameras) berücksichtigen.
Zusatzfrage: Entsprechen die Räume den wachsenden Compliance Anforderungen der Kunden?

Netzwerk

Wie hoch sind die Kosten für die internen Netzwerkkomponenten? Dabei denken wir nicht an die Anbindungskosten, sondern die Kosten für Router, Firewall Appliances, Sicherheits Devices etc.

Personal

Wieviel Zeit muss investiert werden, um das Rechenzentrum auf dem neuesten Stand zu halten? Wechsel von Speicher, Patching von CPUs, Austausch fehlerhafter Komponenten sind typische Aufgaben.

Meist sind dies Arbeiten, die von Mitarbeitern nebenbei durchgeführt werden müssen – nicht berücksichtigt werden Aufwände für die Provisionierung oder Monitoring der Ressourcen. Diese Aufgaben werden auch in einer Azure Umgebung notwendig sein

Ein weiterer Punkt zum Personal:
Manche sehen hier einen Fragen Angriff die Arbeitsplätze weg zu rationalisieren – die Frage nach Entlassungen um Kosten zu sparen kommt auf.

Bei nüchterner Betrachtung ist es jedoch so:
Wie oben beschrieben, gibt es nur noch in sehr seltenen Fällen Mitarbeiter, die 100% ihrer Zeit im Rechenzentrum verbringen. Viele garantieren durch ein 7*24 Standby neben ihrem normalen Job als Administrator, dass Ausfälle sofort angegangen werden können.

Meine persönliche Meinung ist, dass es in Zukunft ein Wettkampf um Mitarbeiter geben wird, die im Rechenzentrum arbeiten – und die großen Cloud Anbieter hier eindeutig einen Vorteil haben.
Daher drehe ich das Argument eher um — das Personal ist nicht nur ein Faktor, der bei den Kosten sondern auch bezüglich der Verfügbarkeit analysiert werden sollte

Soweit zum Thema Personal — allein die Länge des Absatzes zeigt, wie emotional diese Diskussionen teilweise in Workshops geführt werden.

Windows und HyperV Lizenzen

Betriebssystemkosten und die Bereitstellung von HyperV sind ein nicht unerheblicher Kostenblock, der in den Azure Kosten (mit einigen Ausnahmen) in den Preisen der VMs berücksichtigt ist. Erst wenn alle Kosten in Betracht gezogen werden, ist ein Vergleich zwischen dem eigenen Rechenzentrumsbetrieb und Azure möglich.

Und wie bekomme ich dann einen ersten Überblick über die Azure Kosten?

Dazu mehr in einem weiteren Blog

Und wer nicht warten will, kann mich gerne per Mail oder über LinkedIn anschreiben:

Mail: rainer.strassner@cloudwithimpact.com

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/rainer-strassner-0566108/