Sie sind hier: Startseite » Markt » Tipps und Hinweise

Optimierung von Java-Workloads in der Cloud

Cloud-Kostenoptimierung: Java in der Cloud: Sechs Stellschrauben für mehr Effizienz und weniger Kosten
Ein oft unterschätzter Hebel zur Optimierung von Cloud-Kosten liegt in der Wahl der zugrunde liegenden Compute-Instanzen

Cloud-Infrastrukturen versprechen Skalierbarkeit, Effizienz und Kostenvorteile. Doch um Engpässe zu vermeiden, überprovisionieren viele Unternehmen ihre Cloud-Kapazitäten – und bezahlen so oftmals für Ressourcen, die sie gar nicht nutzen. Wie lässt sich das ändern? Ein zentraler Hebel ist die Optimierung von Java-Workloads in der Cloud.

Cloud-Infrastrukturen bringen viele Vorteile, aber auch neue Komplexität und oft unerwartet hohe Kosten mit sich. Bei vielen Unternehmen nehmen Java-Umgebungen und -Anwendungen große Volumina in gebuchten Cloud-Kapazitäten ein, denn Java gehört noch immer zu den beliebtesten Programmiersprachen: Laut dem aktuellen State of Java Survey and Report 2025 von Azul geben 68 Prozent der Befragten an, dass über 50 Prozent ihrer Anwendungen mit Java entwickelt wurden oder auf einer JVM (Java Virtual Machine) laufen. Gleichzeitig zeigt sich, dass Unternehmen ihre Java-Workloads in der Cloud überprovisionieren: Rund 70 Prozent der Befragten sagen, dass sie mehr als 20 Prozent ihrer gebuchten Cloud-Kapazitäten nicht nutzen. Wie lässt sich das optimieren?

1. Cloud-Kosten verstehen: Transparenz als erster Schritt
Die Grundlage jeder Optimierung ist ein tiefes Verständnis der eigenen Cloud-Nutzung. Viele Unternehmen wissen zwar, dass ihre Cloud-Kosten zu hoch sind, können aber weder exakt zuordnen, wo diese entstehen, noch wer im Unternehmen sie verursacht und ob die Ausgaben gerechtfertigt sind. Besonders in historisch gewachsenen Multi-Cloud-Umgebungen fehlen oft konsistente Berichte, standardisierte Tagging-Konzepte oder eine einheitliche Kostenzuordnung. Es gilt daher sämtliche Kosten- und Nutzungsdaten akribisch zu identifizieren, zu normalisieren und klar internen Nutzern zuzuweisen. Neben den Tools, die Cloud-Anbieter selbst für diese notwendige Dokumentation bereitstellen, können Unternehmen auch Systeme von Drittanbietern nutzen, die oftmals über mehr Features verfügen.

2. KPIs einführen, um Effizienz messbar zu machen
Sobald Unternehmen einen klaren Überblick über ihre Cloud-Ausgaben haben, gilt es diese Kosten in einen sinnvollen Zusammenhang zum tatsächlichen Nutzen zu setzen. Dafür braucht es klare und nachvollziehbare Kennzahlen, die zeigen, wie effizient Ressourcen genutzt werden. Dazu zählen technische Metriken wie Speichernutzung, Antwortzeiten oder Fehlerraten, aber auch betriebswirtschaftliche Größen wie Kosten pro Nutzer, Transaktion oder Anwendung. Besonders wichtig sind verursachergerecht allokierte Kosten, die auch anteilige Ausgaben für gemeinsam genutzte Ressourcen berücksichtigen. Nur wenn diese Daten vollständig und richtig zugeordnet sind, lassen sich Cloud-Ausgaben wirklich bewerten.

3. Über On-Demand hinaus denken
Viele Unternehmen setzen bei der Cloud-Nutzung vor allem auf On-Demand-Instanzen. Doch gerade für Java-Anwendungen mit planbarem Ressourcenbedarf ist das die teuerste Lösung. Dabei bieten Public-Cloud-Anbieter längst flexible Preismodelle, mit denen sich die Ausgaben deutlich senken lassen – ohne auf Performance oder Verfügbarkeit zu verzichten. Reserved Instances eignen sich ideal für Workloads mit konstanter Last wie Backend-Services und bieten bis zu 70 Prozent Preisvorteil. Noch flexibler sind Savings Plans, die nicht an konkrete Instanztypen gebunden sind, sondern Rabatte auf den gesamten Ressourcenverbrauch gewähren. Für nicht-kritische Tasks lassen sich zudem Spot Instances nutzen – mit bis zu 90 Prozent Kostenersparnis. Der Schlüssel liegt in der kombinierten Nutzung aller Optionen.

4. Cloud ist verhandelbar: Konditionen aktiv gestalten
Viele Unternehmen akzeptieren Cloud-Preise als gegeben – dabei sind gerade bei großen Anbietern wie AWS oder Azure Rabatte und Sonderkonditionen verhandelbar, vor allem bei planbaren Workloads wie Java-Backends. Wer seine Kosten- und Nutzungsdaten kennt, kann gezielt mit dem Anbieter ins Gespräch gehen: über Enterprise Agreements, Reserved Commitments oder individuelle Preisvereinbarungen. Auch zusätzliche Leistungen wie technischer Support oder Budget für Innovationen lassen sich im Rahmen solcher Verhandlungen sichern. Die Voraussetzung: Cloud-Anbieter nicht nur als Dienstleister sehen, sondern als strategische Partner aktiv managen.

5. High-Performance JDKs einsetzen
Die Wahl des Java Development Kits (JDK) wird häufig unterschätzt – dabei hat sie einen erheblichen Einfluss auf die Cloud-Bilanz. Herkömmliche OpenJDKs leiden unter langen Startzeiten, Pausen durch Garbage Collection und ineffizienter Nutzung von Ressourcen. High-Performance-JDKs wie Azul Platform Prime setzen genau hier an: Mit pausenloser Garbage Collection, schnellerem Warm-up und höherer Codeeffizienz ermöglichen sie eine bessere Auslastung von Instanzen, eine reibungslosere Skalierung und geringere Latenzen.

6. Moderne Prozessoren und Architekturtrends nutzen
Ein oft unterschätzter Hebel zur Optimierung von Cloud-Kosten liegt in der Wahl der zugrunde liegenden Compute-Instanzen. Viele Unternehmen betreiben ihre Java-Anwendungen noch auf klassischen x86-basierten Servern. Diese sind leistungsstark, aber nicht optimal auf Cloud-native Workloads abgestimmt – vor allem nicht für Java-Anwendungen, die besonders ressourcenintensiv sein können. Moderne Alternativen wie die ARM-basierte Graviton-Prozessorfamilie von AWS bieten hier einen klaren Vorteil. Sie sind speziell für Cloud-Szenarien konzipiert, verbrauchen weniger Energie und ermöglichen eine höhere Parallelverarbeitung.

Fazit: Die richtigen Hebel kennen und betätigen
Investitionen in die Cloud gehören längst zum Kern der IT-Strategie vieler Unternehmen. Laut The CIO Cloud Trends Survey & Report von Azul gibt die Mehrheit der befragten CIOs in den USA an, dass sie derzeit mehr als 60 Prozent ihrer Workloads in der Cloud ausführen; fast die Hälfte (42 Prozent) möchte innerhalb von fünf Jahren 81-100 Prozent ihrer Arbeitslasten in der Cloud abwickeln. Umso wichtiger sind Maßnahmen, um unnötige Kostentreiber einzudämmen. Die Optimierung von Java-Workloads in der Cloud erfordert dabei nicht nur technische Maßnahmen, sondern auch eine umfassende Strategie, die Transparenz, Verantwortung und Kontrolle über die Cloud-Kosten sicherstellt. Wer die richtigen Hebel ansetzt, kann sowohl die Effizienz steigern als auch erhebliche Einsparungen erzielen und damit zur Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens beitragen. (Azul Systems: ra)

eingetragen: 04.05.25

Azul Systems: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.

Meldungen: Tipps und Hinweise

Wie sich Teamarbeit im KI-Zeitalter verändert
Liefertermine wackeln, Teams arbeiten unter Dauerlast, Know-how verschwindet in der Rente: In vielen Industrieunternehmen gehört der Ausnahmezustand zum Betriebsalltag. Gleichzeitig soll die Zusammenarbeit in Produktion, Qualitätskontrolle und Wartung immer schneller, präziser und vernetzter werden. Wie das KI-gestützt gelingen kann, zeigt der Softwarehersteller Augmentir an sechs konkreten Praxisbeispielen.
Vom Workaround zum Schatten-Account
Um Aufgaben im Arbeitsalltag schneller und effektiver zu erfüllen, ist die Suche nach Abkürzungen Gang und Gebe. In Kombination mit dem technologischen Fortschritt erreicht die Effizienz menschlicher Arbeit so immer neue Höhen und das bringt Unternehmen unwissentlich in eine Zwickmühle: Die zwischen Sicherheit und Produktivität. Wenn ein Mitarbeiter einen Weg findet, seine Arbeit schneller oder besser zu erledigen, die Bearbeitung von Zugriffsanfragen durch die IT-Abteilung aber zu lange dauert oder zu kompliziert ist, dann finden Mitarbeiter oftmals "kreative" Lösungen, um trotzdem weiterarbeiten zu können. Diese "Workarounds" entstehen selten aus böser Absicht. Allerdings stellen sie gravierende Sicherheitslücken dar, denen sich viele Beschäftigte und Führungskräfte nicht bewusst sind.
KI in der Cloud sicher nutzen
Keine Technologie hat die menschliche Arbeit so schnell und weitreichend verändert wie Künstliche Intelligenz. Dabei gibt es bei der Integration in Unternehmensprozesse derzeit keine Tür, die man KI-basierter Technologie nicht aufhält. Mit einer wachsenden Anzahl von KI-Agenten, LLMs und KI-basierter Software gibt es für jedes Problem einen Anwendungsfall. Die Cloud ist mit ihrer immensen Rechenleistung und Skalierbarkeit ein Motor dieser Veränderung und Grundlage für die KI-Bereitstellung.
Clever skalieren auf Basis bestehender Strukturen
Da Generative AI zunehmend Teil unseres Alltags wird, befinden wir uns in einer KI-Phase, die sich durch außerordentliche Fähigkeiten und enormen Konsum auszeichnet. Was anfangs auf einer theoretischen Ebene stattgefunden hat, ist inzwischen messbar - und zwar bis zur kleinsten Einheit. Aktuelle Untersuchungen von Mistral AI und Google deuten darauf hin, dass die Folgen einer einzigen Interaktion vernachlässigbar sind: Bruchteile eines Watts, einige Tropfen Wasser und ein Kohlenstoffausstoß, der etwa dem entspricht, was beim Streamen eines Videos unter einer Minute verbraucht wird.
Von Cloud-First zu Cloud-Smart
Die zunehmende Vernetzung von IT- und OT-Systemen bedeutet für die Fertigungsindustrie neue Sicherheitsrisiken. Ein moderner Cloud-Smart-Ansatz verbindet Innovation mit effektiven Sicherheitslösungen, um diesen Herausforderungen gerecht zu werden. Die industrielle Digitalisierung stellt die Fertigungsindustrie heute vor neue Herausforderungen - insbesondere in puncto Sicherheit.
Technik statt Vertrauen
Die andauernden Turbulenzen in den USA seit Amtsantritt von Donald Trump, die konsequente Kürzung von Mitteln für Datenschutz und die Kontrolle staatlicher Überwachungsprogramme verdeutlichen: Wer als Behörde oder Institution höchste Datensicherheit garantieren muss, kann nicht auf US-amerikanische Unternehmen oder deren europäische Töchter setzen.
Risiko von SaaS-zu-SaaS-Integrationen
Ein SaaS-Sicherheitsalbtraum für IT-Manager in aller Welt wurde kürzlich wahr: Hacker nutzten legitime OAuth-Tokens aus der Drift-Chatbot-Integration von Salesloft mit Salesforce, um unbemerkt Kundendaten von der beliebten CRM-Plattform zu exfiltrieren. Der ausgeklügelte Angriff deckt einen kritischen toten Winkel auf, von dem die meisten Sicherheits-Teams nicht einmal wissen, dass sie von ihm betroffen sind.
Kostenfallen erkennen und vermeiden
Remote Work, Cloud Computing und mobile Endgeräte haben die Arbeitswelt grundlegend verändert. Mitarbeiter erwarten heute, von überall aus auf ihre Anwendungen und Daten zugreifen zu können. Virtuelle Desktop-Lösungen machen diese Flexibilität möglich, indem sie Desktop-Umgebungen und Anwendungen über das Netzwerk eines Unternehmens bereitstellen. Doch der Markt für solche Lösungen ist komplex und vielfältig. IT-Entscheider stehen vor der Herausforderung, aus dem Angebot die passende Lösung zu identifizieren, die sowohl technische Anforderungen als auch wirtschaftliche Ziele erfüllt.
Übergang in die neue Systemlandschaft
Der Umstieg auf SAP S/4HANA ist bei vielen Unternehmen bereits in vollem Gange oder steht unmittelbar bevor. Wer in diesem Zusammenhang seine Archivierungsstrategie überdenkt, kann wertvolle Zeit, Kosten und Aufwand sparen. Die Archivierungsexperten von kgs haben zehn zentrale Aspekte zusammengestellt, die dabei helfen, den Übergang in die neue Systemlandschaft effizient und zukunftssicher zu gestalten.
Die Zukunft braucht offene KI-Infrastrukturen
KI ist mehr als ein ominöses Hinterzimmer-Experiment. Die Technologie ist eine treibende Kraft, wenn es um Produkte, Entscheidungen und Nutzererfahrungen über jegliche Wirtschaftsbereiche hinaus geht. Mittlerweile stellen Unternehmen jedoch die Inferenz in den Mittelpunkt ihrer KI-Implementierungen. Hier können die Modelle ihren eigentlichen Mehrwert unter Beweis stellen - unter anderem in Form von Antworten auf drängende Fragen, Vorhersagen und Content-Generierung. Der Anstieg des Inferenz-Bedarfs bringt jedoch eine entscheidende Herausforderung mit sich. Bei Inferenzen handelt es sich nämlich nicht um einzelne Workloads.

Warum steigende IT-Kosten das kleinere Übel sind Wer Cloud sagt, muss Datensouveränität denken