IoT-Kostenanalyse: Was Service-Provider und Unternehmen von Cloud-Preismodellen lernen können

Überblick

Heute migrieren die meisten Organisationen ihre Infrastruktur in öffentliche Cloud-Umgebungen und nutzen diese Plattformen, um das wachsende Internet-of-Things-Ökosystem (IoT) zu verwalten.

Über zwei Drittel der Unternehmen setzen mittlerweile Edge- und Near-Edge-Computing-Ressourcen für IoT-Analysen, Machine Learning und andere datenintensive Aufgaben ein. Führende Hyperscaler – AWS, Google Cloud und Microsoft Azure – bieten nutzungsbasierte IoT-Services an, die auf Unternehmensanforderungen zugeschnitten sind.

451 Researchs Preisuntersuchung

Anfang dieses Jahres stellten Analysten des Digital Economics und IoT-Teams von 451 Research eine etwa 50-prozentige Preissenkung bei Azure IoT fest. Dies warf die zentrale Frage auf: Welcher Hyperscaler – AWS, Google Cloud oder Microsoft – bietet insgesamt die geringsten Kosten?

Das Team identifizierte neun Preisfaktoren, die den Gesamtkosten erheblich beeinflussen können: durchschnittliche Nachrichtengröße, Nachrichtenvolumen, Registrierungs-Updates und weitere. Mithilfe eines Machine-Learning-Ansatzes und einer Python-Simulation verglichen sie die US-Preismodelle der drei Plattformen.

Bei 10.000.000 Simulationen zeigte die Analyse, dass Azure und AWS in bestimmten Szenarien kosteneffizient sein können, wie im Entscheidungsbaum-Diagramm dargestellt. Generell erwies sich Microsoft bei großen Skalierungen als günstigere Option, während AWS für die meisten typischen Enterprise-Anwendungsfälle die niedrigsten Preise bot. Google Cloud war in keiner Simulation die günstigste Option.

Wichtige Erkenntnisse für Unternehmen

• ML as a Service liefert Erkenntnisse – Die Studie zeigte, dass cloud-basierte Machine-Learning-Tools versteckte Kosteneffizienzen aufdecken können, aber der Erfolg erfordert tiefes Domänenwissen, um komplexe Preismodelle zu interpretieren.
• Komplexität bleibt trotz vereinfachter Modelle bestehen – Trotz Bemühungen zur Vereinfachung der Preisgestaltung bleiben Nuancen bestehen, die Organisationen oft zwingen, erwartete Kosten manuell zu berechnen – eine Praxis, die weder praktikabel noch skalierbar ist.

Da Cloud-Abrechnung weit davon entfernt ist, ein „wie Strom“-Versorgungsmodell zu sein, haben viele Verbraucher Schwierigkeiten zu verstehen, wofür sie eigentlich bezahlen. Diese Wissenslücke bietet Service-Providern eine klare Chance, Komplexität zu reduzieren, plattformübergreifend zu vermitteln und den Machine-Learning-Zugang für Nicht-Experten zu vereinfachen.

Autor: Owen Rogers, Research Director – Digital Economics Unit