FinOps- und Kubernetes-Cluster-Optimierung bringt erhebliche Einsparungen für VW Group

Der Volkswagen Konzern hat durch die Implementierung des von Aspecta entwickelten FinOps-Ansatzes erhebliche Kostensenkungen und Ressourceneffizienz in seinen Kubernetes-Clustern erreicht. Mit diesem Projekt wurde nicht nur der Betrieb optimiert, sondern auch der Grundstein für langfristige Effizienz im Cloud Computing gelegt.

Wichtige Punkte:

✓ Reduzierung der Cloud-Ressourcenkosten um mehrere Prozent durch den FinOps-Ansatz
✓ Effektive Echtzeitoptimierung und Überwachung von Kubernetes-Clustern
✓ Verbesserung der Leistung und Stabilität von Anwendungen auf der AWS-Plattform
✓ Flexible Lösungen, die auf komplexe IT-Infrastrukturen zugeschnitten sind
✓ Langfristige Einsparungen und technologische Bereitschaft für zukünftige Herausforderungen

08. September 2024 ┃ 7 Minuten Lesedauer

In der heutigen Automobilindustrie ist die effektive Nutzung von Cloud-Technologien der Schlüssel zum Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Kubernetes-Cluster zu optimieren, was oft zu einer übermäßigen Ressourcennutzung und unnötigen Kosten führt. Der Trend zur Implementierung von FinOps-Ansätzen wird zu einer immer wichtigeren Lösung, da er ein besseres Kostenmanagement und eine effizientere Nutzung von Cloud-Ressourcen ermöglicht.

Kunde

Der Volkswagen Konzern, einer der größten Automobilhersteller der Welt, ist bekannt für seine Innovationen und technologischen Fortschritte. Das Unternehmen betreibt eine umfangreiche IT-Infrastruktur, darunter Kubernetes-Cluster auf der Container as a Service (CaaS)-Plattform in Amazon Web Services (AWS), die eine Vielzahl von Anwendungen und Diensten im gesamten Konzern unterstützt.

Das Problem: Übermäßiger Einsatz von Ressourcen und hohe Kosten

Die VW Group stand vor einem ernsten Problem mit der übermäßigen Nutzung von Ressourcen in ihren Kubernetes-Clustern. Die Analyse ergab, dass die hohe Speicher- und CPU-Nutzung in diesen Clustern erheblich reduziert werden könnte. Dieses Problem trat besonders beim Skalieren von Anwendungen auf und verbrauchte unnötigerweise Ressourcen.

Die identifizierte Ineffizienz brachte Möglichkeiten, die Kosten um mehrere Millionen EUR jährlich zu senken, abhängig vom gewählten AWS-Plan. Die Optimierung von Speicher und CPU reduzierte nicht nur die Betriebskosten, sondern ermöglichte auch eine bessere Kapazitätsplanung und effizienteres Skalieren der Infrastruktur.

Die Verschwendung von Ressourcen erschwerte die Bereitstellung neuer Dienste und hinderte den VW-Konzern daran, das volle Potenzial seiner Cloud-Infrastruktur auszuschöpfen. Die Rationalisierung der Nutzung von Cloud-Ressourcen war der Schlüssel zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit in der sich schnell verändernden Automobilindustrie.

Der VW-Konzern hat sich für die Optimierung seiner Kubernetes-Cluster die folgenden Ziele gesetzt:

Deutliche Reduzierung der übermäßigen Ressourcennutzung in Kubernetes-Clustern.
Minimierung unnötiger Kosten im Zusammenhang mit ungenutzten Ressourcen.
Einrichtung eines wirksamen Systems zur Überwachung und Verwaltung der Nutzung von Cloud-Ressourcen.
Umsetzung einer langfristigen Strategie zur Optimierung von Kosten und Ressourcennutzung.
Verbesserung der allgemeinen Effizienz und Leistung der Kubernetes-Plattform.

Lösung: die Umsetzung der FinOps Zugang

Aspecta schlug eine umfassende Lösung vor, die auf der Umsetzung eines FinOps-Ansatzes basierte, der in drei Phasen unterteilt war:

Die kurzfristige Phase umfasste die schnelle Implementierung von FinOps-Tools und die Durchführung einer tiefgehenden Analyse des Ressourcenverbrauchs. Diese Phase war so konzipiert, dass sie sofort beginnen konnte und mehrere Wochen dauerte. In diesem Zeitraum identifizierte das Aspecta-Team zentrale Ineffizienzen und erstellte eine detaillierte Karte der Ressourcennutzung in allen Kubernetes-Clustern der VW Group.

Die mittelfristige Phase konzentrierte sich auf die Anpassung des FinOps-Ansatzes in den Entwicklerteams, bei den Anwendungsbesitzern und im CaaS-Team. Dies umfasste einen Workshop, der darauf abzielte, die Kultur und den Ansatz bei der Nutzung von Cloud-Ressourcen zu verändern. Die Teams lernten, wie sie die Ressourcennutzung für ihre Anwendungen und Dienste effektiv planen und optimieren können.

Die Langfristige Phase konzentrierte sich auf die kontinuierliche Verbesserung und die Implementierung von Best Practices für das Kubernetes-Management. Dazu gehörten die Implementierung automatisierter Überwachungs- und Optimierungstools, regelmäßige Audits der Ressourcennutzung und die Schaffung eines Systems zur kontinuierlichen Schulung und Aktualisierung der Teams zu den neuesten Trends bei der Cloud-Optimierung.

Kurzfristige Phase:

schneller Einsatz von FinOps-Tools und eingehende Analyse des Ressourcenverbrauchs
Identifizierung von Schlüsselbereichen der Ineffizienz
Erstellung einer detaillierten Karte der Ressourcennutzung in allen Kubernetes-Clustern des VW-Konzerns

Mittelfristige Phase:

Einführung des FinOps-Ansatzes in den Entwicklungsteams, den Anwendungseignern und dem CaaS-Team
Schulung von Teams zur effektiven Planung und Optimierung von Ressourcen für Anwendungen und Dienste

Langfristige Phase:

Umsetzung bewährter Verfahren für die Kubernetes-Verwaltung
Automatisierung der Überwachung und Optimierung
Schaffung eines Systems zur Schulung von Teams in den neuesten Trends der Cloud-Optimierung

Während der Umsetzung der daraus resultierenden Lösungen anzutreffen waren Herausforderungen, die wir überwunden diesen Schritten:

Anfänglicher Widerstand der Teams: Eine der größten Herausforderungen war der anfängliche Widerstand einiger Teams gegen die Änderung bewährter Verfahren. Dieses Problem wurde durch intensive Kommunikation und das Aufzeigen der konkreten Vorteile des neuen Ansatzes überwunden.
Komplexität der Infrastruktur: Die Komplexität der bestehenden Infrastruktur des VW-Konzerns machte es schwierig, einen einheitlichen Optimierungsansatz zu implementieren. Das Aspecta-Team schuf ein flexibles Rahmenwerk, das auf die spezifischen Bedürfnisse der verschiedenen Teile des Unternehmens zugeschnitten war.
Technische Probleme: Probleme wie die Integration der neuen FinOps-Tools in die bestehenden Systeme des VW-Konzerns wurden durch eine enge Zusammenarbeit mit dem IT-Team des Kunden und die schrittweise Implementierung von Änderungen gelöst, die den Betrieb so wenig wie möglich beeinträchtigten.

Ergebnisse: Reduktion der Kosten und die effiziente Nutzung von Ressourcen

Die Umsetzung der FinOps zuzugreifen und Optimierung von Kubernetes Cluster brachte die VW-Gruppe signifikante Ergebnisse:

✓ Einsparungen bei CPU und Arbeitsspeicher
Die Ausgaben für CPU und Arbeitsspeicher wurden um mehrere zehn Prozent reduziert, was monatliche Einsparungen von mehreren zehntausend Euro bedeutet.

✓ Verbesserte Leistung und Stabilität
Anwendungen, die auf der CaaS-Plattform laufen, sind jetzt stabiler und leistungsfähiger.

✓ Besserer Einblick in die Ressourcennutzung
Teams haben effizientere Werkzeuge erhalten, um Kapazitäten zu planen und neue Dienste schneller bereitzustellen.

✓ Positiver Einfluss auf die Organisationskultur
Die Teams begannen, die Nutzung der Ressourcen proaktiv zu optimieren, was zu einer Steigerung der Gesamteffizienz des IT-Betriebs des VW-Konzerns führte.

Fazit

Das Kubernetes-Cluster-Optimierungsprojekt für den VW-Konzern zeigt, wie ein strategischer Ansatz für die Verwaltung von Cloud-Ressourcen zu erheblichen finanziellen Einsparungen führen und die Gesamteffizienz der IT-Infrastruktur verbessern kann.

Die Umsetzung des FinOps-Ansatzes hat nicht nur das akute Problem der Überbeanspruchung von Ressourcen gelöst, sondern auch den Grundstein für eine langfristige Optimierung und ein effektives Kostenmanagement im Cloud Computing gelegt.

Dieses Projekt zeigt, wie wichtig eine kontinuierliche Optimierung und Überwachung in einer dynamischen Cloud-Computing-Umgebung ist. Für den VW-Konzern bedeutet dies nicht nur unmittelbare finanzielle Einsparungen, sondern auch eine bessere Vorbereitung auf künftige technologische Herausforderungen in der sich schnell verändernden Automobilindustrie.

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