KKC_0165 | FinOps für KI-Cloud: Kosten im Griff

KI-Workloads in der Cloud verhalten sich kostenmäßig anders als klassische Anwendungen: GPU-Zeit, Datenpipelines, Storage und Netzwerk-Egress können die Rechnung dominieren, während bei GenAI zusätzlich Token, Kontextfenster und Request-Patterns die Kosten stark beeinflussen. In diesem Seminar bauen Sie ein solides Fundament, um diese Kostentreiber zu verstehen und aktiv zu steuern.

Sie lernen die FinOps-Prinzipien und das Zusammenspiel von Inform, Optimize und Operate kennen und leiten daraus klare Rollen und Entscheidungswege für Engineering, Produktverantwortliche und Finance ab. Im Praxisteil erarbeiten Sie, wie Kosten-Transparenz entsteht: durch Tagging-Standards, Naming-Konventionen und sinnvolle Allocation-Regeln für Shared Services und Plattformanteile. Sie lernen, wie Budgets strukturiert werden sollten, damit sie zu Teams, Produkten und Umgebungen passen, und wie Alerts und Anomalie-Erkennung eingesetzt werden, bevor Kosten aus dem Ruder laufen.

Ein weiterer Schwerpunkt sind Guardrails wie Quotas, Rate Limits und Spend Limits, die Innovation ermöglichen, aber Risiken begrenzen. Zum Abschluss verbinden Sie Kosten mit Produktwert: Sie definieren KPIs wie Cost per Request, Cost per Token oder Cost per User, leiten Unit Economics ab und erstellen Reporting-Ansichten, die Entscheidungen erleichtern. Damit können Sie KI-Cloud-Services planbar skalieren, ohne Kontrolle und Verantwortlichkeit zu verlieren.

• Sie verstehen spezifische Kostentreiber von KI-Workloads in der Cloud.
• Sie ordnen GPU-Zeit, Datenpipelines, Storage, Netzwerk-Egress und Token-Kosten ein.
• Sie wenden FinOps-Prinzipien wie Inform, Optimize und Operate auf KI-Szenarien an.
• Sie entwickeln Tagging-Standards, Naming-Konventionen und Allocation-Regeln.
• Sie strukturieren Budgets nach Teams, Produkten und Umgebungen.
• Sie nutzen Alerts und Anomalie-Erkennung zur Kostenkontrolle.
• Sie leiten Optimierungsmaßnahmen für Engineering, Produktverantwortliche und Finance ab.

Das Seminar richtet sich an Cloud-Architekt/innen, FinOps-Verantwortliche, Plattformteams, Engineering Leads, Produktverantwortliche, Controller/innen und IT-Entscheider/innen, die KI-Kosten in Cloud-Umgebungen transparent steuern möchten.

• Grundverständnis von Cloud-Services und Kostenabrechnung (Accounts/Subscriptions, Compute, Storage).
• Hilfreich: erster Kontakt mit ML- oder GenAI-Workloads, ist aber keine Pflicht.

• Kostenlogik von KI-Cloud-Services verstehen
  • Training vs. Inference: typische Kostentreiber
  • GPU, Storage, Netzwerk, Managed Services
  • Token, Requests, Kontextfenster bei LLMs
  • Warum Tagging bei KI-Projekten oft scheitert
• FinOps-Grundlagen, Rollen und Entscheidungswege
  • FinOps Framework: Inform, Optimize, Operate
  • Rollenmodell: Product, Engineering, Finance
  • Showback, Chargeback, Kostenstellenlogik
  • Policy statt Einzelfreigaben
• Kosten-Transparenz aufbauen: Daten, Tags, Allocation
  • Tagging-Standards und Naming-Konventionen
  • Allocation für Shared Services und Plattformen
  • Cost Categories, Labels, Accounts, Subscriptions
  • Finanzsicht: CapEx/OpEx, Forecasting-Basics
• Budgets, Alerts und Guardrails für KI-Workloads
  • Budget-Strukturen: Teams, Produkte, Umgebungen
  • Alerting: Schwellen, Anomalien, Forecast Alerts
  • Quotas, Rate Limits, Spend Limits
  • Genehmigungsprozesse mit klaren Kriterien
• Optimierung: Quick Wins für GenAI und ML
  • Right-Sizing und Scheduling von GPU-Workloads
  • Spot/Preemptible, Reservations, Savings Plans
  • Caching, Batch-Inference, Kontext-Strategien
  • Storage-Lifecycle, Datenhaltung, Egress reduzieren
• KPI-Set: Kosten mit Produktwert verbinden
  • Cost per Request, Cost per Token, Cost per User
  • Unit Economics und SLOs für Kosten
  • FinOps-Reporting: Management-taugliche Views
  • Roadmap: von Pilot zu skalierbarem Betrieb