Was kostet Amazon EKS?
Amazon EKS berechnet eine Pauschale von 0,10 $ pro Stunde für die Control Plane jedes Clusters (ca. 72 $/Monat). Zusätzlich zahlen Sie für die zugrunde liegenden AWS-Ressourcen (EC2-Instanzen, Fargate, EBS-Volumes, Load Balancer), auf denen Ihre Worker Nodes und Anwendungen laufen. Extended Support für ältere Kubernetes-Versionen kostet 0,60 $ pro Stunde.
Wer seine Cloud-Ausgaben präzise kalkulieren und unerwartete Kosten vermeiden will, muss die EKS-Preisstruktur verstehen. AWS bietet für EKS mehrere Betriebsmodi, jeweils mit eigener Kostenstruktur. Nutzer sollten die Preisauswirkungen von Standard-Clustern, Managed Node Groups, Auto-Scaling-Optionen und optionalen Add-ons bewerten. Wer diese Komponenten vorab analysiert, plant Budgets effektiver und schafft die Grundlage für Kostenoptimierung.
Dieser Artikel ist Teil einer Serie über Kubernetes-Preismodelle.
In diesem Artikel:
- Die Preiskomponenten von AWS EKS im Überblick
- Versteckte und zusätzliche Amazon-EKS-Kosten
- Preisbeispiele für Amazon EKS
- 6 Wege, Amazon-EKS-Kosten zu senken und zu optimieren
Die Preiskomponenten von AWS EKS im Überblick
Werfen wir einen Blick auf die zentralen Kostenkomponenten von Amazon-EKS-Clustern.
Preise für Amazon-EKS-Cluster
Amazon EKS berechnet für jeden EKS-Cluster eine stündliche Gebühr pro Cluster. Der Preis hängt von der Support-Stufe der verwendeten Kubernetes-Version ab:
- Cluster mit einer Kubernetes-Version im Standard Support kosten 0,10 $ pro Cluster und Stunde.
- Eine Kubernetes-Version bleibt nach ihrer Veröffentlichung in Amazon EKS für die ersten 14 Monate im Standard Support.
- Nach Ende des Standard Supports wechselt die Version für die folgenden 12 Monate in den Extended Support.
- Extended Support kostet 0,60 $ pro Cluster und Stunde. Darin enthalten sind die regulären 0,10 $ pro Stunde plus zusätzliche 0,50 $ pro Cluster und Stunde.
Diese Preise gelten für den EKS-Cluster selbst. Die von den Workloads genutzten AWS-Ressourcen wie EC2-Instanzen, EBS-Volumes, öffentliche IPv4-Adressen oder Fargate-Rechenleistung werden weiterhin separat abgerechnet.
Preise für die Amazon EKS Provisioned Control Plane
Mit der Amazon EKS Provisioned Control Plane können Nutzer eine definierte Menge an Control-Plane-Kapazität für einen Cluster reservieren. Diese Option richtet sich an Workloads, die eine stabile Control-Plane-Performance, schnellere Reaktionen auf Lastspitzen oder Unterstützung für Kubernetes-Betrieb im größeren Maßstab benötigen.
Die Preise richten sich nach der gewählten Skalierungsstufe der Control Plane. Die Gebühr fällt stündlich an und kommt zur regulären EKS-Cluster-Gebühr hinzu. Es gibt weder Vorabkosten noch langfristige Bindungen:
- Die Stufe XL kostet 1,65 $ pro Cluster und Stunde.
- Die Stufe 2XL kostet 3,40 $ pro Cluster und Stunde.
- Die Stufe 4XL kostet 6,90 $ pro Cluster und Stunde.
- Die Stufe 8XL kostet 13,90 $ pro Cluster und Stunde.
Nutzer können zwischen den Skalierungsstufen wechseln oder zur Standard Control Plane zurückkehren. Für Stufen oberhalb von 8XL müssen sich Nutzer für Preisinformationen an ihr AWS-Account-Team wenden.
Amazon EKS Auto Mode
Die Preise für den Amazon EKS Auto Mode gelten für Cluster, in denen EKS Auto Mode aktiviert ist. Die Gebühr richtet sich nach Typ und Laufzeit der Amazon-EC2-Instanzen, die EKS Auto Mode startet und verwaltet. Diese Gebühr fällt zusätzlich zum EC2-Instanzpreis an: Nutzer zahlen die regulären EC2-Kosten für die zugrunde liegenden Instanzen, EKS Auto Mode berechnet darüber hinaus eine eigene Verwaltungsgebühr.
EKS Auto Mode wird sekundengenau abgerechnet, mit einer Mindestdauer von einer Minute. Die Gebühr ist unabhängig von der EC2-Kaufoption und gilt somit gleichermaßen für On-Demand-Preise, Reserved Instances, Compute Savings Plans und Spot Instances. Organisationen, die EKS Auto Mode für mehr als 150 Nodes einsetzen möchten, müssen sich für Preisinformationen an ihr AWS-Account-Team wenden.
Preise für Amazon EKS Capabilities
Preise für Amazon EKS Capabilities fallen an, wenn bestimmte Capabilities auf einem EKS-Cluster aktiviert werden. Die Abrechnung besteht aus zwei stündlichen Bestandteilen: einer Grundgebühr für jede aktivierte Capability und einer nutzungsabhängigen Gebühr auf Basis der Zahl der von dieser Capability verwalteten Ressourcen:
- Für Argo CD in US East (Ohio) beträgt die Grundgebühr 0,02771 $ pro Argo-CD-Capability-Stunde. Die Nutzungsgebühr liegt bei 0,00136 $ pro Argo-CD-Anwendungsstunde. Jede Anwendung wird pro Ziel-Cluster-Deployment gezählt – eine Anwendung, die auf fünf Cluster ausgerollt wird, zählt also als fünf Anwendungen.
- Für AWS Controllers for Kubernetes (ACK) beträgt die Grundgebühr 0,004482 $ pro ACK-Capability-Stunde. Die Nutzungsgebühr liegt bei 0,000045 $ pro ACK-Ressourcenstunde.
- Für den Kubernetes Resource Orchestrator (KRO) beträgt die Grundgebühr 0,004482 $ pro KRO-Capability-Stunde. Die Nutzungsgebühr liegt bei 0,000045 $ pro KRO-RGD-Instanzstunde.
- Alle Gebühren für EKS Capabilities werden stündlich abgerechnet. Es gibt weder Vorabkosten noch Mindestverpflichtungen.
Preise für Amazon EKS Hybrid Nodes
Mit Amazon EKS Hybrid Nodes lässt sich On-Premises- oder Edge-Infrastruktur mit Amazon-EKS-Clustern verbinden. Kubernetes-Workloads können so auf Infrastruktur außerhalb von AWS laufen, während das Cluster-Management in Amazon EKS verbleibt.
Die Abrechnung basiert auf den an Kubernetes gemeldeten vCPU-Stunden:
- Die Abrechnung beginnt, sobald ein Hybrid Node dem Cluster beitritt, und endet, wenn der Node entfernt wird.
- In Bare-Metal-Umgebungen mit aktiviertem Hyperthreading meldet jeder physische CPU-Kern zwei vCPUs an Kubernetes; abgerechnet wird die gemeldete vCPU-Anzahl.
Die Preise für Hybrid Nodes sind nach der aggregierten monatlichen vCPU-Stunden-Nutzung in derselben AWS-Region gestaffelt:
- Die ersten 576.000 monatlichen vCPU-Stunden kosten 0,020 $ pro vCPU-Stunde.
- Die nächsten 576.000 kosten 0,014 $ pro vCPU-Stunde.
- Die nächsten 4.608.000 monatlichen vCPU-Stunden kosten 0,010 $ pro vCPU-Stunde.
- Die nächsten 5.760.000 kosten 0,008 $ pro vCPU-Stunde.
- Nutzung oberhalb von 11.520.000 monatlichen vCPU-Stunden kostet 0,006 $ pro vCPU-Stunde.
Bei konsolidierter Abrechnung über AWS Organizations gelten diese Staffeln kontenübergreifend innerhalb der Organisation für dieselbe Region. Wer Hybrid Nodes auf Maschinen mit mehr als 32 vCPUs pro Maschine betreiben möchte, muss sich an sein AWS-Account-Team wenden.
Preise für EKS Anywhere
Amazon EKS Anywhere ist Open-Source-Software, mit der sich Kubernetes-Cluster auf eigener Hardware im Rechenzentrum oder in Edge-Umgebungen betreiben lassen. Die Software selbst ist als Open Source verfügbar, AWS bietet jedoch Enterprise Subscriptions für Support und zusätzliche Funktionen an:
- Eine Amazon EKS Anywhere Enterprise Subscription umfasst Support für lizenzierte EKS-Anywhere-Cluster. Sie ermöglicht außerdem den Zugriff auf EKS Anywhere Curated Packages, die Funktionen wie Load Balancing, Observability und Auto Scaling ergänzen.
- AWS Enterprise Support oder AWS Enterprise On-Ramp Support ist Voraussetzung für den Kauf einer EKS Anywhere Enterprise Subscription.
- Subscriptions können über die Amazon-EKS-Konsole, die API oder die AWS CLI erworben werden.
- Der Preis ist eine Pauschale pro Cluster und unabhängig von der Cluster-Größe. Eine Laufzeit von einem Jahr kostet 24.000 $ pro Cluster, abgerechnet mit 2.000 $ pro Monat. Eine Laufzeit von drei Jahren kostet 18.000 $ pro Cluster und Jahr, abgerechnet mit 1.500 $ pro Monat.
- In einem einzelnen Subscription-Kauf können eine oder mehrere EKS-Anywhere-Cluster-Lizenzen enthalten sein.
- Subscriptions lassen sich auf automatische Verlängerung einstellen und können innerhalb der ersten sieben Tage kostenlos gekündigt werden.
Versteckte und zusätzliche Amazon-EKS-Kosten
Über die zentralen Grundkomponenten hinaus gibt es weitere Kosten rund um Ihre EKS-Cluster, die Sie möglicherweise nicht auf dem Radar haben.
Speicherkosten
Workloads auf Amazon EKS benötigen häufig persistenten Speicher, der zusätzliche Kosten verursacht. Diese entstehen in der Regel durch Amazon-EBS-Volumes, Amazon EFS (Elastic File System) oder S3-Buckets für Objektspeicher. Die Preise dieser Speicherdienste richten sich nach der bereitgestellten Speichermenge, dem Speichertyp (z. B. SSD vs. HDD) und den IOPS-Anforderungen. Bei Workloads mit hohen Performance-Anforderungen oder großen Kapazitäten können die Speicherkosten die EKS-Cluster-Grundgebühr übersteigen.
Zu den Speicherkosten zählen auch Gebühren für Backups, Snapshots und Datentransfer. Regelmäßige EBS-Snapshots für Disaster Recovery oder Compliance können beispielsweise zusätzliche monatliche Kosten verursachen. Organisationen sollten die Speichernutzung überwachen, ungenutzte Volumes löschen und Speicherklassen per Right-Sizing anpassen, um unnötige Ausgaben zu vermeiden. Wer den vollen Umfang der Speicherkosten kennt, verhindert Budgetüberschreitungen in EKS-Umgebungen.
Datentransferkosten
Datentransferkosten werden bei Amazon EKS oft übersehen, können die AWS-Gesamtrechnung aber spürbar beeinflussen. AWS berechnet Gebühren für Daten, die aus EKS-Clustern ins Internet, zwischen Availability Zones und teils zwischen AWS-Diensten in unterschiedlichen Regionen übertragen werden. Bei Anwendungen mit hohem ausgehendem Traffic oder zonenübergreifender Kommunikation können sich diese Gebühren summieren und einen erheblichen Anteil der Gesamtkosten ausmachen.
Konzipieren Sie EKS-Workloads so, dass unnötiger Datentransfer minimiert wird. Halten Sie den Traffic beispielsweise nach Möglichkeit innerhalb derselben Availability Zone oder nutzen Sie AWS PrivateLink für die Kommunikation zwischen Diensten, um Kosten zu senken. Prüfen Sie regelmäßig Ihre Datentransfermuster und passen Sie die Netzwerktopologie an, um diese Ausgaben in EKS-Deployments im Griff zu behalten.
NAT-Gateway-Kosten
Amazon-EKS-Cluster, die aus privaten Subnetzen heraus Internetzugriff benötigen, nutzen in der Regel NAT Gateways. AWS berechnet sowohl die stündliche Nutzung jedes NAT Gateways als auch die darüber verarbeitete Datenmenge. In Umgebungen mit hohem Traffic oder Clustern mit mehreren privaten Subnetzen können sich NAT-Gateway-Gebühren schnell summieren.
Um NAT-Gateway-Kosten zu senken, sollten Sie den Traffic über weniger Gateways bündeln oder bei geringerem Durchsatz NAT-Instanzen in Betracht ziehen. Überwachen Sie die NAT-Gateway-Nutzung und prüfen Sie Ihre Netzwerkarchitektur auf Einsparpotenziale. Da NAT-Gateway-Gebühren weder in den Control-Plane- noch in den Node-Preisen von EKS enthalten sind, sollten sie in die Gesamtkostenrechnung für EKS einfließen.
CloudWatch-Logging und -Monitoring
Amazon CloudWatch wird häufig für Logging und Monitoring von EKS-Clustern eingesetzt, wird aber getrennt von EKS abgerechnet. Die CloudWatch-Gebühren richten sich nach dem Volumen der aufgenommenen Logs, der gespeicherten Metriken und der erstellten Dashboards. Hochfrequentes Logging, ausführliche Anwendungslogs oder umfangreiche Custom Metrics können die Kosten in die Höhe treiben, insbesondere in großen oder dynamischen EKS-Umgebungen.
Organisationen sollten Aufbewahrungsrichtlinien für Logs einführen, unnötige Logs filtern und Metriken aggregieren, um die CloudWatch-Kosten zu kontrollieren. Auch Log-Sampling oder Logging-Lösungen von Drittanbietern können die Kosten senken. Prüfen Sie die CloudWatch-Nutzung regelmäßig und optimieren Sie die Erfassung von Logs und Metriken, um unerwartete Kosten zu vermeiden und gleichzeitig ausreichende Observability für Ihre EKS-Workloads zu gewährleisten.
Preisbeispiele für Amazon EKS
Beispiel 1: EKS-Cluster-Preise mit Standard Support und Extended Support
Ein EKS-Cluster läuft 26 Monate lang mit derselben Kubernetes-Version, ohne Upgrade der Control Plane. In den ersten 14 Monaten befindet sich die Version im Standard Support und kostet 0,10 $ pro Cluster und Stunde. Danach wechselt sie für 12 Monate in den Extended Support zu 0,60 $ pro Cluster und Stunde.
Der Kostenunterschied in konkreten Zahlen: In den 14 Monaten Standard Support fallen insgesamt rund 1.022 $ an Cluster-Gebühren an (14 × 730 Stunden × 0,10 $). In den 12 Monaten Extended Support steigt dieser Betrag auf 5.256 $ (12 × 730 Stunden × 0,60 $) – mehr als das Fünffache, obwohl der Zeitraum zwei Monate kürzer ist. Über den gesamten Zeitraum von 26 Monaten gerechnet liegt der effektive Satz bei 0,33 $ pro Cluster und Stunde.
Beispiel 2: EKS-Hybrid-Nodes-Preise für mehrere Geschäftsbereiche
Drei Geschäftsbereiche nutzen EKS Hybrid Nodes, jeweils auf einem dedizierten EKS-Cluster mit einer Kubernetes-Version im Standard Support. Damit fällt pro Bereich eine monatliche Cluster-Gebühr von 73 $ an (730 Stunden × 0,10 $).
Geschäftsbereich 1 betreibt 8 Nodes mit je 8 vCPUs; das ergibt 46.720 vCPU-Stunden und Node-Kosten von 934,40 $. Geschäftsbereich 2 betreibt 4 Nodes mit je 16 vCPUs; das ergibt ebenfalls 46.720 vCPU-Stunden und Node-Kosten von 934,40 $. Geschäftsbereich 3 betreibt 6 Nodes mit je 4 vCPUs; das ergibt 17.520 vCPU-Stunden und Node-Kosten von 350,40 $.
Zusammen verbrauchen die drei Bereiche 110.960 vCPU-Stunden im Monat. Da dies deutlich unter der Obergrenze der ersten Staffel von 576.000 monatlichen vCPU-Stunden liegt, wird die gesamte Nutzung mit 0,02 $ pro vCPU-Stunde abgerechnet. Die monatliche EKS-Gesamtrechnung beträgt 2.438,20 $, bestehend aus 219 $ Cluster-Gebühren und 2.219,20 $ Node-Gebühren.
Beispiel 3: Preisbeispiel für Amazon EKS Auto Mode
Eine containerisierte Anwendung läuft mit Amazon EKS Auto Mode in der Region US West (Oregon). Die Anwendung besteht aus Frontend-Pods, Backend-Pods und Batch-Processing-Pods. EKS Auto Mode wählt eine Mischung aus EC2-Instanzen aus, um diese Workload-Anforderungen zu erfüllen.
Die ausgewählten Instanzen sind c6a.2xlarge, c6a.4xlarge, m5a.2xlarge und m5a.xlarge. Ihre kombinierten EC2-Kosten betragen 1,434 $ pro Stunde. EKS Auto Mode berechnet für diese Instanzen zusätzlich eine Verwaltungsgebühr von 0,17208 $ pro Stunde.
Auf einen Monat gerechnet ergibt das 1.046,82 $ an EC2-Instanzkosten und 125,62 $ an EKS-Auto-Mode-Gebühren. Das Beispiel zeigt: Die EKS-Auto-Mode-Gebühr kommt zu den zugrunde liegenden EC2-Kosten hinzu und ersetzt sie nicht.
6 Wege, Amazon-EKS-Kosten zu senken und zu optimieren
1. Right-Sizing für Worker Nodes und Pod-Requests
Überdimensionierte Worker Nodes und zu hoch angesetzte Pod-Ressourcen-Requests gehören zu den häufigsten Ursachen für unnötige EKS-Ausgaben. Kubernetes plant Pods anhand der angeforderten CPU- und Speicherwerte, nicht anhand der tatsächlichen Nutzung. Sind die Requests zu hoch angesetzt, skalieren Cluster unnötig aus – große Teile der Node-Kapazität bleiben ungenutzt, verursachen aber weiterhin EC2-Kosten.
Teams sollten den tatsächlichen Ressourcenverbrauch regelmäßig analysieren und Requests und Limits entsprechend anpassen. Tools wie der Kubernetes Metrics Server, Prometheus, der Vertical Pod Autoscaler (VPA), KEDA und Goldilocks helfen dabei, ineffiziente Zuweisungen zu identifizieren. Auch kleinere Instanztypen, gemischte Instanzgruppen oder Graviton-basierte Instanzen können die Kosteneffizienz verbessern.
Das Cluster-Autoscaling sollte so konfiguriert sein, dass ungenutzte Nodes automatisch entfernt werden. Die Kombination aus präzisem Pod-Sizing und Autoscaling reduziert ungenutzte Infrastruktur und sorgt für eine bessere Workload-Dichte im Cluster.
2. Spot Instances für fehlertolerante Workloads nutzen
Amazon EC2 Spot Instances können die EKS-Rechenkosten senken, da sie freie AWS-Kapazität zu vergünstigten Preisen nutzen. Spot-Preise liegen oft 70–90 % unter den regulären On-Demand-Preisen und eignen sich damit für Workloads, die Unterbrechungen tolerieren können.
Zustandslose Anwendungen, Batch-Jobs, CI/CD-Pipelines, Background-Worker und Datenverarbeitungsaufgaben eignen sich besonders gut für den Spot-Einsatz. Kubernetes-Node-Groups können Spot- und On-Demand-Instanzen mischen, sodass kritische Workloads stabil laufen, während fehlertolerante Workloads die günstigere Kapazität nutzen.
Für mehr Zuverlässigkeit sollten Sie in Spot-Node-Groups mehrere Instanztypen und Availability Zones verwenden. Kubernetes-Funktionen wie Pod Disruption Budgets und der Cluster Autoscaler helfen Workloads, sich bei Spot-Unterbrechungen automatisch zu erholen.
3. Load Balancer und Ingress optimieren
Jeder Kubernetes-Service vom Typ LoadBalancer in EKS stellt in der Regel einen dedizierten AWS Load Balancer bereit. In großen Umgebungen können unnötige oder doppelte Load Balancer erhebliche monatliche Kosten verursachen, insbesondere bei Application Load Balancern oder Network Load Balancern.
Mit einem zentralen Ingress-Controller können sich mehrere Anwendungen einen einzigen Load Balancer teilen, statt pro Service einen eigenen bereitzustellen. Der AWS Load Balancer Controller unterstützt das Routing mehrerer Anwendungen über gemeinsame Load Balancer mittels host- oder pfadbasierter Routing-Regeln.
Entfernen Sie ungenutzte Load Balancer und prüfen Sie regelmäßig inaktive Ingress-Ressourcen. Rein interne Services sollten keine öffentlich erreichbaren Load Balancer nutzen, sofern kein externer Zugriff erforderlich ist. Eine optimierte Ingress-Architektur senkt sowohl die Load-Balancer-Gebühren als auch die damit verbundenen Datentransferkosten.
4. Ungenutzte und schwach ausgelastete Ressourcen identifizieren
Ungenutzte Kubernetes-Ressourcen verursachen oft weiterhin AWS-Kosten, selbst wenn die zugehörigen Anwendungen längst inaktiv sind. EC2-Nodes im Leerlauf, nicht angehängte EBS-Volumes, verwaiste Load Balancer, ungenutzte Elastic IPs und inaktive Namespaces sind typische Beispiele für Verschwendung in EKS-Umgebungen.
Regelmäßige Kosten- und Auslastungsanalysen helfen, Ressourcen zu identifizieren, die gelöscht oder konsolidiert werden können. AWS Cost Explorer, AWS Compute Optimizer, Kubecost und Kubernetes-Monitoring-Tools können ineffiziente Ressourcennutzung über Cluster hinweg nachverfolgen.
Automatisierte Aufräumprozesse verbessern die Kostenkontrolle. Organisationen können Lifecycle-Richtlinien, geplante Abschaltungen für Nicht-Produktionsumgebungen und Ablaufregeln für Namespaces nutzen, um unnötige Ausgaben zu reduzieren. Kontinuierliches Monitoring ist wichtig, weil sich Kubernetes-Umgebungen ständig verändern – Workloads skalieren, und Teams stellen laufend neue Services bereit.
5. Kubernetes-Versionen vor dem Extended Support aktualisieren
Amazon EKS erhöht die Cluster-Preise, sobald eine Kubernetes-Version vom Standard Support in den Extended Support wechselt. Die stündliche Cluster-Gebühr steigt von 0,10 $ auf 0,60 $ pro Cluster-Stunde – über mehrere Cluster hinweg kann das die Kosten deutlich erhöhen.
Regelmäßige Kubernetes-Upgrades helfen Organisationen, diese Zusatzkosten zu vermeiden, und verbessern zugleich Sicherheit, Stabilität und Funktionsumfang. Ein planbarer Upgrade-Rhythmus reduziert das Risiko, dass Cluster über längere Zeit auf nicht mehr unterstützten Versionen laufen.
Testen Sie Upgrades in Staging-Umgebungen, bevor Sie sie in die Produktion ausrollen, um das operative Risiko zu senken. Teams sollten außerdem den Amazon-EKS-Release-Kalender im Blick behalten und Upgrades frühzeitig planen, um überstürzte Migrationen kurz vor Support-Fristen zu vermeiden.
6. Karpenter für intelligenteres Node-Provisioning einsetzen
Karpenter kann die Amazon-EKS-Kosten senken, indem es Rechenkapazität auf Basis der tatsächlichen Pod-Anforderungen bereitstellt, statt sich nur auf vordefinierte Node Groups zu verlassen. Es analysiert wartende Pods und startet passend dimensionierte EC2-Instanzen, die den Workload-Anforderungen entsprechen. Das verbessert das Bin Packing, reduziert ungenutzte Kapazität und beschleunigt das Skalieren.
Anders als klassische Cluster-Autoscaler-Konfigurationen, die stark von Auto Scaling Groups abhängen, kann Karpenter aus einem breiteren Spektrum an Instanztypen, Größen, Availability Zones, Architekturen und Kapazitätstypen wählen. Diese Flexibilität erlaubt es Teams, einen vielfältigeren Mix aus On-Demand-, Spot- und Graviton-basierten Instanzen zu nutzen und dabei die Verfügbarkeit der Anwendungen zu wahren.
Karpenter ist besonders nützlich für dynamische oder schwankende Workloads, weil es schnell Kapazität hinzufügt, wenn Pods nicht eingeplant werden können, und schwach ausgelastete Nodes konsolidiert, wenn die Nachfrage sinkt. Teams sollten NodePools mit passenden Instanzanforderungen, Disruption-Kontrollen, Konsolidierungsrichtlinien und Workload-Beschränkungen konfigurieren, um Kosteneinsparungen und Zuverlässigkeit in Balance zu halten.
EKS-Kosten mit PerfectScale optimieren
EKS ist eine leistungsstarke Plattform für containerisierte Workloads – das Preismodell führt jedoch dazu, dass sich ineffiziente Ressourcenkonfigurationen direkt in höheren Rechnungen niederschlagen. Überdimensionierte CPU- und Speicher-Requests lassen Cluster stärker skalieren als nötig: EC2-Nodes laufen bei niedriger Auslastung weiter, während die Kosten steigen. PerfectScale by DoiT beseitigt diese Verschwendung, indem es den tatsächlichen Workload-Verbrauch in Ihren EKS-Clustern kontinuierlich analysiert und CPU- und Speicher-Requests und -Limits autonom per Right-Sizing anpasst – ohne manuelles Tuning und ohne Engineering-Aufwand.
Anders als reine Empfehlungstools, deren Vorschläge Teams selten umsetzen können, wendet PerfectScale Optimierungen automatisch an – mit Schutzmechanismen, die Performance und Verfügbarkeit absichern. Es erkennt und behebt Resilienz-Risiken wie OOM-Kills, CPU-Throttling und Pod-Evictions in Echtzeit, damit Kosteneinsparungen nicht auf Kosten der Stabilität gehen. Das Ergebnis: ein schlankerer, besser ausgelasteter Cluster, der weniger für unnötige EC2-Kapazität ausgibt und gleichzeitig die Zuverlässigkeit liefert, die Ihre Workloads brauchen.