Warum Kubernetes oft Geldverschwendung ist — wann sich der Einsatz wirklich lohnt

Kubernetes ist mächtig, aber nicht immer die richtige Wahl. Oft entsteht ein Technologieschub, weil "Kubernetes" als moderne Lösung gesehen wird — nicht weil ein konkretes Problem es erfordert. In diesem Artikel geben wir eine pragmatische Betrachtung: reale Kosten, typische Fallstricke, konkrete Alternativen und ein pragmatisches Vorgehen, mit dem ihr datenbasiert entscheiden könnt.

Business-Impact: Warum Kubernetes Kosten treibt

Kubernetes verändert das Kostenprofil einer Plattform: Es verschiebt Aufwände von einmaligen Entwicklungsaufgaben hin zu dauerhaftem Betrieb. Manager sehen oft zuerst die Cloud-VM-Kosten, übersehen aber die andauernden Personalkosten für

Wir haben in Projekten beobachtet, wie Teams nach einer Kubernetes-Migration monatelang weniger Features ausliefern konnten, weil Entwickler mit Netzwerk-Policies, Helm-Chart-Fehlern und RBAC-Problemen beschäftigt waren. Für die Geschäftsführung war das ein klarer ROI-Verlust: Mehrkosten ohne sichtbaren Produktfortschritt.

Konkrete Kosten-Treiber

• Control-Plane-Instanzen (bei Self-Managed Clustern) und zusätzlicher Netzwerk-/Storage-Overhead.
• Observability-Stack (Prometheus/Thanos, Grafana, Tracing, Logging): Lizenz- oder Speicher-Kosten.
• Security-Addons (Admission Controllers, Image Scans) und Compliance-Audit-Aufwand.
• Personalkosten für Cluster-Updates, Upgrades, Incident Response und Capacity-Management.

Technische Komplexität: Beispiele

Einige Bereiche, die typischerweise Aufmerksamkeit erfordern:

• Networking: CNI-Auswahl, Service CIDRs, Ingress-Controller, LBs und eBPF/Service Mesh-Overhead.
• Storage: StatefulSets, CSI-Drivers, Backup/Restore-Strategien und konsistente Volume-Attach/Detach-Probleme.
• Security & Policies: RBAC, PSP/PSS (Pod Security Standards), OPA/Gatekeeper-Regeln und Image-Scanning.
• Upgrades: Kubernetes-Versionen, API-Deprecations und inkompatible Operatoren.

Fallstudien (kompakt)

Fall 1 — Overhead bei kleinem Team

Ein Startup mit 3 Backend-Services und einem kleinen Team führt Kubernetes ein. Ergebnis: Entwickler verbrachten Wochen mit Cluster-Berechtigungen, Helm-Charts, Ingress-Routing und Debugging statt mit Produktfunktionen. Business-Outcomes: verlangsamte Feature-Delivery und höhere monatliche Kosten im Vergleich zu Managed-PaaS.

Fall 2 — Vorteil bei vielen Services

Ein etabliertes SaaS mit 80 Microservices profitierte von K8s: CI/CD-Standardisierung, Canary-Deployments, Sidecars und automatische Scheduling-Regeln reduzierten Ausfallzeiten und vereinfachten Cross-Team-Deployments.

Konkrete Alternativen mit Beispielen

• Google Cloud Run: Deploy einfach per Container, keine Cluster-Management-Kosten, ideal für HTTP-APIs.
• AWS Fargate: Serverless-Container auf ECS/EKS ohne Node-Management — gut für variable Last.
• Heroku/Render: Besonders geeignet für kleine Teams, schnell Produktiv-Deploys ohne Ops-Aufwand.

Checkliste: Entscheidungsfindung

Beantworte diese Fragen, bevor ihr Kubernetes einführt:

1. Wie viele Dienste / Microservices betreibt ihr heute und in 12 Monaten?
2. Habt ihr mindestens 1–2 erfahrene SREs oder DevOps-Ingenieure verfügbar?
3. Sind besondere Scheduling-Anforderungen vorhanden (GPU, Local SSD, Topology-Affinity)?
4. Braucht ihr Multi-Region oder Multi-Cloud Portabilität?
5. Ist Compliance vorhanden, die Policies/Admission-Controls erfordert?

Empfohlener Migrationspfad (schrittweise)

Wenn ihr euch für Kubernetes entscheidet, empfiehlt sich ein iterativer Rollout:

1. Proof-of-Concept mit 1 Service, beobachte Observability- und Netzwerk-Edge-Cases.
2. Standardisiere CI/CD (Helm/Kustomize + ArgoCD) und definiere klare Namespaces & ResourceQuotas.
3. Führe Backup/DR-Lösungen ein (Velero, CSI-Snapshots) und erstelle Runbooks für Recovery.
4. Sichere Workloads mit RBAC + OPA-Regeln, automatisiere Image-Scanning und Policy-Checks.

Praktische Konfigurationsbeispiele

Pod-Disruption-Budget (PDB) Beispiel:

apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: myapp-pdb
spec:
  minAvailable: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp

Messbare KPIs zur Evaluation

• Time-to-deploy (Mean Time To Deploy)
• Mean Time To Recovery bei Incidents
• Cost per service per month (inkl. SRE-OPEx)
• Deployment-Frequenz und Fehlerquote

Warum Docker-on-VM oder natives Hosting oft günstiger ist

Ein häufiger Einwand lautet: "Wir laufen bereits in Containern, also ist Kubernetes der logische nächste Schritt." Das ist nicht zwingend so. Klassisches Container-Hosting mit Docker auf VMs oder nativer Prozess-Hosting bleibt in vielen Fällen deutlich kosteneffizienter, einfacher zu betreiben und vorhersehbarer in den Kosten. Hier ein konkreter Vergleich:

Konkrete Kosten-Gegenüberstellung (Beispiel, monatlich)

Annahme: eine einfache Produktionsumgebung mit 3 Services, insgesamt 6 vCPU und 24 GB RAM Verbrauch.

Die Zahlen sind grobe Näherungen, um die Größenordnung der Differenzen zu zeigen; eine projektspezifische TCO-Rechnung sollte alle relevanten Kosten (inkl. Personal und Lizenzen) einbeziehen.

Diese Beispielrechnung zeigt: Managed-Kubernetes kann leicht 1.5–2× teurer sein als simples Docker-on-VM Hosting, noch ohne SRE-Personalkosten. Addiert man Monitoring, Backup, Security-Tooling und SRE-Aufwand, steigt die Differenz weiter.

Warum die Differenz entsteht

Kubernetes benötigt Ressourcen für die Control-Plane (bei Self-Managed) oder Gebühren bei Managed-Services; es erzeugt zusätzlichen Netzwerk- und Storage-Traffic durch Sidecars, Service-Mesh und Controller. Observability und Sicherheits-Tools sind praktisch Pflicht und verursachen Laufzeit- und Speicherkosten.

Ein natürlicherer Ton: Praxiserfahrungen und Empfehlungen

Wir sagen offen: Kubernetes lohnt sich nur, wenn die Anforderungen es rechtfertigen. Für Teams, die gerade erst anfangen, verursacht K8s anfangs oft mehr Aufwand als Nutzen. Häufig ist es sinnvoller, sich zuerst auf Product-Market-Fit und schnelles Iterieren zu konzentrieren. Erst wenn die Anzahl der Services und die operative Komplexität wirklich wächst, empfehlen wir einen geplanten, gut finanzierten Übergang.

Einige pragmatische Tipps aus der Praxis:

• Startet mit Managed-Container-Angeboten (Cloud Run / Fargate). Ihr profitiert von Container-Portabilität ohne Cluster-OpEx.
• Wenn ihr CI/CD braucht: automatisiert Deployments direkt in die PaaS oder in die VM-Umgebung — das ist oft simpler.
• Behaltet den TCO im Blick: messt MTTD/MTTR, Deployment-Frequenz und die Stunden, die auf Ops fallen.
• Nutzt Kostenmodelle: berechnet nicht nur VM-Stunden, sondern auch Monitoring-, Backup- und Personalkosten über 12 Monate.

Nächste Schritte — was wir für euch tun können

Wenn ihr möchtet, erstellen wir gern ein kurzes Audit: Wir schauen uns eure aktuelle Infrastruktur an, listen alle Sender und Services auf, berechnen ein realistisches TCO-Szenario für Docker-on-VM versus Kubernetes und schlagen einen konkreten Rollout- oder Rückzugsplan vor. Das Ergebnis ist eine einfache Entscheidungsgrundlage, keine Marketing-Präsentation.

Fazit & Empfehlung

Zusammengefasst: Kubernetes ist ein großartiges Werkzeug, aber kein universal passender Service. Prüft zuerst die Komplexität eurer Architektur, misst den operativen Aufwand und startet klein. Häufig ist klassisches Docker-on-VM oder ein Managed-Container Dienst die günstigere, schnellere und risikoärmere Option. Wenn am Ende Kubernetes die richtige Wahl ist, dann sollte der Wechsel geplant, budgetiert und schrittweise erfolgen.