Java-Workloads in der Cloud effizienter gestalten

Cloud-Infrastrukturen bieten Unternehmen enorme Chancen: Skalierbarkeit, Flexibilität und oft auch Kosteneinsparungen. Doch die Realität zeigt, dass diese Vorteile nicht automatisch eintreten.

Vor allem Java-Workloads führen häufig zu einer Überprovisionierung – Unternehmen zahlen also für Ressourcen, die sie nicht nutzen. Es ist an der Zeit, gezielt gegenzusteuern.

Die Rolle von Java in der Cloud

Java ist nach wie vor eine der meistverwendeten Programmiersprachen weltweit. Laut dem aktuellen State of Java Survey and Report 2025 von Azul geben 68 Prozent der Befragten an, dass mehr als die Hälfte ihrer Anwendungen mit Java entwickelt wurden oder auf einer Java Virtual Machine (JVM) laufen. Die Folge: Java-Umgebungen belegen in vielen Unternehmen einen großen Anteil der gebuchten Cloud-Kapazitäten.

Gleichzeitig wird deutlich, dass viele dieser Ressourcen ungenutzt bleiben. Rund 70 Prozent der Unternehmen berichten, dass sie über 20 Prozent ihrer gebuchten Cloud-Kapazitäten nicht effektiv nutzen. Diese Diskrepanz zeigt, wie dringend eine Optimierung notwendig ist.

Transparenz schaffen: Die Basis für Kostenkontrolle

Wer seine Cloud-Ausgaben senken will, muss zunächst verstehen, wo und warum Kosten entstehen. In vielen Unternehmen fehlt jedoch die nötige Transparenz, besonders in gewachsenen Multi-Cloud-Umgebungen. Oft mangelt es an konsistenten Berichten, standardisierten Tagging-Konzepten und einer klaren Kostenzuordnung.

Eine präzise Erfassung, Normalisierung und Zuordnung aller Kosten- und Nutzungsdaten ist der erste Schritt. Unternehmen sollten neben den Analysewerkzeugen der Cloud-Anbieter auch spezialisierte Drittanbieter-Lösungen in Betracht ziehen, um umfassendere Einblicke zu gewinnen.

Effizienz messbar machen: Einführung geeigneter KPIs

Sobald die Ausgaben sichtbar sind, müssen sie in Relation zum tatsächlichen Nutzen gesetzt werden. Dafür braucht es eindeutige Kennzahlen. Neben technischen Indikatoren wie Speichernutzung, Antwortzeiten oder Fehlerraten sollten auch betriebswirtschaftliche KPIs wie Kosten pro Nutzer oder Transaktion einbezogen werden.

Besonders wichtig ist die verursachungsgerechte Zuordnung von Kosten, einschließlich gemeinsamer Ressourcen. Nur wenn alle Daten vollständig und korrekt abgebildet werden, lässt sich die Effizienz der Cloud-Nutzung realistisch bewerten.

Alternative Preismodelle nutzen: Mehr als On-Demand

Viele Unternehmen verlassen sich hauptsächlich auf On-Demand-Instanzen, obwohl dies häufig die teuerste Option ist. Besonders für Java-Workloads mit vorhersehbarem Ressourcenbedarf gibt es sinnvollere Alternativen.

Reserved Instances bieten für konstante Lasten wie Backend-Services erhebliche Einsparpotenziale von bis zu 70 Prozent. Savings Plans gewähren sogar Rabatte auf den gesamten Ressourcenverbrauch, unabhängig von bestimmten Instanztypen. Für weniger kritische Aufgaben sind Spot Instances interessant, die Kostenvorteile von bis zu 90 Prozent ermöglichen. Wer diese Optionen geschickt kombiniert, kann seine Ausgaben erheblich reduzieren, ohne auf Leistung oder Verfügbarkeit zu verzichten.

Aktive Verhandlungen: Cloud-Preise sind kein Naturgesetz

Cloud-Anbieter bieten häufig Spielraum für Verhandlungen, besonders bei größeren Abnahmemengen oder planbaren Workloads wie Java-Backends. Voraussetzung dafür ist jedoch, die eigenen Kosten- und Nutzungsdaten genau zu kennen.

Über individuelle Preisvereinbarungen, Reserved Commitments oder Enterprise Agreements lassen sich nicht nur bessere Preise, sondern auch Zusatzleistungen wie technischer Support oder Innovationsbudgets sichern. Wichtig ist, den Anbieter nicht nur als Lieferanten, sondern als strategischen Partner zu verstehen und aktiv zu steuern.

Technologische Optimierungen: JDKs und Prozessoren im Blick

Auch die Wahl des richtigen Java Development Kits (JDK) kann einen wesentlichen Beitrag zur Effizienzsteigerung leisten. Viele Unternehmen nutzen herkömmliche OpenJDKs, die unter langen Startzeiten und ineffizienter Ressourcenverwendung leiden.

High-Performance-JDKs wie Azul Platform Prime verbessern die Auslastung deutlich. Dank pausenloser Garbage Collection, schnellerem Aufwärmen und höherer Codeeffizienz können Instanzen besser genutzt, Latenzen reduziert und Skalierungen optimiert werden.

Parallel dazu lohnt sich ein Blick auf die eingesetzten Prozessoren. Klassische x86-Server sind nicht immer die beste Wahl für Cloud-native Java-Workloads. Moderne ARM-basierte Alternativen wie die Graviton-Prozessoren von AWS bieten bei Java-Anwendungen klare Vorteile: Sie sind energieeffizienter, unterstützen eine höhere Parallelverarbeitung und sind speziell auf Cloud-Bedürfnisse ausgelegt.

Zukunftsstrategie: Cloud-Optimierung als dauerhafte Aufgabe

Die Cloud ist längst integraler Bestandteil moderner IT-Strategien. Laut The CIO Cloud Trends Survey & Report von Azul geben die meisten befragten CIOs in den USA an, dass sie heute bereits mehr als 60 Prozent ihrer Workloads in der Cloud betreiben. Zudem planen fast 42 Prozent, innerhalb der nächsten fünf Jahre bis zu 100 Prozent ihrer Arbeitslasten in die Cloud zu verlagern.

Umso wichtiger ist eine nachhaltige Optimierungsstrategie. Es geht nicht nur um technische Anpassungen, sondern auch darum, Verantwortung für die eigenen Cloud-Ausgaben zu übernehmen, Prozesse zur Kostentransparenz zu etablieren und Cloud-Nutzung aktiv zu steuern. Wer die richtigen Hebel ansetzt, steigert nicht nur die Effizienz, sondern stärkt auch nachhaltig die Wettbewerbsfähigkeit seines Unternehmens.