Dieser Kubernetes Vergleich zeigt, wann ein Managed Service finanziell und organisatorisch überzeugt und wann der Selbstbetrieb die bessere Wahl darstellt. Ich beleuchte dafür die Total Cost of Ownership, den laufenden Aufwand und konkrete Preisindikatoren für Produktion und Wachstum.
Zentrale Punkte
Bevor ich tiefer einsteige, fasse ich die wichtigsten Aspekte kompakt zusammen. Der Blick auf Einzelpreise reicht selten aus, weil Personal, Security und Betrieb stark ins Gewicht fallen. Ein Managed-Angebot spart Zeit, während ein Eigenbetrieb maximale Kontrolle liefert. Unternehmen sollten Kapazitäten für SRE, Monitoring und Updates realistisch einplanen. Wer regulatorische Anforderungen erfüllen muss, bewertet Standort und Datenschutz mit höherer Priorität als reine Infrastrukturpreise. Für die Entscheidung stelle ich klare Kriterien, eine Beispielrechnung und eine tabellarische Übersicht bereit, um Transparenz zu schaffen.
- TCO statt Einzelpreise: Setup, Betrieb, Security, Compliance, Migration
- Zeit vs. Kontrolle: Managed spart Betrieb, Self-Managed gibt Freiheit
- Skalierung als Kostentreiber: Pay-per-use vs. Kapazitätsplanung
- Compliance und Standort: DSGVO, deutsche Rechenzentren
- Personal bindet Budget: SRE, Updates, Monitoring
Kostenstruktur im Managed-Betrieb
Ein Managed Kubernetes-Cluster reduziert den täglichen Administrationsaufwand erheblich, bringt jedoch eine Servicepauschale und nutzungsabhängige Komponenten mit sich. Die Kosten entstehen aus CPU, RAM, Storage, Netzwerkverkehr sowie Add-ons wie Registry, Security-Module und Automatisierung [1][6]. Anbieter koppeln Leistungen wie Monitoring, Upgrades und SLAs an eine feste Gebühr, die Planung und Betrieb vereinfacht. Ich achte bei Angeboten auf klare Abgrenzung: Was zählt zur Grundgebühr, was wird zusätzlich berechnet, und wie wird Traffic oder Ingress abgerechnet. Besonders wichtig sind Reaktionszeiten, Verfügbarkeitszusagen und Support-Level, weil diese im Incident-Fall echte Kosten vermeiden. DSGVO-konforme Setups in deutschen Rechenzentren liegen preislich höher, helfen aber, Audits sicher zu bestehen und Risiken zu minimieren [1][4].
Preisindikatoren im Detail
Für eine belastbare Kalkulation zerlege ich Managed-Angebote in wiederholbare Preisindikatoren: Control-Plane-Gebühr, Worker-Knoten (vCPU/RAM), Storage-Klassen (Block, Objekt, Read/Write IOPS), Load Balancer/Ingress-Controller, Egress-Traffic und Logging/Monitoring-Ingestion [1][6]. Ich prüfe außerdem, ob Support-Tiers (Business, Premier) und SLA-Optionen separat berechnet werden und wie Backups/Restores bepreist sind. Für dynamische Workloads kalkuliere ich mit automatischer Skalierung und berücksichtige Reservierungs- oder Commitment-Modelle, falls verfügbar. Ein realistischer Business-Case hinterlegt konservative Lastannahmen, Peak-Faktoren und Sicherheitsaufschläge für Datenverkehr und Storage-Wachstum.
Selbstbetrieb: Aufwand und Kontrolle
Wer Kubernetes eigenständig betreibt, erhält maximale Kontrolle über Versionen, Netzwerke, Security-Policies und Tooling. Diese Freiheit kostet Zeit, denn Einrichtung, Hochverfügbarkeit, Upgrades, Monitoring und Incident-Response binden qualifiziertes Personal [2][3][5][6]. Ich plane in solchen Setups immer feste Aufwände für SRE, Backups, Security-Scans und Tests ein. Fehler in Netzwerkregeln, unvollständige Patches oder schlecht dimensionierte Nodes führen schnell zu Ausfällen mit direkten Umsatz- und Imageeffekten [2]. Selbstbetrieb eignet sich vor allem für Teams mit Erfahrung, die Standards konsequent automatisieren und klare Betriebsprozesse etablieren. Ohne diese Basis wird die gewonnene Freiheit rasch teuer, weil ungeplante Arbeit Spitzen treibt und Budgets sprengt.
Organisation, Rollen und Verantwortlichkeiten
Im Selbstbetrieb kläre ich früh, wer wofür verantwortlich ist: Plattform-Team (Cluster, Sicherheit, Netz), Produkt-Teams (Workloads, SLOs), Security (Policies, Audits) und FinOps (Kostenkontrolle) [5]. Ein verbindliches RACI-Diagramm und On-Call-Regeln verhindern Lücken im Betrieb. Für die Übergänge von Entwicklung zu Produktion setze ich auf Gate-Checks (Security, Performance, Compliance), damit Risiken rechtzeitig sichtbar werden.
Prozessreife und Automatisierung
Ohne konsequente Automatisierung steigen Aufwand und Fehlerquote. Ich standardisiere Provisionierung (IaC), Deployments (GitOps), Policies (OPA/Gatekeeper oder Kyverno), Backup/Restore und Observability. Reife Prozesse verkürzen MTTR, machen Releases planbar und reduzieren Schattenarbeit in Firefighting-Phasen [2][5]. Der Nutzen im Eigenbetrieb steht und fällt mit dieser Disziplin.
TCO realistisch kalkulieren
Ich bewerte Kubernetes-Optionen nie allein über Infrastrukturpreise, sondern über die gesamte Lebensdauer. Zur TCO zählen Setup, laufender Betrieb, Wartung, Observability, Security, Compliance und mögliche Migrationen [5]. Personalkosten gehören in jede Kalkulation, weil SRE, On-Call und Upgrades sich direkt summieren. Die Differenz zwischen “Preis pro vCPU” und “Gesamtkosten je Monat” fällt häufig größer aus als erwartet. Erst eine vollständige TCO-Sicht zeigt, ob ein Managed-Angebot günstiger wirkt als Self-Managed oder ob das Team eigene Kapazitäten effizient genug einsetzen kann. Wer diese Faktoren sauber erfasst, verhindert teure Fehleinschätzungen und schafft belastbare Planung.
| Betriebsmodell | Infrastrukturkosten | Zusatzaufwand | Skalierbarkeit | Compliance & Sicherheit |
|---|---|---|---|---|
| Managed Kubernetes | Mittel–Hoch | Niedrig | Sehr hoch | DSGVO-konform möglich |
| Distribution Managed | Mittel | Mittel | Hoch | Individuelle Optionen |
| Selbstbetrieb (On-Prem/VM) | Niedrig–Mittel | Hoch | Mittel | Volle Kontrolle |
Break-even nach Teamgröße und Reifegrad
Der Break-even hängt von Teamgröße und Automatisierungsgrad ab. Kleine Teams (1–3 Personen) profitieren meist von Managed-Angeboten, weil On-Call und Upgrades überproportional Zeit binden [3]. Mittelgroße Teams (4–8) erreichen bei hoher Automatisierung einen neutralen Punkt, an dem Self-Managed kostenseitig mithalten kann. Große, reife Organisationen senken durch Standardisierung und dedizierte Plattform-Teams die Grenzkosten je Service und heben so Skalenvorteile im Eigenbetrieb [4][5]. Ich validiere den Break-even mit realen Deployment-Zyklen, Change-Volumen und Incident-Historie.
FinOps: Kosten sichtbar und steuerbar machen
Ich verankere FinOps-Praktiken unabhängig vom Betriebsmodell: Kostenlabel an Namespaces/Deployments, Budgets pro Team, Showback/Chargeback, Forecasting und Alerts bei Abweichungen. Technisch setze ich auf konsistente Requests/Limits, Ressourcengrenzen per Quota, Rechtegrößen bei Storage und abgestimmte Retentionen im Logging/Tracing. So werden Clusterkosten planbar und Abweichungen früh erkannt [1][6].
Skalierung und Performance in der Praxis
Managed-Angebote punkten mit schneller Skalierung und Pay-per-use, was dynamische Workloads vereinfacht. In Eigenregie muss ich Kapazitäten vorausplanen und Puffer bereitstellen, damit Lastspitzen nicht zu Latenzen oder Ausfällen führen [4][5]. Eine Qualitätsmetrik ist die Zeit bis zur stabilen Bereitstellung zusätzlicher Knoten inklusive Netzwerk- und Security-Policies. Für Teams mit stark schwankendem Traffic liefert eine ausgereifte Container-Orchestrierung messbare Vorteile im Tagesgeschäft. Wer konstante Last hat, kann Reservekapazität enger kalkulieren und so Infrastrukturkosten senken. Der Schlüssel liegt in realistischen Lastprofilen, klaren SLOs und bewährten Autoscaling-Richtwerten, damit Performance nicht zum Kostenfresser wird.
Netzwerk- und Egress-Kostenfallen
Neben CPU/RAM treiben Netzwerkpfade die TCO. Ich prüfe Egress-Bepreisung, Load-Balancer-Typen, Ingress-Regelungen, Cross-Zone/Region-Verkehr und Service-Mesh-Overhead. Für chatty Services lohnt sich Co-Location oder Topology-Spreading, um Inter-Pod-Traffic effizient zu halten. Caching-Strategien, Kompression und schlanke Protokolle reduzieren Datenvolumen. Bei Multi-Region-Setups plane ich klare Datenwege und testbare Fallbacks, damit Failover nicht unerwartete Egress-Spitzen auslöst [4][5].
Compliance, Standort und Datenschutz
Viele Branchen verlangen strenge Regeln für Speicherung, Zugriff und Protokollierung. Rechenzentren in Deutschland reduzieren Risiken bei Datenschutz und Audits deutlich, weshalb ich diese Option oft priorisiere [1][4]. Managed-Angebote liefern hier fertige Bausteine, inklusive SLA, Datenhaltung, Logging und technischem Support. Im Selbstbetrieb lassen sich dieselben Ziele erreichen, allerdings mit zusätzlichem Aufwand für Architektur, Dokumentation und Audit-Fähigkeit. Wer internationale Kunden bedient, sollte Datenflüsse, Backup-Standorte und Incident-Meldungen sauber regeln. Lücken in Prozessen führen im Ernstfall zu Bußgeldern, deshalb hat die Standortfrage direkten Einfluss auf Risiko und langfristige Kosten.
Security- und Compliance-Checkliste für den Start
- Harte Basislinien: Pod Security, Network Policies, verschlüsselte Storage-Volumen, Secrets-Management [2][5]
- Supply Chain: Signierte Images, SBOM, kontinuierliches Image-Scanning, getrennte Registries für Staging/Prod
- Zugriff: Fein granularer RBAC, SSO, least privilege, getrennte Admin/Service-Identitäten
- Auditierbarkeit: Zentrale Protokollierung, unveränderliche Logs, Aufbewahrungsfristen, Nachvollziehbarkeit von Changes
- Resilienz: Backup/Restore getestet, RPO/RTO dokumentiert, Notfallprozesse geübt
Operativer Betrieb: Updates, Security und SRE
Kubernetes bringt häufige Releases, die ich kontrolliert ausrolle, teste und dokumentiere. Sicherheitsaspekte wie Pod Security, Secrets-Management, Network Policies, Image-Scanning und RBAC erfordern Disziplin und wiederholbare Prozesse [2][5]. Ein Managed-Service nimmt große Teile davon ab und standardisiert Backup, Patching und Monitoring. Im Eigenbetrieb kalkuliere ich feste On-Call-Kapazitäten, klare Playbooks und Testumgebungen ein, damit Änderungen sicher live gehen. Wer diese Routine unterschätzt, zahlt später über Ausfälle, Bugfixes und Nacharbeiten drauf. Durch klare Wartungsfenster und harte Standards bleibt der Betrieb beherrschbar.
Release-Strategien, Tests und Incident-Bereitschaft
Für risikoarme Änderungen kombiniere ich Canary/Blue-Green-Deployments mit automatisierten Smoke-, Integrations- und Lasttests. Progressive Delivery reduziert Fehlerrisiken und beschleunigt Rollbacks. Ich definiere SLOs mit Error Budgets, die als Leitplanke für Change-Frequenz und Stabilität dienen. On-Call-Teams arbeiten mit Runbooks, Playbooks und synthetischem Monitoring, um MTTD/MTTR messbar zu senken. Chaos- und DR-Drills erhöhen die Betriebssicherheit, bevor echte Incidents auftreten [2][5].
Beispielrechnung: Von Docker-VM zu Managed Kubernetes
In einem typischen Produktionsszenario mit drei Services, sechs vCPUs und 24 GB RAM kostet klassisches Docker-VM-Hosting etwa 340 € pro Monat; ein Managed Kubernetes-Setup liegt oft beim 1,5- bis 2-fachen, bevor Security-Tools und SRE-Aufwand hinzukommen [2]. Diese Differenz relativiert sich, wenn ich Personalzeit, Upgrades, Monitoring und Incident-Handling einrechne. Für kleinere Teams zahlt sich der eingesparte Betrieb häufig aus, weil Features schneller live gehen und Risiken sinken [3]. Bei sehr großen Installationen können Self-Managed-Setups günstiger wirken, sofern das Team effizient arbeitet und Automatisierung weit treibt [4]. Wer Alternativen bewertet, kann einen kompakten Docker Swarm Vergleich als Ausgangspunkt für Architekturentscheidungen nutzen. Am Ende zählt die Summe: Infrastruktur plus Personal plus Risiko.
Variantenrechnung und Sensitivitätsanalyse
Ich erstelle drei Szenarien: konservativ (niedrige Peaks, langsames Wachstum), realistisch (erwartete Last, moderates Wachstum) und ambitioniert (hohe Peaks, schneller Rollout). Für jedes Szenario schreibe ich Annahmen zu Deployments/Monat, Änderungsaufkommen, Egress-Anteilen und Storage-Zuwachs fest. Eine Sensitivitätsanalyse zeigt, welche Parameter die TCO stark beeinflussen (z. B. Log-Retention, LB-Anzahl, Ingress-Traffic). Diese Transparenz verhindert spätere Überraschungen und liefert eine belastbare Entscheidungsgrundlage [5].
Entscheidungsbaum: Wann welches Modell?
Ich starte mit Anforderungen: Wie viele Services, wie viel Traffic, welche Datenmengen und welche Verfügbarkeitsziele? Danach gewichte ich Zeit-zu-Live versus maximale Kontrolle und prüfe, wie viel internes Know-how verfügbar ist. Bestehen harte Compliance-Vorgaben, rückt Standort und DSGVO nach oben in der Prioritätenliste. Projekte mit hohem Wachstumstempo profitieren meist von Managed-Angeboten, weil Skalierung und Betrieb planbar bleiben [3]. Große, erfahrene Teams ziehen Self-Managed oft vor, wenn sie strenge Automatisierung und klare Prozesse etabliert haben [4][5]. Eine strukturierte Auswahl senkt Risiken und verhindert spätere Lock-ins.
Tooling und Ökosystem: Add-ons, Monitoring, Backups
In Managed-Umgebungen erhalte ich häufig integrierte Werkzeuge für Observability, CI/CD, Container Registry und Backup. Diese Bausteine sparen Zeit und verringern Integrationsfehler, kommen jedoch teils mit Zusatzgebühren [1][6]. Im Selbstbetrieb wähle ich Tools frei und passe sie an, übernehme aber Pflege, Integration und Betrieb vollständig. Eine gemischte Strategie funktioniert ebenfalls: Kernbetrieb gemanagt, Spezialkomponenten in Eigenregie. Entscheidender Punkt bleibt die Transparenz aller Kosten über Lizenzen, Netzwerk, Storage und Traffic. Eine klare Tool-Landkarte schützt vor Schatten-IT und unbemerkten Kosten.
Multi-Tenancy und Plattform-Team
Mit wachsender Servicezahl lohnt sich ein Plattform-Ansatz: Ein zentrales Team stellt sichere, standardisierte Cluster (oder Namespaces) bereit, Produkt-Teams konsumieren diese als Service. Technisch setze ich auf dedizierte Namespaces, Network Policies, ResourceQuotas und Labels für Kostenallokation. Admission-Controller erzwingen Standards, GitOps reproduziert Zustände. So entsteht Multi-Tenancy, die Skalierung erlaubt, ohne Sicherheit und Kostenkontrolle zu verlieren [5][6].
Migration und Exit-Strategie ohne Vendor-Lock-in
Ich plane früh, wie ein Cluster den Anbieter wechseln oder On-Premises landen kann. Standardisierte Manifeste, portables CI/CD und dokumentierte Abhängigkeiten erleichtern den Umzug [4]. Managed-Kunden sichern sich durch Datenausleitungen, Backup-Formate und klare SLAs ab. Self-Managed-Teams vermeiden Bindungen über offene Standards und vermeiden proprietäre APIs. Wer Exit-Szenarien testet, gewinnt Handlungssicherheit und verhandelt bessere Konditionen. Eine belastbare Exit-Strategie reduziert Abhängigkeiten und schafft echte Wahlfreiheit.
Exit-Tests regelmäßig üben
Ich simuliere Providerwechsel mit einem Schatten-Cluster, exportiere/importe Backups, spiele Runbooks durch und messe Downtimes. Besonders wichtig: Datenpfade (Datenbanken, Objekt-Storage), Secrets, Ingress-DNS, Observability-Backends. Ein dokumentierter, geprobter Exit schützt vor Lock-in und beschleunigt Verhandlungen deutlich [4][5].
Auswahlprozess und nächste Schritte
Ich starte mit einem Anforderungsprofil, das Services, SLOs, Daten und Schutzbedarf umfasst. Danach vergleiche ich Angebote nach Preisstruktur, Support, Standort, Performance-Garantien und Add-ons. Ein kompakter Proof of Concept mit Lastprofil und Monitoring zeigt, wo Engpässe liegen und wie gut SLAs tragen. Für einen Einstieg hilft eine strukturierte Kubernetes-Einführung mit Fokus auf TCO und Betriebsprozesse. Im Anschluss entscheide ich anhand von Zahlen und Verfügbarkeitszielen, ob Managed oder Self-Managed sinnvoller ist. So entsteht eine Entscheidung, die tragfähig bleibt und Budget sauber steuert.
SLA- und Vertragsprüfung: worauf ich achte
- Serviceumfang: Was ist Bestandteil der Grundgebühr? Welche Add-ons kosten extra? [1][6]
- SLA-Kennzahlen: Verfügbarkeit, Reaktionszeiten, Eskalationspfade, Wartungsfenster
- Security & Compliance: Datenstandort, Verschlüsselung, Audit-Logs, Shared-Responsibility-Modell
- Datenportabilität: Exportformate, Aufbewahrungsfristen, Exit-Unterstützung, Kosten
- Support: Zeitfenster, Sprachen, dedizierte Ansprechpartner, Post-Mortems und kontinuierliche Verbesserung
Kurzbilanz: Entscheidung mit Zahlen treffen
Managed Kubernetes spart Betrieb, beschleunigt Releases und senkt Risiken, kostet jedoch eine Servicegebühr und Add-ons. Self-Managed liefert Kontrolle und Flexibilität, verlangt dafür Erfahrung, Zeit und verlässliche Betriebsprozesse [5]. Für wachsende Teams mit begrenzter Kapazität zahlt sich die Entlastung häufig schon im ersten Jahr aus. Große, reife Organisationen heben Skalenvorteile im Eigenbetrieb, wenn Automatisierung konsequent umgesetzt wird. Wer TCO ehrlich kalkuliert, trifft eine Entscheidung, die Technik, Budget und Compliance in Einklang bringt. So bleibt Kubernetes ein Wachstumshebel, der Kosten beherrschbar hält und Risiken senkt.
