Seien wir ehrlich, eine AWS-Rechnung anzusehen, kann sich anfühlen, als würde man versuchen, eine alte Schriftrolle zu entziffern. In einem Monat sind Ihre Lambda-Kosten ein Klacks, im nächsten schießen sie in die Höhe und Sie kratzen sich am Kopf. Sie sind nicht der Einzige.
Das ganze „Pay-as-you-go“-Versprechen klingt in der Theorie großartig, aber die Realität der Lambda-Preisgestaltung ist voller Variablen, die sich wirklich unbemerkt einschleichen können. Dieser Leitfaden ist hier, um diese Schriftrolle zu übersetzen. Wir werden einen Blick hinter die Kulissen werfen, wie AWS Ihre Rechnung berechnet, auf die versteckten Kosten hinweisen, die leicht zu übersehen sind, und Ihnen einige echte Strategien an die Hand geben, um Ihre Serverless-Ausgaben unter Kontrolle zu bekommen.
Was ist AWS Lambda?
Im Kern ist AWS Lambda ein „serverless“ Rechenservice. Nun, das ist eine etwas irreführende Bezeichnung, denn es sind definitiv Server im Spiel. Der „serverless“-Teil bedeutet nur, dass Sie sie nicht verwalten müssen. Sie laden einfach Ihren Code hoch und AWS kümmert sich um die gesamte Arbeit im Hintergrund, um ihn für Sie auszuführen und zu skalieren.
Stellen Sie es sich vereinfacht so vor: Sie möchten ein Sandwich machen. Sie könnten eine ganze Restaurantküche rund um die Uhr mieten und dafür bezahlen, auch wenn Sie schlafen. Oder, mit Lambda, können Sie einfach einen einzelnen Toaster für genau die zwei Minuten mieten, die es dauert, Ihr Brot zu toasten. Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen, bis auf die Millisekunde genau.
Deshalb ist es so großartig für ereignisgesteuerte Aufgaben, wie das Ändern der Größe eines Bildes, sobald es hochgeladen wird, oder die Verarbeitung eines API-Aufrufs, denn Sie zahlen nicht für einen Server, der untätig darauf wartet, dass etwas passiert.
Die Kernkomponenten der Lambda-Preisgestaltung
Okay, lassen Sie uns ins Detail gehen. Das Preismodell von Lambda lässt sich im Wesentlichen auf zwei Hauptpunkte reduzieren: wie oft Ihr Code ausgeführt wird (Anfragen) und wie lange er läuft (Dauer). Schauen wir uns jeden einzelnen an.
Alternativer Titel: Die Kernkomponenten der AWS Lambda-Preisgestaltung verstehen
Anzahl der Anfragen
Jedes einzelne Mal, wenn Ihre Lambda-Funktion ausgelöst wird, um ihre Aufgabe zu erledigen, ist das eine „Anfrage“. Es spielt keine Rolle, ob es sich um ein S3-Bucket-Ereignis oder einen direkten API-Aufruf handelt, jede Ausführung zählt als eine.
Die gute Nachricht? AWS schenkt Ihnen zu Beginn ein ziemlich großzügiges kostenloses Kontingent. Das AWS Free Tier gibt Ihnen 1 Million kostenlose Anfragen jeden einzelnen Monat. Für viele kleine Projekte oder zum Ausprobieren ist das mehr als genug.
Nachdem Sie diese Millionen-Anfragen-Marke überschritten haben, beginnen Sie zu zahlen. Der Standardtarif beträgt 0,20 $ pro 1 Million Anfragen. Das klingt nach Centbeträgen, und das ist es auch, aber wenn Sie eine App mit viel Traffic haben, können sich diese Centbeträge schneller summieren, als Sie vielleicht denken. Für die neuesten Zahlen ist es immer am besten, die offizielle AWS Lambda-Preisseite zu überprüfen.
Rechenzeit und Arbeitsspeicher (GB-Sekunden)
Hier wird es etwas interessanter. Zusätzlich zu den Kosten für jede Anfrage zahlen Sie auch für die Zeit, in der Ihr Code tatsächlich läuft, gemessen bis auf die Millisekunde genau. Aber hier ist der Haken: Der Preis, den Sie für diese Zeit zahlen, hängt davon ab, wie viel Arbeitsspeicher (RAM) Sie Ihrer Funktion zuweisen.
Wenn Sie eine Lambda-Funktion einrichten, wählen Sie eine Speichergröße zwischen 128 MB und 10.240 MB. Mehr Arbeitsspeicher gibt ihr auch mehr CPU-Leistung, was sie schneller laufen lassen kann, aber es kostet auch mehr pro Millisekunde. Diese Mischung aus Arbeitsspeicher und Zeit nennt AWS „GB-Sekunden“.
Wie bei den Anfragen gibt es auch hier ein kostenloses Kontingent, das 400.000 GB-Sekunden Rechenzeit pro Monat umfasst. Sobald Sie das aufgebraucht haben, zahlen Sie für das, was Sie nutzen. Um Ihnen ein Gefühl dafür zu geben, hier ist, wie sich der Preis pro Millisekunde ändert, wenn Sie mehr Arbeitsspeicher hinzufügen:
| Arbeitsspeicher (MB) | Preis pro 1ms (x86) | Preis pro 1ms (Arm/Graviton2) |
|---|---|---|
| 128 | 0,0000000021 $ | 0,0000000017 $ |
| 512 | 0,0000000083 $ | 0,0000000067 $ |
| 1024 | 0,0000000167 $ | 0,0000000133 $ |
| 10240 | 0,0000001667 $ | 0,0000001333 $ |
Über die Grundlagen hinaus: Weitere Faktoren, die Ihre Rechnung beeinflussen
Sie haben also Ihre Anfragen und Ihre GB-Sekunden berechnet, aber Ihre Rechnung ist immer noch höher als erwartet. Woran liegt das? Wahrscheinlich sind es einige dieser „versteckten“ Kosten, die auf den ersten Blick nicht immer offensichtlich sind. Schauen wir uns die üblichen Verdächtigen genauer an.
Wahl der CPU-Architektur
Sie haben die Wahl des Prozessors für Ihre Funktionen: die Standard-x86-Architektur oder die von AWS entwickelten Arm-basierten Graviton2-Chips. Bei vielen Workloads kann allein der Wechsel zu Graviton2 ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bieten und Ihnen manchmal einen ordentlichen Batzen Geld sparen, ohne dass Sie Ihren Code anfassen müssen.
Provisioned Concurrency
Wenn Ihre Funktion absolut sofort und ohne „Kaltstart“-Verzögerung reagieren muss, können Sie für Provisioned Concurrency bezahlen. Dies hält im Grunde eine bestimmte Anzahl Ihrer Funktionen „warm“ und jederzeit einsatzbereit. Das ist eine großartige Funktion für leistungskritische Anwendungen, aber seien Sie sich bewusst, dass sie ihren eigenen Preis hat und nicht durch das kostenlose Kontingent abgedeckt ist.
Kosten für temporären Dateispeicher
Jede Lambda-Funktion wird mit etwas kostenlosem temporärem Speicherplatz (genau 512 MB) in einem „/tmp“-Verzeichnis geliefert. Wenn Ihr Code mehr Platz zum Hantieren mit Dateien oder temporären Daten benötigt, können Sie mehr konfigurieren, aber Ihnen wird jeder Speicherplatz berechnet, den Sie über diesen anfänglichen kostenlosen Betrag hinaus hinzufügen.
Datenübertragung: Versteckte Kosten
Dies ist die klassische „Falle“, über die so viele Leute stolpern. Das Verschieben von Daten ist nicht kostenlos. Wenn Ihre Lambda-Funktion Daten aus dem Internet abruft oder Daten ins Internet oder sogar in eine andere AWS-Region sendet, wird Ihnen dies zu den standardmäßigen Datenübertragungsraten in Rechnung gestellt. Bei Anwendungen, die viele Daten bewegen, können diese Gebühren eine echte Überraschung sein.
Andere AWS-Dienste
Denken Sie daran, Ihre Lambda-Funktionen existieren selten isoliert. Sie kommunizieren normalerweise mit anderen AWS-Diensten wie API Gateway, S3 oder DynamoDB. Jeder dieser Dienste hat seine eigene Rechnung. Es ist leicht, sich auf die Lambda-Kosten zu konzentrieren und zu vergessen, dass alle Dienste, mit denen sie verbunden ist, ebenfalls zu Ihrer monatlichen Gesamtsumme beitragen.
Dieses Video bietet eine prägnante Aufschlüsselung, wie die AWS Lambda-Preise berechnet werden.
Lambda-Preise vs. EC2: Wann ist Serverless nicht mehr günstiger?
Das ist die große Frage, nicht wahr? Wann ist es sinnvoll, Lambda zu verwenden, und wann ist ein guter alter virtueller EC2-Server tatsächlich die günstigere Option?
Bei spitzenlastigen, unvorhersehbaren Workloads mit vielen Ausfallzeiten ist Lambda fast immer der Gewinner. Sie zahlen nicht für einen Server, der untätig herumsteht. Aber wenn Sie einen stetigen, hochvolumigen Workload haben, der einen Server rund um die Uhr beschäftigt, wird der feste Stundensatz einer EC2-Instanz letztendlich kostengünstiger sein als die Bezahlung von Millionen einzelner Lambda-Ausführungen.
Aber vergessen Sie nicht die versteckten Kosten für den Betrieb einer EC2-Instanz. Bei einem virtuellen Server ist Ihr Team für das Patchen des Betriebssystems, die Verwaltung der Sicherheit und die Einrichtung der Skalierung verantwortlich. Lambda erledigt all das für Sie, was Ihren Entwicklern die Freiheit gibt, das zu tun, was sie am besten können: Dinge entwickeln.
Die geschäftlichen Auswirkungen unvorhersehbarer Preise
Das Knifflige an der Preisgestaltung von Lambda ist nicht nur ein technisches, sondern auch ein geschäftliches Problem. Wie erstellen Sie ein Budget, wenn Ihre zentralen Betriebskosten von einem Monat zum nächsten stark schwanken können? Eine erfolgreiche Marketingkampagne oder, schlimmer noch, ein bösartiger Bot-Angriff könnte Ihre Rechnung ohne Vorwarnung in die Höhe schnellen lassen.
Diese Art von finanzieller Unsicherheit ist nicht nur ein Problem der Cloud-Infrastruktur. Wir sehen es bei vielen neuen KI-Tools, insbesondere im Kundensupport, auftauchen. Viele von ihnen berechnen pro gelöstem Ticket oder pro KI-Konversation. In gewisser Weise bestraft dieses Modell Sie für Ihr Wachstum. Je mehr Kunden Sie helfen, desto höher steigt Ihre KI-Rechnung, was es unmöglich macht, Ihre Ausgaben zu prognostizieren.
Wie eesel AI vorhersagbare Preise für leistungsstarke KI liefert
Wir denken, das ist eine verkehrte Herangehensweise. Bei eesel AI glauben wir, dass Ihre Werkzeuge Ihr Wachstum unterstützen und Sie nicht dafür bestrafen sollten. Deshalb haben wir unsere Plattform von Anfang an auf eine vorhersagbare, transparente Preisgestaltung ausgerichtet.
Wir haben die Angst gesehen, die nutzungsbasierte Abrechnungen verursachen, und beschlossen, eine klare Alternative anzubieten. Wir haben einfache Pauschalpreispläne, die Ihnen keine Gebühren pro Lösung berechnen. Das bedeutet, Sie können einen riesigen Ansturm von Kundenfragen bewältigen, ohne sich am Ende des Monats Sorgen um eine überraschende Rechnung machen zu müssen. Sie können Ihren Support und Ihr Geschäft mit Zuversicht skalieren.
Wir haben sogar einen Simulationsmodus in eesel AI integriert, mit dem Sie die KI an Ihren vergangenen Support-Tickets testen können. Sie können eine solide Schätzung Ihrer Lösungsraten und Ihres ROI sehen, bevor Sie sich überhaupt festlegen, was eine weitere Ebene des Rätselratens überflüssig macht.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Lambda-Preise
AWS Lambda ist ein fantastisches Werkzeug, aber sein Preismodell erfordert eine gewisse Einarbeitung. Sobald Sie ein solides Verständnis für Anfragen, GB-Sekunden und all die versteckten Zusatzkosten haben, können Sie es leistungsstark einsetzen, ohne das Budget zu sprengen.
Am Ende des Tages, ob Sie sich für einen Cloud-Dienst oder ein KI-Tool entscheiden, die Lektion ist dieselbe: Vorhersagbarkeit ist wichtig. Die Entscheidung für Partner und Plattformen mit klaren, transparenten Preismodellen geht nicht nur darum, Geld zu sparen; es geht darum, Ihr Geschäft ohne ständige finanzielle Angst wachsen lassen zu können. Deshalb haben wir eesel AI so entwickelt, wie wir es getan haben, um Ihnen eine Sorge weniger zu bereiten.
Häufig gestellte Fragen
Die Kernkomponenten der Lambda-Preisgestaltung sind die Anzahl der Anfragen, die Ihre Funktion verarbeitet, und die Rechenzeit (GB-Sekunden), die sich aus der Ausführungszeit der Funktion und dem zugewiesenen Arbeitsspeicher zusammensetzt. AWS bietet auch großzügige kostenlose Kontingente für Anfragen und Rechenzeit.
Um Ihre Lambda-Kosten zu schätzen, müssen Sie die erwartete Anzahl der Aufrufe (Anfragen) und die durchschnittliche Dauer/Speichernutzung (GB-Sekunden) pro Aufruf prognostizieren. AWS stellt einen Preisrechner zur Verfügung, und die Überwachung der anfänglichen Nutzung kann helfen, Ihre Prognosen zu verfeinern.
Über die Kernfaktoren Anfragen und GB-Sekunden hinaus können versteckte Faktoren Datenübertragungskosten, die Kosten für Provisioned Concurrency, Gebühren für zusätzlichen temporären Dateispeicher und die Kosten anderer AWS-Dienste, mit denen Ihre Lambda-Funktion interagiert, umfassen. Diese können Ihre Gesamtrechnung erheblich beeinflussen.
Während Lambda hervorragend für spitzenlastige oder unvorhersehbare Workloads geeignet ist, kann eine herkömmliche EC2-Instanz für stetige, hochvolumige Anwendungen, die kontinuierlich rund um die Uhr laufen, kostengünstiger sein. In solchen Szenarien kann der feste Stundensatz von EC2 die Kosten pro Aufruf von Lambda letztendlich unterbieten.
Die Speicherzuweisung wirkt sich direkt auf die GB-Sekunden-Komponente der Lambda-Preisgestaltung aus. Mehr Arbeitsspeicher bietet in der Regel mehr CPU-Leistung, was zu schnelleren Ausführungszeiten führen kann. Manchmal führt eine Erhöhung des Arbeitsspeichers zu einer kürzeren Dauer, wodurch die Gesamtkosten für GB-Sekunden trotz eines höheren Preises pro Millisekunde niedriger ausfallen können.
Ja, bei vielen Workloads kann die Migration Ihrer Lambda-Funktionen auf Arm-basierte Graviton2-Prozessoren zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Graviton2 bietet oft ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu x86-Prozessoren, was Ihre Kosten für die Rechenzeit potenziell ohne Code-Änderungen reduzieren kann.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
