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Hardwarekosten im gleichen Zeitraum. Die Power Utilization Efficiency
(
PUE)
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für große Rechenzentren ist tendenziell niedriger als bei kleineren
Rechenzentren, was zu niedrigeren Kosten führt. Ein Super‐Rechenzentrum
kann bis zu 100 Megawatt an Energie verbrauchen. Bei diesem hohen
Energiebedarf kann die Wahl des Standorts für das Rechenzentrum in einer
Region mit sauberer und günstiger Energie dazu führen, dass man einen
sehr viel günstigeren Energiepreis erzielt als der durchschnittliche
Verbraucher.
Personalkosten
Die extreme Automatisierung in großen Rechenzentren kann zu dramatisch
reduzierten Personalkosten pro Server führen. In einem typischen Inhouse‐
Rechenzentrum gibt es einen Administrator für 100 bis 200 Server. In
großen Cloud‐Rechenzentren gibt es üblicherweise einen Administrator, der
sich um mehrere tausend Server kümmert.
Die möglichen personellen Einsparungen, die Unternehmen durch die Cloud‐
Service‐Nutzung sehen, stellen jedoch auch eine Gefährdung durch Verlust
von Know‐how‐Potenzialen erfahrener Mitarbeiter dar. Der
Erfahrungsschatz und das betriebsinterne Know‐how, das im eigenen
Unternehmen gewonnen wurde, ist am Personalmarkt so nicht rekrutierbar,
aber eine Voraussetzung dafür, dass neue Ansätze, Produkte oder Services
harmonisch in die bestehenden Abläufe eingegliedert werden können.
Die Nutzung der „frei“ werdenden Kapazitäten zur Entwicklung neuer
Zukunftsaspekte für das Unternehmen zur „Abwehr“ des konstruktiven
Destruktivismus ist eine Option, dem Schicksal von Kodak, Pan Am, AT&T
etc. zu entgehen und den Schritt in Richtung Cloud als flankierende
Maßnahme zu nutzen.
Hardware‐ und Infrastrukturkosten
Ein Unternehmen, das 1.000 Server kauft, hat einen geringeren Einfluss im
Einkaufsprozess als ein großes Rechenzentrum, das 100.000 Server kauft.
Außerdem kann man bei solchen Mengen in viel höherem Maße bei der
Konfiguration der Server mitsprechen, was dazu führt, dass Mega‐
Rechenzentren häufig ganz spezifische, maßgeschneiderte Hardware
verwenden. Sie tun dies, um einerseits die reinen Hardwarekosten weiter zu
senken, beispielsweise kein Gehäuse, gemeinsame Nutzung von
Stromadaptern, Einsatz von CPUs mit geringerem Kühlbedarf etc., und
andererseits auch die Kosten für das Hardwarehandling zu optimieren,
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siehe Abschnitt 3.7.1, Der „Power Utilization Efficiency“‐Faktor (PUE)
