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Prägend für meine Rolle bei New Relic ist nicht zuletzt auch der direkte Austausch mit Kund:innen und Partnern weltweit, die ihrerseits digitale Unternehmen leiten oder deren Software-Erlebnisse gestalten. Ein Aspekt, wenngleich kein unbedingt neuer, sticht dabei dieser Tage besonders deutlich heraus: Engineering-Teams müssen mehr leisten, sollen dafür aber weniger benötigen. Budgets werden gekürzt und Entwickler:innen verlassen ihre Unternehmen – oder müssen in manchen Fällen auch entlassen werden. Falls sich einer dieser Wirkungsfaktoren aktuell auch bei Ihnen einstellt: Wir hätten womöglich Abhilfe parat. 

Mit Blick auf die aktuelle Situation fühle ich mich in gewisser Weise in die Jahre 2008 bis 2010 zurückversetzt. Auch damals rangen Unternehmen aller Größen angesichts der schwachen Konjunktur damit, schrumpfende Budgets durch größere Effizienz kompensieren zu müssen. Erinnern Sie sich noch daran, wie nicht unweit dieser Zeitmarke Amazon Web Services (AWS) aus der Taufe gehoben und die Cloud als Nutzungsmodell zunehmend populärer wurde? 

Mir persönlich fällt dazu eine Konferenz ein, in deren Rahmen ein Produktmanager von AWS erklärte, wie im Mutterkonzern angesichts seiner E-Commerce-Marktmacht Computing-, Netzwerk- und Storage-Infrastruktur in immer massiverem Umfang notwendig geworden war. Was für den Kundenansturm in Hochzeiten unabdingbar war, musste man dann für den Rest des Jahres aber zu großen Teilen brach liegen sehen. Zweifelsohne ein Problem, doch bei Amazon sah man darin auch eine Chance. Eine Chance, um signifikante, aktuell gebundene Kapitalaufwendungen in einen neuen Umsatzkanal zu verwandeln. 

Auf so brilliante wie pragmatische Weise: Nicht ausgelastete Kapazitäten bot man per Leasing-Service zur Nutzung an, mit Abrechnung von Windows- und Linux-Hosts nach Verbrauch auf Stundenbasis. Verblüffend genial, dachte ich mir. Denn zu der Zeit – ich war damals noch bei Microsoft tätig – waren mir vornehmlich die seinerzeit für Windows üblichen Lizenzierungsmodelle auf Host-Basis bekannt. Für Microsoft sicher ein guter Deal. Doch für Kund:innen entstanden damit selbst dann noch Kosten, wenn die jeweiligen Windows-Hosts bei ihnen ungenutzt blieben. Systeminfrastruktur stattdessen on demand aufziehen zu können und nur genau für das zu bezahlen, was man auch nutzte, war dagegen etwas vollkommen Neues. Ein denkbar einfaches Konzept und zugleich die Initialzündung für einen Billionen-Dollar-Markt, der den Tech-Sektor in den vergangenen 10 Jahren so tiefgreifend geprägt hat wie kein anderer. 

Angesichts dessen haftet der von den meisten Observability-Anbietern auch heute noch praktizierten Abrechnung auf Host-Basis doch ein etwas befremdlicher Beigeschmack an. Dies umso mehr noch vor dem Hintergrund der wohl unsichersten Wirtschaftsperiode der vergangenen 10 Jahre. Zumal einige dabei auch noch das jeweils erreichte Host-Maximum veranschlagen – auch dann, wenn ihre Kund:innen nur an einem einzigen Tag auf diesen Wert hochskalieren müssen. Selbst bei Azure bzw. den darauf ausgeführten Windows-Hosts sind solche Dinge längst Geschichte.

Zwar ist die Abrechnung auf Host-Basis auch bei uns alles andere als eine Unbekannte: Immerhin haben wir den Markt für Application Performance Monitoring (APM) damit mehr als ein Jahrzehnt lang angeführt. Im Sinne unserer Kund:innen wie auch der Anforderungen des Marktes brauchte es aber schlicht eine bessere Lösung. 

So gilt für unsere gesamte Plattform inzwischen ein Preismodell, das komplett ohne hostbasierte Abrechnung auskommt: Hierfür einzig relevant sind die Nutzeranzahl und das erfasste Datenvolumen. Ein wichtiger Schritt für uns, der für Sie zudem mehr Value für das bedeutet, was Sie bezahlen. 

Unliebsame Überraschungen und explodierende Observability-Kosten – mit New Relic ein Relikt der Vergangenheit

Viele unserer Kund:innen hatten in punkto Monitoring ursprünglich auf Datadog, Elastic, Sumo Logic oder Open-Source-Tools gesetzt, bevor sie ihren Stack mit New Relic in einer Plattform konsolidierten. Mit entscheidenden Kostenvorteilen insbesondere aufgrund von fünf Kernfaktoren: 

  1. Keine Abrechnung nach Peak-Benchmarks: Zahlung nur für das tatsächliche Nutzungsvolumen, statt für einen am Höchststand kurzfristiger Bedarfsspitzen verankerten Wert
  2. Keine Aufschläge für Mehrverbrauch: Klar planbare Kostenstruktur, ganz ohne Zusatzbelastungen für Datentypen wie Custom-Metrics
  3. Geringere Kosten für Infrastruktur-Monitoring: 3-facher Leistungs-Gegenwert im Vergleich mit hostbasierten Abrechnungsmodellen von Anbietern wie Datadog 
  4. Geringere Kosten für Log-Management: Leistungs-Gegenwert im Vergleich mit Sumo Logic um das 3- bis 4-Fache höher, gegenüber Elastic um das 2- bis 3-Fache 
  5. Niedrigere Gesamtkosten: 5-facher Leistungs-Gegenwert gegenüber Datadog durch Konsolidierung sämtlicher Observability-Toolsets in einer Plattform

Sehen wir uns aber auch im Einzelnen an, worauf diese Vorteile beruhen.

Bezahlung für tatsächliche statt für Peak-Nutzung

Wenn es um die Skalierung ihrer Infrastruktur geht, orientieren sich die meisten Unternehmen heute am Kunden-Traffic. Bei Observability-Anbietern wie Datadog, Elastic oder Splunk, die noch nach dem klassischen Modell auf Host-Basis abrechnen, werden die Kosten auf Peak-Niveau verankert und nicht auf Grundlage der eigentlichen Nutzung.

Beispiel Datadog: Berechnet wird hier 99 % der Host-Anzahl in der jeweils bedarfsstärksten Stunde des Monats.1 Im nachfolgenden Diagramm auf Grundlage dieses Spreadsheets haben wir visualisiert, was dies für Kund:innen mit repräsentativem Nutzungsmuster bedeutet: Im Zuge der traffic-bedingten Skalierung fallen die monatlichen Kosten um 44 % höher aus als die für das eigentlich vereinbarte Kontingent. Dagegen ist bei New Relic im gleichen Zeitraum gerade einmal die Hälfte dieses Kontingentpreises zu zahlen. Und in der Gesamtrechnung fallen die Kosten sogar 3-mal niedriger aus – all dies aufgrund der Abrechnung der eigentlichen Nutzung zu einem niedrig angesetzten Festpreis pro GB.

Kosten pro Monat bei Datadog (99 % Peak-Nutzung) und New Relic (Abrechnung nach tatsächlichem Nutzungsvolumen) im Vergleich (auf Grundlage öffentlich verfügbarer Preisdetails)

Planbare Kosten ohne Zusatzbelastungen oder Aufschläge

Einige Observability-Anbieter fallen durch Preisstrukturen auf, hinter denen sich versteckte Gebühren und Aufschläge verbergen.

Derartige Fallstricke sind bei unserer Plattform ausgeschlossen: Für jede Art von Telemetriequelle gilt grundsätzlich ein und derselbe Preis. Die Preismodelle von Datadog oder etwa auch Dynatrace dagegen sehen für Custom-Metrics und Daten aus Drittanbieter-Quellen separate Gebühren vor, die zudem höher ausfallen als die pro Host abgerechneten Kosten. Wie aus dem nachfolgenden Diagramm und dem zugehörigen Preisvergleich für Full-Stack Observability hervorgeht, bedeutet dies in der Gesamtabrechnung unter dem Strich bis zu 50 % Mehrkosten für Datenquellen, die man im Engineering-Kontext heute eher zum Standard zählen würde.

Hochrechnung der monatlichen Kosten für Full-Stack Observability und kundenspezifische Metrics bei Datadog und Dynatrace, aufgeschlüsselt nach kleinen, mittelgroßen und großen Engineering-Teams

SKU-Stückwerk für jedes einzelne Feature Set, wie dies bei anderen Anbietern üblich ist, gibt es bei New Relic nicht. Wir bezahlen nur für das, was wir auch nutzen – ohne Zusatzkosten oder Aufschläge für Mehrverbrauch.

Geringes inkrementelles Kostenniveau für Infrastruktur-Hosts

Konventionelle Abrechnungsmodelle auf Host-Basis bedeuten auch, dass Sie die Zahl der Hosts, auf der Sie Observability-Agents ausrollen, aus Kostengründen womöglich nur auf das absolut Notwendigste beschränken müssen. Denn beim Blick auf die monatlichen Kosten pro Host etwa bei Datadog müssen Sie mit $ 152 bis $ 843 rechnen, Dynatrace wiederum ermittelt die APM-Kosten pro Host auf Basis des Systemspeichers – wodurch innerhalb eines Monats leicht vierstellige Summen zusammenkommen können.4 Bei New Relic dagegen fallen für einen den beiden Anbietern gleichwertigen Nutzungsumfang gerade einmal $ 4 pro Host an.5

Gegenüber Datadog etwa liefert New Relic diesem Kostenvergleich nach einen um das 3-Fache höheren Leistungs-Gegenwert in Sachen Infrastruktur-Monitoring. So erhalten Ihre Engineering-Teams bei unserem Preismodell die nötige Skalierbarkeit, um ganz ohne Kostenhürden Observability für sämtliche Workloads zu gewährleisten.

Das Preismodell von New Relic ist durchaus schwer zu übertreffen. Bei der Mehrheit der anderen Observability-Anbieter sind die Kostenstrukturen ob der diversen separat berechneten Zusatzgebühren oft nur schwer durchschaubar. Ganz anders bei New Relic: Ausschlaggebend sind hier lediglich die Nutzeranzahl und das erfasste Datenvolumen – absolut transparent und planbar also. Und dabei auch deutlich kosteneffizienter.

Geringes inkrementelles Kostenniveau für Log-Management

Im Zuge digitaler Transformation und damit in zunehmendem Maße einhergehender Cloud-Migration vermelden unsere Kund:innen Steigerungen beim Volumen ihrer Telemetriedaten um das 2- bis 10-Fache. Zukünftige Cloud-Nutzung und -Erweiterung werden mit einem Observability-Anbieter wie New Relic, der mit niederschwelligen Kosten je GB aufwartet, also um ein Vielfaches tragfähiger. Log-Daten erweisen sich dabei als besonders guter Indikator: Unternehmen, die ihre bisherigen Logging-Lösungen durch New Relic ersetzt haben, konnten hier enorme Einsparungen realisieren.

So liegt etwa AWS CloudWatch beim Vergleich der Kosten für Log-Management um das Doppelte höher als New Relic, Datadog sogar um das Vierfache. Und auch gegenüber Sumo Logic und dem ELK Stack (Elasticsearch, Logstash und Kibana) ist bei uns mit deutlich geringeren Log-Kosten zur rechnen. Wie in den nachfolgenden Diagrammen auf Basis des bereits genannten Spreadsheets gezeigt, ist bei ersterem Anbieter von einem um das 2 bis 4-Fache höheren Preispunkt für die Log-Erfassung sämtlicher Datenvarianten auszugehen, bei letzterem fällt er noch 2- bis 3-mal höher aus.

Vergleich der monatlichen Log-Kosten von New Relic und Sumo Logic auf Grundlage simulierter Szenarien zur Datennutzung (gemäß öffentlich verfügbarer Preisdetails)

Vergleich der monatlichen Log-Kosten von New Relic und ELK auf Grundlage simulierter Szenarien zur Datennutzung (gemäß öffentlich verfügbarer Preisdetails)

Ein Beispiel aus unserem Kunden-Kontext liefert hierzu etwa der britische Versicherungsvermittler Simply Business: Das Unternehmen hatte neben dem ELK Stack noch eine Reihe weiterer Logging-Tools im Einsatz, durch die sich seine Observability-Kosten pro Jahr auf rund eine Million Dollar beliefen. Da dies weder tragfähig war noch einen akzeptablen ROI lieferte, ersetzte man diesen Gesamtkomplex durch Log-Management mit New Relic. Mikio Tsunematsu, DevOps Engineer bei Simply Business, kommentiert das Resultat wie folgt: „Dass wir jetzt nur noch ein Tool für alles haben, spart uns nicht nur jede Menge Geld ein, sondern schont auch unsere Nerven.“

New Relic definiert Observability ökonomisch gesehen komplett neu, denn das Unternehmen macht mit seinem Angebot alle verfügbaren Telemetriedaten weitaus günstiger als je zuvor nutzbar.

Niedrigere Gesamtkosten

Wie aus unserem Observability Forecast 2022 hervorgeht, wirkt sich die Nutzung eines einzelnen Observability-Toolsets auch deutlich darauf aus, wie die Technologie wahrgenommen wird. So nannten darin 36 % der darin Befragten Business- und Umsatzwachstum als wichtigsten Vorteil, den sie durch ihr aktuelles Deployment erzielen.

Adressieren Unternehmen Full-Stack Observability konsolidiert in New Relic, erhalten sie dabei einen 5-fach höheren Leistungs-Gegenwert als mit den Tools alternativer Anbieter wie etwa Datadog.

Monatliche Kosten für Full-Stack Observability bei New Relic, Dynatrace und Datadog im Vergleich, aufgeschlüsselt nach kleinen, mittelgroßen und großen Engineering-Teams

Und auch einer Studie von IDC zufolge konnten Kund:innen der New Relic Plattform einige bedeutende Vorteile realisieren:

  • Reduzierung der jährlich verzeichneten ungeplanten Ausfälle um 49 %, dies bei 49 % schnellerer Behebung von potenziellen Ausfallszenarien sowie 88 % höherer Team-Produktivität – mit Einsparungen von im Schnitt 853.000 US-Dollar an Gehaltskosten im jeweiligen Unternehmen
  • 1 % Brutto-Produktivitätsgewinn mit einem Plus von 61 Produktivstunden, durch die jährlich 1,8 Millionen US-Dollar an Gesamtwert im Business-Kontext generiert wurden
⌀ Produktivitätssteigerungen und Einsparungen bei Gehaltskosten/Jahr pro Unternehmen
Team ⌀ Steigerung der Produktivität ⌀ Eingesparte Gehaltskosten/Jahr
TeamAnwendungsentwicklung und DevOps ⌀ Steigerung der Produktivität16 % ⌀ Eingesparte Gehaltskosten/Jahr$ 1,0 Mio.
TeamIT-Engineering ⌀ Steigerung der Produktivität43 % ⌀ Eingesparte Gehaltskosten/Jahr$ 1,3 Mio.
TeamIT-Infrastruktur ⌀ Steigerung der Produktivität16 % ⌀ Eingesparte Gehaltskosten/Jahr$ 239.900

Weiter errechneten die Analysten, dass die New Relic Plattform im Schnitt zu einem Umsatzplus von 4,4 Millionen US-Dollar pro Jahr beitragen kann. Aus den insgesamt erzielten Vorteilen gegenüber den Kosten der Investition ergab sich dabei über einen Zeitraum von drei Jahren ein ROI von 357 % und eine vollständige Amortisierung nach rund fünf Monaten.

Dass nicht alle New Relic Kund:innen ihre Gesamtkosten in gleichem Umfang werden reduzieren können, ist zwar klar. An dieser Stelle seien aber einige eindrucksvolle Beispiele genannt, die das Potenzial klar belegen: 

  • IGS konnte seine monatlichen Monitoring- und Logging-Kosten von 20.000–24.000 GBP auf 8.000–10.000 GBP reduzieren.
  • movingimage optimierte die Dimensionierung sämtlicher Instanzen in seiner Kubernetes-basierten Container-Umgebung. So ließ sich die Anzahl der Nodes halbieren, ebenso wie in gleichem Umfang unnötig vorgehaltene Cloud-Computing-Ressourcen und damit verbundene Kosten. Im gleichen Zuge reduzierte man so auch die Ausgaben für Kubernetes-Monitoring um 50 %.
  • PicPay konnte bei bestehenden und neuen Kund:innen jeweils Umsatzzuwächse um 10 % erzielen, dabei zudem Rückgänge der Abwanderungs- und Einnahmeverlustrate um 10 bzw. 20 % verbuchen. Bei einem ROI von 191 % ist das Unternehmen darüber hinaus auch im Gesamtbild geschäftlich deutlich besser aufgestellt.

Nutzungsbasierte Preismodelle und Abrechnung: Kundenmehrwert im Blick

Die Autor:innen des Gartner® Magic Quadrant™ für APM und Observability bringen es treffend auf den Punkt: „Mit seinem klar ausdifferenzierten Preismodell sticht New Relic deutlich am Markt heraus. Dies spiegelt sich auch im jüngsten Wachstum seiner Kundenbasis wider: Immer mehr Unternehmen suchen offenbar nach einer Lösung, mit der sie der ungebremsten Zunahme ihrer Monitoring-Kosten Einhalt gebieten können.“

Bibliographie

Datadog. n.d. „Datadog Billing“. Datadog Docs. Letzter Aufruf am 24. Januar 2023. https://docs.datadoghq.com/account_management/billing/.

Datadog. n.d. „Datadog Database Monitoring Pricing“. Datadog. Letzter Aufruf am 23. Januar 2023. https://www.datadoghq.com/pricing/?product=database-monitoring#database-monitoring.

Datadog. n.d. „Datadog Infrastructure Pricing“. Datadog. Letzter Aufruf am 23. Januar 2023. https://www.datadoghq.com/pricing/?product=infrastructure#infrastructure.

Dynatrace. n.d. „Dynatrace Pricing“. Dynatrace Letzter Aufruf am 24. Januar 2023. https://www.datadoghq.com/pricing.

New Relic. n.d. „Full-Stack Observability Price Comparison“. New Relic. Letzter Aufruf am 23. Januar 2023. https://docs.google.com/spreadsheets/d/13-GTHZOfhuC78efXGVr89KLKzHKoa_HetjX9Hm4ZaU4/edit?usp=sharing.