Sechs Möglichkeiten, die DevOps Kosten zu senken, zu sparen und zu optimieren

DevOps verspricht schnellere Releases, bessere Zusammenarbeit und eine höhere Softwarequalität. Doch in der Praxis schöpft so manche Organisation das Einsparpotenzial ihrer DevOps-Plattform nicht vollständig aus. Fragmentierte Toolchains, manuelle Prozesse und ungenutzte KI-Potenziale sorgen dafür, dass Budgets zunehmend unter Druck geraten. Laut dem aktuellen DevSecOps Report von GitLab gehen Teams im Schnitt sieben Arbeitsstunden pro Woche durch ineffiziente Abläufe verloren – nahezu ein kompletter Arbeitstag einer Person.

Gleichzeitig eröffnen sich durch Automatisierung, künstliche Intelligenz und moderne Services neue Möglichkeiten, die vor wenigen Jahren noch undenkbar waren. Unternehmen sollten zunächst ihre bestehenden Strukturen analysieren, um geeignete Lösungen gezielt in ihre DevOps-Prozesse zu integrieren. Wer diese Hebel strategisch einsetzt, kann messbare Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungen erzielen.

Die gute Nachricht: DevOps-Kosten zu senken und gleichzeitig die Innovationskraft zu stärken, schließt sich nicht aus. In diesem Beitrag zeigen wir dir sechs konkrete Hebel, mit denen du dein DevOps-Budget entlastest und langfristig sparen kannst: von einer besseren Auslastung über die Konsolidierung der Toolchain bis hin zu agentischer KI.

Wie lassen sich DevOps Kosten effizient senken?

DevOps-Kosten nachhaltig zu senken erfordert das Zusammenspiel technischer, organisatorischer und strategischer Maßnahmen. Entscheidend ist, Ressourcen bedarfsgerecht einzusetzen, unnötige Redundanzen zu vermeiden, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und die richtigen Tools intelligent zu bündeln. Die folgenden sechs Bereiche bieten das größte Potenzial für mehr Effizienz und langfristige Kosteneinsparungen.

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1. Cloud-Nutzung optimieren

Die Flexibilität der Cloud hat einen Preis: Ohne aktive Steuerung wachsen die Kosten schnell unkontrolliert. Wildwuchs entsteht, wenn Instanzen eingerichtet und vergessen werden, Speicherressourcen ungenutzt mitlaufen oder SaaS-Lizenzen bezahlt, aber nicht verwendet werden. Denn die entsprechenden Kosten umfassen weit mehr als reine Rechenleistung: Speicher, Netzwerkverkehr, Überwachung und Backups summieren sich oft unbemerkt.

Drei Maßnahmen helfen dabei, die Nutzung kontinuierlich zu überprüfen und unmittelbar Kosten einsparen zu können:

• Rightsizing bedeutet, die tatsächlich benötigten Kapazitäten regelmäßig mit den gebuchten Umgebungen abzugleichen. Überdimensionierte Instanzen, die dauerhaft nur einen Bruchteil ihrer Leistung nutzen, sind ein häufiger Kostentreiber.
• Autoscaling passt die verfügbare Rechenleistung dynamisch an die aktuelle Nachfrage an. So können Unternehmen Lastspitzen abfangen, ohne in ruhigen Zeiten unnötige Kapazitäten bereitzuhalten.
• Reservierte Instanzen lohnen sich für planbare Workloads: Wer sich langfristig bindet, zahlt deutlich weniger als im On-Demand-Modell.

2. CI/CD Pipelines automatisieren

Manuelle Schritte in einer CI/CD-Pipeline sind nicht nur fehleranfällig und kosten vor allem Zeit. Jedes händische Deployment, jeder separat gestartete Test und jede manuell vorgenommene Konfigurationsanpassung führt zu einer Verzögerung im Entwicklungszyklus und bindet wertvolle Kompetenz.

Hier setzt KI-gestützte Automatisierung an. Der DevSecOps Report zeigt: 68 % der befragten DevSecOps-Fachkräfte in Deutschland setzen KI bereits im Software Development Lifecycle ein. Bei weiteren 17 % steht die Einführung im Jahr 2026 an. Die größten Effizienzgewinne entstehen dabei durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben (41 %), die KI-gestützte Unterstützung bei Tests und Qualitätssicherung (39 %) sowie die automatische Erkennung von Bugs (38 %).

Dabei beschleunigt sich die Entwicklung rasant: 98 % der befragten DevSecOps-Fachkräfte geben an, dass ihnen KI-Tools bereits Effizienzgewinne gebracht haben. Wer CI/CD Pipelines heute noch vollständig manuell betreibt, verschenkt damit nicht nur Zeit, sondern auch einen zunehmend relevanten Wettbewerbsvorteil.

Neben der Automatisierung aktiver Prozesse lohnt sich auch ein Blick auf passive Kosten: Ungenutzte Testumgebungen, die dauerhaft laufen, verursachen erhebliche Leerlaufkosten. Automatisches Herunterfahren nach definierten Inaktivitätszeiträumen oder zeitbasierte Löschregeln schaffen hier schnell Abhilfe – oft mit überraschend großem Effekt auf das Gesamtbudget. Entscheidend ist, dass die gesamte DevOps Pipeline von Anfang an auf Automatisierung ausgelegt ist, damit manuelle Eingriffe gar nicht erst zur Gewohnheit werden.

3. Toolchain konsolidieren

Tool-Fragmentierung gehört zu den größten versteckten Kostentreibern im DevOps-Umfeld. Wenn Teams für Planung, Versionierung, CI/CD, Security-Scans und Monitoring jeweils eigene Lösungen einsetzen, entstehen Lizenzkosten, Integrationsaufwand und Reibungsverluste an jeder Schnittstelle. Laut dem globalen DevSecOps Report nutzen 60 % der Unternehmen mehr als fünf verschiedene Tools in der Softwareentwicklung. Bei KI-Tools sind es sogar 49 %, die mehr als fünf im Einsatz haben.

Redundanzen lassen sich am einfachsten identifizieren, indem du den gesamten Tool-Stack einmal systematisch erfasst und gezielt auf DevOps Automation setzt, um wiederkehrende Integrations- und Wartungsaufgaben zu eliminieren. Der GitLab Toolchain-Rechner bietet eine schnelle Möglichkeit, die tatsächlichen Kosten deiner aktuellen Toolchain sichtbar zu machen.

Die konsequenteste Form der Konsolidierung ist die Umstellung auf eine All-in-One-Plattform, die den gesamten DevSecOps-Lebenszyklus abdeckt: von der Planung über die Entwicklung und das Testen bis zum Deployment und Monitoring. Statt mehrere Einzellösungen zu verwalten, zu lizenzieren und über Schnittstellen miteinander zu verbinden, arbeiten alle Teams auf einer gemeinsamen Basis. Das reduziert nicht nur die direkten Lizenzkosten, sondern eliminiert auch den erheblichen Integrationsaufwand, der bei jeder Toolchain mit mehreren Anbietern anfällt.

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4. Architektur modernisieren

Eine alternde Infrastruktur verschlingt Budget: nicht nur für den direkten Unterhalt, sondern auch für die zunehmend schwierige Wartung. Legacy-Systeme erfordern spezialisiertes Know-how, das auf dem Arbeitsmarkt immer knapper wird, und verhindern gleichzeitig die Integration moderner DevOps-Praktiken. Im Laufe der Zeit wachsen diese versteckten Kosten enorm: von zusätzlichen Ressourcen für die Pflege bis hin zu Produktivitätsverlusten, die Investitionen in langfristiges Wachstum blockieren.

Cloud-native Konzepte wie Container-Orchestrierung, Microservices und Infrastructure as Code senken den internen Wartungsaufwand erheblich. Sie ermöglichen schnellere Deployments, eine bessere Skalierbarkeit und weniger Abhängigkeit von einzelnen Expert(inn)en.

Die Transformation einer gewachsenen Systemlandschaft muss dabei nicht auf einmal erfolgen. Eine schrittweise Implementierung reduziert technische Risiken und ermöglicht es, zunächst einzelne Komponenten oder eine besonders wartungsintensive Anwendung zu modernisieren.

Ein zukunftssicher aufgestellter DevOps-Stack schafft gleichzeitig die technische Basis, um Automation und KI-gestützte Workflows effektiv zu implementieren. Die Modernisierung der Architektur ist damit kein Selbstzweck, sondern eine Voraussetzung für nachhaltige Kostenreduktion in allen anderen Bereichen.

Erfahre, wie Siemens mit GitLab eine Open-Source-DevOps-Kultur geschaffen hat, die über 6,4 Mio. Builds pro Monat umsetzt.

"Wir bemühen uns sehr, eine Open-Source-Kultur einzuführen, und bisher waren wir wirklich erfolgreich. Mit CI/CD haben wir jeden Monat 1,5 Millionen Builds erstellt. Die ganze Kultur hat sich völlig verändert." — Fabio Huser, Softwarearchitekt bei Siemens Smart Infrastructure

5. Prozesse konsolidieren

Technik allein löst das Kostenproblem nicht. Oft sind es organisatorische Ineffizienzen, die den größten Anteil am verschwendeten Budget ausmachen. Der DevSecOps Report zeichnet ein deutliches Bild: DevSecOps-Fachkräfte in Deutschland verbringen im Schnitt nur 16 % ihrer Arbeitszeit mit dem Schreiben von neuem Code. Meetings und administrative Aufgaben machen mit 18 % den größten Einzelposten aus, gefolgt von Security-Arbeit (13 %), der Verbesserung bestehenden Codes (12 %) und Tests (12 %).

Als wichtigste Faktoren, die die Zusammenarbeit im Software Development Lifecycle einschränken, nennen 32 % der Befragten organisatorische Silos und veraltete Dokumentationen. Fehlender Wissensaustausch (30 %) und unklare Prozesse oder Tool-Fragmentierung (jeweils 29 %) verschärfen das Problem zusätzlich.

Kostenreduktion beginnt hier mit dem konsequenten Aufbrechen von Silos: gemeinsame Plattformen statt isolierter Teamwerkzeuge, standardisierte Review-Prozesse statt Ad-hoc-Abstimmungen, automatisierte Compliance statt manueller Audits. Gerade im Bereich Compliance investieren DevSecOps-Teams laut der Studie durchschnittlich elf Stunden pro Monat. Dazu kommen weitere zehn Stunden für die Behebung von Sicherheitsproblemen nach dem Release. Hier liegt enormes Einsparpotenzial: 77 % der Befragten erwarten, dass sich bis 2027 "Compliance as Code" etabliert, bei dem Vorgaben automatisiert im Entwicklungsprozess verankert sind.

Jede Stunde, die nicht in Abstimmungsschleifen oder manuelle Prüfungen fließt, steht für produktive Entwicklungsarbeit zur Verfügung und das wirkt sich unmittelbar auf die DevOps-Kosten aus.

6. Agentic AI etablieren

Auf Automatisierung, Konsolidierung und optimierten Prozessen kann agentische KI gezielt aufbauen und die Weiterentwicklung vorantreiben. Sie erweitert klassische Automatisierungsansätze, indem sie nicht nur einzelne Aufgaben ausführt, sondern komplexe, mehrstufige Workflows eigenständig übernimmt: von der Code-Generierung über automatisierte Reviews bis hin zur Sicherheitsanalyse.

Die Zahlen unterstreichen das Potenzial: Laut der Software Innovation Study von GitLab berichten Unternehmen, die KI in der Softwareentwicklung einsetzen, bereits von einem durchschnittlichen Umsatzwachstum von 43 % und einer Produktivitätssteigerung von 46 %. 89 % der deutschen Führungskräfte erwarten, dass agentische KI innerhalb von drei Jahren zum Standard in der Softwareentwicklung wird.

Entscheidend ist dabei nicht der bloße Einsatz einzelner KI-Tools, sondern ihre strategische Integration in den gesamten Entwicklungsprozess. Denn auch bei KI droht Tool-Wildwuchs: Bereits 49 % der Unternehmen nutzen mehr als fünf verschiedene KI-Tools parallel – mit den gleichen Integrations- und Wartungsproblemen, die auch bei klassischen DevOps-Tools auftreten.

Eine Plattform, die agentische KI nativ einbettet, vermeidet diesen Wildwuchs isolierter Insellösungen und schafft stattdessen durchgängige Effizienzgewinne über alle Phasen des Software Development Lifecycle: von der automatisierten Code-Generierung über intelligente Security-Scans bis hin zur vorausschauenden Fehlererkennung. Einen praxisnahen Einblick in die Möglichkeiten agentischer KI für DevOps bietet unser Webinar zu Agentic AI.

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Fazit: DevOps gezielt verbessern und nachhaltig sparen

Wer seine DevOps-Kosten reduzieren möchte, sollte nicht nur einzelne Lizenzpreise betrachten. Die größten Hebel liegen in einer besseren Ressourcennutzung, automatisierten Pipelines, einer konsolidierten Toolchain, moderner Architektur, klaren Zuständigkeiten und sinnvoll eingebundener KI.

Unternehmen, die ihre Entwicklungsstrukturen regelmäßig überprüfen und verbessern, können ihre Entwicklungszyklen verkürzen, Ausgaben minimieren und langfristig sparen. Entscheidend ist, technische und organisatorische Maßnahmen gemeinsam zu betrachten.