Einkaufsführer: Cloud Made in Germany (2026)

Souveräne Cloud-Infrastruktur, Anbieterlandschaft und Preisstrukturen im Detail

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Vorwort

Der deutsche Cloud-Markt hat sich bis 2026 zu einer ernstzunehmenden Alternative zu internationalen Hyperscalern entwickelt. Unternehmen finden heute ein breites Spektrum an Anbietern, das von hochregulierten Enterprise-Clouds bis hin zu spezialisierten GPU- und Storage-Plattformen reicht. Dabei stehen nicht nur technische Leistungsfähigkeit und Preis im Fokus, sondern vor allem Aspekte wie digitale Souveränität, regulatorische Sicherheit, Transparenz und langfristige Unabhängigkeit.

In der Praxis zeigt sich, dass sich die Cloud-Angebote deutscher Anbieter deutlich unterscheiden. Für vergleichbare virtuelle Maschinen mit zwei vCPUs und acht Gigabyte Arbeitsspeicher liegen die Unterschiede bei den monatlichen Kosten je nach Anbieter und Leistungsmodell bei bis zu mehr als 100 Euro.

Während Anbieter wie NETWAYS, IONOS oder Hetzner stark auf ein Preis-Leistungs-Verhältnis, Entwicklerfreundlichkeit und flexible Infrastrukturmodelle setzen, adressieren Telekom, COMBACK, STACKIT oder SysEleven vor allem regulierte Branchen mit hohen Anforderungen an Compliance, Sicherheit und Betriebsstabilität.

Mit diesem Einkaufsführer erhalten IT-Entscheider und Einkäufer, die datenschutzkonforme, hochverfügbare und transparente Cloud-Ressourcen ohne US-Hyperscaler-Abhängigkeit suchen, eine strukturierte und umfassende Übersicht über deutsche Cloud-Service-Provider (IaaS, PaaS, Cloud Storage, Neo-Clouds).

Executive Summary

Cloud Made in Germany ist längst mehr als ein Standortkriterium. Für IT-Einkäufer geht es 2026 um digitale Souveränität, regulatorische Sicherheit, Kostenkontrolle und technische Flexibilität. Deutsche und europäische Cloud-Anbieter haben sich deutlich weiterentwickelt und bieten heute leistungsfähige Alternativen zu US-Hyperscalern – mit eigenen Stärken und klaren Unterschieden.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

Kurz gesagt: Der deutsche Cloud-Markt ist 2026 leistungsfähig, aber komplex. Wer Kosten, Sicherheit und Flexibilität optimal ausbalancieren will, muss Anbieter, Preismodelle und technische Architektur ganzheitlich vergleichen.

Cloud-Entscheidungen sollten jedoch nicht isoliert auf Basis einzelner Kennzahlen getroffen werden, sondern stets im Kontext von Architektur, Betriebsmodell, Compliance-Anforderungen und strategischer Ausrichtung bewertet werden.

Lesen Sie auf den nächsten Seiten, was Cloud Made in Germany bedeutet, was es kostet und worauf bei der Beschaffung zu achten ist.

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Was bedeutet „Cloud Made in Germany“?

Der Begriff „Cloud Made in Germany“ beschreibt keine einheitliche Zertifizierung, sondern ein Bündel von Eigenschaften, die für Unternehmen – insbesondere im europäischen Rechtsraum – von Bedeutung sind. Ein Rechenzentrumsstandort in Deutschland ist zwar ein wichtiger Faktor, reicht jedoch allein nicht aus, um Datenschutzanforderungen vollständig zu erfüllen.

Entscheidend ist vielmehr das Zusammenspiel mehrerer Faktoren. Dazu gehören der rechtliche Sitz des Anbieters, die Eigentümerstruktur, mögliche Zugriffsrechte aus Drittstaaten sowie die vertraglichen und technischen Rahmenbedingungen der Datenverarbeitung. Zertifizierungen wie ISO 27001 oder BSI C5 liefern zusätzliche Sicherheit, ersetzen jedoch nicht die eigene Prüfung durch den Kunden.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Unterscheidung zwischen Verfügbarkeit und Datenhaltbarkeit. Während Verfügbarkeit beschreibt, ob ein Dienst erreichbar ist, bezieht sich Datenhaltbarkeit auf die Wahrscheinlichkeit, dass gespeicherte Daten langfristig erhalten bleiben. Hochverfügbare Systeme garantieren nicht automatisch die Integrität von Daten, insbesondere wenn diese durch Fehlkonfigurationen oder Angriffe kompromittiert werden.

In diesem Zusammenhang spielt auch das Shared-Responsibility-Modell eine zentrale Rolle. Der Cloud-Anbieter ist für den Betrieb der Infrastruktur verantwortlich, während der Kunde die Kontrolle über Betriebssysteme, Anwendungen, Zugriffsrechte und Datensicherheit behält. Diese Aufgabenteilung ist für die Bewertung von Risiken und Kosten gleichermaßen entscheidend.

Marktstruktur und Anbietersegmente

Der deutsche Cloud-Markt lässt sich in drei übergeordnete Kategorien einteilen, die sich durch Zielgruppen, Leistungsumfang und Betriebsmodelle unterscheiden.

Die folgende Einteilung ist nicht strikt hierarchisch zu verstehen. Ein Anbieter kann mehreren Kategorien angehören.

Marktübersicht: Deutsche Cloud-Provider

Die nachfolgende Tabelle listet ausschließlich Provider mit Sitz in Deutschland auf, die über eigene Infrastruktur für Rechenleistung und Storage verfügen.

Link https://datawrapper.dwcdn.net/WGHMs/3/

Auf den nächsten Seiten vergleichen wir die Angebote einzelner Anbieter. Wir starten mit Compute bzw. IaaS.

Hinweis vorab: Warum Cloud-Preise schwer vergleichbar sind

Cloud-Preise sind nur dann vergleichbar, wenn Dinge wie Abrechnungszeitraum, CPU-Typ, RAM, Storage, IPv4/IPv6, Backup, Traffic, Support und Betriebssystemlizenzen sauber getrennt werden.

Auch sind die Netto-Preise der unterschiedlichen Anbieter nicht immer direkt vergleichbar: STACKIT weist Monatswerte ausdrücklich als 720-Stunden-Hochrechnung aus; SysEleven arbeitet mit 730-Stunden-Preisindikationen; teutoStack (teuto.net) kalkuliert mit bis zu 744 Stunden im Monat. Für die folgenden Preisbeispiele wurden möglichst ähnliche Angebote ausgewählt. Abweichungen sind entsprechend gekennzeichnet.

Abgrenzung IaaS vs. PaaS

Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ist das IT-Äquivalent zum „digitalen Werkzeugkasten“. Man mietet CPU, RAM, Storage und Netzwerk, behält aber die volle Kontrolle und Administrationspflicht über Betriebssysteme und Anwendungen.

Platform-as-a-Service (PaaS) stellt eine verwaltete Umgebung für Anwendungen bereit, etwa inklusive Betriebssystem, Datenbanken oder Laufzeitumgebungen. Ein Teil der Administrationsaufgaben wandert damit zum Provider. Das ist vor allem für Entwicklung, Tests und standardisierte Anwendungsplattformen attraktiv, ersetzt jedoch keine ausgelagerte IT-Abteilung.

Compute/IaaS

Die Verlagerung von Infrastruktur in die Cloud kann unterschiedliche Vorteile haben. Neben der flexiblen Skalierfähigkeit helfen Cloud-Dienste den Unternehmen, die Kosten für die Anschaffung und vor allem Wartung einer eigenen physischen Infrastruktur zu senken.

Kosten für Cloud-Dienste sind i. d. R. verbrauchsabhängig, d. h. an die tatsächliche Nutzung gekoppelt. Bei langfristiger Nutzung sind Abonnements mit monatlicher Abrechnung besser als ein On-Demand-Modell. Es gibt allerdings viele weitere Faktoren, welche den Preis beeinflussen. Im Folgenden gehen wir auf die relevanten Aspekte ein und vergleichen die Kosten einzelner Cloud-Services.

Cloud-Compute-Instanzen ersetzen – vergleichbar mit der Servervirtualisierung – physische Systeme im Unternehmen: Der Cloud-Service-Provider betreibt große Rechnerfarmen und stellt die Ressourcen je nach Anforderung bereit. In der Regel umfassen Compute-Instanzen eine definierte Anzahl virtueller Prozessorkerne (vCPUs) sowie einen definierten Arbeitsspeicher.

Anders als bei vielen Hyperscaler-Angeboten wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure enthalten die Pakete deutscher Cloud-Service-Betreiber häufig bereits Arbeitsspeicher und ein Betriebssystem. Die Angebote sind daher eher mit klassischen cloud-nativen VM-Diensten wie Amazon EC2, Google Compute Engine oder Azure Virtual Machines vergleichbar.

Nur wenige Anbieter führen explizit Grundpreise pro vCPU und pro GB RAM (granulares Pricing) auf.

Auf den folgenden Seiten sind Preisbeispiele und Anbieter beider Modelle aufgeführt. Ergänzend finden Sie Hinweise darauf, worauf bei der Beschaffung zu achten ist.

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Modell A: Granulares Pricing (Abrechnung pro vCPU & GB RAM)

IONOS SE (Compute Engine)

Preismodell: Vollständig granular, vCPU und RAM können unabhängig voneinander konfiguriert werden.

Grundpreise:

ℹ️ IONOS bietet ebenfalls dedizierte Kerne; AMD EPYC startet bei 0,036 € pro Stunde und Core, Intel bei 0,04 € pro Stunde und Core. Das GB RAM kostet 0,0045 € pro Stunde. ☝️ Hyper-Threading-Support kostet immer mindestens zwei Kerne.

Berechnungsbeispiele:

💶 Spar-Tipp: Wenn Unternehmen dedizierte Cores für den dauerhaften Betrieb einplanen (z. B. für produktive ERP- oder Datenbanksysteme), lässt sich der Preis durch die IONOS Cloud Savings Plans deutlich senken.

Link https://datawrapper.dwcdn.net/PpBhW/2/

🔗 Offizielle Preisliste von IONOS SE.

Hetzner (Compute Engine)

Preismodell: vCPU und RAM können nicht unabhängig voneinander konfiguriert werden. Traffic wird extra berechnet.

⚠️ Wichtiger Hinweis für 2026: Hetzner hat 2026 massive Preisanpassungen für seine Cloud-Infrastruktur vorgenommen (teils über 100 % Steigerung für neue Instanzen aufgrund explodierender Hardware-Beschaffungskosten). Die folgenden Preise entsprechen dem aktuellen Stand für deutsche Standorte:

Grundpreise (Shared vCPU Tarif):

ℹ️ Hetzner bietet ebenfalls dedizierte Kerne an. AMD startet bei 0,082 € pro Stunde und Core.️ Hyper-Threading ist bereits einkalkuliert; der Preis gilt für zwei vCPUs. Bei dedizierten vCPUs sind jeweils 20 TB Traffic inklusive.

Berechnungsbeispiele:

🔗 Cloud-Rechner von Hetzner.

SysEleven GmbH (OpenStack Public Cloud)

Preismodell: Basiert auf einem flexiblen Pay-as-you-go-Prinzip, vCPU können nicht unabhängig von RAM gebucht werden

Grundpreise:

Berechnungsbeispiele:

ℹ️ SysEleven bietet auch bei vCPUs nur sogenannte Flavors. Eine einzelne vCPU oder ein einzelnes GiB RAM sind laut Preisliste nicht vorgesehen.

🔗 Offizielle Preisliste von SysEleven.

ScaleUp Technologies (Open Cloud/OpenStack)

Preismodell: vollständig granular; man konfiguriert vCPU und Arbeitsspeicher (RAM) unabhängig voneinander über einen OpenStack-Client (Kommandozeile) oder YAML-Playbooks.

Grundpreise (IaaS Standard-Klasse):

Berechnungsbeispiele:

🔗 Offizielle Preisliste von ScaleUp Technologies.

NETWAYS Web Services (NWS Cloud)

Preismodell: Vollständig granular. NWS rechnet stündlich nach zugewiesenen Ressourcenklassen ab.

Grundpreise (Standard-Klasse s1):

Berechnungsbeispiele:

🔗 Cloud-Rechner von NWS.

Die Speicherfalle

Beim direkten Preisvergleich zwischen verschiedenen IaaS-Anbietern lauert eine häufige Stolperfalle: die Inklusivleistungen beim Speicherplatz, etwa für ein Boot-Volume.

Während Anbieter mit starren Instanz-Paketen oder sogenannten Flavors wie bei Hetzner standardmäßig bereits ein Betriebssystem-Volume mit einer festen Speichergröße (z. B. 80 GB NVMe-SSD) in den monatlichen Paketpreis einrechnen, ist der Speicher bei voll-granularen Ressourcen-Modellen wie bei NWS in der Regel vollständig entkoppelt.

Für den IT-Einkauf bedeutet das: Zur reinen Rechenleistung (vCPU und RAM) müssen die Kosten für den benötigten SSD- oder NVMe-Speicherplatz zwingend addiert werden, um eine vergleichbare Gesamtsumme zu erhalten.

Typische Speicher-Zusatzkosten im Vergleich:

☝️ Pro-Tipp zur Kostenkontrolle: Achten Sie bei der Kündigung oder beim Deprovisionieren von Cloud-Instanzen unbedingt darauf, dass zugehörige Storage-Volumes explizit mitgelöscht werden. In vielen Cloud-Management-Konsolen bleibt der Speicherplatz nach dem Löschen der Instanzen als verwaistes (orphaned) Volume bestehen und verursacht weiterhin unbemerkt laufende Kosten.

Bild: Getty Images/Credits: narvo vexar

Modell B: Starre Instanz-Pakete (Flavors/VMs)

Die folgenden Anbieter bieten feste Instanztypen (Flavors) an. Da jeder Anbieter mit unterschiedlichen Kombinationen arbeitet, haben wir für den Vergleich jeweils die nächstliegende Alternative herangezogen.

Hetzner Online GmbH (Hetzner Cloud)

⚠️ Wichtiger Hinweis für 2026: Hetzner hat 2026 massive Preisanpassungen für seine Cloud-Infrastruktur vorgenommen (teils über 100 % Steigerung für neue Instanzen aufgrund explodierender Hardware-Beschaffungskosten). Die folgenden Preise entsprechen dem aktuellen Stand für deutsche Standorte:

General Purpose (Anforderung: 2 vCPU, 8 GB RAM)

Compute Optimized (Anforderung: 2 vCPU, 4 GB RAM)

Memory Optimized (Anforderung: 2 vCPU, 16 GB RAM)

🔗 Cloud-Rechner von Hetzner.

STACKIT (Compute Engine, Performance Class 0 EU01, Free OS)

General Purpose (Anforderung: 2 vCPU, 8 GB RAM)

Compute Optimized (Anforderung: 2 vCPU, 4 GB RAM)

Memory Optimized (Anforderung: 2 vCPU, 16 GB RAM)

ℹ️ STACKIT kalkuliert jeweils mit 720 Stunden pro Monat.

🔗 Cloud-Rechner von STACKIT.

T Cloud Public (Deutsche Telekom/Open Telekom Cloud)

General Purpose (Anforderung: 2 vCPU, 8 GB RAM)

Compute Optimized (Anforderung: 2 vCPU, 4 GB RAM)

Memory Optimized (Anforderung: 2 vCPU, 16 GB RAM)

ℹ️ T Cloud Public kalkuliert jeweils mit 720 Stunden pro Monat.

💶 Spar-Tipp: Bei 1- bis 3-jähriger Reservierung (Reserved Instances) gewährt die Telekom bis zu 60 % Rabatt auf diese Preise.

🔗 Offizielle Preisliste von T Cloud Public.

🔗 Cloud-Rechner von T Cloud Public.

teutoStack (teuto.net))

General Purpose (Anforderung: 2 vCPU, 8 GB RAM)

Memory Optimized (Anforderung: 2 vCPU, 16 GB RAM)

ℹ️ teutoStack kalkuliert mit bis zu 744 Stunden pro Monat. Ab einer Laufzeit von 183 Stunden gewährt teutoStack Rabatte (bis 60% ab einer Laufzeit von 550 Stunden)

🔗 Offizielle Preisliste von teutoStack.

Die Speicherfalle bei Flavors

Die oben aufgeführten Flavors umfassen – sofern nicht anders angegeben – die Compute-Ressourcen (vCPU und RAM). Speicherplatz für Daten, Backups oder das Boot-Volume des Betriebssystems muss je nach Anbieter separat pro GB und Monat einkalkuliert werden.

Beispiel: Bei STACKIT ändert sich der monatliche Preis je nach Größe des Boot-Volumes. 32 GB kosten ca. 4 € mehr; 64 GB ca. 6 €.

Ausnahmen gibt es bei speziellen z. B. für Datenbanken optimierten Instanzen (z. B. Local-Disk-Flavors).

Kostenfaktor Betriebssystem

Betriebssystem: Die meisten Anbieter inkludieren ein offenes Betriebssystem. Aber Vorsicht: Enterprise-Versionen wie RHEL, SUSE oder Oracle sind davon ausgenommen und müssen gesondert einkalkuliert werden.

Für Microsoft Windows Server fallen immer zusätzliche Kosten an, die oft pro Core lizenziert werden (bei Hetzner z.B. ca. 33,20 €/Monat Flat aufgrund einer 8-Core-Mindestlizenzierung). Auch für RHEL fallen in der Regel Lizenzgebühren an.

Preisbeispiele für Windows-Zuschläge:

IONOS (Compute Engine): Windows-Lizenzgebühr: ab 0,0149 € pro vCPU bzw. Core pro Stunde.

Hetzner Cloud: Hetzner verlangt seit Januar 2025 aufgrund geänderter Microsoft-Lizenzbedingungen eine Mindestlizenzierung von 8 Cores für Windows Server Standard.

T Cloud Public (Telekom): Der Preis für unser General-Purpose Match in der T Cloud Public würde sich mit Windows auf 115,68 Euro und mit RHEL sogar auf 124,06 Euro pro Monat erhöhen.

⚠️ Wichtig für die Beschaffung: Wer Windows in der Cloud betreiben will, muss die Lizenzkosten zwingend separat kalkulieren. Bei kleineren Instanzen (unter 8 vCPUs) kann der prozentuale Aufschlag aufgrund von Mindestlizenzierungen verhältnismäßig hoch ausfallen.

Kostenfaktor CPU

Prozessor (AMD vs. Intel vs. ARM): Instanzen mit AMD-CPUs sind oft 10–15 % günstiger als Angebote mit Intel-CPUs.

Als Geheimtipp gelten die noch günstigeren ARM64-Prozessoren (z.B. Ampere Altra bei Hetzner ab ca. 6,50 €/Monat).

Anbieter wie IONOS wiederum machen beim Preis keinen Unterschied, ob man sich im Konfigurator für Intel Xeon oder AMD EPYC entscheidet.

Bei Hetzner wird in der Einstiegsklasse ("Cost-Optimized") je nach Verfügbarkeit Intel oder AMD zugewiesen – zum selben Preis.

️☝️ Pro-Tipp zur CPU-Auswahl: Prüfen Sie, ob Ihre Anwendungen den gewünschten Prozessor unterstützen. x86-Software muss für ARM neu kompiliert oder mit geeigneten Laufzeitumgebungen betrieben werden. Viele ältere Applikationen wurden speziell für Intel- oder AMD-Architekturen entwickelt. Auch Windows-Workloads sind in der Public Cloud auf ARM nicht in jedem Fall technisch und lizenzrechtlich abgedeckt.

Auf den folgenden Seiten erfahren Sie, wie GPU-as-a-Service-Angebote für KI-Workloads und HPC im Vergleich abschneiden.

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Kostenanalyse: GPU (KI-Workloads & HPC)

Immer mehr klassische Cloud-Service-Provider wie NWS, STACKIT und IONOS bieten mittlerweile dedizierte Enterprise-GPU-Instanzen an.

Bei stundenbasierter Abrechnung basiert die rechnerische Monatsrechnung auf der üblichen Annahme von 730 Betriebsstunden.

Link https://datawrapper.dwcdn.net/aOiFr/2/

Kostenfallen & Tipps für Beschaffer

1. Die "IDLE-Kostenfalle" (Vergessene Entwickler-Instanzen): Im Gegensatz zu normalen Compute-Instanzen (Cent-Beträge) kostet ein ungenutzter High-End-GPU-Knoten (z. B. 8x H100) schnell 10 bis 25 Euro pro Stunde. Bleibt ein System übers Wochenende unbemerkt im Leerlauf, können schnell Zusatzkosten im dreistelligen bis vierstelligen Bereich entstehen.

☝️ Pro-Tipp: Automatisches Scale-to-Zero oder geplante Auto-Shutdown-Policies (z. B. automatisches Stoppen werktags ab 20:00 Uhr und am Wochenende) zur Pflicht im Entwickler-Onboarding machen.

2. Der "VRAM-Reflex" (Überdimensionierung): Das Problem: Oft fordern Entwickler pauschal High-End-Karten wie die NVIDIA A100 oder H100 an, weil sie 80 GB VRAM benötigen, nutzen aber nur einen Bruchteil der eigentlichen Rechenleistung (Tensor Cores).

️☝️ Pro-Tipp: Bei reiner Inferenz (Ausführung von KI-Modellen) prüfen, ob NVIDIA L40S (48 GB) oder Prosumer-Karten wie RTX 4090/RTX 4000 Ada ausreichen. Sie kosten oft nur 20 % bis 40 % einer H100 bei vergleichbarer Inferenz-Performance.

3. Egress-Kosten & Datentransfer bei großen Modell-Checkpoints: Wer LLMs trainiert oder verfeinert (Fine-Tuning), bewegt regelmäßig zig Gigabyte große Modell-Gewichte (z. B. 40–100 GB pro Checkpoint). Wenn Daten zwischen verschiedenen Standorten oder Clouds fließen, fallen bei manchen Anbietern versteckte Egress-Gebühren an.

️☝️ Pro-Tipp: Auf die Inklusiv-Traffic-Regelungen der CSPs achten. Anbieter wie Hetzner bieten unlimitierten Traffic inklusive.

4. Speicherdrosselung (IOPS & Throughput): Eine extrem schnelle GPU bringt nichts, wenn die Daten nicht schnell genug aus dem Speicher nachgeladen werden können (GPU Starvation). Standard-Block-Storage bremst GPUs massiv aus. Hochleistungs-NVMe-Storage kostet jedoch oft einen Aufpreis.

☝️ Pro-Tipp: Bei der GPU-Budgetierung immer schnellen NVMe-Scratch-Space oder High-Performance-Object-Storage direkt in die Gesamtkalkulation einbeziehen.

5. On-Demand vs. Savings Plans: Wer dauerhafte Produktiv-Inferenz (24/7) über On-Demand-Stundensätze bezahlt, verbrennt ein erhebliches Budget.

☝ Pro-Tipp: ️Bei planbaren Workloads 1- bis 3-jährige Committed Use Agreements anfragen. Enterprise-Anbieter gewähren bei fester Laufzeit 30 % bis über 50 % Rabatt gegenüber dem Stundensatz.

Auf der nächsten Seite finden Sie Kosten und Hinweise zu Objektspeichern und Speicherklassen.

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Kostenanalyse: Cloud Storage (Object Storage und Speicherklassen)

Im S3-Bereich bieten die unterschiedlichen Cloud-Service-Provider entweder ein Universal-Modell (eine performante "Hot"-Klasse für alles) oder das klassische Tiering (Hot, Warm, Cold). “Gletscher” für besonders kalte Daten sind eher die Ausnahme.

☝️Ingres/Egress-Kosten beachten. Einige Anbieter bieten spezielle High-Performance-Speicher an, z. B. SysEleven für 0,2295 €/GiB/Monat. Achten Sie auch auf die Angabe in Gibibytes, Gigabytes oder Terabytes.

Archive sind Langzeitspeicher!

Anbieter mit Archivklassen wie “Cold” oder “Icecold” rufen extrem niedrige Gigabyte-Preise für kalte Daten auf – oft weniger als 0,002 € bis 0,005 € pro GB/Monat. Doch Vorsicht: Wer seine Daten zu früh wieder rausholt, zahlt einen höheren Preis.

Beim Einsatz der für Langzeitarchivierung und Compliance-Daten ausgelegten Archive-Speicherklasse im Object Storage Service (OBS) der Telekom (Open Telekom Cloud/T Cloud Public) gelten spezifische technische und kaufmännische Einschränkungen:

Kein direkter Lesezugriff (Restore-Prozess notwendig): Dateien in der Archive-Klasse können nicht sofort gelesen, gestreamt oder heruntergeladen werden. Ein direkter HTTP-GET-Aufruf schlägt fehl. Bevor auf ein Objekt zugegriffen werden kann, muss explizit ein Restore-Befehl erteilt werden. Das Auftauen ("Unfreezen") der Daten dauert standardmäßig 3 bis 5 Stunden (bei beschleunigten Wiederherstellungsmodi ggf. 1 bis 15 Minuten – zu höheren Kosten). Nach dem Restore bleiben die Daten nur für eine definierte Anzahl an Tagen (z. B. 1 bis 30 Tage) als lesbare Kopie verfügbar und fallen danach automatisch wieder in den reinen Archivzustand zurück.

Mindestspeicherdauer: Für Objekte in der Archive-Speicherklasse gilt eine Mindestspeicherdauer von 90 Tagen. Werden Daten vor Ablauf dieser 90 Tage gelöscht, überschrieben oder in eine andere Speicherklasse verschoben, berechnet die Telekom für die verbleibende Restzeit bis zum 90. Tag die regulären Speichergebühren weiter (Early Deletion Charge).

Mindestobjektgröße (Abrechnungsgranularität): Kleine Dateien sind für die Archivklasse ungeeignet. Jedes Objekt wird mit einer Mindestgröße von 64 KB abgerechnet. Eine Text- oder Log-Datei von nur 2 KB Größe verbraucht im Archiv bezahlseitig dennoch das Äquivalent von 64 KB.

Zusatzkosten beim Datenabruf (Retrieval Fees): Das Wiederherstellen von Daten aus dem Archiv ist kostenpflichtig. Neben den normalen API-Aufrufkosten fällt eine Datenabrufgrundgebühr pro Gigabyte (GB) an. Bei unerwarteten Groß-Restores (z. B. Wiederherstellung einer kompletten Infrastruktur im Katastrophenfall) können so einmalige Spitzenkosten entstehen. Bei der Telekom werden z. B. pro 1.000 Restore-Requests 0,0682 € berechnet, zzgl. 0,01375 € pro GiB.

Verbot automatischer Re-Klassifizierung: Zwar können Automatisierungsregeln (Lifecycle Policies) definiert werden, um Daten nach einer gewissen Zeit automatisch von Standard über Warm ins Archive zu verschieben. Diese Lifecycle-Regeln sind jedoch eine Einbahnstraße ohne automatischen Rückweg: Die Wiederherstellung erfordert immer einen manuellen oder skriptbasierten Restore-Aufruf.

☝ Pro-Tipp für die Beschaffung: Die Archive-Klasse der Telekom eignet sich hervorragend für Daten, die aus gesetzlichen Gründen (GoBD, Nachweispflichten) jahrelang aufbewahrt, aber im Alltag nicht erneut angefasst werden müssen. Für aktive Backups, auf die im Ernstfall sofort zugegriffen werden muss, sollte stattdessen die Klasse Standard-IA (Infrequent Access) gewählt werden.

Besser geeignet für aktive Backups, Log-Files und Produktivdaten

Für Daten, die über 10 Jahre unverändert lagern müssen, sind reine Archivklassen rechnerisch günstiger – sofern man sie nicht anfasst. Einige Provider verzichten bewusst auf solche komplexen, restriktiven Archivklassen und bieten stattdessen vereinfachte Modelle an.

So sind bei STACKIT, Hetzner & IONOS primär "Standard"-Objektspeicher erhältlich. Es gibt keine Restriktionen. Daten können sekündlich gelöscht, überschrieben oder abgerufen werden, ohne dass Zusatzgebühren anfallen.

Allerdings liegt der reine Speicherpreis pro GB bei diesen Standard-S3-Speichern höher als bei einer spezialisierten Archivklasse.

Im letzten Teil unseres Einkaufsführers widmen wir uns den sonstigen Kosten: Setup, Egress & Co.

Bild: Getty Images/Credits: Eoneren

Setup, Traffic und andere Kosten

Daten-Upload (Ingress) sowie interner Traffic (Egress Layer 2) sind bei den meisten Anbietern kostenlos.

Abweichungen gibt es beim Public Internet Outbound (Egress Layer 1):

Bei STACKIT & ScaleUp ist auch der Egress Layer 1 kostenlos.

Versteckte Kosten & Setup-Gebühren

Hetzner Cloud, IONOS, STACKIT, T Cloud Public oder NWS berechnen für Standard-Cloud-Services (IaaS) keine Setup-Kosten. Die Ressourcen werden via API oder Dashboard konfiguriert und automatisiert bereitgestellt.

Einmalige Gebühren fallen (legitimerweise) bei Individualprojekten und Zusatzleistungen an:

☝️ Letzter Pro-Tipp für den Einkauf: Um Exit-Gebühren (Vendor- oder Data-Lock-in) zu vermeiden, sollten Cloud-Native-Entwicklungen bevorzugt auf Open-Source und offenen Standards (OpenStack, Standard-Kubernetes) basieren.