Cloud-Optimierung, FinOps und KI-Integration Flexera erfindet sich mit ProsperOps und Chaos Genius neu

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ProsperOps und Chaos Genius – mit diesen beiden Übernahmen beschreitet Flexera neue Wege. Der CEO Jim Ryan führt aus, warum die Kosten in Sachen Cloud immer komplexer werden und wie MSPs und Anwender das in den Griff bekommen.

Flexera übernimmt ProsperOps und Chaos Genius – zwei Unternehmen, die mit ihren Lösungen reale Herausforderungen der IT adressieren. So sind Technologieausgaben für viele CEOs der zweitgrößte Posten im Budget. „Und dieses Geld steckt längst nicht mehr an einem Ort. Es verteilt sich über SaaS, Cloud, Container, VMs, Datenplattformen, GPUs – und irgendwann verliert man schlicht den Überblick“, skizziert Flexera-CEO Jim Ryan die Problematik, die mit der Portfolioerweiterung angegangen werden soll.

Sichtbarkeit alleine reicht nicht

Doch Sichtbarkeit der Ausgaben allein reicht nicht. „Natürlich haben viele Unternehmen heute bessere Reports. Aber die Rechnung am Monatsende überrascht trotzdem“, so Ryan. Diese Realität habe die Strategie bei Flexera verändert, nämlich weg von reiner Analyse, hin zu automatisierter, klar gesteuerter Umsetzung. „KI beschleunigt diesen Trend massiv“, so Ryan. Um das „AI Beast“ zu füttern, würden Unternehmen gerade enorm in Data Clouds investieren – „und diese Kostenkurven können sehr schnell sehr unangenehm werden“, berichtet der Manager. Die Übernahmen von ProsperOps und Chaos Genius sollen dazu führen, dass das Problem nicht mehr länger nur beispielsweise in Reportings beschrieben wird. Vielmehr gehe es um eine automatisierende Lösung.

Mehrwert für den Channel

Flexera verspricht konkreten Mehrwert durch die Akquisitionen von ProsperOps und Chaos Genius für MSPs und andere Vertriebspartner. Ryan erklärt: „Partner gewinnen dann, wenn Ergebnisse nicht nur einmal funktionieren, sondern sich verlässlich wiederholen lassen.“ Und genau das würde durch die Übernahmen von ProsperOps und Chaos Genius ermöglicht werden. „Unsere Partner bekommen Outcomes, die sie immer wieder verkaufen und liefern können.“ So mache ProsperOps kontinuierliche Cloud-Einsparungen als Service möglich – für Kunden auf AWS, Azure und Google Cloud. Chaos Genius ergänzt das um Managed Optimization für Snowflake und Databricks. Der entscheidende Hebel dabei sei die Automatisierung. Sie reduziere den Aufwand in der Umsetzung, sorge für Konsistenz und schaffe Skalierbarkeit. Partner würden so ihr Angebot ausweiten können – von Cloud-Kostenkontrolle hin zu Daten- und KI-Kostenkontrolle.

Effizienz durch KI

Was genau bringen neue KI-Funktionen in der Verwaltung von IT-Infrastruktur, einschließlich Cloud-Umgebungen? Ryan bricht das Thema auf folgenden Zusammenhang herunter: „KI bringt Schnelligkeit und Präzision. Sie erkennt Anomalien früher, erklärt die Kostentreiber verständlich und schlägt konkrete Maßnahmen vor.“ In reifen Umgebungen könne sie sogar genehmigte Aktionen innerhalb klarer Leitplanken automatisch ausführen. Genau diese Kombination würde Verschwendung reduzieren und den Weg von der Erkenntnis zur echten Einsparung verkürzen.

Drei Beispiele für künftige Kostenoptimierung

• Commitments in der Cloud: Über langfristige Nutzungszusagen lassen sich Preisnachlässe sichern. Statt nur einmal im Quartal zu prüfen und am Ende doch raten zu müssen, kann KI diese Commitments laufend anpassen, wenn sich die Nutzung verändert. So werden Rabatte besser genutzt – ohne dass man sich unnötig festlegt.

• Data Clouds wie Snowflake oder Databricks: Der Flexera-Chef erzählt eine persönliche Erfahrung: „Wenn Sie mich als CEO vor zwei Jahren nach unseren Databricks-Ausgaben gefragt hätten, hätte ich gesagt: keine Ahnung.“ Das war letztlich einfach einer von vielen Softwarelieferanten. Heute würde er die Zahlen genau kennen, „weil wir sehr intensiv mit Produktmanagement und Engineering daran arbeiten, unseren Verbrauch für die nächsten Jahre vorherzusagen“. So können mit Chaos Genius KI-Agenten ineffiziente Muster erkennen und die Nutzung optimieren, ohne die Performance zu zerstören. Das wird laut Ryan deswegen immer wichtiger, weil gerade enorme Budgets in Datenplattformen fließen, um KI überhaupt möglich zu machen.

• Aus Kosten folgen Maßnahmen: Und schließlich stehe da noch die Frage im Mittelpunkt, wie sich aus dem Posten „Kosten“ überhaupt konkrete Maßnahmen ableiten lassen? „Viele Unternehmen überlegen noch, wie sie Kostensignale zu den Teams bringen, die Ressourcen bereitstellen“, so der CEO. KI könne hier übersetzen – und aus reinen Zahlen echte Handlungsempfehlungen und automatisierte Workflows machen.

Cloud-Dreamteam: FinOps und KI

Bei Flexera beobachtet man den Aufstieg von Consumption-Modellen, also verbrauchsbasierte Nutzung, beziehungsweise Abrechnung. Das heißt: Unternehmen zahlen immer weniger für ungenutzte Kapazitäten oder starre Lizenzen – stattdessen können sie ihren Einsatz flexibel nach oben oder unten skalieren, je nachdem, was sie wirklich brauchen.

KI würde diese Entwicklung noch einmal massiv beschleunigen, aber der SaaS-Wildwuchs nimmt weiter zu, so die Einschätzung. Insgesamt werde es immer schwieriger, zu erkennen, wo überhaupt konsumiert wird. Viele Anbieter würden ihre Abrechnungseinheiten zudem nicht nicht klar genug definieren. „Wenn Begriffe wie „Events“, „Actions“ oder „AI Inferences“ nicht sauber erklärt sind, werden Rechnungen unberechenbar – und im Zweifel auch kaum anfechtbar“, bringt es der Flexera-Boss auf den Punkt.

Der Schmerz auf Ebene C

In seinen Gesprächen mit CIOs, CTOs, CFOs, CPOs und CEOs gehe es fast immer um ein Thema, nämlich dass Technologie heute so tief in den Geschäftsbetrieb eingebettet sei, wie nie zuvor, berichtet Ryan. Dabei bekomme er regelmäßig Sätze zu hören wie:

• „Wir wissen nicht, was wir nicht wissen.“

• „Die Ausgaben steigen schneller als die Transparenz“, oder:
  „KI erzeugt Kosten, die wir nie erwartet hätten.“

Nutzungsbasierte Modelle

Dabei haben die meisten Führungskräfte, mit denen der Flexera-Manager spricht, mit nutzungsbasierten Modellen an sich kein Problem. Das Gegenteil sei der Fall: „Modelle, die Ausgaben direkter an Wert koppeln, sind hoch attraktiv.“ Was ihnen aber oft fehlt, ist Klarheit – über Nutzung, Kostenverhalten und darüber, wie KI gerade ihre Technologielandschaft verändert.

Deshalb glaubt Ryan, dass 2026 nicht unbedingt jene Organisationen am besten aufgestellt sein werden, die mit den größten Budgets daher kommen. Jetzt gehe es vielmehr um:

• Transparenz,

• Governance-Strukturen und

• Praktiken im Consumption.Management.

FinOps geht neue Wege

Vor diesem Hintergrund würden derzeit die fortschrittlichsten FinOps-Teams ihren Blick längst über die Cloud hinaus erweitern – hin zu SaaS, Data Clouds, Rechenzentren und klassischer Softwarelizenzierung.

Abschluss der Übernahme

Flexera kauft das FinOps-Portfolio von NetApp

Die drei Druckpunkte der MSPs

Vor diesem Hintergrund stehen MSPs nach Einschätzung von Ryan dieser Tage gleich unter drei „Druckpunkten“. Erstens würden die Erwartungen der Kunden steigen: „Es geht nicht mehr um Tools, sondern um messbare Ergebnisse“, so der Flexera-Chef. Zweitens wachse der Scope ständig – von SaaS über Cloud bis hin zu Datenplattformen und KI-Workloads. „Und drittens müssen MSPs all das auch noch in der Fläche liefern können: standardisiert, automatisiert und über viele Kunden hinweg skalierbar“, so der CEO. Die neuen Möglichkeiten mit ProsperOps und Chaos Genius würden in dieser Gemengelage für weniger Reporting-Theater und mehr messbare Kontrolle sorgen.

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