100 gegenüber 1.000 gegenüber 10.000 Geräten: wie IoT-Cloud-Kosten skalieren
Ein Pilot auf einer Produktionslinie ist günstig im Betrieb. Teams multiplizieren dann die Rechnung des Piloten mit der Zahl der Linien, um den Rollout zu budgetieren, und das Ergebnis liegt in beide Richtungen falsch: Manche Kosten ändern sich beim Wachsen kaum, andere springen in Stufen. Dieser Ratgeber bepreist dasselbe Design in drei Größen.
Die drei Größen
| Kleine Fabrik | Mittleres Werk | Mehrere Standorte | |
|---|---|---|---|
| Geräte | 100 | 1.000 | 10.000 |
| Meldeintervall | 10 Sekunden | 10 Sekunden | 10 Sekunden |
| Edge-Gateways | 1 | 10 | 50 |
| Verlauf für schnelle Abfragen | 7 Tage | 30 Tage | 90 Tage |
| Archiv | 1 Jahr | 1 Jahr | 2 Jahre |
| Anwendungsserver | 1 klein | 2 klein | 4 mittel |
Jedes Gerät sendet einen Messwert von etwa 1 KB, und in jeder Größe ist die Echtzeitverarbeitung eingeschaltet.
Monatssummen
| Cloud | 100 Geräte | 1.000 Geräte | 10.000 Geräte |
|---|---|---|---|
| Amazon Web Services | 52.101 ₹günstigste521,01 ₹ pro Gerät | 97.531 ₹günstigste97,53 ₹ pro Gerät | 517.131 ₹günstigste51,71 ₹ pro Gerät |
| Microsoft Azure | 88.663 ₹886,63 ₹ pro Gerät | 154.100 ₹154,10 ₹ pro Gerät | 874.901 ₹87,49 ₹ pro Gerät |
| Oracle Cloud | 69.591 ₹unvollständig695,91 ₹ pro Gerät | 76.353 ₹unvollständig76,35 ₹ pro Gerät | 145.804 ₹unvollständig14,58 ₹ pro Gerät |
| Google Cloud | 73.419 ₹unvollständig734,19 ₹ pro Gerät | 87.438 ₹unvollständig87,44 ₹ pro Gerät | 226.134 ₹unvollständig22,61 ₹ pro Gerät |
Die Summe von Oracle Cloud lässt Edge-Laufzeit (nicht angeboten), Zeitreihendatenbank (nicht angeboten) und IoT-Geräte-Gateway (mit veröffentlichten Informationen nicht dimensionierbar) aus. Eine unvollständige Summe wird nie als günstigste markiert.
Die Summe von Google Cloud lässt IoT-Geräte-Gateway (nicht angeboten) und Edge-Laufzeit (nicht angeboten) aus. Eine unvollständige Summe wird nie als günstigste markiert.
Live-Schätzung: Indien (Mumbai / Pune), Listenpreise aktualisiert am 27. Okt. 2026, bei jeder Aktualisierung neu berechnet. Öffnen Sie sie im Schätzer, um beliebige Eingaben zu ändern: 100 Geräte, 1.000 Geräte, 10.000 Geräte.
Lesen Sie eine Zeile entlang: Die Kosten pro Gerät sinken deutlich, wenn die Flotte wächst. Das ist der Effekt davon, dass sich Fixkosten auf mehr Geräte verteilen.
Kosten, die sich kaum bewegen
Mehrere Bausteine kosten bei 100 Geräten ungefähr so viel wie bei 1.000:
- Stream-Verarbeitung. Jeder Dienst hat eine Mindestgröße für Jobs, und ein kleiner Job verarbeitet die Daten von Tausenden Geräten.
- Die Zeitreihendatenbank, bis zu einem gewissen Punkt. Jede hat ein Minimum: zwei Engine-Knoten bei Azure Data Explorer, ein Bigtable-Knoten, eine Timestream-for-InfluxDB-Instanz. (Oracle hat keine verwaltete Zeitreihendatenbank zum Vergleichen.) Ein kleines Werk zahlt für Kapazität, die es nicht nutzt.
- Anwendungsserver. Dashboards für 100 Geräte brauchen ungefähr dieselben Server wie Dashboards für 1.000.
Deshalb wirkt die Rechnung eines Piloten pro Gerät teuer, und deshalb sagt sie den Rollout nicht voraus.
Kosten, die mit jeder Nachricht wachsen
- Das IoT-Gateway. AWS IoT Core berechnet pro Nachricht und pro verbundener Minute, wächst also fast genau mit der Gerätezahl. Azure IoT Hub wächst in Stufen: Der Schätzer wählt die günstigste Anzahl an S1-, S2- oder S3-Einheiten, die die tägliche Nachrichtenlast abdeckt.
- Der Ereignisstrom. Datenvolumen bei AWS, Google und Oracle, Durchsatzeinheiten bei Azure.
- Das Archiv. Es wächst mit dem Datenvolumen und mit der Aufbewahrungsdauer.
Bei 10.000 Geräten ist das Gateway sowohl bei AWS als auch bei Azure eine der beiden größten Zeilen. Dort lohnen sich Bündelung und ein längeres Meldeintervall am meisten.
Kosten, die springen
Manche Dienste haben beim Skalieren Stufensprünge:
- Knoten der Zeitreihendatenbank. Ab einem bestimmten Datenvolumen braucht eine Datenbank mehr Knoten, und jeder Knoten ist ein großer Schritt. Insbesondere die Knotenzahl von Azure Data Explorer steigt mit der Datenmenge, die für schnelle Abfragen vorgehalten wird; 90 Tage Verlauf bei 10.000 Geräten kosten daher weit mehr als 30 Tage bei 1.000.
- IoT-Hub-Einheiten. Der Wechsel von S2- zu S3-Einheiten oder das Hinzufügen von Einheiten verändert die Zeile in großen Stufen statt gleichmäßig.
Lücken bei Google Cloud und Oracle
Google Cloud hat weder ein verwaltetes IoT-Gateway noch eine Edge-Laufzeit, daher lassen seine Summen beides aus und sind in jeder Größe als unvollständig markiert. Für einen fairen Vergleich addieren Sie die Kosten dessen, was Sie stattdessen nutzen würden: eine IoT-Plattform eines Partners oder eigene MQTT-Broker auf VMs. Siehe nach Google Cloud IoT Core.
Oracle hat weder eine verwaltete Zeitreihendatenbank noch eine Edge-Laufzeit. Es bietet eine IoT Platform an, rechnet sie aber nach Rechenstunden ab, ohne zu veröffentlichen, wie viele Nachrichten sie abdeckt, sodass sie sich nicht aus einer Gerätezahl dimensionieren lässt. Oracles Summen lassen diese Teile aus und sind in jeder Größe als unvollständig markiert. Ein Lasttest auf der IoT Platform ist der Weg, ihre tatsächlichen Kosten für Ihre Flotte herauszufinden.
Einen Rollout budgetieren
- Bepreisen Sie die Zielgröße der Flotte, nicht den hochgerechneten Piloten.
- Prüfen Sie, welche Zeilen bei Ihrer Pilotgröße feste Minima sind: Sie wachsen nicht und sind daher ein schlechter Maßstab für die Kosten pro Gerät.
- Suchen Sie nach Stufensprüngen zwischen Ihrer jetzigen und der Zielgröße, besonders bei der Zeitreihendatenbank.
- Legen Sie den Verlauf für schnelle Abfragen je Anwendungsfall fest. Er bestimmt die Datenbankgröße stärker als die Gerätezahl.
Eine Größe im Detail finden Sie unter was 1.000 Sensoren pro Monat kosten.