Eine Werbeagentur in Hamburg plant ihren neuen Webauftritt. Der Entwickler schlägt AWS vor, der Geschäftsführer hat von Hetzner gehört, der Buchhalter will wissen, warum nicht einfach Strato für zehn Euro im Monat reicht. Die Diskussion dauert länger als nötig, weil jeder von unterschiedlichen Annahmen ausgeht.
Teil 1 und 2 dieser Serie haben die Grundlagen und die Technik erklärt. Dieser Teil wird praktisch: Welches Hosting passt zu welchem Anwendungsfall? Die Antwort hängt von Faktoren ab, die nichts mit Technologie-Trends oder Marketing-Versprechen zu tun haben: Budget, technisches Know-how im Team, erwarteter Traffic, regulatorische Anforderungen, Wachstumspläne.
Szenario 1: Der kleine Blog, die Vereinswebsite
Ein persönlicher Blog, eine Vereinswebsite, die Seite eines lokalen Geschäfts. Wenige Hundert Besucher pro Tag, vielleicht einmal im Monat ein kleiner Peak nach einem Social-Media-Post. Das Content-Management-System ist WordPress, Joomla oder ein ähnlicher Standard. Updates kommen selten, die technische Expertise im Team ist begrenzt.
Die richtige Wahl: Shared Hosting
Für diesen Anwendungsfall ist Shared Hosting die wirtschaftlichste Lösung. IONOS, Strato, Hostinger oder All-Inkl bieten Pakete ab etwa einem Euro pro Monat (im ersten Jahr, danach steigen die Preise typischerweise auf drei bis acht Euro). Im Preis enthalten: Domain, E-Mail-Postfächer, SSL-Zertifikat, automatische Backups, oft auch ein Website-Baukasten.
Die Einschränkungen spielen bei diesem Nutzungsprofil keine Rolle. Ja, die Performance schwankt, wenn Nachbarn auf demselben Server aktiv sind. Aber für eine Website mit 500 Besuchern am Tag ist das irrelevant. Die begrenzte Konfigurierbarkeit ist sogar ein Vorteil: Weniger Optionen bedeuten weniger Möglichkeiten, etwas kaputtzumachen.
Worauf achten
- Preise nach der Einführungsphase: Strato-Pakete werden oft doppelt so teuer
- Inkludierte Features: Domain, SSL, Backups sollten enthalten sein
- Support-Qualität: Telefon-Support ist bei Einsteigern wichtiger als Ticket-Systeme
- Serverstandort: Für deutsche Zielgruppen deutsche Rechenzentren bevorzugen
Szenario 2: Der wachsende E-Commerce-Shop
Ein Online-Shop mit Shopify, WooCommerce oder Shopware. Mehrere Tausend Besucher pro Tag, saisonale Spitzen zu Weihnachten und Black Friday. Eine Datenbank mit Produkten, Bestellungen, Kundendaten. Die Performance ist geschäftskritisch: Jede Sekunde Ladezeit kostet Conversions.
Die richtige Wahl: VPS oder Managed Hosting
Ein Virtual Private Server bietet die nötige Performance und Kontrolle. Hetzner Cloud, IONOS VPS oder DigitalOcean Droplets beginnen bei etwa zehn Euro pro Monat und bieten dedizierte Ressourcen. Der Vorteil gegenüber Shared Hosting: Die Performance anderer Kunden beeinflusst den eigenen Shop nicht.
Wer keine Zeit oder Expertise für Server-Administration hat, sollte Managed Hosting in Betracht ziehen. Anbieter wie Raidboxes (für WordPress/WooCommerce), Shopware Cloud oder Cloudways übernehmen Updates, Sicherheit und Optimierung. Die Kosten sind höher (oft 25 bis 100 Euro pro Monat), aber die eingesparte Arbeitszeit rechtfertigt den Aufpreis in vielen Fällen.
Das Black-Friday-Problem
Der typische E-Commerce-Shop hat 50 Wochen mit stabilem Traffic und zwei Wochen mit Lastspitzen. Ein VPS, der für die Spitzen dimensioniert ist, ist 50 Wochen im Jahr überdimensioniert. Ein VPS für den Normalbetrieb bricht an Black Friday zusammen.
Für dieses Muster eignet sich Cloud-Hosting besser. AWS, Azure oder Google Cloud können zusätzliche Kapazität automatisch bereitstellen und nach der Spitze wieder herunterfahren. Allerdings ist die Einrichtung komplexer und erfordert eine Anwendungsarchitektur, die mit mehreren Servern umgehen kann. Für einen mittelgroßen Shop ist das oft Overkill.
Ein pragmatischer Mittelweg: Den VPS vor bekannten Spitzen manuell hochskalieren (mehr RAM, mehr CPU für die Black-Friday-Woche) und danach wieder herunterskalieren. Die meisten VPS-Anbieter ermöglichen das mit wenigen Klicks und einem kurzen Neustart.
Szenario 3: Die Startup-Web-App
Ein SaaS-Produkt in der Wachstumsphase. Nutzer aus verschiedenen Ländern, variable Last je nach Tageszeit und Marketing-Kampagnen. Die Entwicklung ist agil, mehrere Deployments pro Tag. Das Team hat technische Expertise, aber wenig Zeit für Infrastruktur-Management.
Die richtige Wahl: Cloud-Plattform mit Managed Services
Für dieses Profil sind die großen Cloud-Anbieter (AWS, Azure, Google Cloud) oder spezialisierte PaaS-Anbieter (Heroku, Render, Railway) die richtige Wahl. Die Kosten sind höher als bei traditionellem Hosting, aber die Flexibilität und die Entwicklerproduktivität rechtfertigen den Aufpreis.
Der Schlüssel liegt in der Nutzung von Managed Services: Datenbanken (RDS, Cloud SQL), Message Queues (SQS, Cloud Pub/Sub), Object Storage (S3, GCS). Diese Dienste übernehmen Backup, Skalierung und Hochverfügbarkeit. Das Entwicklerteam kann sich auf die Anwendung konzentrieren, statt Datenbank-Cluster zu administrieren.
AWS vs. Azure vs. Google Cloud: Eine praktische Orientierung
Die drei großen Cloud-Anbieter unterscheiden sich weniger in den Kernfunktionen als im Ökosystem und in den Stärken.
AWS ist der Marktführer mit dem breitesten Serviceangebot. Fast jedes erdenkliche Problem hat eine AWS-Lösung. Die Dokumentation ist umfangreich, die Community groß. Nachteile: Die Komplexität ist überwältigend, die Preisstruktur undurchsichtig. Für Startups gibt es das AWS Activate-Programm mit bis zu 100.000 Dollar Credits.
Microsoft Azure ist stark bei Unternehmen, die bereits Microsoft-Produkte nutzen. Die Integration mit Active Directory, Office 365 und GitHub (Microsoft-Tochter) ist nahtlos. Der Hybrid Benefit ermöglicht bis zu 40 Prozent Ersparnis für Kunden mit bestehenden Microsoft-Lizenzen. Azure wächst mit 26 Prozent im Jahr, getrieben durch die OpenAI-Partnerschaft.
Google Cloud Platform (GCP) ist besonders stark bei Datenanalyse und Machine Learning. BigQuery, Vertex AI und die enge Integration mit TensorFlow machen GCP zur ersten Wahl für datenintensive Anwendungen. Die Preise sind oft 25 bis 50 Prozent niedriger als bei AWS, die Preisstabilität ist höher. Nachteil: Das Ökosystem ist kleiner, manche Nischen-Services fehlen.
Zusammengefasst: AWS bietet das breiteste Angebot bei höchster Komplexität und größtem Ökosystem. Azure punktet mit Microsoft-Integration und Enterprise-Fokus. GCP überzeugt durch Daten- und ML-Tools sowie günstigere Preise bei kleinerem Ökosystem.
Szenario 4: Das Enterprise-System
Ein Großunternehmen mit Legacy-Systemen, strengen Compliance-Anforderungen und einer IT-Abteilung, die volle Kontrolle über die Infrastruktur behalten will. SAP, Oracle-Datenbanken, proprietäre Software, die spezifische Hardware-Konfigurationen erfordert.
Die richtige Wahl: Hybrid Cloud oder Dedicated Server
Für dieses Profil ist eine reine Public-Cloud-Strategie selten sinnvoll. Die Kosten für Cloud-Hosting von Datenbank-Workloads mit vorhersagbarer, konstanter Last übersteigen oft die Kosten für eigene Hardware. 86 Prozent der Organisationen nutzen laut aktuellen Umfragen noch dedizierte Server, und 42 Prozent haben im vergangenen Jahr Workloads aus der Cloud zurückverlagert.
Hybrid Cloud kombiniert das Beste beider Welten: Stabile Basis-Workloads auf eigener oder gemieteter dedizierter Hardware, variable Spitzen in der Cloud, Entwicklungs- und Testumgebungen on-demand. Laut Kyndryl nutzen bereits über 90 Prozent der Großunternehmen Hybrid-Cloud-Strategien.
Compliance und Datensouveränität
Für Unternehmen in regulierten Branchen (Finanzen, Gesundheit, öffentliche Verwaltung) ist die Frage, wo Daten gespeichert werden und wer Zugriff hat, oft wichtiger als Performance oder Preis. Der US CLOUD Act ermöglicht amerikanischen Behörden den Zugriff auf Daten amerikanischer Unternehmen, selbst wenn diese in europäischen Rechenzentren liegen.
Für solche Anforderungen bieten sich europäische Alternativen an: OVHcloud, STACKIT (Schwarz IT), IONOS Cloud, T-Systems. Diese Anbieter unterliegen europäischem Recht und können Datensouveränität garantieren. Der Trade-off: Das Service-Angebot ist kleiner als bei AWS oder Azure, die Community ist begrenzter, manche Cutting-Edge-Features fehlen.
Szenario 5: Die KI-Anwendung
Machine Learning erfordert spezielle Hardware. Training großer Modelle braucht GPUs oder TPUs. Inferenz (die Anwendung trainierter Modelle) kann je nach Modellgröße auf Standard-Hardware oder ebenfalls auf Beschleunigern laufen. Die Kosten variieren dramatisch je nach Ansatz.
Training: Cloud oder spezialisierte Anbieter
Für das Training von ML-Modellen ist Cloud-Computing fast alternativlos. Die benötigte GPU-Kapazität für wenige Wochen zu mieten ist wirtschaftlicher als Hardware zu kaufen, die danach ungenutzt bleibt. AWS, Azure und GCP bieten Instanzen mit NVIDIA A100 und H100 GPUs. Die Kosten liegen bei etwa 3 bis 30 Dollar pro Stunde, je nach GPU-Typ.
Spezialisierte Anbieter wie Lambda Labs, CoreWeave oder vast.ai bieten oft günstigere GPU-Kapazität als die großen Cloud-Anbieter. Die Trade-offs: Weniger Integration mit anderen Cloud-Services, teilweise weniger Verfügbarkeit in Stoßzeiten.
Inferenz: Die Kostenexplosion vermeiden
Die Kosten für Inferenz können schnell außer Kontrolle geraten. Ein Modell, das eine Sekunde Rechenzeit auf einer A100 GPU braucht, kostet etwa 3 Cent pro Anfrage. Bei Tausenden Anfragen pro Minute summiert sich das. Optimierung ist entscheidend: Quantisierung (Reduktion der Modellpräzision), Distillation (Übertragung des Wissens auf kleinere Modelle), oder der Wechsel zu CPU-optimierten Frameworks für einfachere Modelle.
Die Entscheidungsmatrix
Eine Übersicht zur schnellen Orientierung. Die Details hängen immer vom konkreten Einzelfall ab.
Nach Anwendungstyp
- Blog, kleine Website: Shared Hosting (IONOS, Strato, All-Inkl) — 3-10€/Monat
- Wachsender Shop: VPS oder Managed WooCommerce (Hetzner, Raidboxes) — 15-50€/Monat
- SaaS/Web-App: Cloud Platform (AWS, Azure, GCP) oder PaaS (Heroku) — variabel
- Enterprise: Hybrid Cloud oder Dedicated Server — individuell
- AI/ML Training: Cloud GPUs (AWS, GCP) oder Spezialisten (Lambda Labs) — variabel
Nach Priorität
- Kosten minimieren: Shared Hosting oder Hetzner VPS
- Einfachheit: Managed Hosting (Raidboxes, Cloudways)
- Skalierbarkeit: AWS, Azure oder GCP
- Datensouveränität: Deutsche/EU-Anbieter (IONOS, OVH, STACKIT)
- Performance: Dedicated Server oder Premium-Cloud-Instanzen
Häufige Fehler bei der Hosting-Wahl
Over-Engineering
Der häufigste Fehler: Eine Lösung wählen, die für das Problem zu mächtig ist. Ein WordPress-Blog braucht kein Kubernetes-Cluster. Ein lokales Geschäft braucht keine Multi-Region-Architektur. Die Komplexität verursacht laufende Kosten, erfordert Expertise, und bringt keinen Mehrwert.
Nur auf den Einstiegspreis schauen
Hosting-Anbieter werben mit attraktiven Einstiegspreisen, die nach der Einführungsphase oft deutlich steigen. Strato-Pakete verdoppeln sich im Preis, Cloud-Computing kann bei unvorsichtiger Nutzung Rechnungen generieren, die um Größenordnungen über den Erwartungen liegen. Die Total Cost of Ownership über drei bis fünf Jahre ist der relevante Vergleichswert.
Vendor Lock-in unterschätzen
Die Nutzung cloud-spezifischer Services (Lambda, DynamoDB, BigQuery) schafft Abhängigkeiten. Ein Wechsel des Anbieters erfordert dann nicht nur Migration, sondern Neu-Entwicklung. Für kleine Projekte ist das irrelevant. Für größere Systeme lohnt sich die Überlegung, welche Komponenten portabel bleiben sollen.
Sicherheit als Afterthought
82 Prozent aller Datenbreaches betreffen Cloud-Daten. Der Hauptgrund: Fehlkonfigurationen. Öffentlich zugängliche S3-Buckets, offene Datenbanken, fehlende Verschlüsselung. Sicherheit muss von Anfang an mitgedacht werden, nicht als nachträgliches Add-on.
Ausblick
Die richtige Hosting-Entscheidung ist keine technische Entscheidung allein. Sie berücksichtigt Budget, Team-Expertise, Wachstumspläne, regulatorische Anforderungen. Es gibt keine universell richtige Antwort, aber es gibt für jeden Kontext eine passende Lösung.
Der nächste Teil dieser Serie behandelt die Schattenseiten: Was kostet Cloud-Hosting wirklich, wenn man die versteckten Kosten einrechnet? Welche Sicherheitsrisiken lauern? Wie vermeidet man die häufigsten Fallstricke? Ein nüchterner Blick auf die Risiken.
Wer die Szenarien dieses Teils durchgearbeitet hat, sollte eine erste Orientierung haben. Die Details klären sich in Gesprächen mit Anbietern, in Pilotprojekten, in der praktischen Erfahrung. Aber die Grundrichtung sollte klar sein.
Weiter mit Teil 4: Kosten, Sicherheit und Fallstricke.
Quellenverzeichnis
[1] Flexera (2024): 'State of the Cloud Report.' Multi-Cloud und Hybrid-Strategien.
[2] Kyndryl (2025): 'Cloud Readiness Report.' Enterprise Hybrid Cloud Adoption.
[3] Synergy Research Group (2025): 'Cloud Market Share Q2 2025.' AWS, Azure, GCP Marktanteile.
[4] Webhosting.de (2025): 'Hosting-Vergleich 2025.' Vergleich deutscher Anbieter.
[5] AWS/Azure/GCP (2025): Startup-Programme und Credits-Angebote.
[6] CAST AI (2025): 'Cloud Pricing Report.' Preisvergleich der großen Anbieter.