IoT App & Plattform Entwicklung Kosten: Was kostet ein IoT-Projekt wirklich?

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IoT-Plattform-Projekte sind kein Standard-App-Projekt. Firmware, Protokolle, Zeitreihendatenbanken, Echtzeit-Dashboards – jede Schicht hat eigene Kostentreiber. Dieser Beitrag erklärt, was eine IoT-Plattform wirklich kostet, welche Faktoren den Preis bestimmen und warum ein Open-Source-Stack auf eigener Infrastruktur langfristig die wirtschaftlichere Lösung ist.

Inhaltsverzeichnis

• IoT-App vs. Standard-App: Was ist wirklich anders?
• Die sechs Kostenschichten einer IoT-Plattform
• Open-Source-Stack vs. proprietäre Cloud-Plattformen
• DSGVO und Datensouveränität: selbst gehostet vs. Hyperscaler
• IoT-MVP: Der richtige Einstieg vor der Vollplattform
• Realistische Kostenbereiche für IoT-Projekte
• IoT Mobile App: React Native für iOS und Android
• Unser Vorgehen bei WZ-IT
• Weiterführende Guides

IoT-App vs. Standard-App: Was ist wirklich anders?

Die meisten Kostenrechner für App-Entwicklung fragen nach Screens, Features und Plattform. Für IoT-Projekte greift das zu kurz. Drei fundamentale Unterschiede treiben die Kosten in eine andere Richtung:

Hardware-in-the-Loop. Eine IoT-Plattform kann nicht ohne reale Gerätedaten entwickelt werden. Sensoren müssen beschafft, Gateways konfiguriert und Protokolle wie MQTT oder LoRaWAN angebunden werden. Das bedeutet: die Entwicklung beginnt nicht mit einem Figma-Mockup, sondern mit einem funktionierenden Sensoraufbau. Testzyklen sind länger, weil Hardware immer im Spiel ist.

Zeitreihendaten in großem Volumen. Ein Temperatursensor, der alle 5 Minuten misst, erzeugt 288 Datenpunkte pro Tag. Bei 100 Sensoren sind das 28.800 Datenpunkte täglich – über 10 Millionen pro Jahr. Klassische relationale Datenbanken sind dafür nicht optimiert. IoT-Projekte setzen auf spezialisierte Zeitreihendatenbanken wie InfluxDB oder TimescaleDB, die für diese Abfragemuster gebaut sind.

Echtzeit-Anforderungen. Live-Dashboards mit 30-Sekunden-Aktualisierung, Schwellwert-Alerts in unter einer Minute, automatische Eskalation bei Sensorausfall – das sind keine Nice-to-haves, sondern Grundanforderungen. Die Alerting-Pipeline (ThingsBoard Rule Engine + Grafana Alerting) muss kontinuierlich laufen, nicht erst auf Benutzeranfrage.

Diese drei Faktoren machen IoT-Projekte strukturell anders als Web- oder Mobile-App-Projekte. Die Kostentreiber liegen nicht primär in der Anzahl der Screens, sondern in der Komplexität des Gesamtstacks.

Die sechs Kostenschichten einer IoT-Plattform

Eine IoT-Plattform besteht aus sechs Schichten. Jede hat eigene Aufwände, eigene Technologien und eigene Kostentreiber.

1. Gerätekonnektivität

LoRaWAN-Gateways, MQTT-Broker und ein Netzwerk-Server wie ChirpStack bilden die Basis. Ohne funktionierende Konnektivität gibt es keine Daten. Die Kosten umfassen Hardware-Beschaffung (Gateways, Sensoren), Gateway-Montage und -Konfiguration sowie die Einrichtung des Netzwerk-Servers mit Payload-Decodern und Geräteprofilen.

Typischer Aufwand: 2–5 Arbeitstage Konfiguration + Hardware-Kosten.

2. Daten-Pipeline

Node-RED oder ein Node.js-Backend übernimmt die Datennormalisierung: Protokoll-Transformation, Einheiten-Konvertierung, Datenvalidierung und Weiterleitung an die Datenbank. Bei komplexeren Setups kommen Regelwerke für bedingte Weiterleitung (z.B. nur Alarmdaten an ein separates System) hinzu.

Typischer Aufwand: 2–8 Arbeitstage, abhängig von der Anzahl der Datenquellen und Transformationsregeln.

3. Zeitreihendatenbank

InfluxDB für reine Zeitreihen oder TimescaleDB wenn SQL-Kompatibilität und JOINs mit Stammdaten erforderlich sind. Die Einrichtung umfasst Schema-Design, Retention-Policies (wie lange werden Rohdaten gespeichert, wann wird aggregiert?) und Performance-Optimierung der Abfragen.

Typischer Aufwand: 1–3 Arbeitstage Einrichtung + laufende Optimierung.

4. IoT-Plattform / Device Management

ThingsBoard als zentrale Plattform: Tenant-Setup, Geräteprofile, Dashboard-Entwicklung, Alarm-Regeln und Custom Widgets. Die Community Edition ist kostenlos, die Professional Edition wird für Multi-Tenant-Szenarien relevant.

Typischer Aufwand: 5–20 Arbeitstage, abhängig von der Anzahl der Dashboards und Custom Widgets.

5. Monitoring-Dashboards

Grafana für Ops-Teams und technische Analyse: Panel-Entwicklung, Template-Variables, Alerting-Rules und Embedded Panels. Grafana OSS ist kostenlos und für die meisten IoT-Projekte ausreichend.

Typischer Aufwand: 3–10 Arbeitstage Dashboard-Entwicklung.

6. Mobile App / Frontend

React Native für iOS und Android aus einer Codebase: ThingsBoard-API-Anbindung, Live-Sensordaten, Push-Alerts, Offline-Sync. Mehr dazu im Abschnitt IoT Mobile App.

Typischer Aufwand: 10–30 Arbeitstage App-Entwicklung.

Open-Source-Stack vs. proprietäre Cloud-Plattformen

Die Wahl zwischen einem Open-Source-Stack und einer proprietären Cloud-Plattform ist die wichtigste Kostenentscheidung in einem IoT-Projekt.

AWS IoT Core berechnet 1,00 USD pro Million MQTT-Nachrichten plus 0,08 USD pro Million Verbindungsminuten plus Datentransfer-Kosten. Bei 100 Geräten, die alle 5 Minuten messen, entstehen ca. 200–600 USD/Monat allein für die Konnektivitätsschicht – ohne Datenbank, ohne Dashboards, ohne Alerting. Diese Kosten steigen linear mit der Gerätezahl. Bei 1.000 Geräten sind es 2.000–6.000 USD/Monat.

Azure IoT Hub arbeitet mit Tier-Modellen (S1, S2, S3). S1 kostet 25 USD/Monat für 400.000 Nachrichten/Tag. Klingt günstig, bis die Nachrichtenlimits erreicht sind und ein Upgrade auf S2 (250 USD/Monat) oder S3 (2.500 USD/Monat) nötig wird.

Open-Source-Stack auf Hetzner: ThingsBoard CE + ChirpStack + Grafana OSS + InfluxDB auf einem dedizierten Hetzner-Server kosten fix ca. 40–80 EUR/Monat für die Infrastruktur – unabhängig davon, ob 50 oder 5.000 Geräte angebunden sind. Keine Per-Message-Kosten, kein Vendor-Lock-in, volle Kontrolle über den Stack.

Der Vorteil ist nicht "Open Source ist kostenlos" – die Entwicklungskosten für Einrichtung und Customizing fallen trotzdem an. Der Vorteil ist: das Kostenmodell ist vorhersagbar und unabhängig von der Gerätezahl. Wer mit 50 Geräten startet und auf 5.000 skaliert, zahlt für die Infrastruktur kaum mehr.

DSGVO und Datensouveränität: selbst gehostet vs. Hyperscaler

Sensordaten aus Produktionsanlagen, Logistikzentren und Gesundheitseinrichtungen unterliegen strengen Datenschutzanforderungen. Für viele deutsche Unternehmen ist die Datenresidenz auf deutschen Servern nicht optional, sondern Pflicht.

AWS IoT Core speichert Metadaten standardmäßig in der Region US-East, sofern nicht explizit anders konfiguriert. Auch bei EU-Regionen (Frankfurt) bleibt der Auftragsverarbeitungsvertrag mit einem US-Mutterkonzern bestehen. Für regulierte Branchen – Industrie 4.0 (OT-Daten), Gesundheitswesen (Patientenmonitoring), Lebensmittellogistik (HACCP-Daten) – ist das ein Compliance-Risiko.

Ein selbst gehosteter Docker-Stack auf Hetzner-Servern in Falkenstein (Deutschland) hält alle Daten ausschließlich in Deutschland. Kein Drittanbieter als Auftragsverarbeiter, keine Datenübermittlung in Drittstaaten. ThingsBoard, Grafana, ChirpStack, Node-RED und InfluxDB laufen vollständig auf eigener Infrastruktur.

Die Mehrkosten für Self-Hosting gegenüber Cloud-Diensten betragen bei kleinen und mittleren Projekten praktisch null – im Gegenteil: die monatlichen Infrastrukturkosten sind bei Hetzner deutlich niedriger als bei AWS oder Azure. Der Aufwand liegt in der initialen Einrichtung und im laufenden Betrieb. Beides kann über Managed Hosting abgedeckt werden.

IoT-MVP: Der richtige Einstieg vor der Vollplattform

Der häufigste Fehler in IoT-Projekten: eine vollständige Plattform planen, bevor der Nutzen mit realen Daten validiert ist. Ein MVP-Ansatz (Minimum Viable Product) spart nicht nur Kosten, sondern schützt vor Fehlinvestitionen.

Phase 1: Pilot (5–10 Geräte, 4–8 Wochen)

5–10 LoRaWAN-Sensoren an einem Standort. ChirpStack als Netzwerk-Server, ThingsBoard für ein erstes Dashboard, einfaches Alerting. Ziel: validieren, ob die Sensordaten tatsächlich nützlich für das Geschäftsproblem sind, ob die Konnektivität in der spezifischen Umgebung funktioniert (Industriehallen haben andere Funkbedingungen als Büros) und welche Datenvolumen und Alerting-Anforderungen real entstehen.

Phase 2: Rollout (20–100 Geräte)

Validierter Stack wird auf weitere Standorte oder Gerätetypen ausgerollt. Node-RED-Pipelines für Datennormalisierung, Grafana für Ops-Monitoring, erweiterte Dashboards in ThingsBoard.

Phase 3: Plattform (Multi-Tenant, API, Mobile App)

Mandantenfähigkeit, ERP-Anbindung, React Native Mobile App, Custom Widgets. Erst in dieser Phase wird die volle Plattform gebaut – auf Basis der validierten Anforderungen aus Phase 1 und 2.

Realistische Kostenbereiche für IoT-Projekte

Die folgende Tabelle zeigt realistische Investitionsbereiche für IoT-Projekte auf Basis unseres Open-Source-Stacks. Die Angaben beziehen sich auf den Entwicklungsaufwand (Dienstleistung) – Hardware-Kosten kommen je nach Projekt hinzu.

Hardware-Kosten (separat): Milesight-Sensoren liegen je nach Typ bei ca. 40–120 EUR/Stück, ein Milesight UG67 LoRaWAN-Gateway bei ca. 350–500 EUR. Für einen Pilot mit 10 Sensoren und 1 Gateway rechnen Sie mit ca. 800–1.700 EUR Hardware-Investition.

Warum die Spanne? Die Differenz innerhalb einer Stufe ergibt sich primär aus: Anzahl der Gerätetypen (verschiedene Payload-Decoder), Komplexität der Dashboards (Standard vs. Custom Widgets), Integrationstiefe (REST-API vs. bidirektionale ERP-Anbindung) und Mandantenfähigkeit (Single-Tenant vs. Multi-Tenant mit Kundenhierarchie).

IoT Mobile App: React Native für iOS und Android

Eine IoT Mobile App unterscheidet sich von einer Standard-Business-App in mehreren Punkten:

• Echtzeit-Verbindungen: WebSocket-Verbindungen zur ThingsBoard-API für Live-Sensordaten mit 10.000+ Datenpunkten pro Chart
• Push-Alerts: Benachrichtigungen aus der ThingsBoard Rule Engine oder Grafana Alerting bei Schwellwertüberschreitungen
• Offline-Fähigkeit: Feldtechniker arbeiten in Bereichen mit schlechter Konnektivität – Daten müssen lokal gecacht und bei Verbindung synchronisiert werden
• Device Pairing: Bluetooth- oder QR-Code-basierte Gerätekopplung für Inbetriebnahme vor Ort

React Native ermöglicht die Entwicklung einer App für iOS und Android aus einer einzigen Codebase. Das halbiert den Entwicklungsaufwand gegenüber nativer Entwicklung (Swift + Kotlin). ThingsBoard bietet zusätzlich eine Open-Source Mobile Application als Ausgangsbasis, die wir für kundenspezifische Anforderungen anpassen – das reduziert die Entwicklungszeit weiter.

Typische Kosten: 8.000–30.000 EUR Entwicklungsaufwand, abhängig von der Komplexität der Offline-Logik, der Anzahl der Gerätetypen und dem Umfang des UI-Designs.

Mehr Details: IoT Mobile App Entwicklung

Unser Vorgehen bei WZ-IT

1. Kostenloses Erstgespräch. Anforderungen, Gerätetypen, Datenvolumen und Schnittstellen klären. Ergebnis: ein gemeinsames Verständnis des Use Cases.

2. Technisches Konzept + Kostenschätzung. Stack-Empfehlung (welche Kombination aus ThingsBoard, Grafana, ChirpStack und Node-RED macht für dieses Projekt Sinn), grober Entwicklungsplan und transparente Kostenschätzung.

3. IoT-Pilot / MVP. 4–8 Wochen, 5–10 Geräte, validierter Stack mit realen Daten. Sie sehen die Plattform in Aktion, bevor Sie in die Vollentwicklung investieren.

4. Rollout + Managed Hosting. Schrittweise Skalierung auf Produktionsbetrieb. Deutsches Hosting auf Hetzner, Monitoring mit Prometheus und Grafana, persönlicher Ansprechpartner. Optional: Managed Betrieb über merkaio.

Wir übernehmen den gesamten Stack – von der Hardware-Empfehlung über die Softwareentwicklung bis zum laufenden Betrieb. Sie konzentrieren sich auf Ihr Kerngeschäft.

Weiterführende Guides

• ThingsBoard, Grafana & ChirpStack: Der IoT-Stack im Überblick – Wie die Komponenten zusammenspielen
• IoT-Retrofit für Lagerhallen: LoRaWAN ohne Verkabelung – Praxisbeispiel aus Werl
• IoT-Lösungen im Überblick – Alle Services auf einen Blick
• IoT Platform Development – Multi-Tenant IoT-Plattformen
• Grafana Dashboards & Monitoring – Monitoring-Layer
• LoRaWAN Netzwerke & Sensoren – Konnektivitäts-Layer
• IoT Mobile App Entwicklung – Mobile-Layer

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