En quoi les choix en matière d'orchestration des conteneurs influencent-ils les dépenses liées au cloud ?

Les décisions relatives à l'orchestration des conteneurs ont une incidence directe sur les dépenses liées au cloud, car elles déterminent la manière dont les ressources de calcul sont provisionnées, mises à l'échelle et réparties au sein de votre infrastructure. Les choix concernant la configuration de la mise à l'échelle automatique, l'architecture des clusters et le recours à un Kubernetes géré ou autogéré peuvent faire varier votre facture mensuelle de cloud de plusieurs dizaines de milliers de dollars. Les sections ci-dessous détaillent les décisions spécifiques qui entraînent les plus grandes différences de coûts et expliquent ce que les équipes financières informatiques peuvent faire pour y remédier.

Quels choix en matière d'orchestration des conteneurs entraînent les hausses de coûts les plus importantes ?

Les choix en matière d'orchestration des conteneurs qui entraînent les hausses de coûts les plus importantes sont le dimensionnement des nœuds et les seuils d'auto-scaling, la prolifération des clusters, ainsi que le recours à des instances à la demande plutôt qu'à des instances spot ou préemptibles. Chacun de ces choix a un effet cumulatif au fil du temps, car les conteneurs fonctionnent en continu ; ainsi, même de légères inefficacités dans la configuration des ressources se traduisent par des frais mensuels importants.

Le surprovisionnement est la cause la plus courante. Lorsque les équipes configurent les demandes et les limites de ressources de manière trop généreuse, les nœuds fonctionnent à faible taux d’utilisation alors que vous payez pour la capacité totale. Un cluster dont les nœuds affichent une utilisation moyenne du processeur de 30% gaspille en réalité 70% de ses dépenses informatiques. Multipliez ce chiffre par les dizaines de pools de nœuds d’un grand environnement d’entreprise, et l’impact financier devient considérable.

Au-delà du surprovisionnement, les décisions d'orchestration suivantes sont systématiquement à l'origine des hausses de coûts les plus importantes :

• Pools de nœuds statiques sans mise à l'échelle automatique : Les clusters qui ne réduisent pas leur capacité pendant les heures creuses maintiennent leur pleine capacité 24 heures sur 24.
• Demandes de ressources mal configurées : Les pods qui demandent beaucoup plus de ressources CPU ou de mémoire qu'ils n'en consomment réellement empêchent le planificateur d'organiser efficacement les charges de travail.
• Sélection par défaut des classes de stockage : La création automatique de volumes persistants hautement performants pour des charges de travail qui n'en ont pas besoin entraîne des coûts de stockage superflus.
• Absence de quotas de ressources au niveau de l'espace de noms : En l'absence de quotas, chaque équipe peut lancer des charges de travail très gourmandes en ressources sans avoir à rendre de comptes sur le plan financier.
• Ne pas tenir compte des coûts de sortie : Les microservices qui communiquent entre différentes zones de disponibilité ou régions génèrent des frais de transfert de données qui sont invisibles au niveau de la couche d'orchestration, mais très visibles sur la facture.

Quel est l'impact de la mise à l'échelle automatique de Kubernetes sur les factures mensuelles du cloud ?

La mise à l'échelle automatique de Kubernetes peut réduire considérablement les factures mensuelles liées au cloud lorsqu'elle est correctement configurée, mais elle peut également augmenter les coûts en cas de mauvaise configuration. L'Horizontal Pod Autoscaler (HPA), le Vertical Pod Autoscaler (VPA) et le Cluster Autoscaler ont chacun une incidence différente sur les dépenses, et leur interaction détermine si la mise à l'échelle de votre cluster est efficace ou source de gaspillage.

Le Cluster Autoscaler ajoute et supprime des nœuds en fonction de la demande de pods en attente. Lorsque les seuils d'augmentation de capacité sont définis de manière trop agressive, de nouveaux nœuds sont provisionnés avant que la capacité existante ne soit pleinement exploitée. Lorsque les seuils de réduction de capacité sont trop prudents, des nœuds inactifs persistent longtemps après que la demande a baissé. Ces deux comportements font grimper votre facture.

Autoscaler de pods horizontaux et coût

Le HPA adapte le nombre de répliques de pods en fonction d'indicateurs tels que l'utilisation du processeur ou des métriques spécifiques à l'application. Si votre indicateur de mise à l'échelle ne reflète pas fidèlement la charge réelle, le HPA peut maintenir un nombre de répliques supérieur au nécessaire. Les équipes qui s'appuient uniquement sur le CPU comme indicateur de mise à l'échelle constatent souvent que les charges de travail limitées par la mémoire ou par les E/S restent sur-répliquées, car le CPU n'atteint jamais le seuil de déclenchement.

Autoscaler de cluster et efficacité des nœuds

Le Cluster Autoscaler fonctionne de manière plus rentable lorsqu’il est associé à des demandes de ressources de pods précises. Si ces demandes sont surévaluées, l’Autoscaler considère que les nœuds sont saturés avant qu’ils ne le soient réellement, ce qui déclenche inutilement la mise à disposition de nouveaux nœuds. Des demandes de ressources précises ne constituent donc pas seulement un enjeu de performance, mais aussi un levier direct pour l’optimisation des coûts du cloud.

Quelle est la différence entre un Kubernetes géré et un Kubernetes autogéré en termes de coûts du cloud ?

Les services Kubernetes gérés, tels qu’Amazon EKS, Azure AKS et Google GKE, transfèrent la charge opérationnelle liée à l’exploitation du plan de contrôle au fournisseur de cloud, mais ils entraînent des frais de gestion par cluster et peuvent limiter la flexibilité en matière d’optimisation des coûts. Kubernetes en autogestion vous offre un contrôle total, mais nécessite du temps d’ingénierie dédié, ce qui engendre un coût spécifique souvent négligé.

Pour la plupart des grandes entreprises, le Kubernetes géré permet de réduire le coût total de possession malgré les frais de gestion, car le gain de temps en ingénierie réalisé sur la maintenance du plan de contrôle, les mises à niveau et l’application des correctifs de sécurité l’emporte sur les frais supplémentaires. Le seuil de rentabilité dépend du niveau d’expertise de votre équipe en matière de Kubernetes et du nombre de clusters que vous exploitez.

La différence de coût la plus significative entre ces deux approches réside dans la gestion des nœuds. Les services gérés s’intègrent généralement de manière étroite aux fonctionnalités de mise à l’échelle automatique et d’instances spot propres au cloud, ce qui facilite la réduction des dépenses informatiques sans avoir recours à des outils personnalisés. Les clusters autogérés vous obligent à mettre en place et à maintenir vous-même ces intégrations, et les lacunes dans cette automatisation se traduisent directement par des dépenses liées aux ressources inutilisées.

Pourquoi les architectures multi-clusters entraînent-elles une augmentation des dépenses liées au cloud ?

Les architectures multi-clusters entraînent une augmentation des dépenses liées au cloud, principalement parce que chaque cluster nécessite son propre plan de contrôle, des charges de travail système dédiées et une capacité minimale en nœuds pour rester opérationnel. Ces coûts de base se multiplient à chaque cluster supplémentaire, quelle que soit la charge de travail applicative effectivement exécutée par ce cluster.

Au-delà des coûts de référence par cluster, les environnements multi-clusters génèrent plusieurs pressions financières qui s'additionnent :

• Duplication des outils et de l'infrastructure d'observabilité : Les agents de journalisation, de surveillance et de sécurité s'exécutent de manière indépendante sur chaque cluster, consommant ainsi des ressources de calcul et de stockage dans chaque environnement.
• Coûts de mise en réseau inter-clusters : Les maillages de services et les passerelles API qui relient les clusters génèrent des frais de transfert de données qui augmentent en fonction du volume de trafic.
• Utilisation fragmentée : Les charges de travail réparties sur de nombreux clusters réduisent l'efficacité du « bin-packing ». Un seul grand cluster permet de regrouper les charges de travail de manière plus efficace que dix petits clusters.
• Coûts d'exploitation plus élevés : La gestion des mises à jour, des politiques et de la répartition des coûts sur plusieurs clusters nécessite davantage de temps de travail de la part des ingénieurs, ce qui représente un coût financier réel, même si celui-ci n'apparaît pas directement sur la facture du cloud.

Les stratégies multi-clusters sont souvent justifiées par des exigences en matière d'isolation, de conformité ou de résilience. La question financière est de savoir si ces exigences nécessitent réellement des clusters distincts ou si l'isolation des espaces de noms, les politiques réseau et les contrôles d'accès basés sur les rôles au sein d'un cluster partagé permettraient d'obtenir le même résultat à moindre coût.

Comment les équipes financières informatiques peuvent-elles imputer les coûts liés aux conteneurs aux différentes unités opérationnelles ?

Les équipes financières informatiques peuvent imputer les coûts liés aux conteneurs aux unités opérationnelles en combinant l'étiquetage des espaces de noms Kubernetes, le marquage des ressources au niveau du fournisseur de cloud et un modèle d'imputation des coûts qui convertit la consommation brute de ressources en coûts au niveau des services. En l'absence d'une stratégie d'étiquetage structurée, les coûts liés aux conteneurs apparaissent comme un poste unique et indifférencié qui ne peut être attribué à aucune équipe ni à aucun produit.

La base de la répartition des coûts liés aux conteneurs repose sur un étiquetage cohérent. Chaque espace de noms, déploiement et volume persistant doit comporter des étiquettes identifiant l'équipe responsable, le produit et le centre de coûts. Ces étiquettes sont reprises dans les données de facturation du cloud et permettent Outils FinOps pour regrouper automatiquement les coûts par unité opérationnelle.

Une approche pratique de la répartition comporte trois niveaux :

1. Coûts spécifiques : Les ressources utilisées exclusivement par une équipe, telles qu'un espace de noms hébergeant un seul produit, sont imputées directement au centre de coûts de cette équipe.
2. Coûts partagés : Les infrastructures partagées entre les équipes, telles que les contrôleurs d'entrée, les piles de surveillance et les charges de travail des systèmes de clusters, sont réparties selon une méthode d'allocation convenue, soit proportionnellement à l'utilisation, soit à parts égales, soit en fonction de la taille des équipes.
3. Coûts liés à l'inactivité : La capacité qui n'est actuellement utilisée par aucune charge de travail devrait faire l'objet d'un suivi distinct et être examinée dans le cadre de cycles réguliers d'optimisation des coûts, plutôt que d'être dissimulée dans les allocations des équipes.

L'un des défis récurrents liés à la répartition des coûts des conteneurs réside dans le fait que la granularité de la consommation des ressources Kubernetes ne correspond pas parfaitement aux lignes de facturation du cloud. Les pods partagent des nœuds, et les coûts liés aux nœuds sont facturés au niveau des machines virtuelles. Pour combler cet écart, il faut disposer d’outils capables de mesurer la consommation réelle de ressources au niveau des pods et de la traduire en une part proportionnelle des coûts liés aux nœuds.

Quels outils permettent de suivre et de réduire les coûts liés à l'orchestration des conteneurs ?

Les outils les plus efficaces pour suivre et réduire les coûts liés à l'orchestration des conteneurs se répartissent en trois catégories : les outils de visibilité des coûts natifs du cloud, les plateformes de gestion des coûts spécifiques à Kubernetes et les plateformes FinOps qui intègrent les coûts liés aux conteneurs dans une gestion financière informatique plus globale. Le choix de la combinaison la plus adaptée dépend de votre environnement cloud, du niveau de maturité de vos pratiques FinOps et de la manière dont les coûts liés aux conteneurs s'intègrent dans votre modèle global de transparence des coûts informatiques.

Les outils natifs du cloud, tels qu’AWS Cost Explorer, Azure Cost Management et Google Cloud Billing, vous offrent une visibilité sur les dépenses liées à la puissance de calcul et au stockage au niveau des machines virtuelles et des services, mais ils ne fournissent pas à eux seuls une granularité au niveau des pods ou des espaces de noms. Pour obtenir ce niveau de détail, il faut recourir à des outils spécifiques à Kubernetes.

Parmi les outils de gestion des coûts de Kubernetes les plus couramment utilisés, on peut citer :

• Kubecost : Permet une répartition des coûts en temps réel au niveau de l'espace de noms, du déploiement et du pod, avec des recommandations de redimensionnement et des alertes budgétaires.
• OpenCost : Une spécification et une implémentation open source pour la surveillance des coûts sur Kubernetes, de plus en plus utilisées comme couche de données standard exploitée par d'autres outils.
• Apptio Cloudability : Une plateforme FinOps qui intègre les données de facturation du cloud aux données de coûts liés aux conteneurs, permettant ainsi la répartition, la restitution des coûts et la refacturation entre les différentes unités opérationnelles, au sein d'un cadre plus large de gestion financière informatique.

Le suivi des coûts ne représente que la moitié du chemin. Pour les réduire, il faut un processus d’optimisation continu, et non le déploiement ponctuel d’un outil. Les équipes qui parviennent à optimiser durablement leurs coûts liés au cloud associent l’utilisation d’outils à un cycle de gouvernance qui consiste à examiner régulièrement les recommandations de redimensionnement, les achats fermes et la précision de l’allocation.

Comment nous vous aidons à gérer les coûts liés à l'orchestration des conteneurs

Les coûts liés à l'orchestration des conteneurs sont difficiles à gérer isolément, car ils se situent à la croisée des décisions techniques, de la facturation des fournisseurs de cloud et de la gestion financière informatique. Nous aidons les entreprises à mettre en place la gouvernance, les outils et les processus nécessaires pour transformer les données relatives aux coûts des conteneurs en décisions financières concrètes.

Notre Services FinOps En matière de gestion des coûts du cloud, il convient de traiter spécifiquement les coûts liés aux conteneurs par les moyens suivants :

• Répartition des coûts totaux, conteneurs compris : Nous mettons en œuvre des stratégies de balisage et des modèles d'allocation qui vous offrent une visibilité précise sur les coûts au niveau des espaces de noms et des charges de travail sur AWS, Azure et GCP.
• Optimisation des ressources dans votre environnement de conteneurs : Nous identifions les pools de nœuds surdimensionnés et les demandes de ressources mal configurées, puis nous transformons ces constatations en opportunités concrètes d'économies.
• Structures de gouvernance et de responsabilité : Nous vous aidons à mettre en place un rythme de prise de décision et un modèle de responsabilité qui garantissent que les coûts liés aux conteneurs soient régulièrement examinés, répartis et traités, plutôt que gérés de manière ponctuelle.
• Intégration à votre infrastructure ITFM globale : Les coûts liés aux conteneurs ne sont pas isolés. Nous intégrons la gestion financière du cloud à votre modèle global de transparence des coûts informatiques afin que les dépenses technologiques soient visibles et justifiables à tous les niveaux de l'organisation.
• Évaluation du niveau de maturité FinOps : Si vous ne savez pas par où commencer, notre évaluation vous donne une vision claire de votre niveau actuel de maturité en matière de gestion financière dans le cloud, ainsi qu'une feuille de route classée par ordre de priorité pour vous permettre de progresser.

Si vous souhaitez comprendre comment vos choix en matière d'orchestration des conteneurs influent sur vos dépenses liées au cloud et ce que vous pouvez faire pour y remédier, contactez-nous pour discuter de la manière de s'y prendre.