L'informatique sans serveur modifie la structure de vos coûts dans le cloud en remplaçant les frais de capacité fixes par une facturation basée sur l'exécution. Au lieu de payer pour des serveurs fonctionnant en continu, vous ne payez que pour le temps de calcul réellement utilisé par votre code, mesuré en millisecondes. Cela transforme les coûts, qui passent d'engagements mensuels prévisibles à des frais variables, déterminés par la demande, qui s'adaptent automatiquement à l'utilisation. Les sections ci-dessous expliquent en détail comment cette évolution influe sur tous les aspects, de la prévision à la répartition des coûts.
En quoi la tarification « serverless » diffère-t-elle fondamentalement de la facturation cloud traditionnelle ?
La facturation classique du cloud vous facture la capacité réservée ou à la demande, que vos charges de travail l'utilisent ou non. La tarification « serverless » se fait par exécution, par durée et par ressource consommée au cours de cette exécution. Vous payez pour ce qui s'exécute, et non pour ce qui reste inactif. Ce modèle de paiement à l'exécution élimine complètement la notion de coût lié à un serveur inactif.
Dans une configuration classique de machine virtuelle ou de conteneur, vous choisissez une taille, et c'est cette taille qui détermine le montant de votre facture, quelle que soit l'utilisation réelle. Une machine virtuelle fonctionnant à 5% de CPU coûte toujours le même prix qu’une autre fonctionnant à 95%. Le « serverless » renverse cette logique. AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions facturent tous en fonction du nombre d’invocations multiplié par la durée d’exécution et l’allocation de mémoire.
Concrètement, cela signifie que votre courbe de coûts est désormais directement liée au comportement des applications plutôt qu’aux choix d’infrastructure. Un pic d’activité des utilisateurs entraîne une hausse des coûts. Un week-end calme ne génère pratiquement aucune facture. Ce modèle est structurellement différent du cloud traditionnel, où les stratégies de dimensionnement et de réservation déterminent votre dépense de base, quelle que soit la demande réelle.
En quoi l'informatique sans serveur influe-t-elle sur la prévisibilité des coûts du cloud ?
Le calcul sans serveur rend les coûts plus difficiles à prévoir à l'avance, mais plus faciles à expliquer a posteriori. La facturation étant directement liée au volume d'exécution, vos dépenses mensuelles reflètent le comportement réel de la charge de travail plutôt que la capacité provisionnée. Cela crée un lien plus étroit entre le coût et l'utilisation, mais cela signifie également que pour établir des prévisions, il faut comprendre les modèles d'utilisation plutôt que de se contenter de compter les serveurs.
Pour les équipes financières informatiques, il s'agit d'un changement majeur. Les prévisions traditionnelles liées au cloud reposent sur la planification des capacités : combien d'instances, quelle taille, quel niveau de réservation. Les prévisions « serverless » nécessitent de comprendre la fréquence d'invocation, la durée moyenne d'exécution et les paramètres de mémoire pour des centaines de fonctions potentielles. Ces variables relèvent souvent de la responsabilité des équipes d'ingénierie, et non du service financier.
Il en résulte que la prévisibilité des coûts dans les environnements « serverless » dépend fortement d’une visibilité transversale. Lorsque l’équipe d’ingénierie modifie l’allocation de mémoire d’une fonction ou introduit un nouveau déclencheur, l’impact sur les coûts est immédiat et parfois considérable. En l’absence de visibilité partagée entre les équipes d’ingénierie, informatiques et financières, ces changements passent inaperçus jusqu’à l’arrivée de la facture. C’est exactement le genre de lacune en matière de responsabilité qui Pratiques FinOps sont conçues pour se fermer.
Quels sont les coûts cachés des architectures « serverless » ?
Les coûts cachés des architectures sans serveur comprennent les solutions de contournement de la latence au démarrage à froid, les frais de transfert de données, les frais liés à la passerelle API et le coût des services dépendants invoqués par les fonctions sans serveur. Le coût d'exécution de la fonction elle-même ne représente souvent qu'une fraction de la dépense totale une fois ces frais associés pris en compte.
Voici les facteurs de coûts cachés les plus courants dans les environnements « serverless » :
- Tarifs de l'API Gateway : La plupart des fonctions « serverless » sont déclenchées via une passerelle API, ce qui entraîne des coûts par requête et par transfert de données qui s'ajoutent au coût d'exécution de la fonction.
- Frais de transfert de données : Les fonctions qui transfèrent des données entre des services, des régions ou vers des points de terminaison externes entraînent des frais de sortie qui s'accumulent rapidement à grande échelle.
- Consommation de services dépendants : Les fonctions « serverless » font fréquemment appel à des bases de données, des services de stockage, des files d'attente et des caches. Chacun de ces services dispose de son propre modèle de facturation, et le modèle « serverless » amplifie leur utilisation.
- Nombre de connexions simultanées allouées : Pour éviter les démarrages à froid, les équipes activent souvent la « concurrence provisionnée », ce qui revient en fait à réintroduire des frais liés à la capacité réservée, à l'instar de la facturation classique du cloud.
- Enregistrement et suivi : Les fonctions génèrent d'importants volumes de données de journalisation. CloudWatch, Azure Monitor ou tout autre service équivalent facturent l'ingestion et la conservation des journaux, et ces coûts évoluent en fonction du volume d'appels.
Pour les équipes financières du service informatique, la difficulté réside dans le fait que ces coûts sont répartis entre plusieurs lignes de facturation et catégories de services. Les attribuer à une application, une équipe ou un service métier spécifique nécessite une rigueur dans le balisage et une logique d'affectation qui vont au-delà de ce qu'offrent les rapports de facturation cloud standard.
Dans quels cas le « serverless » revient-il réellement plus cher que le cloud traditionnel ?
Le « serverless » revient plus cher que le cloud traditionnel lorsque les charges de travail s'exécutent en continu et à haut volume. Le modèle de facturation à l'exécution est efficace pour les charges de travail intermittentes ou imprévisibles, mais pour les fonctions qui s'exécutent des millions de fois par jour avec une demande constante, le coût cumulé d'exécution peut dépasser celui d'une machine virtuelle réservée ou d'un cluster de conteneurs pour un débit équivalent.
Le seuil de rentabilité dépend de trois variables : la fréquence d'appel, la durée moyenne d'exécution et l'allocation de mémoire. Une fonction qui s'exécute pendant 500 millisecondes avec 1 Go de mémoire, appelée 10 millions de fois par mois, génère une facture considérable. L'exécution de cette même charge de travail sur une petite instance réservée ou un conteneur peut coûter nettement moins cher.
Le « serverless » a également tendance à coûter plus cher lorsque :
- Les équipes permettent de gérer la latence grâce à une concurrence provisionnée, ce qui réintroduit des coûts de capacité fixes.
- Les fonctions ont des durées d'exécution longues en raison d'un code inefficace ou de dépendances externes
- La mémoire est surallouée afin d'améliorer la vitesse, ce qui augmente le tarif de facturation par milliseconde
- Les charges de travail sont fortement dépendantes de l'état et nécessitent des opérations fréquentes de lecture et d'écriture dans des bases de données externes.
La comparaison des coûts entre le cloud sans serveur et le cloud traditionnel ne se résume pas à une décision ponctuelle. Les modèles de charge de travail évoluent, et ce qui commence par un déploiement sans serveur efficace peut devenir coûteux à mesure que l'utilisation augmente. Il est donc judicieux, pour toute équipe qui gère sérieusement ses dépenses cloud, de réexaminer régulièrement ses modèles d'exécution par rapport à d'autres options de déploiement.
Comment les équipes financières informatiques devraient-elles répartir et suivre les coûts liés au « serverless » ?
Les équipes financières informatiques devraient répartir les coûts liés au « serverless » en combinant le marquage des ressources, l'imputation des coûts au niveau des fonctions et des règles de répartition des coûts partagés pour les services au niveau de la plateforme. Les fonctions « serverless » étant nombreuses et très granulaires, le marquage au niveau des fonctions constitue le moyen le plus direct de relier les coûts d'exécution aux équipes responsables, aux applications ou aux services métier.
Une répartition efficace des coûts dans un environnement « serverless » nécessite de respecter quelques principes fondamentaux :
- Normes de balisage cohérentes : Chaque fonction doit être associée à des balises permettant d'identifier l'équipe responsable, l'application, l'environnement et le centre de coûts. Sans cela, les coûts sont regroupés dans un pool non affecté, dont la répartition équitable s'avère difficile.
- Rapports sur les coûts par fonction : Les fournisseurs de services cloud proposent des ventilations de facturation par fonction. Les équipes financières doivent collaborer avec les équipes techniques pour faire correspondre ces ventilations à la taxonomie des coûts de l'entreprise, qu'elle s'appuie sur un cadre TBM ou sur un catalogue de services interne.
- Répartition des services partagés : Les passerelles API, les services de journalisation et les outils de surveillance remplissent plusieurs fonctions et sont utilisés par différentes équipes. Ces coûts partagés nécessitent une méthode de répartition, qu’elle soit proportionnelle au nombre d’appels, au temps d’exécution ou à tout autre critère convenu.
- Examens réguliers des coûts en collaboration avec le service d'ingénierie : Les coûts liés au « serverless » évoluent à mesure que le code change. Une coordination régulière entre les services financiers et techniques permet de s'assurer que les répercussions des décisions architecturales sur les coûts sont identifiées avant qu'elles ne s'amplifient.
Le défi plus large réside dans le fait que la répartition des coûts dans un environnement « serverless » exige des équipes d'ingénierie qu'elles assument la responsabilité des résultats en matière de coûts, et pas seulement de ceux liés aux performances. Il s'agit là d'un changement tant culturel et procédural que technique, qui est au cœur même de ce qui distingue une gestion financière mature du cloud d'un simple reporting des coûts.
Quels outils permettent de gérer et d'optimiser les dépenses liées au cloud sans serveur ?
Les outils les plus utiles pour gérer les dépenses liées au cloud sans serveur sont les outils d’analyse des coûts natifs du cloud, les plateformes FinOps offrant une visibilité au niveau des fonctions, ainsi que les outils de surveillance des performances des applications qui établissent un lien entre le comportement d’exécution et les coûts. Aucun outil ne couvrant à lui seul tous ces aspects, la plupart des entreprises ont recours à une combinaison de ces outils, en fonction du fournisseur de cloud et du niveau de détail requis.
Parmi les options natives du cloud, on peut citer AWS Cost Explorer, qui propose des filtres spécifiques à Lambda, Azure Cost Management, qui fournit des ventilations par application de fonction, et l’exportation des données de facturation de GCP vers BigQuery pour une analyse personnalisée. Ces outils fournissent les données brutes, mais leur transformation en informations exploitables à grande échelle nécessite un travail manuel considérable.
Les plateformes FinOps dédiées vont plus loin en automatisant l'allocation, en mettant en évidence les anomalies et en reliant les données de coûts au contexte métier. Des outils tels qu'Apptio Cloudability, que nous déployons dans le cadre de notre pratique FinOps, offrent une visibilité des coûts au niveau des fonctions, ainsi que des recommandations de redimensionnement et une gestion des engagements pour l'ensemble de l'environnement cloud. Cela est important car les dépenses liées au « serverless » sont rarement isolées. La plupart des entreprises exploitent à la fois des solutions serverless, des conteneurs et des machines virtuelles, et optimiser l’un de ces éléments sans avoir de visibilité sur les autres conduit à des décisions incomplètes.
Comment nous vous aidons à gérer vos coûts liés au « serverless » et, plus largement, au cloud
Pour gérer efficacement les coûts liés au « serverless », il ne suffit pas de disposer d'outils. Il faut adopter une approche structurée qui établisse un lien entre les données de coûts et les responsables, aligne les équipes d'ingénierie et financières sur des objectifs communs, et intègre la prise en compte des coûts dans la manière dont les équipes développent et exploitent les charges de travail dans le cloud. C'est précisément ce que nous aidons les entreprises à mettre en place.
Notre service de gestion des coûts cloud FinOps vous accompagne dans les domaines suivants :
- Répartition des coûts complets couvrant les fonctions sans serveur, les conteneurs, les machines virtuelles et les frais d'assistance, en fonction de votre taxonomie des coûts
- Analyse de rationalisation des effectifs sur AWS, Azure et GCP, y compris la vérification des paramètres de mémoire et de concurrence pour les charges de travail sans serveur
- Cadres de gouvernance qui définissent à qui incombe la responsabilité des décisions relatives aux coûts du cloud, à quelle fréquence celles-ci sont réexaminées et comment la responsabilité est assurée au sein des services d'ingénierie, informatiques et financiers
- Évaluation du niveau de maturité FinOps comme point de départ pour comprendre où en est votre organisation et quelles sont les prochaines étapes les plus pertinentes
- Intégration avec TBM pour relier les coûts d'exécution dans le cloud aux services métier et aux décisions d'investissement, offrant ainsi aux dirigeants le contexte dont ils ont besoin pour faire des choix éclairés
Si votre entreprise s'oriente vers une architecture sans serveur ou gère déjà un environnement cloud mixte et souhaite mettre en place une approche plus structurée de la gestion financière du cloud, contactez-nous pour discuter de la manière de s'y prendre.