Qu'entend-on par « rightsizing » dans le cadre de l'optimisation des coûts du cloud ?

Dans le cadre de l'optimisation des coûts du cloud, le « rightsizing » consiste à adapter vos ressources cloud aux besoins réels de vos applications en termes de charge de travail. Au lieu d'utiliser des machines virtuelles ou des volumes de stockage surdimensionnés qui consomment plus que nécessaire, vous adaptez chaque ressource à la taille minimale permettant tout de même de répondre aux exigences de performance. Cela permet de réduire directement le gaspillage et de diminuer votre facture cloud sans compromettre la fiabilité ni la vitesse.

Le redimensionnement est l'un des leviers les plus efficaces dans gestion des coûts du cloud car la plupart des entreprises allouent leurs ressources de manière prudente au départ et reviennent rarement sur ces choix à mesure que les charges de travail évoluent. Il en résulte un surprovisionnement persistant qui fait grimper les coûts de manière imperceptible, mois après mois. Les questions ci-dessous expliquent en détail comment fonctionne le « rightsizing », à quoi il s'applique et comment l'intégrer efficacement à vos opérations cloud.

En quoi le « rightsizing » permet-il réellement de réduire les coûts liés au cloud ?

Le « rightsizing » permet de réduire les coûts liés au cloud en éliminant l'écart entre ce que vous payez et ce que vous utilisez réellement. Les fournisseurs de cloud facturent en fonction de la taille de la ressource que vous provisionnez, et non en fonction de la quantité que vous consommez. Lorsqu'une machine virtuelle utilise 10% de la CPU et de la mémoire qui lui sont allouées, vous continuez à payer pour 100%. Le « rightsizing » comble cet écart en sélectionnant un type de ressource plus petit et mieux adapté.

Le principe d'économie est simple. Une machine virtuelle dont l'utilisation moyenne du processeur est de 15% peut souvent être transférée vers un type d'instance deux fois moins puissant sans impact mesurable sur les performances de l'application. En multipliant ce chiffre par des dizaines, voire des centaines de ressources, la réduction cumulée des dépenses mensuelles devient significative.

Au-delà de la réduction directe des coûts, l'ajustement des ressources améliore également la rentabilité de vos instances cloud. Lorsque la taille des ressources correspond au comportement réel de la charge de travail, vos indicateurs de coût par transaction ou par utilisateur gagnent en précision et en prévisibilité. Cela rend la budgétisation et les prévisions plus fiables, ce qui revêt une importance particulière tant pour les responsables financiers que pour les responsables informatiques.

Une nuance importante : le « rightsizing » ne consiste pas à réduire les ressources au strict minimum. L'objectif est de trouver la taille adéquate, et non la plus petite possible. Il faut tenir compte des pics d'utilisation, et pas seulement de l'utilisation moyenne, afin d'éviter toute baisse de performances pendant les périodes de forte demande.

Quels types de ressources cloud peuvent faire l'objet d'un ajustement de capacité ?

Pratiquement toutes les ressources cloud provisionnées avec une capacité spécifique peuvent faire l'objet d'un redimensionnement. Les cibles les plus courantes sont les instances de calcul, les bases de données, les volumes de stockage et les configurations de conteneurs. Chaque type de ressource présente ses propres indicateurs d'utilisation et ses propres mécanismes de redimensionnement, mais le principe sous-jacent reste le même sur AWS, Azure et GCP.

• Instances de calcul (machines virtuelles) : La cible la plus courante en matière de redimensionnement. Les données relatives à l'utilisation du processeur et de la mémoire permettent de déterminer si une famille ou une taille d'instance est adaptée à la charge de travail qui y est exécutée.
• Bases de données gérées : Les instances RDS, Azure SQL et autres services similaires font souvent l'objet d'un surdimensionnement afin de faire face à une croissance anticipée qui ne se concrétise jamais. Dans ce contexte, les IOPS de stockage et le nombre de connexions constituent des critères déterminants pour le dimensionnement optimal.
• Volumes de stockage : Les tailles de disque allouées et les IOPS provisionnées peuvent être réduites lorsque l'utilisation réelle est systématiquement inférieure à ce qui avait été initialement demandé.
• Conteneurs et charges de travail Kubernetes : Les demandes et les limites relatives au processeur et à la mémoire définies dans les configurations des conteneurs ont une incidence directe sur le dimensionnement des nœuds du cluster et, par conséquent, sur les coûts. Des demandes mal adaptées entraînent un gaspillage de capacité des nœuds.
• Réseaux et équilibreurs de charge : Les niveaux de débit sur les équilibreurs de charge et les passerelles NAT peuvent parfois être revus à la baisse lorsque les volumes de trafic réels sont nettement inférieurs à la capacité allouée.

Dans la pratique, l'optimisation des ressources informatiques et des bases de données permet à la plupart des entreprises de réaliser les économies les plus importantes, car ces catégories de ressources présentent les coûts unitaires les plus élevés.

Quelle est la différence entre le « rightsizing » et l'« autoscaling » ?

Le « rightsizing » et l'« autoscaling » sont des approches complémentaires mais distinctes. Le « rightsizing » consiste à définir la taille de référence appropriée d'une ressource en fonction des modèles d'utilisation observés. L'« autoscaling » ajuste de manière dynamique le nombre d'instances en cours d'exécution ou la capacité allouée en réponse à la demande en temps réel. Le « rightsizing » est une décision d'optimisation délibérée et périodique ; l'« autoscaling » est un mécanisme opérationnel automatisé et continu.

Voyez les choses ainsi : le « rightsizing » détermine la taille que doit avoir chaque instance en fonctionnement normal, tandis que l’autoscaling détermine le nombre de ces instances qui doivent être en cours d’exécution à un moment donné. Si votre groupe d’autoscaling lance des instances qui sont elles-mêmes surdimensionnées, l’autoscaling amplifie le gaspillage au lieu de l’éliminer. En optimisant d'abord la taille du type d'instance de base, l'auto-scaling devient plus rentable.

Aucune de ces deux approches ne remplace l'autre. L'autoscaling permet de bien gérer les fluctuations de la demande, mais il ne résout pas le problème d'un type d'instance fondamentalement inadapté. Le « rightsizing » porte sur la configuration de base, mais ne permet pas de faire face aux pics de trafic imprévisibles. Les entreprises qui combinent ces deux approches parviennent à mieux maîtriser leurs coûts et à obtenir de meilleures performances que celles qui ne s'appuient que sur l'une d'entre elles.

Comment déterminer quelles ressources cloud doivent être redimensionnées ?

Pour identifier les candidats à un ajustement de la taille des ressources, il convient d’analyser les indicateurs d’utilisation sur une période significative, généralement comprise entre 14 et 30 jours, et de repérer les ressources dont l’utilisation réelle se situe systématiquement bien en deçà de la capacité allouée. Les indicateurs les plus fiables sont l’utilisation du processeur, l’utilisation de la mémoire, le débit réseau et les E/S disque, comparés aux spécifications de la taille actuelle de la ressource.

Un processus d'identification pratique comporte trois étapes :

1. Collecter des données d'utilisation : Extrayez les indicateurs relatifs au processeur, à la mémoire et au réseau à partir des outils de surveillance de votre fournisseur de services cloud ou d'une plateforme tierce. Veillez à enregistrer les valeurs de pointe, et pas seulement les moyennes, afin d'éviter de sous-dimensionner les ressources soumises à des pics occasionnels.
2. Définir des seuils d'utilisation : Définissez ce que signifie “ sous-utilisé ” pour votre organisation. Un point de départ courant consiste à identifier les ressources dont l'utilisation moyenne du processeur reste inférieure à 20-30% et dont l'utilisation maximale reste inférieure à 50-60%, mais les seuils doivent refléter la tolérance de votre application aux variations de performances.
3. Hiérarchiser en fonction de l'impact sur les coûts : Triez les candidats en fonction de leur coût mensuel, et non de leur pourcentage d'utilisation. Une ressource dont le taux d'utilisation est de 15% mais qui coûte $50 par mois est moins prioritaire qu'une autre dont le taux d'utilisation est de 25% mais qui coûte $2 000 par mois.

Il est important d'impliquer les équipes chargées des applications dans le processus d'analyse. Les données d'utilisation vous indiquent ce que fait une ressource, mais c'est l'équipe chargée de l'application qui comprend pourquoi celle-ci a été dimensionnée de cette manière et si une modification comporte des risques.

Quels sont les outils utilisés pour le « rightsizing » du cloud ?

Les outils de redimensionnement du cloud vont des fonctionnalités natives des fournisseurs aux plateformes FinOps dédiées. Chaque grand fournisseur de cloud propose des recommandations intégrées, mais les outils tiers offrent une visibilité plus étendue, des analyses multi-cloud et des workflows de gouvernance plus concrets.

Outils natifs des fournisseurs de services cloud

AWS Compute Optimizer utilise l'apprentissage automatique pour analyser l'utilisation des services EC2, Lambda et EBS, et recommander des alternatives adaptées. Azure Advisor fournit des recommandations similaires pour les machines virtuelles et les bases de données au sein du portail Azure. Active Assist de Google Cloud propose des suggestions de dimensionnement pour les instances Compute Engine. Ces outils sont gratuits et s'intègrent directement à votre console cloud existante, ce qui en fait un point de départ utile.

Plateformes FinOps tierces

Des plateformes telles qu’Apptio Cloudability (qui fait partie de la suite IBM Apptio) vont au-delà des outils natifs en agrégeant les données provenant de plusieurs fournisseurs de cloud, en attribuant les coûts aux unités opérationnelles et en intégrant des recommandations d’optimisation des ressources dans un processus plus large de gouvernance des coûts. Ces plateformes sont particulièrement utiles pour les entreprises qui exécutent simultanément des charges de travail sur AWS, Azure et GCP, où une vue unifiée est nécessaire pour hiérarchiser les actions et suivre les économies réalisées au fil du temps.

Le choix des outils adaptés dépend de votre empreinte cloud, du niveau de maturité de vos pratiques FinOps et du degré d'intégration requis entre les données de coûts et le reporting métier.

À quel moment faut-il réexaminer le dimensionnement dans un environnement cloud ?

Le redimensionnement doit faire l'objet d'un suivi régulier, généralement mensuel ou trimestriel, plutôt que d'être considéré comme un projet ponctuel. Les environnements cloud évoluent en permanence : de nouvelles charges de travail sont déployées, les modes d'utilisation des applications changent et les équipes allouent des ressources à des projets qui, par la suite, sont réduits ou arrêtés. Sans suivi continu, un simple exercice de redimensionnement devient rapidement obsolète.

Parmi les facteurs spécifiques qui devraient donner lieu à un réexamen immédiat de la rationalisation des effectifs, on peut citer :

• Une évolution significative du trafic des applications ou des habitudes d'utilisation
• L'achèvement d'un projet ou d'une campagne d'envergure qui a temporairement fait grimper la demande en ressources
• Un fournisseur de services cloud lance une nouvelle gamme d'instances offrant un meilleur rapport performances/coût
• Un examen du cycle budgétaire dans le cadre duquel les dépenses liées au cloud doivent être mises en regard de la valeur commerciale réelle générée
• Une hausse inattendue de votre facture de services cloud qui nécessite une analyse rapide

Dans les pratiques FinOps plus abouties, l'analyse de l'ajustement des ressources s'inscrit dans un cycle d'optimisation structuré, avec des responsables clairement identifiés, des critères de décision bien définis et un processus précis pour l'approbation et la mise en œuvre des changements. En l'absence d'une telle structure, les recommandations d'ajustement des ressources ont tendance à s'accumuler dans les tableaux de bord sans donner lieu à aucune action, ce qui constitue un schéma d'échec courant que les organisations doivent s'efforcer d'éviter.

C'est le fait d'intégrer le redimensionnement dans un cycle de gouvernance régulier, plutôt que de le considérer comme une activité ponctuelle, qui distingue les organisations qui parviennent à réduire durablement le gaspillage lié au cloud de celles qui n'en tirent que des bénéfices temporaires.

Comment nous vous aidons à adapter vos ressources cloud et à optimiser vos coûts

Chez Its Value, nous aidons les entreprises à aller au-delà des opérations ponctuelles de rationalisation pour mettre en place une démarche structurée et reproductible d’optimisation des coûts du cloud. Nos services FinOps couvrent l’ensemble du processus de rationalisation, depuis l’identification des postes de dépenses liés au cloud jusqu’à la mise en place d’un modèle de gouvernance permettant de les maîtriser sur le long terme.

Plus précisément, nous vous aidons dans les domaines suivants :

• Répartition complète des coûts et transparence totale : Nous attribuons les coûts liés au cloud, notamment ceux liés à la puissance de calcul, au stockage, aux conteneurs et à l'assistance, aux équipes et aux charges de travail qui les génèrent, afin que les décisions d'ajustement des ressources s'appuient sur des données précises et fiables.
• Adapter la capacité sur AWS, Azure et GCP : Nous identifions les ressources surdimensionnées dans l'ensemble de votre infrastructure cloud, nous les classons par ordre de priorité en fonction de leur impact sur les coûts et nous accompagnons la mise en œuvre en collaboration avec les équipes d'ingénierie et d'application concernées.
• 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 concrète pour progresser, notamment en optimisant votre gouvernance.
• Rythme d'optimisation en cours : Nous vous aidons à mettre en place les processus décisionnels, les structures de gouvernance et les intégrations d'outils nécessaires pour faire de l'ajustement des effectifs une pratique continue plutôt qu'un projet ponctuel.

Si vous souhaitez comprendre les économies que le « rightsizing » pourrait permettre à votre organisation et comment l'intégrer dans une pratique FinOps durable, contactez-nous pour discuter de la manière de s'y prendre.