L'optimisation des coûts du cloud repose sur une combinaison de stratégies, de techniques, d'outils et de pratiques visant à réduire les coûts, à optimiser l'efficacité des applications dans l'environnement cloud et à maximiser la valeur ajoutée pour l'entreprise. Elle garantit non seulement une réduction des coûts, mais aussi leur alignement avec les objectifs commerciaux. L'optimisation des coûts du cloud consiste à connaître les coûts d'exploitation de votre cloud et à procéder à des ajustements intelligents pour les maîtriser, sans compromettre les performances.
Stratégies clés pour l'optimisation des coûts dans le cloud computing
Redimensionnement adéquat
Le dimensionnement optimal consiste à adapter la taille et le type des instances aux besoins et exigences de performance, au moindre coût. Ce mécanisme clé d'optimisation des coûts AWS est pourtant souvent négligé lors de la migration vers le cloud AWS. Il s'agit du moyen le plus efficace de maîtriser ces coûts. Le dimensionnement optimal analyse en continu les performances des instances, ainsi que les besoins et les tendances, et supprime les instances inadaptées à la charge de travail.
Instances réservées et plans d'épargne
Les instances réservées (RI) et les plans d'économies dans le cloud computing aident les utilisateurs à réduire leurs coûts d'infrastructure.
L'infrastructure réservée (RI) permet aux utilisateurs de réserver de la capacité dans une région spécifique pour une longue période. Elle offre des économies substantielles par rapport à la tarification à la demande. Elle est considérée comme une plateforme idéale pour les applications à fonctionnement stable.
Les forfaits d'économies offrent des réductions importantes par rapport à la tarification à la demande, moyennant un engagement d'un à trois ans. Plus flexibles que l'abonnement initial, ils permettent une utilisation par famille, quelle que soit la taille du foyer ou la région. L'économie est appliquée automatiquement à l'instance correspondant à l'engagement, offrant ainsi une grande adaptabilité. Avec les forfaits d'économies, aucun type d'instance spécifique n'est requis.
Mise à l'échelle dynamique
Le dimensionnement dynamique dans le cloud computing consiste à adapter le nombre de ressources à la demande. Cela permet d'augmenter les ressources pendant les pics de charge et de les réduire pendant les périodes creuses, optimisant ainsi les coûts et ne payant que pour les ressources nécessaires. La mise en œuvre de politiques de dimensionnement automatique garantit une utilisation efficace des ressources et des économies en fonction des variations de charge.
Optimisation du stockage des données
L'optimisation du stockage des données dans le cloud computing permet de gérer et d'organiser efficacement les données afin de réduire les besoins en stockage et les dépenses associées.
Gestion du cycle de vie des données
La mise en œuvre de politiques de déplacement, d'archivage ou de suppression automatique des données en fonction de leur cycle de vie vous assure de ne conserver que les données nécessaires.
Suppression des doublons
L'utilisation de techniques de duplication et de compression peut permettre de réaliser des économies d'espace substantielles, réduisant ainsi le coût global du stockage.
Optimisation du stockage des bases de données
Une configuration, des index et un partitionnement de base de données optimisés peuvent améliorer l'efficacité du stockage et réduire les coûts liés aux services de base de données.
Mise à l'échelle dynamique
L'utilisation des services cloud permet une adaptation dynamique des ressources de stockage à la demande. Vous ne payez ainsi que pour ce dont vous avez besoin au moment opportun.
Optimisation géographique
L'optimisation géographique consiste à répartir stratégiquement les ressources et les données dans différentes régions afin de minimiser les coûts et d'améliorer les performances. Cette approche contribue à une meilleure rentabilité en adaptant les ressources aux besoins et en tenant compte de facteurs tels que les coûts de transfert de données et les variations de prix selon les régions.
Conclusion
L'optimisation efficace des coûts dans le cloud computing nécessite une approche proactive et multifacette.
