L'optimisation des coûts du cloud est une combinaison de stratégies, de techniques, d'outils et de pratiques visant à réduire les coûts du cloud, les applications les plus efficaces dans l'environnement cloud et la maximisation de la valeur commerciale. Cela garantit non seulement une baisse des coûts, mais également un alignement des coûts sur les objectifs commerciaux. L'optimisation des coûts du cloud consiste à savoir combien coûte votre opération cloud et comment effectuer des ajustements intelligents afin de pouvoir contrôler les coûts du cloud, sans compromettre les performances.
Stratégies clés pour l'optimisation des coûts dans le cloud computing
Bonne taille
Le dimensionnement approprié est le processus consistant à faire correspondre les tailles et les types en fonction des besoins et des exigences de vos performances au coût le plus bas possible. Le redimensionnement est un mécanisme clé pour optimiser les coûts AWS, mais il est souvent ignoré par les organisations lorsqu'elles migrent vers le cloud AWS. C'est le moyen le plus efficace de contrôler les coûts du cloud. Il analyse en permanence les performances des instances, ainsi que les besoins et les modèles, puis supprime les modèles inutiles qui correspondent mal à la charge de travail.
Instances réservées et plans d'épargne
Les instances réservées (RI) et les plans d'économie dans le cloud computing aident les utilisateurs à économiser leurs coûts d'infrastructure.
RI permet aux utilisateurs de réserver de la capacité dans une région particulière pour une longue période. Il offre des économies significatives par rapport à la tarification à la demande. Elle est considérée comme une plate-forme idéale pour les applications en régime permanent.
Les plans d'épargne offrent des économies significatives par rapport aux tarifs à la demande en échange d'un engagement d'une durée d'un à trois ans. Il est plus flexible que RI, qui permet une utilisation dans plusieurs familles, tailles et régions. Il est appliqué automatiquement selon celui qui correspond à l’engagement, offrant ainsi une adaptabilité. Dans les plans d’épargne, il n’est pas nécessaire de s’engager sur un type d’instance spécifique.
Mise à l'échelle dynamique
La mise à l'échelle dynamique dans le cloud computing signifie ajuster le nombre de ressources en fonction de la demande. Cela vous permet d'augmenter votre activité pendant les périodes de pointe et de la réduire pendant les périodes creuses, en optimisant les coûts et en ne payant que les ressources dont vous avez besoin. La mise en œuvre de politiques de mise à l'échelle automatique garantit une utilisation efficace des ressources et des économies de coûts en fonction des différentes charges de travail.
Optimisation du stockage des données
L'optimisation du stockage des données dans le cloud computing gère et organise efficacement les données pour réduire les besoins de stockage et les dépenses associées.
Gestion du cycle de vie des données
La mise en œuvre de politiques pour déplacer, archiver ou supprimer automatiquement les données en fonction de leur cycle de vie garantit que vous enregistrez uniquement les données nécessaires.
Suppression des doublons
L'utilisation de techniques de duplication et de compression peut entraîner des économies d'espace substantielles, réduisant ainsi le coût global du stockage.
Optimisation du stockage de la base de données
Une configuration, des index et un partitionnement fluides de la base de données peuvent améliorer l'efficacité du stockage et réduire les coûts liés aux services de base de données.
Mise à l'échelle dynamique
Tirer parti des services cloud permet une mise à l'échelle dynamique des ressources de stockage en fonction de la demande. Cela garantit que vous ne payez que ce dont vous avez besoin au moment donné.
Optimisation géographique
L'optimisation géographique consiste à placer stratégiquement les ressources et les données dans différentes régions pour minimiser les coûts et réduire les performances. Cette approche contribue à la rentabilité en s'alignant sur les ressources demandées et en prenant en compte des facteurs tels que le coût de transfert de données et les variations de prix régionales.
Conclusion
Une optimisation efficace des coûts dans le cloud computing nécessite une approche proactive et multiforme.
