Optimisation des coûts cloud : comment les entreprises réduisent leur facture cloud de 30 %

L’essentiel

• Jusqu’à 30 % des dépenses cloud correspondent à du « gaspillage » : ressources inutilisées, instances surdimensionnées.
• Le rightsizing est le levier le plus rapide : adapter le type d’instance à la charge réelle.
• Les Reserved Instances et les Savings Plans permettent de réduire les coûts de calcul de 40 à 72 %.
• Les instances Spot conviennent aux charges de travail tolérantes aux pannes, avec des remises allant jusqu’à 90 %.
• La discipline FinOps ancre durablement la prise de conscience des coûts au sein des équipes d’ingénierie.

Le cloud devrait réduire les coûts – or, chez de nombreuses entreprises, l’effet inverse s’est produit. Des études montrent de façon constante que 25 à 30 % des dépenses cloud sont gaspillées. Des instances inutilisées, des bases de données surdimensionnées et des volumes de stockage oubliés consomment du budget sans contrepartie tangible. La bonne nouvelle ? Une optimisation systématique permet de réduire ces coûts en quelques semaines seulement.

Identifier les principaux postes de coût

Les principaux postes de coût dans les environnements cloud ne constituent pas une surprise, mais ils sont rarement traités de façon systématique. Les ressources inactives – c’est-à-dire des instances qui tournent sans traiter aucune charge – représentent typiquement 15 à 20 % des coûts liés au calcul. Les environnements de développement, qui restent actifs la nuit et le week-end, en sont l’exemple classique.

Le surdimensionnement constitue le deuxième levier majeur : les équipes choisissent des types d’instances en fonction de scénarios « cas le pire », et non en fonction de la charge réelle. Une instance m5.xlarge, dont l’utilisation moyenne du processeur n’est que de 12 %, pourrait facilement être remplacée par une m5.large, ce qui permettrait une réduction de 50 % des coûts pour cette charge de travail.

Les coûts de stockage sont souvent sous-estimés : les anciens snapshots, les volumes EBS non supprimés et les buckets S3 dépourvus de politiques de cycle de vie accumulent chaque mois des coûts croissants, sans apporter la moindre valeur ajoutée.

Le rightsizing : le gain rapide le plus efficace

Le rightsizing analyse l’utilisation réelle des ressources et recommande des types d’instances adaptés. AWS Compute Optimizer, Azure Advisor et GCP Recommender fournissent nativement et gratuitement ces recommandations. Pour une visibilité multi-cloud, les entreprises utilisent des outils tels que Spot by NetApp, Apptio Cloudability ou Kubecost (spécifiquement pour Kubernetes).

La mise en œuvre doit se faire de façon itérative : commencer par les cas les plus évidents (instances avec une utilisation CPU inférieure à 10 % pendant plus de 7 jours consécutifs), puis progresser vers des ajustements plus fins. Une approche prudente évite les interruptions de service tout en garantissant un retour sur investissement rapide.

Utiliser correctement les remises basées sur les engagements

Reserved Instances (RIs) offrent une réduction de 40 à 60 % pour des engagements sur 1 à 3 ans. La solution classique pour les charges de travail stables comme les bases de données et les services centraux. Le défi : trop réserver immobilise du capital, trop peu entraîne des économies manquées.

Savings Plans (AWS) et Committed Use Discounts (GCP) offrent plus de flexibilité que les RIs classiques : l’engagement concerne un montant d’heures, pas un type d’instance spécifique. Cela réduit le risque en cas de changement d’architecture.

La stratégie optimale : couvrir 60 à 70 % de la charge de base avec des engagements, et exécuter le reste en mode On-Demand ou Spot. Des revues trimestrielles garantissent que les engagements correspondent à l’utilisation actuelle.

Instancеs Spot et Auto-Scaling

Les instances Spot offrent jusqu’à 90 % de réduction par rapport au mode On-Demand, mais avec le risque qu’une instance soit interrompue avec un préavis de 2 minutes. Pour les charges de travail tolérantes aux pannes (traitement par lots, CI/CD, traitement de données), ce compromis est excellent.

L’auto-échelle moderne va au-delà des seuils CPU simples : l’évolutivité prédictive (AWS), les métriques personnalisées et les contrôleurs HPA/VPA de Kubernetes ajustent proactivement les ressources en fonction des modèles de charge. Résultat : les performances restent stables, les coûts baissent automatiquement en période de faible activité.

FinOps : la prise de conscience des coûts comme culture du génie logiciel

Les outils seuls ne suffisent pas. FinOps ancre la prise de conscience des coûts cloud comme une discipline d’ingénierie. Les trois phases : Inform (transparence des coûts par équipe et service), Optimize (mise en œuvre de mesures concrètes) et Operate (surveillance continue et gouvernance).

Le changement culturel le plus important : les équipes d’ingénierie visualisent leurs coûts cloud en temps réel et sont responsables de leur budget. Les rapports de showback et les alertes de détection d’anomalies rendent les factures abstraites tangibles. Les entreprises ayant mis en place une pratique FinOps établie rapportent des coûts cloud inférieurs de 20 à 30 %, tout en améliorant les performances.

Questions fréquentes

Source de l’image : Pexels / Jakub Zerdzicki