{"id":48713,"date":"2026-07-07T07:00:00","date_gmt":"2026-07-07T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/?p=48713"},"modified":"2026-07-07T19:14:40","modified_gmt":"2026-07-07T17:14:40","slug":"kubernetes-et-finops-les-leviers-pour-eliminer-70-du-gaspillage-des-clusters","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/fr\/2026\/07\/07\/kubernetes-et-finops-les-leviers-pour-eliminer-70-du-gaspillage-des-clusters\/","title":{"rendered":"Kubernetes et FinOps : les leviers pour \u00e9liminer 70 % du gaspillage des clusters"},"content":{"rendered":"<p style=\"color:#6190a9;font-size:0.9em;margin:0 0 16px;padding:0;\">5 min de lecture<\/p>\n<p><strong>Entre 40 et 70 % des ressources de calcul Kubernetes provisionn\u00e9es restent inutilis\u00e9es. Si, en tant qu\u2019ing\u00e9nieur plateforme, vous ne corrigez pas les requ\u00eates, vous continuez \u00e0 payer pour des capacit\u00e9s inoccup\u00e9es qu\u2019aucun autoscaler ne peut optimiser. Les quatre leviers qui comptent vraiment suivent un ordre pr\u00e9cis \u2013 le right-sizing d\u2019abord, tout le reste s\u2019appuie dessus.<\/strong><\/p>\n<h2>Les points cl\u00e9s en bref<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Le gaspillage est une fourchette, pas une valeur fixe :<\/strong> 40 \u00e0 70 % des ressources de calcul K8s ne sont pas exploit\u00e9es. Mesurer avant d\u2019optimiser \u2013 cette fourchette r\u00e9v\u00e8le o\u00f9 agir dans votre propre cluster.<\/li>\n<li><strong>Le right-sizing est la base :<\/strong> Sans CPU et m\u00e9moire corrig\u00e9s dans les requ\u00eates, les leviers en aval multiplient des valeurs erron\u00e9es. HPA, Karpenter et les pools Spot calculent alors sur des d\u00e9finitions fausses.<\/li>\n<li><strong>KEDA pour les workloads pilot\u00e9s par \u00e9v\u00e9nements :<\/strong> Le scale-to-zero en cas d\u2019inactivit\u00e9 est rentable pour les services bas\u00e9s sur des files d\u2019attente, mais pas pour les API toujours actives avec des exigences de latence constantes.<\/li>\n<li><strong>Karpenter est l\u2019alternative plus r\u00e9cente au Cluster Autoscaler :<\/strong> Provisionnement direct des n\u0153uds sans couche interm\u00e9diaire de Node Group, plus flexible pour les types de workloads dynamiques.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size:0.88em;color:#666;margin:20px 0 32px 0;border-top:1px solid #e5e5e5;border-bottom:1px solid #e5e5e5;padding:10px 0;\"><span style=\"color:#004a59;font-weight:700;text-transform:uppercase;font-size:0.72em;letter-spacing:0.14em;margin-right:14px;\">En lien :<\/span><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/fr\/2026\/06\/26\/finops-reduire-de-30-les-couts-du-cloud-de-maniere-realiste\/\" style=\"color:#333;text-decoration:underline;\">FinOps : r\u00e9duire r\u00e9ellement de 30 % les co\u00fbts du cloud<\/a>&nbsp;&nbsp;<span style=\"color:#ccc;\">\/<\/span>&nbsp;&nbsp;Ce que la mise \u00e0 niveau Cilium peut supprimer dans le cluster<\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">Pourquoi le right-sizing est le pivot central<\/h2>\n<p>Les requ\u00eates et les limites constituent la base sur laquelle chaque levier en aval calcule. Si vous les ignorez et passez directement \u00e0 Karpenter ou aux instances Spot, vous optimisez sur des fondations erron\u00e9es. Le HPA scale sur des seuils incorrects. Karpenter provisionne des types de n\u0153uds inadapt\u00e9s. Les pools Spot sont mal dimensionn\u00e9s. Sans requ\u00eates corrig\u00e9es, aucun levier ult\u00e9rieur ne fonctionne correctement.<\/p>\n<p>Le right-sizing corrige la d\u00e9finition elle-m\u00eame. Il d\u00e9termine, pour chaque workload, la quantit\u00e9 r\u00e9elle de CPU et de m\u00e9moire n\u00e9cessaire, plut\u00f4t que de s\u2019appuyer sur des r\u00e8gles empiriques ou des valeurs par d\u00e9faut. Le VPA en mode recommandation fournit cette base \u2013 le mode automatique ne doit pas \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 directement en production sans une strat\u00e9gie de drain. En confrontant les requ\u00eates \u00e0 l\u2019utilisation r\u00e9elle une fois par trimestre, vous \u00e9liminez la principale source de gaspillage avant m\u00eame qu\u2019un autoscaler n\u2019intervienne.<\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">Scale-to-zero avec KEDA pour les workloads pilot\u00e9s par \u00e9v\u00e9nements<\/h2>\n<p>KEDA \u00e9tend le Horizontal Pod Autoscaler avec des d\u00e9clencheurs externes comme Kafka, SQS ou RabbitMQ. L\u00e0 o\u00f9 le HPA r\u00e9agit \u00e0 des seuils de CPU ou de m\u00e9moire, KEDA scale en fonction de la profondeur de la file d\u2019attente ou du taux d\u2019\u00e9v\u00e9nements, et r\u00e9duit les workloads \u00e0 z\u00e9ro en cas d\u2019inactivit\u00e9. Pour les services qui ne fonctionnent qu\u2019en r\u00e9ponse \u00e0 des \u00e9v\u00e9nements, c\u2019est le levier le plus efficace contre la consommation inutile en p\u00e9riode de veille.<\/p>\n<p>KEDA n\u2019est pas une solution universelle. Les API toujours actives avec des exigences de latence constantes ne b\u00e9n\u00e9ficient pas du scale-to-zero, car le d\u00e9marrage \u00e0 froid rompt les SLA. Son utilisation est pertinente pour les services pilot\u00e9s par \u00e9v\u00e9nements avec des phases d\u2019inactivit\u00e9 claires \u2013 workers batch, traitements asynchrones, consommateurs de webhooks. Si vous utilisez KEDA l\u00e0 o\u00f9 le HPA serait la bonne r\u00e9ponse, vous payez en instabilit\u00e9 plut\u00f4t qu\u2019en argent.<\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">Cluster Autoscaler ou Karpenter \u2013 ajouter dynamiquement des n\u0153uds<\/h2>\n<p>Le Cluster Autoscaler est une solution \u00e9prouv\u00e9e qui fonctionne avec des Node Groups. Il ajoute des n\u0153uds lorsque des pods restent en attente. Si l\u2019utilisation baisse, il les retire. Karpenter provisionne directement les n\u0153uds sans couche interm\u00e9diaire de Node Group et repr\u00e9sente l\u2019option plus r\u00e9cente et plus flexible pour les types de workloads dynamiques.<\/p>\n<p>Le choix d\u00e9pend de la strat\u00e9gie de cluster et de la maturit\u00e9 du fournisseur. Karpenter b\u00e9n\u00e9ficie d\u2019un support prioritaire sur EKS et est disponible sous une autre forme sur GKE. Ceux qui privil\u00e9gient des Node Groups fixes et une migration prudente restent sur le Cluster Autoscaler. Ceux qui souhaitent mixer dynamiquement les types de n\u0153uds en fonction des besoins des workloads gagnent en flexibilit\u00e9 avec Karpenter, une souplesse que le Cluster Autoscaler ne peut offrir par conception.<\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">VM Spot et pr\u00e9emptibles \u2013 le compromis risqu\u00e9<\/h2>\n<p>Les VM Spot r\u00e9duisent consid\u00e9rablement les co\u00fbts pour les charges de travail tol\u00e9rantes aux pannes, comme les batchs, les runners CI ou les workers asynchrones. La condition pr\u00e9alable est une tol\u00e9rance propre \u00e0 la pr\u00e9emption : PodDisruptionBudgets, Graceful Shutdown et r\u00e9partition des r\u00e9plicas sur plusieurs n\u0153uds. Celui qui ne v\u00e9rifie pas cette condition s\u2019expose \u00e0 une perte de r\u00e9plicas \u00e0 chaque vague de pr\u00e9emption.<\/p>\n<p>Les VM Spot sont rentables l\u00e0 o\u00f9 une perte soudaine de pods ne casse pas l\u2019application. Les services stateful, les API critiques en latence et les charges de travail \u00e0 r\u00e9plica unique n\u2019ont pas leur place sur des VM Spot. La s\u00e9paration claire par type de charge de travail est le point d\u00e9cisif \u2013 un cluster qui met tout sur des VM Spot \u00e9change des \u00e9conomies de co\u00fbts contre la fiabilit\u00e9.<\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">Ordre et mesure \u2013 ce qui doit \u00eatre appliqu\u00e9 et quand<\/h2>\n<p>L\u2019ordre n\u2019est pas optionnel. D\u2019abord, \u00e9tablir les bases des m\u00e9triques (kube-metrics, recommandations VPA), puis appliquer le Right-Sizing comme fondement. Sur ces valeurs corrig\u00e9es suivent HPA et KEDA pour le scaling des charges de travail. Karpenter ou le Cluster-Autoscaler provisionnent des n\u0153uds adapt\u00e9s aux besoins des charges de travail. Les VM Spot r\u00e9duisent les co\u00fbts sur les charges de travail tol\u00e9rant la pr\u00e9emption. Les CUD et les couches manag\u00e9es comme Autopilot sont des niveaux d\u2019engagement ou de commodit\u00e9 \u00e0 appliquer en toute derni\u00e8re \u00e9tape.<\/p>\n<p>Celui qui inverse cet ordre optimise \u00e0 l\u2019aveugle. Les VM Spot sans requ\u00eates corrig\u00e9es touchent les mauvaises charges de travail. Karpenter sans Right-Sizing provisionne les mauvais types de n\u0153uds. La discipline consiste \u00e0 faire d\u2019abord le travail de base \u2013 et c\u2019est rarement glamour dans Kubernetes, mais c\u2019est le levier \u00e9conomique le plus puissant.<\/p>\n<h2 style=\"padding-top:64px;margin-bottom:20px;\">Foire aux questions<\/h2>\n<details>\n<summary><strong>Quand utiliser KEDA plut\u00f4t que HPA ?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Pour les d\u00e9clencheurs externes comme Kafka, SQS ou RabbitMQ. HPA reste la solution adapt\u00e9e pour le scaling bas\u00e9 sur le CPU ou la m\u00e9moire. KEDA n\u2019est rentable que pour les charges de travail pilot\u00e9es par \u00e9v\u00e9nements avec des phases d\u2019inactivit\u00e9 claires, pas pour les API toujours actives avec des exigences de latence constantes.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>Karpenter ou Cluster-Autoscaler sur un GKE ou EKS existant ?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Karpenter pour les types de n\u0153uds dynamiques et lorsque le fournisseur offre un support primaire (EKS). Cluster-Autoscaler pour les groupes de n\u0153uds fixes et une migration conservatrice. Le choix d\u00e9pend de la strat\u00e9gie de cluster, pas des pr\u00e9f\u00e9rences personnelles.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>Le mode recommandation de VPA est-il s\u00fbr ?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Oui, pour la mesure initiale de l\u2019utilisation r\u00e9elle des ressources. Le mode automatique ne doit pas \u00eatre utilis\u00e9 directement en production sans une strat\u00e9gie de drain. Le mode recommandation fournit la base de donn\u00e9es pour un Right-Sizing propre, sans influencer activement les pods.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>Un gaspillage de 70 % est-il r\u00e9aliste ou du marketing ?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Il s\u2019agit d\u2019une fourchette de 40 \u00e0 70 %, pas d\u2019un chiffre fixe. Votre cluster peut se situer n\u2019importe o\u00f9 dans cette plage. Mesurez l\u2019utilisation r\u00e9elle par rapport aux requ\u00eates avant d\u2019adopter un chiffre issu d\u2019une \u00e9tude \u2013 c\u2019est une orientation, pas un diagnostic.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>Goldilocks vaut-il le coup comme outil de Right-Sizing ?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Goldilocks visualise les recommandations VPA sous forme de suggestions de Resource-Requests et constitue un bon point de d\u00e9part si vous n\u2019avez pas encore de pipeline de m\u00e9triques. Pour les configurations matures, VPA en mode recommandation associ\u00e9 \u00e0 un rythme trimestriel de v\u00e9rification de l\u2019utilisation r\u00e9elle suffit souvent.<\/p>\n<\/details>\n<h2 style=\"padding-top:64px;margin-bottom:20px;\">Pour aller plus loin<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/fr\/2026\/06\/26\/finops-reduire-de-30-les-couts-du-cloud-de-maniere-realiste\/\">FinOps : r\u00e9duire les co\u00fbts cloud de 30 % de mani\u00e8re r\u00e9aliste<\/a><\/li>\n<li>Ce que peut \u00e9liminer la mise \u00e0 niveau Cilium dans le cluster<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/fr\/2026\/06\/24\/ingress-nginx-est-abandonne-la-route-vers-lapi-gateway\/\">Ingress-NGINX est obsol\u00e8te : la migration vers la Gateway API<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"margin:0 0 12px 0;font-size:0.78em;font-weight:700;text-transform:uppercase;letter-spacing:0.18em;color:#666;\">Plus d&rsquo;articles du r\u00e9seau MBF Media<\/p>\n<div style=\"border-left:3px solid 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