Bonnes pratiques pour optimiser vos coûts associés au cloud

En déployant vos solutions dans le cloud, vous pouvez effectuer un scaling à la hausse ou à la baisse en fonction de la demande et ainsi réduire vos coûts d'exploitation. Cela s'applique notamment lorsque vous devez répondre à des demandes inattendues.

L'équipe d'architectes de solutions Google Cloud a été créée pour aider les clients à gérer leurs dépenses d'exploitation liées au cloud. Au fil de notre collaboration avec nos clients, nous avons identifié et regroupé les éléments que les entreprises ont souvent tendance à négliger lorsqu'elles cherchent à optimiser leurs coûts. Nous pensons que ces bonnes pratiques vous aideront à adapter vos coûts aux besoins de votre entreprise, pour que vous puissiez traverser cette période difficile et imprévisible.

1. Familiarisez-vous avec les outils de gestion de la facturation et des coûts

En raison de la nature variable et évolutive du cloud, vous pouvez vite être dépassé par les coûts si vous ne les surveillez pas de près. Une fois que vous les avez identifiés, vous pouvez commencer à mettre en œuvre des contrôles et à optimiser vos dépenses. Grâce à l'ensemble complet et gratuit d'outils de gestion de la facturation et des coûts de Google Cloud, vous pouvez obtenir la visibilité et les insights dont vous avez besoin pour bien gérer votre déploiement cloud.

De manière générale, vous pouvez apprendre à identifier les projets les plus coûteux, par exemple. Commencez par organiser et structurer les coûts associés aux besoins de votre entreprise. Puis, intéressez-vous de près aux dépenses de chaque service à l'aide des rapports de facturation qui vous offrent un aperçu rapide de vos coûts. Découvrez également comment attribuer des coûts directement à des services ou des équipes à l'aide des libellés, et créez vos tableaux de bord personnalisés pour avoir une vue plus détaillée des coûts. De plus, vous pouvez utiliser les quotas, budgets et alertes pour surveiller de près l'évolution des coûts et faire des prévisions afin d'éviter les dépassements de budget.

Si vous ne connaissez pas nos outils de gestion de la facturation et des coûts, bénéficiez d'une formation gratuite pendant une durée limitée pour apprendre les bases de la compréhension et de l'optimisation de vos coûts Google Cloud. Si vous voulez des instructions détaillées, consultez notre Guide d'utilisation de Cloud Billing et regardez notre série de vidéos Beyond Your Bill. Reportez-vous également à ces formations pratiques : Comprendre vos coûts Google Cloud et Optimiser vos coûts GCP.

2. Ne payez que les ressources de calcul dont vous avez besoin

Maintenant que vous avez une vision plus claire de vos dépenses liées au cloud, concentrez-vous sur votre ou vos projets les plus coûteux afin d'identifier les ressources de calcul qui ne délivrent pas assez de valeur commerciale.

Identifiez les VM et les disques inactifs : le moyen le plus simple de réduire votre facture Google Cloud Platform (GCP) est de vous débarrasser des ressources qui ne sont plus utilisées. Pensez à ces anciens projets de démonstration de faisabilité qui n'ont désormais plus d'intérêt ou aux instances "zombies" que personne ne prend la peine de supprimer. Google Cloud propose plusieurs outils de recommandation qui peuvent vous aider à optimiser ces ressources, comme un outil spécialisé qui identifie les machines virtuelles (VM) ainsi que les disques persistants inutilisés en fonction des critères d'utilisation.

Cependant, faites toujours bien attention lorsque vous supprimez une VM. Avant de supprimer une ressource, demandez-vous quelles seront les conséquences et si vous pourrez la recréer si nécessaire. La suppression d'instances entraîne également la suppression du ou des disques sous-jacents et de toutes leurs données. Nous vous recommandons de prendre un instantané de l'instance avant de la supprimer. Vous avez aussi la possibilité d'arrêter simplement la VM, ce qui a pour effet de mettre fin à l'instance, tout en conservant les ressources telles que les disques ou les adresses IP jusqu'à ce que vous les dissociiez ou les supprimiez.

Pour en savoir plus, consultez la documentation sur les outils de recommandation. D'autres outils de recommandation basés sur l'utilisation seront lancés prochainement.

Programmez le démarrage et l'arrêt automatiques des VM : avec une plate-forme comme Compute Engine, vous ne payez que les ressources de calcul que vous utilisez. Et c'est bien là son avantage. Les systèmes de production ont tendance à tourner 24h/24, 7j/7. Cependant, les VM au sein d'environnements de développement, de test ou personnels sont plutôt utilisées durant les heures de travail. Le fait de les désactiver peut vous faire économiser beaucoup d'argent. Par exemple, une VM qui fonctionne 10 heures par jour, du lundi au vendredi, coûte 75 % moins cher que si elle fonctionnait en continu.

Pour commencer, jetez un œil à la solution sans serveur que nous avons développée pour vous aider à automatiser et gérer l'arrêt à grande échelle de VM automatisées.

Redimensionnez vos VM : sur Google Cloud, vous pouvez déjà réaliser d'importantes économies grâce à la création de types de machines personnalisés qui utilisent une quantité de processeurs et de RAM adaptée à vos besoins. Toutefois, les charges de travail peuvent évoluer au fil du temps. Des instances qui étaient auparavant optimisées peuvent être finalement utilisées par moins de personnes, avec un trafic réduit. Pour vous aider, nos recommandations de redimensionnement vous montrent comment réajuster à la baisse votre type de machine selon l'utilisation des processeurs virtuels et de la RAM, le tout de façon efficace. Ces recommandations de redimensionnement pour le type de machine de votre instance (ou groupe d'instances géré) sont générées à l'aide des indicateurs du système collectés par Cloud Monitoring sur les huit derniers jours.

Si votre entreprise utilise l'Infrastructure as a Code pour gérer son environnement, consultez ce guide. Vous découvrirez comment appliquer les recommandations de redimensionnement de VM à grande échelle.

Exploitez les VM préemptives : les VM préemptives sont des instances de calcul très abordables qui ont une durée de vie maximum de 24 heures et qui sont jusqu'à 80 % moins chères que les instances standards. Elles s'adaptent parfaitement aux charges de travail tolérantes aux pannes comme pour le big data, la génomique, le transcodage multimédia ainsi que la modélisation et la simulation financières. Vous pouvez également combiner des instances standards et préemptives pour exécuter des charges de travail exigeantes en ressources plus rapidement et à moindre coût, en configurant un groupe d'instances géré spécialisé.

Mais pourquoi limiter les VM préemptives aux environnements Compute Engine ? Saviez-vous que les GPU, les clusters GKE et les instances secondaires dans Dataproc pouvaient aussi utiliser des VM préemptives ? Désormais, vous pouvez également diminuer vos coûts d'analyse par flux (et par lot) dans Cloud Dataflow à l'aide de la planification flexible des ressources pour compléter les instances standards avec des VM préemptives.

3. Optimisez les coûts et les performances associés à Cloud Storage

Lorsque vous gérez votre propre centre de données, les coûts liés au stockage se mélangent facilement à vos coûts d'infrastructure globaux. Il est donc plus difficile d'assurer une bonne gestion des coûts. Dans le cloud, cependant, le stockage apparaît dans votre facturation sur une ligne distincte. Si vous surveillez l'utilisation et la configuration de l'espace de stockage, vous pouvez réaliser d'importantes économies.

Et, comme pour les ressources de calcul, les besoins liés au stockage ne cessent d'évoluer. La classe de stockage que vous avez initialement choisie lors du déploiement de votre environnement peut ne plus convenir à des charges de travail spécifiques. De plus, la solution Cloud Storage a fortement évolué. Elle fournit des fonctionnalités qui n'existaient pas il y a tout juste un an.

Voici certains moyens de réduire les coûts associés au stockage :

Classes de stockage : Cloud Storage offre toute une variété de classes de stockage (Standard, Nearline, Coldline et Archive) dont les coûts varient et qui ont chacune leurs propres cas d'utilisation. Si vous ne vous servez que de la classe Standard pour l'instant, il est peut-être temps de vérifier vos charges de travail et de réévaluer la fréquence d'accès à vos données. D'après notre expérience, beaucoup d'entreprises utilisent la classe de stockage Standard à des fins d'archivage. Elles pourraient réduire leurs dépenses en exploitant le potentiel de la classe de stockage Nearline ou Coldline. Et dans certains cas, si vous conservez des objets dans le cadre d'un stockage à froid, comme pour les processus de découverte juridique, la nouvelle classe de stockage Archive peut permettre de réaliser encore plus d'économies.

Règles de cycle de vie : vous pouvez réaliser des économies en utilisant plusieurs classes de stockage et automatiser cette utilisation à l'aide de la gestion du cycle de vie des objets. En configurant une règle de cycle de vie, vous pouvez ordonner à un objet d'ajuster, par programmation, sa classe de stockage selon un ensemble de conditions, voire le supprimer entièrement s'il n'est plus utilisé. Imaginez, par exemple, que vous analysez les données lors du premier mois de leur création. Par la suite, vous ne vous en servirez qu'à des fins réglementaires. Dans ce cas, vous n'avez qu'à définir une règle pour passer automatiquement à la classe de stockage Coldline ou Archive 31 jours après la création de votre objet.

Déduplication : la duplication des données est une autre source de gaspillage courante dans les environnements de stockage. Bien entendu, cette pratique est parfois nécessaire. Par exemple, vous pouvez avoir besoin de dupliquer un ensemble

de données sur plusieurs régions géographiques afin que les équipes locales y accèdent rapidement. Cependant, d'après notre expérience auprès de nos clients, beaucoup de données dupliquées proviennent d'un manque de contrôle des versions, et les doubles qui en résultent peuvent devenir encombrants et coûteux à gérer.

Heureusement, il existe de nombreux moyens d'empêcher la duplication des données ainsi que des outils pour éviter qu'elles ne soient supprimées par erreur. En voici une sélection :

4. Configurez votre entrepôt de données

Des entreprises de toutes tailles se tournent vers BigQuery en vue d'adopter une approche moderne de l'analyse de données. Certaines configurations sont toutefois plus coûteuses que d'autres. Vérifions rapidement votre environnement BigQuery et définissons des garde-fous pour vous aider à réduire vos coûts.

Appliquez des contrôles : évitez les requêtes trop longues qui engendrent des frais supplémentaires. Limitez les coûts associés aux requêtes à l'aide du paramètre "Nombre maximal d'octets facturés". Si la requête dépasse la limite définie, elle échoue sans engendrer de frais, comme expliqué ci-dessous.

En complément du contrôle des coûts au niveau de la requête, il est également possible d'appliquer une logique similaire aux utilisateurs et projets.

Utilisez le partitionnement et le clustering : le partitionnement et le clustering des tables, lorsque cela est possible, contribuent grandement à réduire les coûts de traitement des requêtes et à en améliorer les performances. Actuellement, le partitionnement d'une table peut se faire selon l'heure d'ingestion, la date, l'horodatage ou toute colonne de plages d'entiers. Pour vous assurer que vos requêtes et vos tâches exploitent les tables partitionnées, nous vous recommandons également d'activer l'option Demander un filtre de partitionnement. Cela oblige les utilisateurs à inclure la colonne de partition dans la clause WHERE.

Le partitionnement des tables représente un autre avantage : BigQuery réduit automatiquement le prix des données stockées de 50 % pour les partitions ou tables n'ayant pas été modifiées depuis 90 jours, en les transférant vers une classe de stockage à long terme. Il est alors plus avantageux et confortable de conserver vos données dans BigQuery, plutôt que de devoir les transférer vous-même vers un niveau inférieur de stockage. Lorsqu'une table ou une partition est transférée vers un espace de stockage à long terme, ses performances, sa durabilité, sa disponibilité ou toute autre fonctionnalité ne sont pas affectées.

Vérifiez les insertions en flux continu : il existe deux façons de charger des données dans BigQuery : le chargement par lot et le streaming en temps réel à l'aide d'insertions en flux continu. Lorsque vous cherchez à optimiser les coûts de BigQuery, la première chose à faire est de reprendre votre facture et de vérifier si des insertions en flux continu vous sont facturées. Si tel est le cas, demandez-vous si vous avez besoin que les données soient immédiatement disponibles dans BigQuery (en quelques secondes plutôt qu'en plusieurs heures) et si vous avez besoin d'utiliser ces données en temps réel une fois celles-ci disponibles dans BigQuery. Si la réponse à l'une de ces questions est négative, nous vous recommandons de passer au chargement de données par lot, qui est gratuit.

Utilisez les emplacements Flex : par défaut, BigQuery applique des tarifs à la demande en fonction du nombre d'octets traités par vos requêtes. Si vous êtes un client à fort volume et que vos charges de travail sont stables, il peut être plus avantageux de passer d'une tarification à la demande à une tarification forfaitaire, qui vous permet de traiter un nombre illimité d'octets pour un montant fixe et prévisible.

Au vu de l'évolution rapide des besoins des entreprises, nous avons récemment lancé les emplacements Flex, un nouveau moyen de s'engager sur des emplacements BigQuery pour une durée de 60 secondes seulement, en supplément des engagements forfaitaires mensuels et annuels. Grâce à cette combinaison de tarification à la demande et forfaitaire, vous pouvez ajuster rapidement et à moindre coût votre capacité.

5. Filtrez les paquets réseau

La journalisation et la surveillance sont les pierres angulaires des opérations de réseau et de sécurité. Cependant, avec les environnements qui couvrent des architectures cloud et sur site, il peut être extrêmement difficile d'avoir une visibilité claire et complète de votre utilisation du réseau. Obtenez une vision claire de votre trafic réseau (et donc de vos coûts) à l'aide des différents outils Google Cloud. Vous pouvez également apporter des modifications rapides et pratiques à votre configuration pour réduire immédiatement les coûts associés au réseau. Voyons comment faire.

Identifiez vos top talkers : vous êtes-vous déjà demandé quels services utilisaient votre bande passante ? Identifiez rapidement vos dépenses liées à un service Google Cloud spécifique à l'aide des codes SKU de Cloud Platform. Par ailleurs, il est important de connaître la configuration de votre réseau ainsi que la façon dont le trafic circule entre vos applications et les utilisateurs. Network Topology est un module de Network Intelligence Center qui offre une visibilité complète de votre déploiement GCP à l'échelle mondiale et de ses interactions avec l'Internet public. Il donne accès à une vue de la topologie et des métriques de performances des réseaux associés pour toute l'entreprise. Vous pouvez ainsi identifier les déploiements inefficaces et prendre les mesures nécessaires pour optimiser les coûts de sortie de votre réseau régional et intercontinental. Visionnez cette courte vidéo pour avoir un aperçu de Network Intelligence Center et Network Topology.

Niveaux de service réseau : Google Cloud vous laisse choisir entre deux niveaux de réseau, Premium et Standard. Pour obtenir d'excellentes performances à l'échelle mondiale, vous pouvez opter pour le niveau Premium, que nous recommandons. Le niveau Standard offre des performances plus faibles, mais il peut être adapté à certaines charges de travail économiques.

Journalisation cloud : vous ne le savez peut-être pas, mais vous pouvez contrôler la visibilité du trafic réseau en filtrant les journaux dont vous n'avez plus besoin. Découvrez des exemples courants de journaux pouvant être exclus en toute sécurité. Ces exemples s'appliquent également aux journaux d'audit pour l'accès aux données, qui peuvent être relativement volumineux et engendrer des frais supplémentaires. Vous n'avez sans doute pas besoin de tenir de journal pour les projets de développement, par exemple. Pour les journaux de flux VPC et Cloud Load Balancing, vous avez également la possibilité d'activer l'échantillonnage, ce qui peut réduire considérablement le trafic lié aux journaux inscrit dans la base de données. Vous pouvez le définir sur "0.0" (0 %, aucun journal n'est conservé), puis le faire passer à "1.0" (100 % des entrées de journal sont conservées). Pour des cas d'utilisation personnalisés ou dans le cadre de dépannages, il vous est toujours possible de collecter des données de télémétrie pour un réseau ou un sous-réseau VPC spécifique, ou d'accéder à davantage de détails afin de surveiller l'instance de VM ou l'interface virtuelle concernée.

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Contenu proposé par GOOGLE CLOUD