Dimensions cumulus : comment choisir le bon modèle?

Tout comme les nuages cumulus varient en taille et en forme, les offres de dimensionnement cumulus sont diverses et complexes. Choisir le bon modèle est crucial pour éviter la surcharge ou le gaspillage de ressources. Le cloud computing, dans son essence, représente une infrastructure à la demande, accessible et évolutive. Le modèle cumulus, souvent utilisé pour décrire cette approche d’ infrastructure cloud , met en avant la flexibilité et la capacité à s’adapter aux besoins spécifiques de chaque entreprise. Comprendre les subtilités de ce modèle est fondamental pour prendre des décisions éclairées concernant le dimensionnement de son infrastructure. L’objectif principal est de trouver un équilibre optimal entre la performance, la disponibilité et les coûts.

Le dimensionnement de votre infrastructure cloud est un pilier central de sa réussite. Surdimensionner votre infrastructure peut entraîner des dépenses inutiles et une complexité accrue dans la gestion de vos ressources. Par exemple, une entreprise qui surdimensionne son infrastructure cloud de 30% gaspillera environ 20% de son budget cloud. À l’inverse, sous-dimensionner votre environnement peut conduire à des performances dégradées, une indisponibilité des services et une expérience utilisateur insatisfaisante. L’optimisation du dimensionnement cloud permet d’économiser jusqu’à 40% sur les coûts opérationnels. La tâche de sélectionner le bon modèle de dimensionnement cumulus s’avère donc complexe, compte tenu de la multitude d’options disponibles, des différents fournisseurs proposant des solutions de gestion cloud , et des nombreux paramètres à prendre en considération pour une optimisation adéquate.

Cet article vous guidera à travers les étapes clés pour sélectionner le modèle de dimensionnement cumulus le plus adapté à vos besoins spécifiques, en tenant compte de vos charges de travail, de vos exigences de performance, et de vos contraintes budgétaires. Il est important de comprendre que le dimensionnement n’est pas une tâche unique, mais un processus continu nécessitant une surveillance et une adaptation constantes. L’objectif est de trouver un équilibre entre les coûts, les performances et la disponibilité, afin de maximiser la valeur de votre investissement dans le cloud. Un dimensionnement correct améliore le taux de satisfaction client de 15%.

Comprendre les fondamentaux du dimensionnement cumulus

Avant de plonger dans les spécificités des modèles de dimensionnement, il est essentiel de maîtriser les bases de l’infrastructure cloud. Cela inclut une connaissance approfondie des différents types de ressources disponibles, des modèles de tarification proposés par les fournisseurs, et des métriques clés à surveiller pour optimiser les performances et les coûts. Une compréhension solide de ces fondamentaux vous permettra de prendre des décisions plus éclairées et d’éviter les erreurs coûteuses lors du dimensionnement de votre environnement cumulus. Une bonne compréhension des principes de base est essentielle pour le dimensionnement cloud .

Les différents types de ressources cloud

Les ressources cloud se divisent principalement en trois catégories : le calcul (compute), le stockage, et le réseau. Chacune de ces catégories offre une variété d’options adaptées à différents types de charges de travail et d’exigences de performance. Le choix judicieux de ces ressources est déterminant pour optimiser les coûts et garantir une expérience utilisateur de qualité. Une analyse précise de vos besoins est donc indispensable pour sélectionner les ressources les plus appropriées pour votre architecture cloud . Une sélection appropriée peut améliorer les performances de 25%.

• Compute (CPU, RAM): Les instances standards offrent un bon équilibre entre CPU et RAM, idéales pour les applications web et les serveurs d’application. Les instances optimisées pour le calcul sont parfaites pour les charges de travail gourmandes en CPU, comme le traitement vidéo ou la simulation scientifique. Les instances GPU sont spécialement conçues pour le machine learning et le rendu graphique, offrant une puissance de calcul massive.
• Stockage: Le stockage objet est adapté à l’archivage de données à long terme et à la distribution de contenu. Le stockage bloc offre des performances élevées pour les bases de données et les systèmes de fichiers. Le stockage de fichiers permet le partage de fichiers entre plusieurs instances, facilitant la collaboration et le travail en équipe. Par exemple, Amazon S3 facture environ 0.023$ par GB et par mois pour le stockage standard.
• Réseau: La bande passante détermine la vitesse de transfert des données, tandis que la latence mesure le temps de réponse du réseau. Les groupes de sécurité et les VLANs permettent de segmenter le réseau et de renforcer la sécurité de votre infrastructure. Une configuration réseau adéquate est essentielle pour garantir la disponibilité et la sécurité de vos applications. Une latence inférieure à 50ms est idéale pour la plupart des applications web.

Modèles de tarification cloud

Les fournisseurs de services cloud proposent différents modèles de tarification, chacun avec ses avantages et ses inconvénients. Comprendre ces modèles est essentiel pour optimiser vos coûts et éviter les surprises désagréables sur votre facture. Il est important de choisir le modèle de tarification qui correspond le mieux à vos besoins et à vos habitudes d’utilisation. Une analyse attentive de votre consommation vous permettra de prendre des décisions éclairées et de réaliser des économies significatives en matière de tarification cloud . L’utilisation d’instances réservées peut entraîner une réduction des coûts jusqu’à 72%.

• Paiement à l’utilisation (Pay-as-you-go): Vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez réellement, offrant une grande flexibilité et une maîtrise des coûts. Cependant, cette option peut s’avérer coûteuse pour les charges de travail permanentes. Azure facture ses machines virtuelles environ 0.08$ par heure pour une instance standard B1ms.
• Instances réservées/engagements: Vous vous engagez à utiliser une certaine quantité de ressources sur une période donnée, en échange de réductions de coûts significatives. Cette option est idéale pour les charges de travail prévisibles et de longue durée.
• Instances ponctuelles (Spot Instances): Vous enchérissez sur des ressources inutilisées, ce qui vous permet de bénéficier de tarifs très avantageux. Cependant, ces instances peuvent être interrompues à tout moment, ce qui les rend plus adaptées aux charges de travail tolérantes aux pannes. L’utilisation d’instances ponctuelles peut réduire les coûts de 80%.
• Considérations sur les frais de transfert de données (egress costs): Les frais de transfert de données sortantes peuvent représenter une part importante de votre facture cloud. Il est donc important de mettre en place des stratégies de minimisation, comme la compression des données ou l’utilisation de CDN. Les frais de transfert de données peuvent représenter jusqu’à 10% de la facture cloud.

Metrics clés à surveiller

Le suivi des métriques clés est essentiel pour identifier les goulots d’étranglement, optimiser les performances et prévenir les problèmes. En surveillant de près l’utilisation de vos ressources, vous pouvez détecter les anomalies et prendre des mesures correctives avant qu’elles n’affectent vos applications. Un monitoring proactif vous permet de garantir la disponibilité et la performance de votre infrastructure cloud. Le monitoring cloud est crucial pour l’optimisation.

• Utilisation du CPU et de la RAM: Une utilisation élevée du CPU peut indiquer un besoin d’augmenter la taille de l’instance, tandis qu’une faible utilisation peut suggérer une opportunité de réduire les coûts. Une utilisation du CPU supérieure à 80% pendant des périodes prolongées indique un besoin d’ajuster les ressources.
• Débit du réseau et latence: Un faible débit réseau peut impacter les performances des applications, tandis qu’une latence élevée peut affecter l’expérience utilisateur. Un débit réseau inférieur à 10 Mbps peut causer des problèmes de performance.
• Opérations d’entrée/sortie sur le disque (IOPS): Des IOPS élevées peuvent indiquer un besoin d’utiliser un stockage plus rapide ou d’optimiser l’accès aux données. Les bases de données nécessitent généralement plus de 1000 IOPS.
• Nombre de requêtes par seconde (RPS): Le RPS mesure la capacité du service à traiter les requêtes, ce qui est essentiel pour garantir la scalabilité des applications.
• Temps de réponse: Le temps de réponse est un indicateur clé de l’expérience utilisateur, et il est important de le surveiller de près pour identifier les problèmes de performance. Un temps de réponse supérieur à 200ms peut affecter l’expérience utilisateur.
• Erreurs et anomalies: La détection précoce des erreurs et des anomalies permet de prévenir les problèmes et de garantir la stabilité de l’infrastructure.

Evaluer vos besoins et charges de travail

L’étape suivante consiste à évaluer en détail vos besoins et vos charges de travail. Cela implique de comprendre les types d’applications que vous exécutez, leurs exigences en termes de ressources, et les niveaux de performance et de disponibilité que vous devez garantir. Une analyse approfondie de vos besoins vous permettra de choisir le modèle de dimensionnement cloud le plus adapté et d’optimiser votre infrastructure cloud. Cette évaluation peut réduire les coûts de 20%.

Analyse des charges de travail

Chaque charge de travail a des caractéristiques spécifiques qui influencent ses besoins en ressources. Il est donc essentiel de bien comprendre les types d’applications que vous exécutez et leurs exigences en termes de CPU, de mémoire, de stockage et de réseau. Une analyse précise de vos charges de travail vous permettra de dimensionner votre infrastructure de manière optimale et d’éviter les surcoûts inutiles. Par exemple, une base de données nécessitera un stockage rapide et une grande quantité de mémoire, tandis qu’une application web pourra se contenter d’instances standards avec un bon équilibre entre CPU et mémoire. 75% des entreprises n’analysent pas correctement leurs charges de travail.

• Identifier les types de charges de travail: Les applications web nécessitent une grande scalabilité et une faible latence, tandis que les bases de données ont besoin de performances de stockage élevées. Les traitements batch nécessitent une grande puissance de calcul, tandis que le machine learning exige des GPU puissants.
• Déterminer les caractéristiques de chaque charge de travail: Estimer la consommation CPU, l’utilisation de la mémoire, les exigences d’E/S, et les besoins réseau pour chaque application. Ces données vous aideront à choisir le bon type d’instance et à dimensionner votre stockage de manière appropriée.
• Profile de la charge (prédictible vs imprévisible): Identifier les pics et les creux de charge pour chaque application. Si la charge est prévisible, vous pouvez utiliser un dimensionnement statique, mais si elle est imprévisible, il est préférable d’opter pour un auto-scaling.

Exigences de performance et de disponibilité

Les exigences de performance et de disponibilité sont des facteurs clés à prendre en compte lors du dimensionnement de votre infrastructure cloud. Il est important de définir des objectifs clairs en termes de temps de réponse, de disponibilité et de scalabilité. Ces objectifs vous guideront dans le choix du modèle de dimensionnement cloud et des services appropriés. Par exemple, si vous avez besoin d’une disponibilité élevée, vous devrez mettre en place une architecture redondante avec des instances réparties sur plusieurs zones de disponibilité. Un temps d’arrêt de 1 heure peut coûter en moyenne 100000$.

• Définir les objectifs de temps de réponse (SLA): Déterminez le temps de réponse maximal acceptable pour vos applications. Un temps de réponse trop long peut affecter l’expérience utilisateur et entraîner une perte de clients. Les SLA garantissent généralement un temps de réponse inférieur à 500ms.
• Définir les exigences de disponibilité (SLA): Déterminez le niveau de disponibilité que vous devez garantir pour vos applications. Une disponibilité élevée est essentielle pour les applications critiques qui ne peuvent pas se permettre d’être hors service. Un SLA de 99.99% signifie un temps d’arrêt maximal de 52 minutes par année.
• Déterminer les besoins en scalabilité: Déterminez la capacité de votre infrastructure à gérer les pics de charge. La scalabilité est essentielle pour les applications qui connaissent des variations importantes de trafic.

Considérations de sécurité et de conformité

La sécurité et la conformité sont des aspects essentiels à prendre en compte lors du dimensionnement cloud de votre infrastructure cloud. Il est important de s’assurer que votre infrastructure est conforme aux réglementations en vigueur et que vos données sont protégées contre les menaces. Le choix de la région cloud et des services peut avoir un impact significatif sur votre posture de sécurité et de conformité. Par exemple, si vous traitez des données de santé, vous devrez choisir une région cloud conforme à la réglementation HIPAA. 60% des entreprises ont rencontré des problèmes de sécurité dans le cloud.

• Exigences de conformité réglementaire (GDPR, HIPAA, etc.): Assurez-vous que votre infrastructure est conforme aux réglementations en vigueur dans votre secteur d’activité. La conformité peut avoir un impact sur le choix de la région cloud, des services, et des mesures de sécurité.
• Exigences de sécurité: Mettez en place des mesures de sécurité appropriées pour protéger vos données contre les menaces. Cela peut inclure le chiffrement des données, le contrôle d’accès, et la mise en place de pare-feu. Les coûts liés à la sécurité cloud devraient atteindre 12 milliards de dollars en 2025.

Budgétisation et optimisation des coûts

La budgétisation et l’optimisation des coûts sont des aspects cruciaux du dimensionnement cumulus. Il est important de définir un budget réaliste et de rechercher activement les opportunités d’optimisation des coûts. En optimisant votre infrastructure cloud, vous pouvez réduire vos dépenses sans compromettre les performances. Cela peut inclure l’utilisation d’instances réservées, la suppression des ressources inutilisées, et l’optimisation de votre code. L’ optimisation cloud est un facteur important dans la budgétisation.

• Définir un budget réaliste: Déterminez le montant que vous êtes prêt à dépenser pour votre infrastructure cloud. Un budget réaliste vous aidera à prendre des décisions éclairées concernant le dimensionnement et les services à utiliser. En moyenne, les entreprises dépensent 3.5 millions de dollars par an pour le cloud.
• Identifier les opportunités d’optimisation des coûts: Recherchez les moyens de réduire vos dépenses sans compromettre les performances. Cela peut inclure l’utilisation d’instances réservées, la suppression des ressources inutilisées, et l’optimisation de votre code. En moyenne, une entreprise peut réduire ses coûts cloud de 15% en optimisant l’allocation des ressources. Les entreprises qui optimisent leurs dépenses cloud peuvent économiser jusqu’à 30% de leurs coûts.

Choisir le bon modèle de dimensionnement cumulus

Une fois que vous avez évalué vos besoins et vos charges de travail, vous pouvez choisir le modèle de dimensionnement cumulus le plus approprié. Il existe deux approches principales : le dimensionnement statique et le dimensionnement dynamique (auto-scaling). Le choix entre ces deux approches dépend de la prévisibilité de vos charges de travail et de vos exigences en termes de scalabilité. Le choix d’un bon modèle cloud est essentiel.

Dimensionnement statique vs dynamique (auto-scaling)

Le dimensionnement statique consiste à provisionner une quantité fixe de ressources, tandis que l’auto-scaling ajuste automatiquement les ressources en fonction de la charge. Le dimensionnement statique est plus simple à mettre en œuvre, mais il peut être inefficace pour les charges de travail variables. L’auto-scaling est plus complexe, mais il permet d’optimiser les coûts et de garantir des performances optimales, même en cas de pics de charge. Les entreprises utilisant l’auto-scaling peuvent réduire leurs coûts cloud de 20% en moyenne. L’ auto-scaling permet d’adapter dynamiquement les ressources.

• Dimensionnement statique: Adapté aux charges de travail prévisibles, mais peut entraîner un gaspillage de ressources en période de faible activité.
• Auto-scaling: Idéal pour les charges de travail variables, mais nécessite une configuration plus complexe. L’auto-scaling peut améliorer la disponibilité de 25%.
• Stratégies d’auto-scaling: Basées sur la CPU, la mémoire, le trafic réseau, ou des métriques personnalisées. Vous pouvez configurer l’auto-scaling pour ajouter ou supprimer des instances en fonction de seuils prédéfinis. Les stratégies basées sur la CPU sont les plus courantes, représentant environ 40% des configurations d’auto-scaling.

L’utilisation de stratégies d’auto-scaling basées sur la demande réelle, plutôt que sur des prévisions, peut réduire les coûts de 10% supplémentaires. Les entreprises utilisant des métriques personnalisées pour l’auto-scaling ont tendance à obtenir des résultats plus performants, avec une réduction des coûts plus importante et une amélioration de la disponibilité. Les algorithmes prédictifs, alimentés par le machine learning, sont de plus en plus utilisés pour anticiper les pics de charge et ajuster automatiquement les ressources, ce qui optimise davantage l’utilisation des ressources cloud.

Les offres des principaux fournisseurs cloud

Les principaux fournisseurs cloud proposent une variété d’offres pour le dimensionnement cumulus. Il est important de comparer ces offres et de choisir celle qui correspond le mieux à vos besoins et à votre budget. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, et Google Cloud Platform (GCP) sont les trois principaux fournisseurs de services cloud, et chacun propose des solutions de dimensionnement adaptées à différents types de charges de travail. AWS détient une part de marché de 33%, suivi par Azure avec 22% et GCP avec 10%. Le choix cloud est crucial.

• Amazon Web Services (AWS): Instances EC2, Auto Scaling Groups, Elastic Load Balancing, etc. AWS offre une large gamme de services pour le dimensionnement cumulus, avec des options pour tous les types de charges de travail.
• Microsoft Azure: Machines virtuelles, Virtual Machine Scale Sets, Azure Load Balancer, etc. Azure propose des services similaires à AWS, avec une forte intégration avec les produits Microsoft.
• Google Cloud Platform (GCP): Instances Compute Engine, Instance Groups, Cloud Load Balancing, etc. GCP se distingue par ses technologies innovantes en matière de conteneurisation et de machine learning.

Une comparaison des offres de dimensionnement cloud des fournisseurs cloud est essentielle. AWS propose environ 400 types d’instances différentes, alors qu’Azure en propose environ 300. GCP, quant à lui, propose environ 200 types d’instances. Le choix du fournisseur dépendra de vos besoins spécifiques et de votre expertise technique. Une mauvaise sélection du fournisseur peut entraîner des surcoûts allant jusqu’à 15%.

Choisir le bon type d’instance

Le choix du bon type d’instance est crucial pour optimiser les performances et les coûts. Il est important de sélectionner un type d’instance adapté à vos charges de travail et à vos exigences de performance. Par exemple, si vous exécutez une base de données, vous aurez besoin d’une instance avec une grande capacité de mémoire et un stockage rapide. Si vous effectuez des calculs intensifs, vous aurez besoin d’une instance avec un CPU puissant. Les instances optimisées pour la mémoire coûtent environ 20% plus cher que les instances standards, mais elles peuvent améliorer considérablement les performances des applications gourmandes en mémoire. 40% des entreprises utilisent le mauvais type d’instance pour leurs charges de travail.

• Importance de la sélection du bon type d’instance (optimisée CPU, mémoire, stockage, GPU): Choisissez un type d’instance adapté à vos charges de travail et à vos exigences de performance.
• Cas d’utilisation spécifiques: Les applications web nécessitent un bon équilibre CPU/mémoire, les bases de données ont besoin d’une grande capacité de mémoire et de stockage rapide, et le machine learning exige des GPU puissants.

Utilisation d’outils d’analyse et de recommandation

Les outils d’analyse et de recommandation peuvent vous aider à dimensionner votre infrastructure cloud de manière optimale. Ces outils surveillent l’utilisation de vos ressources et vous proposent des recommandations pour améliorer les performances et réduire les coûts. Par exemple, AWS Compute Optimizer, Azure Advisor, et Google Cloud Recommender sont des outils qui peuvent vous aider à identifier les instances sous-utilisées et à choisir les types d’instances les plus appropriés. L’utilisation de ces outils peut réduire vos coûts cloud de 5% à 10% en moyenne. L’ analyse cloud aide à l’optimisation des ressources.

• Présentation d’outils de monitoring et d’analyse de la charge (e.g., CloudWatch, Azure Monitor, Google Cloud Monitoring): Utilisez ces outils pour surveiller l’utilisation de vos ressources et identifier les problèmes de performance.
• Outils de recommandation de dimensionnement (e.g., AWS Compute Optimizer, Azure Advisor, Google Cloud Recommender): Utilisez ces outils pour obtenir des recommandations sur le dimensionnement optimal de votre infrastructure.
• Utilisation de scripts et d’automatisation pour le dimensionnement: Automatisez le dimensionnement de votre infrastructure pour améliorer l’efficacité et la cohérence. Les scripts peuvent réduire les coûts opérationnels de 20%.

Best practices pour un dimensionnement cumulus optimal

Le dimensionnement cumulus est un processus continu qui nécessite une surveillance et une adaptation constantes. Il est important de mettre en place des best practices pour garantir que votre infrastructure est dimensionnée de manière optimale et que vous tirez le meilleur parti de votre investissement dans le cloud. Ces best practices incluent la surveillance continue, les tests de charge, l’Infrastructure as Code (IaC), et l’adoption de l’architecture microservices.

Monitoring continu et ajustement

La surveillance continue est essentielle pour identifier les problèmes de performance et optimiser les coûts. En surveillant de près l’utilisation de vos ressources, vous pouvez détecter les anomalies et prendre des mesures correctives avant qu’elles n’affectent vos applications. La plupart des fournisseurs cloud proposent des outils de monitoring intégrés, tels que CloudWatch pour AWS, Azure Monitor pour Azure, et Google Cloud Monitoring pour GCP. Ces outils vous permettent de surveiller l’utilisation du CPU, de la mémoire, du réseau, et du stockage, et de définir des alertes pour être notifié en cas de problème. La surveillance en temps réel est essentielle pour une gestion cloud efficace.

• Importance de la surveillance en temps réel des performances: Identifiez rapidement les problèmes et prenez des mesures correctives.
• Adaptation du dimensionnement en fonction des évolutions de la charge: Optimisez votre infrastructure en fonction des variations de trafic. Les ajustements dynamiques peuvent améliorer l’efficacité de 15%.
• Alertes et notifications: Automatisez la réponse aux problèmes et garantissez la disponibilité de vos applications. Les alertes peuvent réduire le temps de résolution des problèmes de 30%.

Tests de charge et simulations

Les tests de charge et les simulations vous permettent de vérifier la capacité de votre infrastructure à gérer les pics de charge et à identifier les goulots d’étranglement. En simulant des conditions réelles, vous pouvez vous assurer que votre infrastructure est dimensionnée de manière appropriée et que vos applications restent performantes, même en cas de forte affluence. Des outils tels que JMeter et Gatling peuvent être utilisés pour automatiser les tests de charge. Les tests de charge sont essentiels pour la scalabilité.

• Simulation de pics de charge: Vérifiez la capacité du système à gérer les surcharges et garantissez la disponibilité de vos applications.
• Identification des goulots d’étranglement: Optimisez les performances de votre infrastructure en identifiant et en corrigeant les problèmes de performance. L’identification des goulots d’étranglement peut améliorer les performances de 20%.
• Utilisation d’outils de test de charge (e.g., JMeter, Gatling): Automatisez les tests et obtenez des résultats précis et fiables. L’automatisation des tests peut réduire le temps de test de 40%.

Infrastructure as code (IaC)

L’Infrastructure as Code (IaC) permet d’automatiser le déploiement et la configuration de votre infrastructure, ce qui améliore la cohérence, la reproductibilité, et l’efficacité. En définissant votre infrastructure sous forme de code, vous pouvez la gérer plus facilement et éviter les erreurs manuelles. Des outils tels que Terraform et CloudFormation vous permettent de créer, de modifier, et de supprimer des ressources cloud de manière automatisée. L’ IaC est essentiel pour automatiser l’infrastructure.

• Automatisation du déploiement et de la configuration de l’infrastructure: Améliorez la cohérence et la reproductibilité de votre infrastructure.
• Utilisation d’outils IaC (e.g., Terraform, CloudFormation): Simplifiez la gestion de votre infrastructure et réduisez les risques d’erreurs. L’utilisation de ces outils peut réduire les erreurs de configuration de 50%.

Adoption de l’architecture microservices

L’architecture microservices consiste à découper une application en services indépendants, ce qui améliore la scalabilité, la résilience, et la flexibilité. Chaque service peut être dimensionné indépendamment, ce qui permet d’optimiser l’utilisation des ressources. En adoptant l’architecture microservices, vous pouvez également faciliter le déploiement et la maintenance de vos applications. L’ architecture cloud est essentielle pour la scalabilité.

• Découpage des applications en services indépendants: Améliorez la scalabilité et la résilience de vos applications.
• Dimensionnement indépendant de chaque service: Optimisez l’utilisation des ressources et réduisez les coûts. Le dimensionnement indépendant peut réduire les coûts de 10%.

En suivant ces best practices, vous pouvez optimiser votre infrastructure cloud, réduire vos coûts, et améliorer les performances de vos applications. N’oubliez pas que le dimensionnement cloud cumulus est un processus continu qui nécessite une surveillance et une adaptation constantes. En restant attentif à l’évolution de vos besoins et en utilisant les outils et les techniques appropriés, vous pouvez tirer le meilleur parti de votre investissement dans le cloud. La gestion des coûts cloud est une priorité pour de nombreuses entreprises, avec environ 70% des entreprises signalant des dépenses cloud plus élevées que prévu. L’optimisation du dimensionnement est donc essentielle pour maîtriser les coûts et garantir un retour sur investissement positif. Une étude récente a montré que les entreprises qui utilisent des outils de gestion des coûts cloud peuvent réduire leurs dépenses cloud de 20% à 30% en moyenne. Plus de 80% des entreprises utilisent désormais des outils de gestion des coûts cloud pour contrôler leurs dépenses et optimiser leur infrastructure. Les entreprises qui adoptent une approche proactive du dimensionnement cloud et de l’optimisation des coûts sont mieux positionnées pour réussir et innover dans le cloud.