Surveiller et optimiser au fil du temps
 Investissement bien dimensionné et continu en fonction de l’évolution de votre charge de travail avec l’écosystème. |
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Un fait qui était important hier peut ne plus l’être aujourd’hui. À mesure que vous découvrez l’évaluation des charges de travail de production, attendez-vous à des modifications de l’architecture, des exigences métier, des processus et même de la structure de l’équipe. Vos pratiques concernant le cycle de vie de développement logiciel (SDLC) peuvent avoir besoin d’évoluer. Des facteurs externes peuvent également changer, comme la plateforme cloud, ses ressources et vos contrats.
Vous devez minutieusement évaluer l’impact de toutes les modifications sur les coûts. Surveillez régulièrement les modifications et la tendance du retour sur investissement mais également évaluez si vous devez ajuster les exigences fonctionnelles et non fonctionnelles.
Exemple de scénario
Contoso Air fournit une solution de suivi des bagages pour les compagnies aériennes. La charge de travail est hébergée dans Azure et s’exécute sur AKS avec Cosmos DB pour sa base de données, tout en utilisant Event Hubs pour la messagerie. La charge de travail est déployée dans les régions USA Ouest et USA Est.
Évaluez et optimisez en permanence votre environnement et vos coûts de support.
En utilisant votre système de suivi des coûts, évaluez et optimisez en permanence les coûts des ressources, des données et du support payant. Existe-t-il des ressources sous-utilisées pouvant être supprimées, remplacées, reconstruites ou refactorisées ?
Vous allez réduire les coûts en évitant de payer les ressources non-utilisées entièrement. Comprendre les métriques de tarification peut vous aider à prendre des décisions qui correspondent mieux à votre modèle de coûts. Cela peut également empêcher une facturation non justifiée. Le redimensionnement ou la suppression des ressources sous-utilisées, ou encore la modification des références SKU, peut réduire les coûts.
Vous pouvez également réaliser certaines économies en évaluant l’utilisation de vos contrats de support avec vos fournisseurs de solutions technologiques et en les dimensionnant correctement.
Problématique de Contoso
- Le budget a toujours été respecté par l’équipe de la charge de travail et l’optimisation de l’efficacité des coûts n’a ainsi jamais été une priorité.
- Ils planifient d’améliorer la fiabilité de la charge de travail l’année prochaine. Ils savent que cela va augmenter leurs coûts Azure, ce qui va probablement pousser la charge de travail sur son budget. Ils envisagent de solliciter une augmentation du budget pour l’année prochaine.
Application de l’approche et résultats
- L’équipe décide d’évaluer les coûts actuels d’Azure et du support à la rechercher d’opportunités d’économies, avant de demander davantage d’argent. Ils examinent les répartitions des coûts (par ressource, par groupe de ressources et par étiquette) dans le système de suivi des coûts existant et remarquent certaines dépenses inattendues.
- L’équipe découvre des machines virtuelles s’exécutant dans leur environnement, ayant été utilisées pour un système de build déconseillé et n’étant plus nécessaires. Il existe une quantité importante d’anciennes données dans Stockage Azure qui peuvent être déplacées vers un niveau moins coûteux et qui sont payées pour un contrat de support avec leur fournisseur de service cloud comprenant les heures de consultation qu’ils utilisent.
- L’équipe optimise ses coûts Azure en supprimant les machines virtuelles inutilisées et en déplaçant les anciennes données vers un stockage Archive. Ils commencent à travailler plus étroitement avec leur fournisseur de service cloud pour tirer profit de leurs services de conseil.
- L’équipe ajoute une tâche périodique à son backlog pour effectuer des évaluations de leurs futurs coûts de la charge de travail.
Examiner et affiner en permanence votre charge de travail
Ajustez en permanence les décisions de conception de l’architecture, les ressources, le code et les flux de travail en fonction des données du retour sur investissement.
Les révisions régulières des métriques, des données de performances, des rapports de facturation et de l’utilisation des fonctionnalités peuvent entraîner un réglage précis et réduire les coûts.
Problématique de Contoso
- L’équipe étant restée historiquement sous le budget, elle n’a pas examiné d’autres approches aux fonctionnalités existantes. La plupart de leurs planifications se concentrent plutôt sur la création de nouvelles fonctionnalités.
- Après avoir trouvé des déchets au moyen de leur évaluation initiale, ils décident d’examiner le reste des composants actuels en quête des possibilités d’optimisation.
Application de l’approche et résultats
- L’équipe constate qu’elle a alloué plus de ressources que nécessaire à des flux de basse priorité et peut effectuer un scale-back sécurisé du débit alloué, tout en conservant ses critères de performance. Plus précisément, ils peuvent s’éloigner du surprovisionnement afin de gérer les pics de charge et implémenter plutôt un système de nivellement de la charge basé sur une file d’attente.
- Ils constatent également qu’une nouvelle fonctionnalité a été ajoutée à la référence SKU sélectionnée sur leur plateforme de calcul qui remplace un code d’authentification. L’utilisation de cette fonctionnalité signifie moins de code à entretenir et tester.
Optimiser vos environnements de déploiement
Traitez différemment les nombreux environnements SDLC et déployez le nombre adéquat d’environnements. Les environnements de production doivent être votre principal guide concernant les coûts.
Vous pouvez réaliser des économies en comprenant que tous les environnements n’ont pas besoin de simuler la production. Les environnements hors production peuvent avoir des différences de fonctionnalités, de références SKU, de nombres d’instances et même de journalisations.
Vous pouvez également réaliser des économies en créant des environnements de préproduction à la demande et en les supprimant lorsque vous n’en avez plus besoin.
Problématique de Contoso
- L’équipe de la charge de travail dépense davantage sur les environnements de préproduction que sur les environnements de production. Bien que cela puisse être important pour certains scénarios, cela semble excessif pour cette charge de travail.
- Les environnements de préproduction ont été conçus pour correspondre très étroitement à l’environnement de production. L’équipe de la charge de travail apprécie d’avoir une approximation très précise de l’environnement de production dans les environnements inférieurs, car elle leur fournit un degré élevé de confiance dans la capacité des comportements en production à correspondre aux environnements inférieurs.
Application de l’approche et résultats
- Après une évaluation minutieuse, l’équipe décide d’accepter le compromis d’un petit risque supplémentaire pour réaliser des économies qui apportent une certaine dissimilarité entre les environnements.
- L’équipe décide de colocaliser quelques-uns des environnements de test dans la même infrastructure et d’arrêter ceux inutilisés pendant la nuit.
- L’équipe trouve également des possibilités de décalage vers la gauche et d’effectuer des tests en boucle interne sur les stations de travail locales des développeurs.
- En trouvant des moyens de faire de petits compromis dans leurs environnements de préproduction et leurs pratiques de développement, ils ont libéré un budget qu’ils vont utiliser à bon usage dans les efforts d’automatisation.