Les clients du cloud dépensent trop pour des ressources qu’ils n’utilisent jamais

Les Clients Du Cloud Dépensent Trop Pour Des Ressources Qu'ils

Pourquoi c’est important : le cloud est toujours vendu comme une solution pour économiser de l’argent par rapport au hardware sur site et aux applications logicielles traditionnelles. Un rapport récent dit le contraire, montrant comment les plates-formes cloud peuvent gaspiller de l’argent si les clients ne savent pas comment gérer efficacement les ressources, ce qu’ils ne savent généralement pas.

Selon un rapport de Cast AI, le surprovisionnement est le fléau de l’utilisation efficace du cloud pour les applications conteneurisées. Les dépenses liées au cloud dépassent les dépenses informatiques traditionnelles, mais une grande partie de cet argent est gaspillée en ressources informatiques inutilisées, car elles ne sont pas nécessaires.

Cast AI a analysé les données de milliers de clusters exécutant des applications et des services basés sur le cloud. La société a constaté qu’en moyenne, 37 % des ressources CPU allouées aux applications cloud natives ne sont jamais utilisées. En supprimant les ressources inutiles et en sélectionnant efficacement les quantités de machines virtuelles, les entreprises pourraient économiser jusqu’à 46 % de leurs dépenses actuelles.

Cast AI vend des solutions pour optimiser le provisionnement des ressources pour les conteneurs Kubernetes, de sorte que la société annonce clairement ses services ici. Si les charges de travail tiennent compte des instances ponctuelles, les économies peuvent atteindre en moyenne 60 % des dépenses actuelles.

Les clients du cloud depensent trop pour des ressources quils

Les instances ponctuelles sont des instances virtuelles qui tirent parti de la capacité excédentaire actuellement inutilisée par le fournisseur de cloud. Ils sont généralement disponibles à un coût inférieur à la tarification standard des instances à la demande. Selon Cast AI, le problème des dépenses excessives est similaire sur les trois principales plates-formes cloud, Amazon AWS, Google Cloud Platform et Microsoft Azure, avec une variation possible de 5 % entre les fournisseurs.

La taille de l’application n’est pas non plus un facteur puisqu’il n’y a qu’une variation mineure (plus ou moins 5%) entre les applications moins importantes (ce qui indique dépenser au moins 1 000 $ par mois, remarquez) et les applications plus grandes (dépenser 100 000 $ par mois). Ainsi, le « problème de redimensionnement » semble être universel. Cast AI conclut qu’il est étroitement lié à la façon dont les applications natives du cloud sont gérées.

En plus de gaspiller beaucoup d’argent que l’entreprise pourrait utiliser pour autre chose, le surapprovisionnement affecte également considérablement l’environnement, car la consommation d’énergie continue de croître sans raison. Cast AI fournit des programmes d’analyse gratuits pour permettre aux organisations de savoir combien elles dépensent en instances virtuelles dont elles n’ont pas besoin. Moyennant des frais, les entreprises peuvent demander à Cast AI de prendre des mesures en fonction de ces informations pour redimensionner leur provisionnement de ressources cloud afin de mieux correspondre à la charge de travail dont elles disposent.