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Réaliser des économies avec le Cloud Azure, comment passer à la mise en œuvre ?

Tech - Par Thierry Bollet - Publié le 14 août 2020
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Il n’y a plus grand-chose à dire sur les avantages liés à l’utilisation du Cloud. Elasticité, accessibilité, disponibilité, réduction des coûts, facilité de déploiements …etc. Tout a été dit ou presque.

Réaliser des économies avec le Cloud Azure, comment passer à la mise en œuvre ?

Mais est-ce que tout a été fait pour profiter de ces avantages ? Majoritairement oui lorsqu’il s’agit d’élasticité (ou scalabilité), d’accessibilité ou de disponibilité.

 

En ce qui concerne les réductions des coûts, partie importante du sujet, la mise en œuvre est souvent partielle. Elle n’est que très rarement à la hauteur des ambitions de départ et la réduction attendue n’est pas au rendez-vous.

Le sujet est vaste et ne concerne pas que l’arrêt des machines virtuelles (la VM est l’élément de départ mais reste trop souvent la seule ressource ou une politique de réduction de frais est mise en place). Cette opération permet bien de réaliser des économies sur le parc et la mise en œuvre est rapide au travers du menu de chaque machine. Mais il serait dommage de s’arrêter à cette seule action.

 

L’activation des solutions Azure

Rapidement, elle peut être améliorée par l’activation des solutions Azure. Une solution est pilotée par Azure Automation. C’est un package complet qui prend en charge l’ensemble des tâches. Par exemple, il existe une solution Start/Stop VMs during off-hours.

La portée est élargie aux ressources groupes, et simplifie les opérations. Le traitement n’est plus unitaire, c’est un traitement par lots. Une première extension à la bonne pratique de l’arrêt des ressources de type machines virtuelles.

Mais il reste beaucoup à faire pour étendre ces opérations à un maximum de ressources. Par où commencer pour identifier les sources d’économies ? Certainement par Azure Advisor, un tableau de bord gratuit et intégré au portail qui propose en plus des recommandations de sécurité ou de haute disponibilité un tableau de bord de réduction des coûts.

Source importante d’informations, Advisor renseigne sur les ressources inutilisées ou pour lesquelles le provisionnement n’est pas justifié. Une machine sous sollicitée (pour laquelle la taille demandée est trop importante donc trop coûteuse pour couvrir le besoin) ou une IP publique non reliée à une ressource. Ce ne sont que quelques exemples.

Voilà un bon point de départ. L’accueil du tableau est fourni sous la forme EUR économie / An. Effet Waouh garanti ! La première utilisation réserve souvent de belles surprises avec des gains potentiels à 3, 4 … ou 5 chiffres.

 

Tableau de bord Coût, 330 EUR économies / an.

 

Hors Azure Advisor, quelques notions de bases et bonnes pratiques pour baisser significativement et durablement les coûts d’utilisation.

 

Les mécanismes de réservation

Au premier rang, les mécanismes de réservation. La réservation contrairement au paiement à l’utilisation engage le client pour une durée fixe d’un 1 à 3 ans. Les réductions les plus importantes se feront sur les machines virtuelles Windows et les bases de données (https://azure.microsoft.com/fr-fr/reservations/). Il est possible de sortir de la réservation si l’engagement de départ a été mal calculé (avec quelques frais supplémentaires).

Couplé à Azure Hybrid Benefit, les gains sont très conséquents. Azure Hybrid Benefit permet d’utiliser le contrat de licences existants pour les ressources Azure.

Avec les réservations et AHB, les économies réalisables sont comprises entre 38 et 80 % pour un même niveau de service !

 

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Pour beaucoup, travailler et étudier à domicile est en passe de devenir la nouvelle norme. Plus que jamais, il est fondamental de mettre en place tous les moyens de rester en bonne santé, productifs et en totale sécurité quel que soit le lieux où nous nous trouvons. En suivant les étapes détaillés par nos experts dans ce Guide vous serrez sur la bonne voie pour atteindre cet objectif.

L’adaptation de la puissance des bases de données

Deuxième levier, l’adaptation de la puissance des bases de données. Les outils métiers sont majoritairement utilisés dans les horaires de bureau, par exemple sur un créneau 8 h 18 h. Hors de cette période, la puissance de la base symbolisée par le nombre de vCore (ou de DTU) peut être revue à la baisse.

La base reste en ligne mais elle est accessible avec des performances moindres. Dans la pratique, un passage de 6 vCore à 2 vCore permet de diviser par 3 le coût de la ressource. 10 h de fonctionnement / jour en semaine, c’est 50 heures de disponibilité dans un mode optimal, lorsque les besoins sont réels. Mais surtout 118 heures dans un mode économique, sans impacter les utilisateurs lorsque les besoins sont beaucoup plus limités.

A noter que le calcul de licences SQL est directement lié au nombre de vCore, cette économie est donc réalisée sur la puissance de calcul et sur les licences. Azure Automation et les Runbooks permettent de mettre en place facilement ces actions. Elles sont réalisées au travers de scripts pilotés par Automation. Eventuellement, Azure Monitor Log Analytics viendra en complément pour la génération des rapports et l’ajout d’alertes en cas de d’incidents.

S’agissant d’Azure Monitor Log Analytics, la collecte de logs est aussi un domaine où il est possible d’agir pour réaliser des économies.

Trois leviers pour cela :

  • Affiner la collecte de logs

par la sélection des types de journaux et modifier la durée de rétention des données. A l’heure du Big Data, la donnée est primordiale, mais se pose la question de savoir si tout est utile. C’est un choix, guidé par les besoins de l’entreprise. La réduction de la collecte aux informations essentielles est une règle de bon sens.

 

  • Modifier le mode de facturation

Cet avantage est réservé aux gros environnements (le taux de remise est applicable à partir de 100 Go / jour), le mode de facturation peut être plus intéressant en mode ‘Réservation de capacité’. Ces frais sont prédictibles et dépendants du volume. Les remises proposées de 15 % si la réservation de capacité est de 100 Go/jour à 25% pour 500 Go/jour et plus.

 

  • Directement lié au point précédent, l’optimisation de l’architecture Analytics est conseillée

Bien souvent, les espaces Log Analytics sont déployés sans véritable stratégie. Ils sont trop nombreux et de ce fait ne permettent pas d’économie d’échelle liée au volume de données. 3 espaces de travail ingérant 40 Go / jour ne sont pas éligibles là où 1 espace ingérant 120 Go autorise la réservation de capacité et déclenche le premier seuil d’économie (15%).

 

Si les économies sont réelles, l’analyse avant mise en place est un peu plus complexe. La page « Utilisation et estimation des coûts » est premier tableau de bord pour la collecte d’informations.

Pour compléter ces informations, Kusto, le langage de requêtes pour Azure Monitor Log Analytics est utilisé. Il demande un peu de pratique, mais il permet d’aller plus loin dans la consolidation. Son apprentissage est un investissement, il sera ensuite utilisé pour exploiter aux mieux les données collectées bien au-delà du seul cadre du contrôle des coûts.

 

Une requête Kusto, recherche de volume de données pour les compteurs Perf sur les 12 dernières heures avec classement et mise en forme graphique

 

 

L’autoscaling

L’autoscaling ou mise à l’échelle automatique est un sujet un peu à part. Manuel au travers des paramétrages ou automatique au travers de Metrics, il adapte la capacité des ressources. Le curseur entre une bonne disponibilité et une bonne économie n’est pas si facile à trouver. En la matière, l’économie est une conséquence de la bonne utilisation.

L’objectif est plus de provisionner des ressources lors des pics d’activité que de réduire « au plus bas ». A vouloir pousser trop loin cette mécanique, il faut être attentif à ne pas trop dégrader les performances par des réglages trop agressifs. Source d’économies donc, mais sans oublier de privilégier une bonne disponibilité.

 

Quelques dernières bonnes pratiques !

Pour terminer ce sujet, quelques dernières bonnes pratiques pour contrôler sa consommation. Ici, il est question de contraintes, d’empêchements mais aussi de sensibilisation. Les termes sont volontairement un peu forts, mais ils expriment bien le contrôle qui peut (et qui doit) être fait sur l’environnement.

Azure Policy viendra encadrer finement ce contrôle des coûts. La création de ressources se fera « sous contrainte », dans les termes et limites d’utilisation définis dans la stratégie.

Cette partie se contrôle également par des modèles ARM (Azure Resource Manager) qui fourniront des valeurs de déploiement adaptées qui empêchent par exemple la création de certains modèles de machines virtuelles trop coûteuses lors des déploiements.

Ces deux points liés au contrôle des ressources engagent une vraie réflexion sur les coûts Azure. Le créateur des ressources n’est pas toujours sensibilisé à la notion de coût. Une communication régulière sur le volume des frais engagés au responsable de l’environnement et l’organisation des campagnes d’informations sensibilisent les équipes et favorisent la prise de conscience.

Toute dernière information pour une nouveauté Azure de Novembre 2019, le mécanisme de réservations présenté en début d’article est étendu à un grand nombre de ressources.

Datalakes, Maria DB, disques managés et stockage Blob ne sont que quelques-uns des nouveaux sujets de réduction des coûts pour cette annonce. Que de beaux sujets et de bonnes mises en actions pour 2020 !

 

 

Pour résumer, voici un bon point de départ en 3 étapes :

1 / Utiliser Azure Advisor pour identifier les sources d’économies.
2 / Couper ou réduire les performances des ressources lorsqu’elles ne sont plus nécessaires ou moins sollicitées.
3 / Informer régulièrement les équipes sur les coûts de l’environnement.

 

Tech - Par Thierry Bollet - Publié le 14 août 2020