L’incertitude des perspectives économiques au niveau mondial conduisent les entreprises à réduire leurs dépenses là où c'est possible, et notamment au niveau des coûts IT. Datadog partage son expertise sur le sujet en 5 axes clés.
Contrôler et optimiser les dépenses informatiques dans le contexte macroéconomique actuel
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Faire des économies dans ce domaine engage les responsables d’ingénierie à étudier la question sous trois angles : réduire les dépenses, contrôler les coûts et les optimiser. Bien que les entreprises puissent actionner chacun de ces leviers, la réduction pure et simple des dépenses entraîne souvent une baisse de leur productivité et de leurs résultats. C’est pourquoi, leur intérêt à long terme est de se concentrer sur le contrôle et l’optimisation des dépenses IT selon les cinq axes principaux suivants.
1. Responsabiliser les ingénieurs dans l’optimisation des coûts
Les équipes d’ingénieurs sont souvent tellement mobilisées par le développement de nouvelles fonctionnalités que l’optimisation des coûts devient une réflexion après coup. Les responsables d’ingénierie sont cependant en mesure de créer une culture de responsabilisation sur les coûts, dès lors qu’ils donnent aux équipes de la visibilité sur la consommation et le coût de leurs infrastructures et applications.
L’intégration de métriques de coûts dans les workflows des ingénieurs est essentielle pour que l’évaluation et l’optimisation des coûts fassent partie de leurs objectifs. C’est ainsi que les responsables de l’ingénierie peuvent passer d’un modèle de coût « showback » à un modèle « chargeback ». Le « showback » fournit un document résumant l’ensemble des dépenses informatiques en cours, tandis que le « chargeback » informe non seulement les départements de leur utilisation en cours, mais aussi de ce qu’ils sont tenus de payer en fonction de leur consommation. Une telle responsabilisation incite fortement les équipes à utiliser les ressources de manière plus efficace et à réduire les coûts.
2. Consolider les outils
Force est de constater que plus d’une dizaine d’outils de monitoring sont parfois déployés pour gérer des architectures de plus en plus complexes. Cette prolifération d’outils nuit à l’efficacité des équipes informatiques et augmente les coûts. En effet, chaque outil s’accompagne de ses propres coûts comprenant l’investissement initial, les coûts de maintenance et des ressources, ainsi que les frais de licence, d’hébergement et de services. De plus, des ETP (Equivalent Plein Temps) spécialisés sont parfois nécessaires au déploiement et à la gestion de solutions de monitoring multiples, ce qui vient augmenter encore plus les dépenses informatiques. Les grandes entreprises y sont particulièrement exposées, car elles sont amenées à utiliser des outils de monitoring différents d’un pays à l’autre et/ou d’un type de technologie à l’autre. L’adoption d’une plate-forme unifiée permet aux organisations de désactiver les anciens outils et de réaffecter à d’autres besoins les dépenses associées.
3. Contrôler les dépenses cloud
Deux des principaux avantages du cloud sont l’élasticité et la scalabilité (évolutivité). Réunies, ces caractéristiques permettent aux organisations de répondre rapidement à une augmentation de l’activité des utilisateurs sans risquer une dégradation des performances. Toutefois, sans vision précise des dépenses associées, cette scalabilité instantanée du cloud est susceptible d’entraîner une explosion des coûts. Dans de nombreux cas, le réel dépassement de dépenses cloud n’est pas toujours pleinement compris, car chaque équipe d’ingénieurs analyse uniquement les dépenses liées à ses propres ressources. Les équipes doivent chercher à partager une vue complète et centrale de l’ensemble des ressources et usages du cloud, et la corréler avec les données de coûts afin de comprendre où se situent les dépenses. De cette manière, les équipes peuvent régulièrement vérifier que leur infrastructure et leurs applications fonctionnent efficacement et, si ce n’est le cas, déterminer comment y remédier, notamment en optimisant les ressources les plus utilisées, en réduisant celles sous-utilisées et en supprimant celles qui ne le sont pas du tout.
4. Optimiser les coûts au niveau des ressources
Le nombre de services gérés et monitorés par les équipes d’ingénierie augmente de façon exponentielle, en particulier lorsque les entreprises migrent vers des architectures de micro- services. Cette évolution génère une certaine complexité qui empêche les équipes informatiques de facilement identifier comment optimiser leurs services sans risquer de dégrader les performances.
Les entreprises qui utilisent une approche « Lift and Shift », selon laquelle des copies exactes des applications et des workloads sont migrées vers le cloud à partir d’infrastructures sur site, sont les plus concernées par cette complexité. Les responsables de l’ingénierie qui supervisent les migrations « Lift and Shift » sont potentiellement conscients qu’ils n’optimisent pas les ressources applicatives, mais ils hésitent souvent à apporter les changements nécessaires à l’optimisation en raison d’un manque de visibilité sur l’application sous-jacente.
Le profilage du code continu et à faible empreinte fournit aux responsables de l’ingénierie la visibilité dont ils manquent sur les performances de chaque ligne de code en production. Un profilage continu permet de détecter les régressions de performance sans avoir d’impact négatif sur les performances globales de l’application, et sans avoir à reproduire les problèmes pendant des heures ou des jours dans des environnements hors production. Le monitoring du comportement du code en production offre également une visibilité sur les méthodes et les lignes de code gourmandes en ressources, ce qui permet aux équipes d’optimiser l’utilisation du CPU et de la mémoire, et de réaliser des économies. En monitorant et optimisant des performances au niveau de l’infrastructure, et des bases de données et applications, les équipes informatiques réduisent une dette technique coûteuse.
5. Réduire les coûts de stockage … sans impacter la visibilité
Dans tous les secteurs d’activité, les entreprises constatent qu’il est de plus en plus nécessaire de collecter davantage de données, et ce pour trois raisons principales :
- Personnaliser l’expérience client
- Garantir la conformité dans les secteurs hautement réglementés
- Appliquer les bonnes pratiques de sécurité en matière de conservation des données,
pour s’y référer après un éventuel incident de sécurité
Le stockage de toutes ces données entraîne des coûts élevés, si bien que les responsables de l’ingénierie doivent souvent arbitrer entre le coût du stockage des données et le volume des données stockées, en particulier lorsqu’il s’agit de données de gestion de logs. Les responsables techniques doivent choisir les solutions de stockage adaptées, notamment selon la fréquence et la rapidité d’accès aux données, et comparer les fournisseurs.
Alors que les équipes informatiques cherchent à s’adapter au contexte macroéconomique actuel, le contrôle et l’optimisation des coûts sont de plus en plus critiques pour que les équipes informatiques gagnent en efficacité sans compromettre la productivité. En explorant les cinq façons clés d’optimisation ci-dessus, les équipes peuvent rester dans la course en ces temps incertains.
Smart DSI N°30
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