Auteur
Richa Kapoor
Résumé exécutif
Dans cet article de blog, je passe en revue les types de modèles de tarification AWS qui offrent flexibilité aux organisations pour vous aider à optimiser vos coûts cloud et personnalisez vos plans d’engagement en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise.
Comment optimiser votre investissement cloud
Vous avez donc migré vos charges de travail vers le cloud. Et maintenant ? Après migration, l'accent est mis sur l'optimisation pour vous assurer de tirer le meilleur parti de votre environnement cloud. FinOps est un cadre et une pratique qui améliorent la valeur commerciale de la technologie cloud en favorisant les solutions basées sur les données prise de décision et responsabilité financière. FinOps ne consiste pas seulement diminuer les coûts du cloud mais aussi maximiser le retour sur investissement et augmenter revenus. L'objectif est de gérer vos dépenses cloud tout en maximisant le cloud valeur. Un indicateur de performance clé (KPI) pour FinOps est la réduction des coûts. À suivre les économies de coûts, vous devez d’abord identifier les domaines de coûts économie, puis explorez des stratégies alternatives qui correspondent à votre objectifs commerciaux. Et rien de tout cela n'est utile sans un mécanisme pour suivre votre épargne en temps réel et modifier vos projets à tout moment requis.
Explorons les modèles de tarification et les plans d'économies AWS disponibles, et comment pour optimiser vos coûts en choisissant le forfait qui vous convient.
Modèles de tarification AWS
AWS propose des options de tarification flexibles Pay as You Go(PAYG), ce qui signifie que vous pouvez choisir et payer uniquement ce que vous utilisez. Voici quatre modèles de tarification à considérer pour votre stratégie d'optimisation FinOps
Tarification à la demande
La tarification à la demande offre de la flexibilité mais à un coût plus élevé. Vous payez pour la capacité de calcul ou de base de données par seconde (60 secondes minimum) ou toutes les heures, sans engagement à long terme. Cela rend les coûts variables, charge uniquement pour l'utilisation réelle. Idéal pour les charges de travail avec des poussées imprévisibles comme les plateformes de jeux, de streaming ou de billetterie où la capacité typique peut être insuffisante. Idéal pour projets à court terme, tests et établissement de références de charge de travail avant de prendre des engagements à long terme.
Plans d'épargne
Les plans d'épargne offrent des tarifs réduits pour les services AWS (EC2, SageMaker, Lambda, Fargate) en s'engageant à une utilisation cohérente ($/heure) pendant 1 à 3 ans, offrant jusqu'à 72 % d'économies par rapport à sur demande. Disponible sous forme de plans d'épargne EC2, Compute et SageMaker. Idéal pour les charges de travail stables ou celles avec des modèles prévisibles comme pointes aux heures ouvrables, où elles peuvent être combinées avec des services à la demande instances pour une rentabilité maximale.
Instances réservées (RI)
Les instances réservées offrent des réductions importantes (jusqu'à 72 % par rapport à à la demande) lorsque vous vous engagez sur des durées de 1 à 3 ans, garantissant ainsi la capacité disponibilité et budgétisation prévisible. Disponible pour plusieurs AWS services, notamment RDS, OpenSearch, ElastiCache, Redshift et DynamoDB. Tout en exigeant un engagement initial avec moins de flexibilité qu'à la demande, une planification précise des capacités est cruciale pour éviter payer pour les ressources inutilisées et maximiser les économies de coûts.
Instances ponctuelles
AWS vous permet de faire une offre sur la capacité EC2 disponible, souvent pour une fraction du prix. le prix à la demande. Cependant, ces instances ponctuelles peuvent être résiliées avec un court préavis lorsqu'AWS a besoin de récupérer la capacité. L'avantage est jusqu'à 90 % d'économies sur les tarifs à la demande. Cependant, c'est Il est recommandé d'utiliser des instances ponctuelles pour des applications tolérantes aux pannes et flexibles. charges de travail et non pour les charges de travail critiques ou urgentes, car les instances peuvent être résiliées sans préavis.
Plans d'économies AWS
Les plans d'épargne AWS permettent d'économiser au-delà des tarifs à la demande en échange d'un engagement à utiliser une quantité spécifiée de puissance de calcul mesurée par heure pour une durée d'un ou trois ans. Vous pouvez payer votre engagement en utilisant tous options de paiement initial, initial partiel ou sans paiement initial. Voici un rapide aperçu des trois types de plans d'épargne AWS :
Calculer les plans d'épargne
Les plans d'économies de calcul offrent la plus grande flexibilité sur EC2, Amazon Fargate et Lambda, s'appliquant aux instances EC2 indépendamment de la famille d'instances, de la taille, de la zone de disponibilité (AZ), de la région ou du système d'exploitation. Si votre entreprise a des besoins informatiques variés ou évolutifs, ce plan est optimal pour vous. Cependant, il bénéficie d’un taux d’actualisation inférieur à celui des forfaits plus spécifiques ; vous sacrifiez certaines économies au profit de la flexibilité avec les plans d'épargne Compute
Plans d'économies d'instance EC2
Les plans d'économies d'instance EC2 s'appliquent à une famille d'instances spécifique dans une région choisie. Ils offrent des remises plus élevées que les Compute Savings Plans mais moins de flexibilité.
Plans d'économies Amazon SageMaker
Celles-ci s'appliquent à l'utilisation de SageMaker et offrent des réductions sur les instances SageMaker éligibles, ce qui signifie des économies importantes pour les entreprises qui dépendent fortement de SageMaker et de ses types d'instances.
Comment choisir les plans de tarification et d'économies AWS qui vous conviennent Comprendre votre utilisation actuelle d'AWS
Le choix des bons plans de tarification et d'économies AWS pour optimiser vos dépenses cloud dépend de la nature de vos charges de travail, de votre utilisation et de votre flexibilité financière. Avant de faire un choix, la première étape consiste à effectuer une analyse approfondie de vos modèles d'utilisation actuels en termes de types d'instances, de régions et de durées d'utilisation, ainsi que de vos prévisions de dépenses futures.
Vous pouvez le faire manuellement ou utiliser Concierto Maximisez pour obtenir des informations et des recommandations sur les coûts basées sur l’IA/ML. Maximize analyse automatiquement votre utilisation actuelle d'AWS pour comprendre les modèles de types d'instances, de régions et de durées d'utilisation, et organise différents scénarios pour afficher les économies mensuelles basées sur différentes combinaisons de modèles de tarification et de plans d'engagement.
Huit considérations pour votre stratégie d'optimisation du cloud
Une fois que vous avez compris votre utilisation actuelle et prévue, voici les facteurs à prendre en compte lors du choix de vos plans tarifaires et d'économies :
Conclusion et prochaines étapes
Dans cet article, vous découvrez quels leviers peuvent être utilisés pour optimiser vos coûts cloud AWS et personnaliser vos plans d'engagement. J'ai examiné les options de tarification et de plan d'économies AWS, suggéré Concierto Maximize pour une analyse automatisée de votre utilisation actuelle et recommandé huit éléments à prendre en compte lors du choix d'une stratégie d'optimisation des coûts.
L'optimisation des coûts du cloud nécessite une évolution continue parallèlement à la croissance de votre entreprise. Mettez en œuvre une surveillance en temps réel grâce à des outils tels que Concierto Maximize pour une visibilité complète sur l'utilisation d'AWS et du cloud hybride. L'évaluation régulière des modèles de consommation et des modèles de tarification AWS garantit un retour sur investissement maximal des investissements dans le cloud grâce à des ajustements et une optimisation en temps opportun.
Concierto Maximize vous offre une multitude d'opportunités pour optimiser vos dépenses cloud et améliorer le retour sur investissement grâce à des prévisions et une planification budgétaire basées sur l'IA, un redimensionnement des ressources, un marquage et une allocation des ressources, ainsi qu'une détection des anomalies basée sur l'IA. Nous en discuterons dans les blogs suivants.