Commencer par la visibilité
Cost Explorer donne une première vue, mais il faut aller plus loin : exports détaillés (Cost and Usage Report ou Data Exports), cost allocation tags activés, comptes organisés dans AWS Organizations, et un dashboard qui rattache chaque coût à une application et à son owner grâce à la CMDB.
Rate optimization : payer moins cher la même consommation
| Levier | Pour quoi | À savoir |
|---|---|---|
| Compute Savings Plans | EC2, Fargate, Lambda | Le plus flexible : famille, région et OS peuvent changer |
| EC2 Instance Savings Plans | Une famille d'instances dans une région | Remise plus forte, moins de flexibilité |
| Reserved Instances | RDS, ElastiCache, OpenSearch, Redshift… | Indispensables pour les bases de données managées |
| Engagement global | L'ensemble de la consommation | Remise négociée avec AWS sur un volume pluriannuel |
Comme sur Azure, on nettoie avant de réserver : rightsizing et Stop/Start d'abord, puis engagement sur la baseline. Voir notre page Reserved Instances et savings plans.
Usage optimization : consommer uniquement ce qui est utile
- Rightsizing : AWS Compute Optimizer donne des pistes, que nous croisons avec nos propres règles (CPU et RAM P95 sur 30 jours) et le contexte de chaque application.
- Stop automatique et Start on demand : pour les environnements non-prod, l'arrêt automatique le soir avec redémarrage à la demande rapporte bien plus qu'un planning fixe. Pour WorkSpaces, le mode AutoStop suit la même logique.
- EBS : passer les volumes gp2 en gp3 (environ 20 % moins cher au Go), supprimer les volumes non attachés et les vieux snapshots.
- IP publiques : depuis 2024, toutes les adresses IPv4 publiques sont facturées. Celles qui ne servent plus coûtent pour rien.
- Graviton : les instances ARM offrent souvent un meilleur rapport prix-performance, à valider application par application.
- S3 : storage classes adaptées à l'ancienneté des données (Standard-IA, Glacier Instant Retrieval, Glacier Flexible Retrieval, Deep Archive) avec des lifecycle policies, ou Intelligent-Tiering quand l'usage est imprévisible.
Les coûts qui dérivent en silence
- CloudWatch Logs : filtrer ce qui est collecté, fixer une rétention par log group (la valeur par défaut est souvent « jamais »), utiliser la classe Infrequent Access pour les logs peu consultés.
- NAT Gateway et data transfer : le traitement des données par les NAT Gateways et les transferts entre zones de disponibilité ou vers Internet pèsent souvent plus lourd que prévu. Des VPC endpoints et une architecture adaptée réduisent fortement ces coûts.
- Boucles applicatives : une fonction Lambda déclenchée par sa propre sortie peut faire exploser la facture en quelques heures. Le monitoring et l'alerting la détectent le jour même.
Azure, AWS ou les deux
Azure et AWS sont nos environnements de prédilection, et nous avons déjà transposé notre démarche d'Azure vers AWS. Dans un environnement multi-cloud, nous consolidons les deux factures dans le même dashboard, avec les mêmes règles de gouvernance.