Comment l'IA et le ML transforment l'optimisation des coûts du cloud

La plupart des organisations sont aujourd'hui confrontées à un défi familier : comment maximiser la technologie "cloud" tout en maîtrisant les coûts. À mesure que l'empreinte de l'informatique dématérialisée s'étend, les feuilles de calcul et les vérifications manuelles ne suffisent plus.

La solution ? L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent transformer la gestion des coûts du cloud d'un exercice réactif en un avantage commercial stratégique.

L'accent n'est plus mis sur l'examen réactif des coûts, mais sur la planification stratégique proactive, ce qui permet à votre entreprise de tirer profit des investissements dans le cloud.

Ce blog approfondit la manière dont Nagarro innove pour optimiser et transformer l'allocation des ressources, en aidant votre organisation à prendre des décisions plus intelligentes et à obtenir de meilleurs retours sur chaque dollar investi dans le cloud.

De réactif à proactif : L'évolution de la gestion des coûts du cloud

La progression de l'optimisation des coûts du cloud a subi d'importantes transformations au cours de la dernière décennie :

Première vague : redimensionnement manuel - Vous souvenez-vous de l'époque où la gestion des coûts du cloud signifiait qu'un membre de votre équipe recherchait les ressources inutilisées et les désactivait manuellement ? Bien qu'efficaces pour les déploiements simples, ces approches ne pouvaient pas s'adapter à la complexité croissante du cloud.

Deuxième vague : l'automatisation basée sur des règles - Avec l'expansion des environnements cloud, l'automatisation basée sur des règles est apparue pour rationaliser la gestion des coûts. Toutefois, les règles statiques sont rapidement devenues obsolètes à mesure que les charges de travail évoluaient et que les fournisseurs de cloud introduisaient de nouveaux modèles de tarification. La rigidité de ces approches ne pouvait pas suivre le rythme de la nature dynamique des environnements en nuage modernes.

Troisième vague : Optimisation pilotée par l'IA - Nous entrons dans une ère où les systèmes d'IA peuvent comprendre les modèles d'utilisation, prédire les besoins futurs et mettre en œuvre de manière autonome des mesures de réduction des coûts tout en maintenant les exigences de performance. Et le plus beau, c'est que ces systèmes deviennent de plus en plus intelligents au fil du temps. Ces systèmes deviennent plus intelligents au fil du temps.

Nagarro est à l'avant-garde de cette troisième vague, développant des solutions d'IA sophistiquées qui vont au-delà de la simple réduction des coûts pour optimiser la valeur de l'entreprise.

La technologie derrière les dépenses intelligentes dans le nuage

Prévision avec l'analyse prédictive

Les modèles d'analyse prédictive de Nagarro analysent les données historiques d'utilisation pour prévoir avec précision les besoins futurs en ressources. En anticipant les fluctuations de la demande, nos systèmes peuvent :

• Ajuster automatiquement les achats d'instances réservées pour optimiser les engagements à long terme
• Prédire les paramètres de mise à l'échelle idéaux pour des charges de travail spécifiques
• Alerter les équipes sur les anomalies de coûts potentielles avant qu'elles n'aient un impact sur les budgets.

L'utilisation de ces modèles a permis à de nombreuses grandes marques internationales de réaliser 15 à 30 % d'économies supplémentaires par rapport aux méthodes d'optimisation réactives.

Repérer l'inhabituel : détection intelligente des anomalies

Désenchantée par les surprises de la fin du mois concernant les factures de cloud computing ? Nos systèmes de surveillance à base de ML surveillent en permanence les modèles inhabituels dans tous les services cloud, identifiant les tendances de dépenses atypiques qui peuvent indiquer :

• des ressources laissées accidentellement en fonctionnement ou mal configurées
• Une utilisation non autorisée ou des problèmes de sécurité
• Une adoption ou une mise à l'échelle inattendue du service.

Lorsqu'elles sont détectées, ces anomalies déclenchent des alertes immédiates et peuvent lancer des flux de travail de remédiation automatisés, évitant ainsi que des problèmes mineurs ne deviennent des dépenses importantes.

Les charges de travail au bon endroit : placement intelligent des charges de travail

Avec des centaines de types d'instances, de régions et de modèles de tarification disponibles, trouver l'emplacement optimal pour les charges de travail peut s'avérer incroyablement complexe.
Notre IA analyse les besoins de votre application et recommande les options les plus rentables en tenant compte des éléments suivants :

• Les exigences de performance et les accords de niveau de service
• Prix actuels et prévus des instances ponctuelles
• Coûts de transfert des données entre les services et les régions
• Remises sur les types d'instances spécialisées

Par exemple, lorsqu'un grand constructeur automobile a eu besoin d'effectuer des tests de simulation de véhicules complexes, notre approche de gestion des coûts basée sur l'IA/ML a analysé les modèles de charge de travail et a automatiquement réparti les charges de calcul entre les régions en fonction des avantages tarifaires liés à l'heure de la journée.

Elle planifie dynamiquement les simulations d'accident à forte intensité de ressources pendant les heures creuses en utilisant des instances ponctuelles tout en maintenant les systèmes de conception critiques sur des instances réservées. Ce placement intelligent a permis de réduire les coûts de l'infrastructure de simulation de 42 % tout en augmentant le nombre de scénarios d'essai de 28 %.

Rendre les coûts du cloud abordables : des interfaces en langage naturel pour FinOps

Les coûts du cloud ne devraient pas être un mystère compris uniquement par l'équipe financière ou les architectes du cloud. Nous avons développé des interfaces intuitives en langage naturel qui démocratisent l'accès aux informations sur les coûts du cloud au sein de l'organisation. Cela permet aux utilisateurs professionnels de :

• Trouver des réponses à des questions telles que "Combien avons-nous dépensé en services de base de données le mois dernier ?
• d'explorer les possibilités d'économies par le biais de requêtes conversationnelles
• Recevoir des recommandations proactives de réduction des coûts en termes pertinents pour l'entreprise.

Cette approche permet de combler le fossé entre les parties prenantes techniques et financières, créant ainsi une approche unifiée de la gestion financière du cloud.

Quelles sont les prochaines étapes de l'optimisation des coûts du cloud ?

Alors que les technologies d'IA et de ML continuent de mûrir, Nagarro envisage plusieurs tendances émergentes qui transformeront davantage l'optimisation des coûts du cloud.

Informatique verte et propre : optimisation tenant compte des émissions de carbone

Nos systèmes de nouvelle génération équilibrent la rentabilité et l'impact environnemental, en plaçant intelligemment les charges de travail pour réduire votre empreinte carbone tout en atteignant les objectifs financiers.

Relier les coûts aux résultats de l'entreprise

Les futurs systèmes d'IA iront au-delà des mesures techniques pour établir un lien direct entre les dépenses liées à l'informatique dématérialisée et les résultats de l'entreprise. Au lieu de demander "Comment pouvons-nous réduire les coûts ?", ils répondront "Pouvons-nous tirer davantage de valeur commerciale de notre investissement dans le cloud ?". Nos recherches suggèrent que ce changement de mentalité peut augmenter l'impact commercial des investissements dans le cloud de plus de 40 %.

Shopping automatique : arbitrage multi-cloud autonome

À mesure que les services en nuage deviennent plus interchangeables, les systèmes d'IA déplaceront dynamiquement les charges de travail entre les fournisseurs afin de profiter des meilleurs prix et fonctionnalités, tout en maintenant l'intégrité et la performance des applications. Les entreprises pourront ainsi tirer parti des écarts de prix, des services spécialisés et des offres promotionnelles proposées par les fournisseurs de services en nuage.

Apprendre les uns des autres : Réseaux d'optimisation inter-organisations

Imaginez que votre système d'optimisation puisse tirer parti de l'expérience de centaines d'autres organisations (sans compromettre la confidentialité ou la sécurité). La prochaine frontière consiste à partager des informations d'optimisation anonymisées au-delà des frontières organisationnelles, en créant des réseaux d'intelligence collaborative qui profitent à tous les participants tout en maintenant une séparation appropriée.

L'approche Nagarro : La valeur plutôt que le volume

Chez Nagarro, nous considérons l'optimisation des coûts du cloud non pas comme un exercice technique isolé, mais comme une fonction commerciale stratégique. Notre approche s'articule autour de trois principes clés :

Se concentrer sur la valeur de l'entreprise : l'optimisation centrée sur la valeur

Plutôt que de se contenter de réduire les coûts, nous maximisons le rendement de chaque dollar dépensé pour le cloud. Pour ce faire, nous intégrons en profondeur les systèmes financiers, l'infrastructure en nuage et les métadonnées de l'entreprise afin de comprendre comment les ressources en nuage se traduisent en résultats commerciaux.

Notre approche centrée sur la valeur mesure le succès à l'aide d'indicateurs clés de performance (KPI) alignés sur l'activité de l'entreprise, tels que

• Coût par transaction pour les plateformes de commerce électronique (par exemple, réduction de 17 % des coûts AWS par commande)
• Coût de l'infrastructure en pourcentage du chiffre d'affaires (généralement <5% pour les entreprises numériques)
• Coût par utilisateur pour les applications SaaS (aidant les clients à réaliser des améliorations de 20 à 40 %).
• Coûts de traitement par ensemble de données analysées pour les organisations à forte intensité de données.
• Amélioration du délai de mise sur le marché par rapport aux investissements d'infrastructure

Nous avons travaillé avec une grande marque de vente au détail où nous avons changé d'approche en nous concentrant non plus uniquement sur les coûts des instances EC2, mais en optimisant le coût par session-client.

Ce changement de perspective a conduit à des améliorations architecturales qui ont permis de réduire les taux de rebond de 24 % tout en diminuant les dépenses globales liées au cloud de 28 %.

L'intelligence partout : l'intelligence intégrée

Nous intégrons l'IA tout au long de votre parcours dans le cloud, de l'architecture initiale aux opérations en cours, créant ainsi une boucle de rétroaction d'optimisation continue qui s'améliore au fil du temps à mesure que le système apprend de vos modèles uniques d'utilisation du cloud.

Cette intelligence intégrée se manifeste à plusieurs stades :

• Notre IA simule diverses configurations d'infrastructure lors de la conception de l'architecture afin d'identifier les options les plus rentables qui répondent aux exigences de performance.
• Lors de l'approvisionnement, nous appliquons des valeurs par défaut intelligentes basées sur vos modèles d'utilisation historiques.
• La mise à l'échelle autonome ajuste les ressources en fonction de la demande en temps réel et des considérations de coût en production.
• Pour la budgétisation, les modèles prédictifs prévoient les coûts futurs avec une précision croissante à mesure qu'ils apprennent des modèles de dépenses de votre organisation.
• Le système génère automatiquement des recommandations d'optimisation classées par ordre de priorité en fonction de l'impact sur l'entreprise au cours des cycles de révision.

Cette intelligence continue crée un environnement cloud "auto-optimisant" qui devient plus efficace au fil du temps sans nécessiter d'intervention manuelle constante.

Personnes et processus : Alignement organisationnel

La technologie seule ne suffit pas. Nous mettons en œuvre les processus, les compétences et les éléments culturels nécessaires pour créer une organisation cloud véritablement soucieuse des coûts et qui maintient l'efficacité comme une partie naturelle de votre travail.

Partenariat pour une optimisation intelligente du cloud

L'application de l'IA et du ML à la gestion des coûts du cloud représente un changement fondamental dans la façon dont les organisations peuvent obtenir plus de valeur de leurs investissements technologiques. Chez Nagarro, nous vous aidons à naviguer dans cette transformation grâce à :

• Des solutions d'IA sur mesure adaptées à votre environnement cloud spécifique.
• Une expertise de pointe sur AWS, Azure, Google Cloud et d'autres plateformes.
• Une méthodologie de mise en œuvre éprouvée qui permet d'obtenir des gains rapides tout en construisant une optimisation à long terme.
• Une innovation permanente grâce à notre équipe de recherche dédiée à la Cloud Intelligence.
• En associant une technologie de pointe à une expertise approfondie du domaine, nous vous aidons à atteindre une efficacité sans précédent en matière de coûts liés au cloud.

Prêt à transformer votre approche des coûts liés à l'informatique dématérialisée ? Contactez-nous pour une évaluation de la Cloud Intelligence et découvrez comment nos solutions basées sur l'IA peuvent vous aider à maximiser la valeur de vos investissements dans le cloud.