Data et FinOps, un mariage nécessaire

Pour l’entreprise « data-centric », son immense potentiel rend le cloud pratiquement incontournable. Dans le cloud, les plateformes de données ne sont limitées ni en volume, ni en puissance de calcul. Elles bénéficient sans cesse d’innovations et permettent, de surcroît, d’étendre l’utilisation de la donnée au sein de l’organisation à des acteurs à la fois plus nombreux et plus divers. Mais si les possibilités sont sans limite, les coûts également. Ils suivent mécaniquement l’évolution des usages, si bien qu’en l’absence de règles et de contrôles, le risque est grand de voir les factures exploser. Et c’est d’ailleurs ce que nous constatons chez certaines entreprises qui ont imprudemment bâti des infrastructures de données dans le cloud sans suffisamment prendre en compte les spécificités de sa tarification.

Pour éviter ce travers, les démarches FinOps ont pour vocation d’intégrer le paramètre financier dans l’équation des projets data. Concrètement, il s’agit de mettre en place les processus qui permettront d’avoir de la visibilité sur les coûts et de réaliser des optimisations, sans pour autant imposer des restrictions drastiques aux utilisateurs. L’objectif est bien de maîtriser les coûts, pas de les réduire : une consommation du cloud qui préserve l’agilité et la capacité d’innovation des métiers tout en garantissant qu’il n’y aura ni gaspillage ni dérive des dépenses.

Le FinOps n’est donc pas un contrôle de gestion à posteriori, mais la prise en compte dans les projets de la dimension nouvelle qu’impose la variabilité des coûts des services cloud. Pour pleinement en tirer parti, ce ne sont plus les usages qui s’accommodent des ressources disponibles auparavant dans les datacenters, payées d’avance. Désormais, l’architecture doit s’adapter aux usages en tenant compte de l’aspect financier (y compris, l’éventuelle monétisation des données). C’est un changement complet d’état d’esprit dans les organisations et au sein de leurs DSI, qui doivent abandonner leurs schémas traditionnels basés sur des achats de capacités et des coûts fixes.

Le cas d’usage et les applications concrètes par les métiers sont roi

L’approche FinOps doit donc être étroitement intégrée à la démarche projet, et ce, dès l’origine. Partant des usages, on intervient à la phase de design pour que l’architecture soit conforme à la fois aux besoins métiers et aux principes technologiques et économiques du cloud. Pour ce qui est envisagé (reporting financier, reporting opérationnel, automatisation…), a-t-on besoin d’une base de données classique, disponible 24h/24 et 7j/7 et dotée d’une puissance de calcul importante ou peut-on procéder autrement ? Quels sont les temps de réponse attendus ? Y aura-t-il des pics et des creux d’utilisation ? Quel sera le cycle de vie des données ? Faut-il un archivage ? De quel type ? Pour combien de temps ? Des réponses à ces questions dépendront les options d’architecture… Et le coût de leur utilisation.

Pour mettre la bonne capacité en face du bon cas d’usage, la démarche FinOps doit donc d’être globale. Elle débute par le choix de la meilleure architecture selon le cas d’usage avec un double regard technique (performance, disponibilité…) et financier (modèle de facturation des services sollicités). Elle se prolonge par la mise en œuvre de bonnes pratiques de développement comme l’optimisation du requêtage, et par la mise en place d’un monitoring des coûts afin de les refacturer convenablement ou encore d’émettre des alertes en cas de dérive. Enfin, on bouclera le cycle d’amélioration continue en analysant ces indicateurs pour comprendre l’origine des coûts et mettre en place les optimisations techniques ou organisationnelles appropriées.

De ce point de vue, deux aspects sont à considérer : les volumes et les traitements/actions à réaliser. Or, les vieux réflexes incitent souvent à se focaliser sur les premiers en oubliant quelque peu les seconds, pourtant loin d’être négligeables. C’est ce qui va expliquer les différences de coûts significatives entre les typologies de gestion de données (data lake, base de données SQL classique, base de données NoSQL), ou encore le fait que des applications legacy peuvent devenir d’un emploi très coûteux lorsqu’elles sont transposées telles quelles ( « lift & shift » ) dans le cloud.

Pour déterminer la meilleure architecture cible, il faut aussi connaître les catalogues de services des différents providers, qui peuvent être extrêmement vastes, et leurs modèles de facturation, très variés et parfois assez sophistiqués : en fonction du nombre de requêtes, des volumes de données échangées, du temps d’utilisation… Autant de paramètres qui n’avaient pas cours dans le datacenter et qu’il va aussi falloir prendre en compte en intégrant les bonnes pratiques FinOps : à la clé, une réduction moyenne de 30% des coûts de consommation. Ces gains peuvent aller jusqu’à des ratios de 1/10 lors du passage optimisé d’un système on premise vers le cloud.

Avec les plateformes de données, on peut quitter l’enceinte bornée du datacenter pour entrer de plain-pied dans l’univers sans limite du cloud. C’est, pour tous les acteurs concernés, un bouleversement culturel que les démarches FinOps permettent d’accompagner. En intégrant l’aspect financier, elles sont un accélérateur, et non un frein, à l’innovation et à l’optimisation, car elles préservent la flexibilité et la capacité à passer à l’échelle inhérentes au cloud tout en garantissant que les coûts resteront proportionnés à la création de valeur.

Les démarches FinOps sont au final là pour éviter toutes désillusions, souvent constatées par les directions générales, lors de l’utilisation de la data dans le Cloud. Bien intégré aux projets, le FinOps est un véritable facilitateur pour les entreprises voulant profiter d’un écosystème applicatif moderne, agile et modulaire, à même d’aider les sociétés à être toujours plus performantes, voire développer de nouveaux business non accessibles avec un système d’information se limitant à une gestion en mode capacitaire.