Le surdimensionnement est la norme
Le calcul, les bases de données et les requêtes Kubernetes sont dimensionnés pour un pic qui survient rarement, puis ne sont jamais réévalués. Chaque nouvelle charge de travail démarre surdimensionnée et le reste.
Produit · Optimisation cloud
Les optimisations cloud, détectées automatiquement. Corrigées sous forme de code.
L'Agent Analyseur scanne en continu le calcul, les bases de données et le stockage sur chaque compte connecté, et transforme ce qu'il trouve en une action classée et chiffrée en dollars, livrée sous forme de diff Terraform prêt pour une PR ou d'un guide ClickOps étape par étape.
Redimensionnement et Spot Cycle de vie du stockage Nettoyage des ressources inactives et hors production
Pourquoi les économies ne tiennent pas
Un nettoyage remet le compteur à zéro. Il ne l'arrête pas.
Le surdimensionnement n'est pas une erreur ponctuelle. C'est l'état par défaut d'un parc cloud en croissance. Sans surveillance continue, il finit toujours par revenir.
Les ressources inactives tournent en continu
Environnements de développement actifs le week-end, stockage non rattaché, points de terminaison oubliés : invisibles jusqu'à ce que quelqu'un aille les chercher, et ce n'est le travail de personne de les chercher.
Les nettoyages ne durent pas
Un nettoyage ponctuel remet le compteur à zéro, mais les nouvelles charges de travail démarrent surdimensionnées et les valeurs par défaut régressent. Sans surveillance continue, les dépenses dérivent à nouveau en moins d'un an.
Ce qui est détecté
Des recommandations qui indiquent exactement quoi faire, et ce que ça vaut.
L'Agent Analyseur scanne en continu le calcul, les bases de données et le stockage sur chaque compte connecté, et transforme ce qu'il trouve en une action classée, pas seulement un graphique.
Redimensionner, migrer ou supprimer : avec le montant en dollars associé
Chaque ressource reçoit une action recommandée concrète : redimensionner, migrer vers Graviton, passer sur Spot, réduire l'échelle ou supprimer, chacune assortie d'une estimation d'économies en dollars, de sorte que la priorisation devient un simple tri, pas une supposition.
Suivi de la découverte jusqu'à la réalisation
Chaque recommandation avance dans un pipeline de statuts : Découvert, En cours, Terminé, afin que votre équipe voie ce qui a été traité par rapport à ce qui reste ouvert, au lieu de perdre les constats dans un tableur.
Un guide de correction, pas juste une suggestion
Chaque recommandation précise l'effort d'implémentation, si un redémarrage est requis, si l'action est réversible sans risque, les identifiants exacts des ressources concernées, et les preuves à l'appui : le niveau de détail dont un ingénieur a réellement besoin avant de toucher à la production.
Expliqué en langage clair
Les recommandations sont rédigées en langage naturel : pourquoi une migration de base de données fait économiser de l'argent, les caractéristiques actuelles par rapport à celles visées, la marge de capacité restante, pas seulement un déversement brut de métriques.
Deux de ces recommandations, de bout en bout :
pull/482 · rightsize-analytics-cluster.tf
resource "aws_instance" "analytics_worker" {- instance_type = "m5.4xlarge"+ instance_type = "m5.2xlarge" ami = data.aws_ami.worker.id subnet_id = aws_subnet.private_a.id}
OptimizeSpot · simulation du risque d'éviction
charge de travailbatch-etl / us-east-1
simulation30 jours d'utilisation rejoués sur les bassins Spot
risque d'éviction
faible
Migration sécuritaire : à la demande → Spot
Preuves d'économies
Les chiffres, pas le marketing.
33%
des dépenses totales perdues à la dérive d'ici le 12e mois sans optimisation continue
396 000 $/an
récupérés en continu sur une facture cloud de 100 000 $/mois
0 $
risque à la baisse : si les économies vérifiées n'atteignent pas nos frais, nous créditons la différence
Chiffres de dérive tirés du modèle de dérive cumulative de Jetscale. Voir Pourquoi Jetscale pour le détail.
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