Est-ce que les entreprises maîtrisent les budgets liés au déploiement et à l’usage de Kubernetes ? C’est à cette question que la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) et la FinOps Foundation ont voulu répondre en menant ce qu’elles appellent une micro-étude. Le nombre de répondants est de 195 (dont 75% utilisent Kubernetes en production) provenant de différentes zones géographiques et dans des secteurs majoritairement IT. Plusieurs enseignements sont à tirer de cette étude. A commencer par l’augmentation des dépenses liées à l’outil d’orchestration de clusters de conteneurs.

En effet, pour 68% des sondés, les dépenses consacrées à Kubernetes ont augmenté en 2020. Et pour la moitié d’entre eux, cette inflation dépasse les 20%. A noter que 10% des répondants ont dépensé plus d’un million de dollars pour les déploiements de Kubernetes. Les profils start-ups n’investissent que 10 000 dollars par mois sur le même sujet. Il ne s’agit pas d’une surprise pour les deux fondations, « plus les entreprises adoptent des architectures « cloud native » et font évoluer leurs environnements Kubernetes, plus les coûts associés au cloud augmentent »

Une surveillance minimale et une précision aléatoire

L’autre enseignement est la faible surveillance et prévision des coûts liés à Kubernetes. L’étude constate que près d’un quart des répondants (24%) ne surveillent pas ces dépenses et 44% se fient à des estimations mensuelles. Une minorité (13%) fait état d’un processus de suivi précis et d’une refacturation (14%). Ceux qui sont le plus en avance utilisent des outils distribués par les fournisseurs de cloud : AWS Cost Explorer, Azure Cost Management et GCP Cost Management. La solution open source KubeCost a été adopté par 12% des sondés.

La visibilité sur les dépenses reste néanmoins soumise à des marges d’erreur par rapport aux coûts réels. Une majorité de répondants (60%) connait une différence de 10% sur la facture réelle. Le rapport termine sur des conseils pour rationaliser ces coûts. Ainsi, les entreprises gagneraient à segmenter les projets de manière plus granulaire et leur allouer des dépenses. Par ailleurs, elles pourraient adopter une vision unifiée des dépenses en combinant les coûts du cluster Kubernetes en temps réel (CPU, mémoire, …) avec des coûts externes (instances RDS, bucket S3, …). Pour plus de précision, il faut descendre au niveau du nœud et du pod, pour optimiser par exemple les volumes persistants. Autant de conseils pour éviter les mauvaises surprises et les dérapages budgétaires.