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Prévisions

  • Article

Cet article vous aide à comprendre la fonctionnalité de prévision dans FinOps Framework et comment l’implémenter dans le cloud Microsoft.


Définition

La prévision consiste à analyser les tendances historiques et les plans futurs pour prédire les coûts, comprendre l’impact sur les budgets actuels et influencer les budgets futurs.

Analysez les tendances historiques d’utilisation et de coûts pour identifier les modèles que vous prévoyez de modifier. Complétez ces données par des plans futurs afin d’établir des prévisions éclairées.

Passez régulièrement en revue les prévisions par rapport aux budgets actuels pour identifier les risques et lancer des efforts de correction. Établissez un plan pour équilibrer les budgets entre les équipes et les services et prendre en compte les apprentissages dans les budgets futurs.

Grâce à des prévisions précises et détaillées, les organisations sont mieux préparées à s’adapter aux changements futurs.


Avant de commencer

Avant de pouvoir prévoir efficacement l’utilisation et les coûts futurs, vous devez vous familiariser avec la façon dont vous êtes facturé pour les services que vous utilisez.

La compréhension de la manière dont les changements de vos habitudes d’utilisation affectent les coûts futurs repose sur :

  • La compréhension des facteurs qui contribuent aux coûts (par exemple, le calcul, le stockage, la mise en réseau et le transfert de données)
  • Comment votre utilisation d’un service s’aligne sur les différents modèles tarifaires (par exemple, paiement à l’utilisation, réservations et Azure Hybrid Benefit)

Prise en main

Lorsque vous commencez à gérer les coûts dans le cloud, vous utilisez l’expérience d’analyse des coûts native dans le portail.

L’option la plus simple consiste à utiliser l’analyse des coûts pour projeter les coûts futurs à l’aide de la vue Coûts quotidiens ou Coûts cumulés. Si vous avez une utilisation cohérente sans anomalies ni variations importantes, il peut s’agir de tout ce dont vous avez besoin.

Si vous constatez des anomalies ou des variations importantes (éventuellement attendues) des coûts, vous pouvez personnaliser l’affichage pour générer une prévision plus précise. Pour ce faire, vous devez analyser les données et filtrer tout ce qui peut fausser les résultats.

  • Utilisez l’analyse des coûts pour analyser les tendances historiques et identifier les anomalies.
    • Avant de commencer, déterminez si vous souhaitez connaître vos coûts tels qu’ils sont facturés ou si vous voulez prévoir les coûts effectifs après avoir tenu compte des remises basées sur l’engagement. Si vous voulez le coût effectif, modifiez la vue pour utiliser le coût amorti.
    • Commencez par l’affichage des coûts quotidiens, puis modifiez la plage de dates pour remonter aussi loin que vous souhaitez. Par exemple, si vous souhaitez prédire les 12 prochains mois, définissez la plage de dates sur les 12 derniers mois.
    • Filtrez tous les achats (Charge type = Purchase). Notez-les car vous devez les prévoir séparément.
    • Regrouper les coûts pour identifier les nouveaux et anciens abonnements (supprimés), les groupes de ressources et les ressources.
      • Si vous voyez des éléments supprimés, filtrez-les.
      • Si vous voyez des nouveautés, notez-les, puis filtrez-les. Vous les prévoyez séparément. Envisagez de sauvegarder votre vue sous un nouveau nom afin de vous en souvenir plus tard.
      • Si vous avez des dates futures incluses dans votre vue, vous remarquerez peut-être que la prévision commence à s’écheloner. Cela se produit parce que les anomalies ne sont plus factorées dans l’algorithme.
    • Si vous voyez des pics ou des baisses importants, regroupez les données selon l’une des options de regroupement pour identifier la cause.
      • Essayez différentes options jusqu’à ce que vous découvriez la cause à l’aide de la même approche que pour rechercher des changements inattendus dans les coûts.
      • Si vous souhaitez trouver la modification exacte qui a provoqué le pic (ou la baisse des coûts), utilisez des outils tels qu’Azure Monitor ou Resource Graph dans une fenêtre ou un onglet de navigateur distinct.
      • Si la modification était une charge distincte et ne devait pas être prise en compte dans les prévisions, filtrez-la. Veillez à ne pas filtrer d’autres coûts, car cela fausserait les prévisions. Si nécessaire, commencez par prévoir une portée plus petite pour réduire le risque de filtrage et répéter le processus par étendue.
      • Si la modification se trouve dans une étendue qui ne doit pas être filtrée, notez cette étendue, puis filtrez-la. Vous les prévoyez séparément.
    • Envisagez de filtrer les abonnements, les groupes de ressources ou les ressources qui ont été reconfigurés pendant la période et peuvent ne pas refléter une image précise des coûts futurs. Notez-les afin de pouvoir les prévoir séparément.
    • À ce stade, vous devriez avoir une idée assez précise de la cohérence des coûts.
  • Modifiez la plage de dates pour examiner la période future. Par exemple, les 12 prochains mois.
    • Si vous êtes intéressé par le total des coûts cumulés pour la période, remplacez la granularité par Accumulated.
  • Notez la prévision, puis répétez ce processus pour chacun des jeux de données filtrés.
    • Vous devrez peut-être raccourcir la plage de dates future pour vous assurer que l’anomalie historique ou la modification des ressources n’affecte pas la prévision. Si la prévision est affectée, projetez manuellement les coûts futurs en fonction du taux d’exécution quotidien ou mensuel.
  • Ensuite, tenez compte de tous les changements que vous envisagez d’apporter à votre environnement.
    • Cette partie peut être un peu délicate et doit être gérée séparément par charge de travail.
    • Commencez par filtrer uniquement la charge de travail qui change. Si la modification planifiée affecte uniquement un compteur unique, comme le nombre d’heures de fonctionnement d’une machine virtuelle ou le nombre total de données stockées dans un compte de stockage, filtrez jusqu’à ce compteur.
    • Utilisez la calculatrice de prix pour déterminer la différence entre ce que vous avez aujourd’hui et ce que vous avez l’intention d’avoir. Ensuite, prenez la différence et appliquez-la manuellement à vos projections de coûts pour la période prévue.
    • Répétez le processus pour chacune des modifications attendues.

Quelle que soit l’approche qui vous a le mieux réussi, comparez vos prévisions avec votre budget actuel pour voir où vous en êtes aujourd’hui. Si vous avez filtré les données dans une plus petite étendue ou une charge de travail :

  • Pour suivre cette étendue ou charge de travail spécifique, envisagez de créer un budget dans Cost Management. Spécifiez des filtres et définissez des alertes pour les coûts réels et les coûts prévus.
  • Enregistrez une vue dans Analyse des coûts pour surveiller ce coût et ce budget au fil du temps.
  • Envisagez de vous abonner aux alertes planifiées pour cette vue pour partager un graphique des tendances des coûts avec les parties prenantes. Il peut vous aider à favoriser la responsabilisation et la sensibilisation à mesure que les coûts changent au fil du temps avant de dépasser le budget.
  • Envisagez de vous abonner aux alertes d’anomalie pour chaque abonnement pour vous assurer que tout le monde a connaissance des anomalies à mesure qu’elles sont identifiées.

Envisagez de revoir les prévisions tous les mois ou tous les trimestres pour vous assurer que vous restez sur la bonne voie par rapport à vos attentes.


S’appuyer sur les principes de base

À ce stade, vous disposez d’un processus manuel pour générer une prévision. Quand vous allez au-delà des principes de base, tenez compte des points suivants :

  • Étendez la couverture de vos calculs de prévision pour inclure tous les coûts.
  • Si vous ingérez des données de coût dans un système distinct, utilisez ou introduisez une fonctionnalité de prévision qui couvre toutes vos données de coût. Envisagez d’utiliser le Machine Learning automatisé (AutoML) pour réduire vos efforts.
  • Intégrez les projections de prévisions dans les outils de budgétisation interne.
  • Automatisez la détection et l’atténuation des écarts de coûts.
    • Implémentez des processus automatisés pour identifier et résoudre les écarts de coûts en temps réel.
    • Établissez des flux de travail ou des mécanismes pour examiner et atténuer rapidement les écarts, en garantissant le contrôle des coûts et l’alignement sur les budgets prévus.
  • Créez des prévisions personnalisées et des rapports budgétaires sur les coûts réels disponibles pour toutes les parties prenantes.
  • Si vous mesurez les coûts unitaires, envisagez d’établir une prévision pour vos coûts unitaires afin de mieux comprendre si vous avez tendance à augmenter ou à réduire les coûts par rapport au chiffre d’affaires.
  • Établissez et automatisez les indicateurs de performance clés, tels que :
    • Coût et prévision pour mesurer la précision de l’algorithme de prévision.
      • Cette option ne peut être effectuée que lorsqu’il y a des modèles d’utilisation attendus et qu’il n’y a pas d’anomalies.
      • Ciblez une variance de <12 % lorsqu’il n’y a pas d’anomalies.
    • Coût et prévision pour mesurer si les coûts étaient sur la cible.
      • Il est évalué s’il existe des anomalies ou non pour mesurer les performances de la solution cloud.
      • Ciblez une variance de 12 à 20 %, <12 % correspondant à une équipe, un projet ou une charge de travail optimisés.
    • Nombre d’anomalies inattendues au cours de la période à l’origine du coût hors de la plage attendue.
    • Délai de réaction aux alertes de prévision.

En savoir plus sur FinOps Foundation

Cette fonctionnalité fait partie de FinOps Framework de FinOps Foundation, une organisation à but non lucratif qui se consacre au développement de la gestion et de l’optimisation des coûts liés au cloud. Pour plus d’informations sur FinOps, comme des playbooks utiles, des programmes de formation et de certification, et bien plus encore, consultez l’article Fonctionnalité de prévision dans la documentation FinOps Framework.

Vous pouvez également trouver des vidéos connexes sur la chaîne YouTube de la FinOps Foundation :


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