Dans les lignes de votre facture Cloud se cachent des ressources surdimensionnées, des services oubliés ou des transferts inutiles, qui génèrent parfois plusieurs milliers d'euros par mois.

Notre calculatrice FinOps analyse votre facture et vous remet un bilan clair : ce que vous dépensez aujourd’hui, ce que vous pouvez économiser, et les bonnes pratiques à mettre en place, service par service.

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Exemple de rapport généré à partir d’une facture AWS : plus de 4 000 $ d’économies identifiées au total.
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Sur la base de votre facture, vous recevrez un rapport clair et structuré qui détaille :
• le coût actuel de chaque service identifié
• le coût estimé du service, après application des recommandations
• le montant ET le pourcentage d'économies possibles
• les bonnes pratiques FinOps à appliquer pour chaque service

Et si vos coûts sont déjà optimisés ? Le rapport le précise : nous n'encourageons aucun changement si le service est au meilleur niveau.


Compute
Les machines virtuelles et instances de calcul (EC2, VM, etc.), souvent la part la plus lourde de la facture.
🔎 Ce que la calculatrice analyse dans votre facture
La calculatrice scrute chaque ligne de votre facture, quel que soit votre fournisseur (AWS, Azure, GCP, OVH, Scaleway…). Tous les services critiques sont analysés afin d’identifier vos marges d’optimisation.
Stockage
Les espaces où vos données sont stockées (S3, Blob, Cloud Storage), avec des volumes et snapshots parfois oubliés.
Bases de données
Les services managés (RDS, Cloud SQL, Cosmos DB), souvent surdimensionnés ou configurés avec des options coûteuses.
Réseaux
Connectivité et transferts (VPC, NAT, Load Balancers), sources fréquentes de coûts invisibles.
Monitoring et logs
Collecte et stockage des métriques (CloudWatch, Stackdriver), où la rétention excessive gonfle les frais.
Containers
Environnements Kubernetes (EKS, GKE, AKS), avec clusters ou pods inactifs qui consomment inutilement.
Sécurité
Briques natives (IAM, KMS, WAF), parfois activées par défaut sans réel besoin.
Messaging & Events
Files et topics (SQS, Pub/Sub), souvent laissés actifs après des tests.
Data Transfer
Frais liés à la sortie de données, souvent imprévus mais optimisables.
IA & Analytics
Services d’analyse ou de machine learning qui, mal configurés, peuvent générer des coûts significatifs.

« Un exemple très parlant : je retouve souvent dans les facture des clusters de développement qui tournent la nuit, les week-ends et les jours fériés pour rien… C'est possible de les éteindre, avec une bonne maîtrise du scaling. Et ça peut faire économiser plusieurs milliers d’euros par mois, selon le nombre et la taille des clusters. »


Hugo Martin
Consultant DevOps & concepteur de la calculatrice FinOps

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