FinOps pour l'infrastructure Data : optimisation de stockage complexe sur GCP

Correction d'un sur-engagement pluriannuel sur des volumes de stockage considérés inoptimisables. Re-plateformage stratégique générant d'importantes économies immédiates.

01 Enjeux et contexte

Contexte et enjeux stratégiques

Dans son environnement Multi-Cloud, ce groupe industriel affrontait une crise de rentabilité sur sa facture Google Cloud. L'entreprise avait souscrit un engagement financier pluriannuel ferme (CUD de 3 ans) sur de vastes capacités de stockage, mais cet engagement générait près de 30 dollars de perte par heure de fonctionnement en raison d'un sur-provisionnement massif. Le comble résidait dans le fait que l'hyperscaler et les équipes opérationnelles internes considéraient ce périmètre comme figé et "déjà optimisé". La mission de l'équipe FinOps était de prouver qu'une lecture experte des règles de facturation pouvait débloquer la situation.

02 Activités menées

Démarche et méthodologie

Nos analystes ont ignoré les idées reçues et ont déconstruit les règles de facturation contractuelles du fournisseur. L'audit a mis en lumière une incompréhension majeure : la capacité de stockage froid (capacité "cold" générée par l'auto-tiering) ainsi que l'empreinte des sauvegardes (backups) n'entraient pas dans la base de calcul éligible à la remise du CUD. Ce désalignement technique expliquait l'hémorragie financière, car l'engagement portait sur un type de ressource qui n'était plus consommé activement.

03 Résultats obtenus

Résultats et indicateurs

27 000 $

Réduction OPEX mensuelle

35 $

Coût horaire sur-engagement éliminé

100 $

Gaspillage horaire éliminé

  • Performance nette : 27 000 dollars de réduction d'OPEX mensuel sur la seule ligne budgétaire du stockage GCP.

  • Rationalisation : 20 000 dollars économisés par mois par l'ajustement du stockage froid, 5 000 dollars sur les backups, et 2 000 dollars sur la bande passante de réplication.

  • Efficience Contractuelle : Élimination du sur-engagement stérile qui coûtait 35 dollars par heure au client, démontrant le ROI indéniable de la fonction FinOps.