Le gâchis des ressources cloud des clusters Kubernetes persiste

Souvent présentés comme l'architecture clef des environnements nativement cloud, les clusters Kubernetes gaspillent des ressources cloud. De façon massive. Dans la lignée d'un rapport publié l'an dernier à la même époque, une étude de Cast.ai évalue à 10% seulement le taux d'utilisation moyen des CPU réservés dans le cloud pour les clusters Kubernetes. En matière de mémoire, ce ratio d'utilisation atteint 23%, à peine mieux que le niveau enregistré l'an passé.

Ces taux d'utilisation très bas s'expliquent, en partie, par la tendance des entreprises à réserver des capacités cloud plus importantes que leurs besoins réels. Concernant les ressources de calcul, l'étude évalue à 40% l'écart entre les ressources provisionnées et celles réellement nécessaires. Soit 3 points de moins qu'il y a un an. Concernant la mémoire, cet écart atteint même 57%, avec une pointe à 65% pour les clusters déployés sur Azure. Pour Cast.ai, 99,94% des clusters étudiés bénéficient de ressources trop importantes par rapport à leurs besoins réels (overprovisionning), ce qui se traduit par des factures cloud inutilement alourdies.

Instances spot : diviser la facture par 2,5

Selon les auteurs du rapport analysant les résultats, « la mauvaise utilisation des ressources au sein des clusters Kubernetes n'est pas liée à un fournisseur en particulier, mais davantage aux difficultés inhérentes que pose la gestion manuelle de ces clusters. » Une explication dans la droite ligne de celle que mettait déjà en avant Cast.ai l'an dernier.

Selon l'étude, au-delà même de ce mauvais alignement des ressources sur les besoins réels, les entreprises sous-exploitent les avantages tarifaires qu'apportent les instances spot. L'outil de l'éditeur évalue à 59% en moyenne les économies de coûts que pourraient réaliser les entreprises dont les clusters Kubernetes peuvent tourner sur un assemblage d'instances spot et d'environnements on-demand, ces derniers étant bien plus onéreux. Soit une division par 2,5 de la facture cloud associée à Kubernetes. Un pourcentage qui monte même à 77% si les clusters peuvent tourner exclusivement sur ces environnements à prix réduit, reposant sur les capacités inutilisées des hyperscalers.

Or, les équipes IT hésitent encore parfois à jouer cette carte, redoutant les interruptions inhérentes à ce modèle. À ce sujet, Cast.ai souligne que c'est Azure qui présente la meilleure stabilité sir les instances spot, avec une durée moyenne des noeuds de plus de 69 heures sur ces environnements, contre moins de 8 heures pour AWS et moins de 14 heures pour GCP.