Une étude de Cast.ai révèle que les clusters Kubernetes sur le cloud public sont massivement surprovisionnés, avec 10 % d'utilisation moyen des CPU réservés. Concernant la mémoire, ce ratio d'utilisation atteint 23%, à peine mieux que le niveau enregistré l'an passé.
l'étude évalue à 40% l'écart entre les ressources provisionnées et celles réellement nécessaires. Les entreprises sous-exploitent également les instances spot, qui pourraient réduire leurs dépenses de 59 % en moyenne, voire de 77 % si utilisées exclusivement. Toutefois, la crainte d’interruptions freine leur adoption, malgré la meilleure stabilité observée sur Azure (69 heures en moyenne contre 8 heures sur AWS).
Cast.ai souligne que cette mauvaise gestion découle de la complexité de l’administration manuelle des clusters. L’adoption d’outils d’optimisation et d’automatisation apparaît essentielle pour ajuster dynamiquement les ressources et réduire les coûts d’infrastructure.
https://www.cio-online.com/actualites/li...16213.html
https://www.lemondeinformatique.fr/actua...96313.html
l'étude évalue à 40% l'écart entre les ressources provisionnées et celles réellement nécessaires. Les entreprises sous-exploitent également les instances spot, qui pourraient réduire leurs dépenses de 59 % en moyenne, voire de 77 % si utilisées exclusivement. Toutefois, la crainte d’interruptions freine leur adoption, malgré la meilleure stabilité observée sur Azure (69 heures en moyenne contre 8 heures sur AWS).
Cast.ai souligne que cette mauvaise gestion découle de la complexité de l’administration manuelle des clusters. L’adoption d’outils d’optimisation et d’automatisation apparaît essentielle pour ajuster dynamiquement les ressources et réduire les coûts d’infrastructure.
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