L’IA pourrait aider à atténuer le choc des autocollants cloud - ou à aggraver les choses

L'IA peut fournir une automatisation intelligente, mais « il y a un manque de confiance dans l'automatisation complète », selon un rapport de la FinOps Foundation.

Avec des charges de travail intenses et des flux de demandes d’utilisateurs constamment fluctuants, les services cloud ont donné des maux de tête à de nombreux directeurs financiers à la fin du mois. Des frais mensuels de 25 000 $pourraient soudainement grimper à 200 000 $le mois suivant. Les directeurs financiers, comme nous le savons, n’aiment pas une telle volatilité.

La plupart des entreprises, 69 %, dépensent plus d'un million de dollars par an en cloud computing, confirme une enquête de Flexera. Près d'un quart des personnes interrogées (24 %) dépensent actuellement plus de 12 millions de dollars par an dans le cloud public. Même parmi les petites et moyennes entreprises de l’échantillon, 26 % dépensent plus d’un million de dollars par an.

Ces coûts constitueraient moins un casse-tête pour les directeurs financiers s’ils étaient plus prévisibles. C’est possible, mais une autre clé entre en jeu : l’intelligence artificielle, qui s’appuie fortement sur les services cloud pour la puissance de traitement et la capacité de stockage. Peu d'organisations suivent les coûts de l'IA à l'heure actuelle, selon une nouvelle recherche sur 1 245 entreprises consommatrices de cloud menée par la FinOps Foundation, un groupe affilié à la Linux Foundation. Dans le même temps, 31 % des personnes interrogées ont déclaré que les coûts de l’IA/ML ont un impact sur leurs efforts de mesure et d’atténuation des coûts du cloud.

Entrez dans FinOps, qui encourage l'alignement des dépenses cloud sur les objectifs commerciaux, sur la base d'une prise de décision basée sur les données, considéré comme une approche de la folie. Il reste cependant une énigme à résoudre. « L'IA/ML deviendra-t-elle l'un des coûts les plus importants à gérer à tous les niveaux de dépenses cloud ? » s'interroge l'auteur de l'enquête, Mike Fuller, CTO de la Fondation FinOps. "Ou la technologie sera-t-elle exploitée pour rendre les choses plus faciles pour les praticiens, en débloquant une optimisation et une automatisation plus intelligentes ? La première est déjà une réalité pour beaucoup, tandis que la seconde reste un espoir."

L'histoire se déroule dans deux directions :

• AI pour FinOps : Utiliser l'IA/ML pour la pratique du FinOps lui-même
• FinOps pour l'IA : gérer les coûts des services IA/ML dans votre pratique FinOps

La gestion des coûts de l’IA est actuellement une préoccupation croissante pour ceux qui dépensent 100 millions de dollars ou plus par an en services cloud, observe Fuller. « Les organisations dont les dépenses globales dans le cloud sont plus élevées ont tendance à considérer l'IA/ML comme une source en croissance rapide de coûts variables qui doivent être gérés. » Les coûts de l’IA ne constituent pas encore une préoccupation pour les petites organisations à l’heure actuelle.

« L'IA, plutôt que d'aider au départ, commence en fait à avoir un impact négatif sur les factures cloud des gros dépensiers et a un impact direct sur les marges en raison de l'augmentation des dépenses dans le cloud », ajoute J.R. Storment, directeur exécutif de la Fondation FinOps.

L’IA offre une automatisation plus importante et plus intelligente, ce qui est essentiel pour automatiser le suivi et la gestion des dépenses cloud. Il est toutefois révélateur de constater « un manque de confiance dans l’automatisation complète, où les actions sont entreprises sans aucune approbation humaine », indique le rapport. « Nous avons entendu dire que les gros investisseurs, en particulier ceux des secteurs réglementés, sont plus prudents à l'égard de l'automatisation. Nous entendons également dire que l'intégration de l'automatisation dans les systèmes et flux de travail existants est un défi, en particulier dans les environnements où les équipes DevOps sont réparties et utilisent une combinaison d'outils dans leur cloud. déploiements."

Avec un tel manque de confiance, « la mise en place d’une automatisation complète pourrait prendre des années », ajoutent-ils.