Panorama des différentes offres de cloud computing : comparaison des tarifs
Au cours des trois articles précédents, je vous ai successivement présenté les offres d'Amazon, Google puis Azure. Beaucoup d'autres offres de cloud existent sur le marché GoGrid, CloudSpace, par exemple. Mais pour l'instant et comme point d'orgue de ces trois premiers articles, je vous propose une comparaison des grilles tarifaires de ces différents acteurs :
| Resources | Google App Engine | Amazon EC2 + S3 + SimpleDB (small) | Microsoft Azure |
| Outgoing Bandwith | $0.12 / GB | $0.17 to $0.10 / GB | $0.15 /GB |
| Incoming Bandwith | $0.10 / GB | $0.10 / GB | $0.10 /GB |
| CPU Time | $0.10 / hour | $0.11 / hour | $0.12 / hour |
| Stored Data | $0.15 / GB | $0.180 to $0.150 / GB /month + transfer and request cost 1 GB by 1 MB req. in and out = $0.11 | $0.15 /GB |
| Structured Stored Data | $0.15 / GB | $0.10 / GB Month + transfer and request cost $0.10 to $0.17 /GB + $0.11 / hour of availability + $0.10 per 1 million I/O requests | $9.99 for 1 GB database, $99.99 for 10 GB + transfer cost $0.10 in / $0.15 out / GB |
Ce tableau n'est volontairement pas exhaustif mais permet de connaître un premier ordre de grandeur des tarifs. Le premier constat est que, à l'exception du stockage structuré, les tarifs sont situés dans un même intervalle d'environ 20%. Dans le cas du stockage structuré, Amazon et Microsoft offrent une base de données relationnelle classique alors que le DataStore de Google est non relationnel. L'offre de Google est la moins chère mais les applications doivent être entièrement revues pour utiliser ce service. L'offre d'Amazon se situe à minima aux alentours de $80 si elle est active le mois entier ce qui la positionne proche de l'offre Microsoft à 10 GB.
Alors, est-ce qu'aller sur le cloud est rentable? Ce tableau ne permet pas de répondre mais il peut servir de base de réflexion.
Aujourd'hui l'informatique est dans une logique d'investissement. Une fois les machines achetées, l'objectif est de maximiser leur utilisation tout en absorbant les pics de charge. Connaître les métriques nécessaires pour exploiter ce tableau n'est pas en soi un exercice simple.
Comme les premiers articles ont pu le montrer, les services fournis par les différents acteurs sont différents : posséder une instance EC2 conduit à des coûts d'exploitation pour l'administrer (mise à jour du service d'exploitation, etc.). A l'inverse, utiliser Google App Engine libère de cette charge mais accroît la complexité donc les coûts de développement.
Utiliser des services cloud se traduit par des changements par rapport à l'hébergement en interne : changements d'architecture logicielle pour assurer la scalabilité, nouvelle répartition des rôles études/exploitation, nouvelle structure de coût, une nouvelle façon de vendre le service aux utilisateurs peut-être?