Produit · Gaspillage infonuagique
L’agent d’analyse examine en continu le calcul, les bases de données et le stockage dans chaque compte connecté, puis transforme ses constats en actions classées et chiffrées — livrées sous forme de diff Terraform prêt pour une demande de tirage ou de guide ClickOps.
Redimensionnement et SpotCycle de vie du stockageNettoyage des ressources inutilisées et hors production
Pourquoi le gaspillage revient
Le gaspillage n’est pas une erreur ponctuelle : c’est l’état par défaut d’un environnement infonuagique en croissance. Sans surveillance continue, il finit toujours par revenir.
Les ressources de calcul, les bases de données et les requêtes Kubernetes sont dimensionnées pour une pointe qui se produit rarement, puis ne sont jamais réévaluées. Chaque nouvelle charge de travail démarre surdimensionnée et le demeure.
Environnements de développement actifs la fin de semaine, stockage non rattaché et points de terminaison oubliés : ils restent invisibles jusqu’à ce que quelqu’un les cherche, et personne n’en est responsable.
Un nettoyage ponctuel remet le compteur à zéro, mais de nouvelles charges de travail sont lancées surdimensionnées et les paramètres par défaut régressent. Sans surveillance continue, le gaspillage revient dans l’année.
Ce qui est détecté
L’agent d’analyse examine en continu le calcul, les bases de données et le stockage dans chaque compte connecté, puis transforme ses constats en actions classées, pas seulement en graphiques.
Chaque ressource fait l’objet d’une recommandation concrète — redimensionner, migrer vers Graviton, passer à Spot, réduire la capacité ou supprimer — accompagnée d’une estimation des économies, afin de classer les priorités plutôt que de les deviner.
Chaque recommandation suit un processus d’état — Découverte, En cours, Terminée — afin que votre équipe voie ce qui a été traité et ce qui reste à faire, plutôt que de perdre les constats dans une feuille de calcul.
Chaque recommandation précise l’effort de mise en œuvre, la nécessité d’un redémarrage, la possibilité d’un retour arrière, les identifiants exacts des ressources touchées et les preuves à l’appui : les détails dont un ingénieur a besoin avant de toucher à la production.
Les recommandations sont rédigées en langage naturel : pourquoi une migration de base de données permet d’économiser, les caractéristiques actuelles et cibles des instances et la marge de capacité restante, plutôt qu’un simple amas de mesures.
Deux de ces recommandations, de bout en bout :
Preuve d’économies
des dépenses totales perdues en raison de la dérive au 12e mois sans optimisation continue
récupérés en continu sur une facture infonuagique de 100 000 $ par mois
ce que vous payez avant la réalisation d’économies vérifiées
Les chiffres sur la dérive proviennent du modèle de gaspillage cumulatif de Jetscale — consultez Pourquoi Jetscale pour le détail.
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Découvrez comment la connexion, la détection, la correction et la vérification s’intègrent dans l’ensemble du produit.
En savoir plus →Concept illustratif d’attribution des dépenses d’IA par équipe, d’adaptation des modèles et d’ajustement des fenêtres de contexte.
Prévu · non offert actuellementTerraform, GitHub et votre console infonuagique : les correctifs sont livrés par les outils que vous utilisez déjà.
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