Optimisation des ressources

À quoi sert cet écran

Resource Optimization transforme les données de coût en recommandations concrètes : quels workloads sont surdimensionnés, lesquels sont sous-utilisés, et où requests et limits ne correspondent pas à la réalité.

Cost Analysis vous dit que la facture est trop élevée. Cette page vous dit quoi changer.

Avant de commencer

Pour faire ceci Il vous faut
Ouvrir la page l’accès à au moins un palier d’environnement (env-by-branch.<env>.access)

Un cluster enregistré et valide est nécessaire. Les recommandations sont calculées par cluster à partir de l’utilisation observée : un cluster récemment enregistré a donc peu à dire.

Ouvrir l’écran

  1. Cost › Resource Optimization dans la barre latérale.

URL directe : /ebb/resource-optimization

L’interface

📸 Capture d’écran : La page Resource Optimization. Repères : (1) le sélecteur de cluster, (2) la liste des recommandations, (3) un état vide.

# Élément Ce qu’il fait Quand l’utiliser
1 Sélecteur de cluster Choisit le cluster Toujours
2 Recommandations Les workloads dont le dimensionnement ne colle pas à l’usage Le cœur du sujet
3 État vide Affiché quand il n’y a rien à recommander Rassurant, ou signe de données trop maigres

Une liste vide signifie deux choses très différentes : soit tout est bien dimensionné, soit l’utilisation observée est encore insuffisante. Un cluster récemment enregistré relève du second cas.

Procédures

Appliquer une recommandation

  1. Cost › Resource Optimization, sélectionnez le cluster.
  2. Lisez la recommandation et le workload concerné.
  3. Modifiez requests et limits à leur source — dans le chart ou la configuration de déploiement — et non en éditant la ressource en direct dans Cluster Console. Une édition en direct est écrasée à la prochaine réconciliation.
  4. Laissez le changement se déployer, puis revérifiez après un délai suffisant pour que l’utilisation soit de nouveau observée.

Décider de ce qu’il faut ignorer

Toutes les recommandations ne méritent pas d’être suivies. Un workload surdimensionné de peu et situé sur le chemin critique est correctement surdimensionné. Optimisez d’abord les postes gros et ennuyeux.

Scénario

Réduire les coûts sans provoquer d’incident.

Le mode de défaillance, ici, consiste à rogner un workload jusqu’à ce qu’il tombe sous une charge qui n’a pas encore eu lieu.

  1. Cost › Cost Analysis d’abord — identifiez quel cluster et quels workloads dominent. Optimiser ce qui ne vous coûte rien est un effort perdu.
  2. Cost › Resource Optimization sur ce cluster.
  3. Ordonnez votre attention par montant d’économie, pas par nombre de recommandations.
  4. Pour chaque candidat, évaluez sa criticité avant de rogner. Un job batch supporte des limites serrées ; un service exposé sur le chemin critique doit garder de la marge.
  5. Appliquez le changement à la source, pour qu’il survive à la prochaine réconciliation.
  6. Déployez d’abord en staging et surveillez Détail d’un environnement › Metrics. Des limites mémoire trop rognées se manifestent par des OOM kills, qui ressemblent à des plantages sans rapport.
  7. Ce n’est qu’alors que vous appliquez en production, en revérifiant les chiffres une semaine plus tard.

L’étape 6 est ce qui sépare une économie d’un incident. Une recommandation est calculée sur l’usage passé, et l’usage passé n’inclut pas votre prochain pic de trafic.

En cas de problème

Symptôme Cause Comment vérifier Solution
Cost n’est pas dans la barre latérale Aucun accès à un palier d’environnement Access Explorer Demandez l’accès à un palier
Aucune recommandation Tout est bien dimensionné, ou les données d’usage sont maigres Depuis quand le cluster est enregistré Patientez ; un cluster neuf a peu d’historique
Un changement n’a rien donné Il a été fait sur la ressource en direct et réconcilié Cluster Console Modifiez à la source
Le workload plante après avoir été rogné Limites descendues sous le pic réel Détail d’un environnement › Metrics Remontez les limites ; les OOM kills ressemblent à des plantages sans rapport
Les recommandations contredisent ce que vous voyez Elles sont calculées sur l’usage observé dans la durée Les métriques À considérer comme indicatif, pas comme une autorité

Pour aller plus loin