Des coûts cloud opaques à une visibilité claire sur les marges produit

Accrete a déployé Attribute™ pour observer le comportement réel au runtime via eBPF, en attribuant les coûts à partir de l'activité système effective plutôt que de tags ou d'estimations. Le déploiement n'a exigé aucune modification des workloads existants, des stratégies de tagging ni des pipelines. En quelques jours, l'équipe plateforme disposait d'une visibilité des coûts au niveau du workload et du service, d'une lecture des schémas de trafic à l'origine des dépenses, de la capacité à corréler l'usage de l'IA avec des services précis, et d'une vue unifiée des coûts d'infrastructure et liés à l'IA.

Accrete exploite une plateforme AWS partagée et multi-tenant, optimisée pour une forte utilisation sur de nombreux workloads. Si les dépenses globales et leur allocation étaient lisibles, l'attribution s'effondrait dès qu'on entrait dans le compute Kubernetes partagé. Impossible de rattacher de manière fiable les coûts à des workloads, services ou clients précis. Enquêter sur les anomalies de coûts exigeait une corrélation manuelle entre plusieurs systèmes, et l'usage de l'IA ne pouvait pas être facilement rapproché des services qui le consommaient. Les tags et les outils de facturation offraient une vision de haut niveau, mais ne reflétaient pas la consommation réelle des ressources au runtime.

Accrete a déployé Attribute™ pour observer le comportement réel au runtime via eBPF. Comme l'a résumé Jason Moore, Principal DevOps Engineer chez Accrete : "C'est comme un moniteur réseau pour votre budget." Le déploiement n'a exigé aucune modification des workloads existants, des stratégies de tagging ni des pipelines. En quelques jours, l'équipe plateforme disposait d'une visibilité des coûts au niveau du workload et du service, d'une lecture des schémas de trafic à l'origine des dépenses d'infrastructure, de la capacité à corréler l'usage de l'IA avec des services précis, et d'une vue unifiée des coûts d'infrastructure et liés à l'IA.

Attribute™ a mis au jour un schéma de trafic réseau jusque-là invisible, à l'origine d'un coût d'infrastructure significatif. Un service à haut débit acheminait d'importants volumes de données via un chemin réseau inefficace. Une fois le problème identifié, l'équipe a déployé un correctif ciblé pour optimiser le routage. Le coût mensuel du service est passé de 63 000 $ à 17 000 $, soit près de 46 000 $ par mois de dépenses superflues éliminées. Sans visibilité au runtime, repérer ce problème aurait exigé un travail d'investigation manuel considérable, voire serait passé totalement inaperçu.

L'attribution au runtime a également révélé des incohérences dans l'utilisation des clés API entre les environnements, permettant à l'équipe d'identifier les écarts de politique, de corriger les usages et de réduire le risque opérationnel et de conformité. Pour la première fois, Accrete dispose d'une vision cohérente des coûts entre les équipes engineering et finance. L'entreprise comprend désormais le coût par workload et par service, aligne les décisions techniques sur leur impact financier et passe d'une allocation estimée à une consommation réelle.

Avec l'attribution au runtime en place, Accrete étend son modèle pour y intégrer des identifiants au niveau client. Résultat attendu : un coût par client précis, une analyse des marges au niveau du compte, et des décisions de packaging et de tarification pilotées par la donnée, ancrées dans la consommation réelle. Accrete continue d'élargir cet usage, passant de la visibilité des coûts d'infrastructure à l'analyse des marges produit et à la stratégie tarifaire. Avec un véritable cost-to-serve visible au niveau du compte, les équipes produit et pricing disposent enfin des données nécessaires pour fixer des tarifs qui reflètent l'usage réel de la plateforme.

En passant d'une estimation par tags à une attribution fondée sur le runtime, Accrete a obtenu une visibilité sur la manière dont les ressources sont réellement consommées au sein d'une infrastructure partagée. De quoi optimiser immédiatement les coûts et poser les fondations pour aligner les opérations de la plateforme sur l'économie de l'entreprise à grande échelle. À mesure qu'Accrete progresse vers l'analyse des marges produit et la tarification, l'attribution au runtime offre à ses équipes une source unique de vérité : non plus seulement ce que coûte la plateforme, mais ce qu'il en coûte de servir chaque client, et ce que cela doit impliquer dans la fixation des prix.