AI + FinOps : Comment automatiser l’optimisation des coûts du cloud
Hyper-automatisation pour réduire vos coûts cloud. Ce n’est pas à l’horizon – c’est déjà là.
L’intelligence artificielle est intégrée aux pratiques FinOps et aux plateformes de gestion des coûts cloud. Le résultat? Moins de tâches manuelles et plus d’économies. Des études montrent les entreprises qui activent leur modèle FinOps à l’aide de l’IA sont 53 % plus susceptibles de réaliser des économies de coûts supérieures à 20 %, contre moins de 10 % sans l’IA.
Voici quelques bonnes pratiques pour appliquer l’IA aux trois phases clés du FinOps, vous permettant ainsi de transformer la gestion financière dans le cloud en une pratique continue et efficace.
IA pour FinOps Phase 1 : Informer
La première phase du Cadre FinOps est INFORMER. À ce stade, les entreprises explorent leurs coûts et définissent avec quelle efficacité (ou inefficacité) elles utilisent leur infrastructure et leurs applications cloud. Mais analyser ces données n’est pas une tâche simple. Les données d’utilisation complexes proviennent de plusieurs fournisseurs et les factures peuvent contenir des milliers d’éléments de campagne à démêler. Ce niveau de calcul n’est adapté qu’à l’IA.
5 bonnes pratiques d’IA pour éclairer les programmes FinOps
L’objectif principal d’un programme FinOps basé sur l’IA devrait être d’améliorer la visibilité sur plusieurs sources de données, en les évaluant continuellement à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent.
Comment appliquer l’IA aux informations FinOps :
Ingestion de données vaste et fréquente pour la visibilité : Observez les données côté client et côté fournisseur, en les analysant fréquemment toutes les heures si possible.
Normalisation des données pour les comparaisons de coûts : Si vous souhaitez comparer les coûts unitaires à l’aide de comparaisons comparables entre différents fournisseurs, modèles de tarification et structures de remise, vous aurez besoin de l’IA pour déconstruire les données et normaliser les informations non structurées.
Suivi des prix dynamiques et des nouvelles fonctionnalités : L’IA doit surveiller les fluctuations quotidiennes des prix des services, en gardant un œil sur toutes les fonctionnalités nouvellement publiées qui peuvent vous aider à réduire les coûts.
Analyse des données pour une découverte rapide des économies : L’IA doit comprendre les données d’utilisation du cloud existantes et les configurations actuelles de l’infrastructure, en comparant votre état actuel avec des millions d’autres schémas de tarification optimisés en termes de coûts. L’exécution de scénarios de simulation vous montre où des optimisations de coûts peuvent être réalisées et combien d’argent un changement particulier peut vous faire économiser.
Des recommandations qui deviennent plus intelligentes avec le temps : Trimestre après trimestre, l’IA devrait être capable de comparer les informations historiques et de formuler des recommandations plus éclairées basées sur les modèles et les habitudes d’utilisation.
Fondation FinOps
IA pour FinOps Phase 2 : Optimiser
L’IA est également utile pour atteindre la deuxième phase du FinOps, OPTIMISER. C’est à ce moment-là que les choses deviennent concrètes : des mesures sont prises pour mettre en œuvre les recommandations d’économies de coûts identifiées lors de la phase 1. Par exemple, les entreprises peuvent ajuster leurs habitudes de consommation, redimensionner pour réduire les ressources inutilisées ou modifier les configurations de leur infrastructure cloud.
L’IA est un outil essentiel pour transformer les idées d’économies potentielles en dollars réels économisés.
Automatisation : utiliser l’IA pour capitaliser plus rapidement sur les opportunités d’économies
Les recommandations d’économies générées par l’IA ne sont efficaces que dans la mesure où vous êtes en mesure d’y donner suite rapidement, et les entreprises peuvent tirer parti de l’IA pour automatiser la mise en œuvre de tout changement suggéré. En fait, les entreprises qui n’exploitent pas cet avantage obligeront rapidement leurs ingénieurs informatiques humains à reprendre là où leur automatisation s’arrête.
Les solutions avancées gèrent une plus grande partie du travail. Les outils d’IA demandent aux clients d’approuver la recommandation, puis d’apporter les modifications à leur place. De cette façon, vous pouvez capitaliser plus rapidement sur les retours financiers de votre programme FinOps.
Par exemple, l’IA peut :
suspendre ou mettre en pause un service IaaS inutilisé,
changer le type de plan de service,
modifier une remise sur engagement à long terme ou un plan d’épargne, ou
vous aide même à gérer les mises à niveau (et les rétrogradations) de l’infrastructure en fonction des charges de travail.
Il s’agit d’une fonctionnalité avancée car elle nécessite des investissements dans l’intégration, ce qui permet au moteur d’IA de manipuler les paramètres au sein du portail de gestion administrative du fournisseur de cloud. C’est un secret peu connu qui peut également être utilisé pour accélérer le retour sur investissement des investissements cloud.
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IA pour FinOps Phase 3 : Exploiter
Explorons maintenant comment l’IA rationalise la phase 3 du FinOps, OPERATE. Nous savons tous que le travail d’un programme FinOps n’est jamais unique. Il ne s’agit pas non plus d’un effort cloisonné limité à un seul ministère. En fait, la Fondation FinOps affirme que les organisations devraient élaborer une approche collaborative et interfonctionnelle pour mesurer et améliorer en permanence la gestion du cloud.
Mais comment faire cela exactement ?
L’automatisation de l’IA et l’automatisation des processus robotiques (RPA) peuvent accroître la productivité des équipes informatiques, financières et d’approvisionnement qui cherchent à aligner et numériser les tâches répétitives nécessaires à l’exécution des FinOps. Lorsque l’IA et la RPA sont appliquées non seulement à des étapes individuelles, mais également à des flux de travail étendus dans plusieurs départements, elles offrent une valeur plus large. Nous appelons cela l’hyper-automatisation pour FinOps.
Hyper-automatisation : créer un écosystème unifié pour FinOps
L’hyper-automatisation se produit lorsque tous les processus et flux de travail FinOps nécessaires sont alignés puis rationalisés pour toutes les parties prenantes. Cela donne naissance à la synthèse qui fait désormais la renommée de la stratégie FinOps. À titre d’exemple, diverses parties prenantes deviennent synergiques dans leurs pratiques FinOps lorsque le programme peut répondre ensemble aux besoins des équipes informatiques et financières dans le cadre d’un seul mouvement piloté par l’IA. Ce n’est que lorsque les entreprises peuvent automatiser et unifier l’ensemble de l’écosystème de tâches qu’elles peuvent simultanément générer des économies et améliorer l’efficacité des processus, ce qui peut créer un effet multiplicateur sur les résultats.
Ceci est important car les équipes informatiques, financières et achats ont des besoins FinOps très différents (voir image). Chacun d’entre eux doit être satisfait de manière à unifier toutes les informations, tâches et parties prenantes plutôt que de les fragmenter. Les intégrations et les systèmes centralisés permettant une gestion unifiée sont essentiels. Avoir une seule source de vérité est primordial.
Note finale : l’IA est essentielle à l’optimisation basée sur les données
L’IA joue un rôle central dans FinOps. Les analyses avancées aident les entreprises à contrôler plus efficacement leurs dépenses cloud. L’automatisation de la mise en œuvre de mesures de réduction des coûts accélère le succès et la création de flux de travail hyper-automatisés pour toutes les personnes impliquées favorise une culture de maîtrise des coûts du cloud. Toute entreprise essayant de gérer manuellement des domaines multi-cloud se rendra compte que la complexité l’empêchera rapidement de remporter la partie finale : l’optimisation des coûts basée sur les données.
Accélérez votre temps d’obtention d’informations et d’économies avec la solution FinOps basée sur l’IA la plus intelligente et dotée de 14 fonctionnalités d’IA brevetées pour l’optimisation des coûts du cloud. Démarrez avec Tangoe One Cloud.
juin 4, 2024
AI + FinOps : Comment automatiser l’optimisation des coûts du cloud
Hyper-automatisation pour réduire vos coûts cloud. Ce n’est pas à l’horizon – c’est déjà là.
L’intelligence artificielle est intégrée aux pratiques FinOps et aux plateformes de gestion des coûts cloud. Le résultat? Moins de tâches manuelles et plus d’économies. Des études montrent les entreprises qui activent leur modèle FinOps à l’aide de l’IA sont 53 % plus susceptibles de réaliser des économies de coûts supérieures à 20 %, contre moins de 10 % sans l’IA.
Voici quelques bonnes pratiques pour appliquer l’IA aux trois phases clés du FinOps, vous permettant ainsi de transformer la gestion financière dans le cloud en une pratique continue et efficace.
IA pour FinOps Phase 1 : Informer
La première phase du Cadre FinOps est INFORMER. À ce stade, les entreprises explorent leurs coûts et définissent avec quelle efficacité (ou inefficacité) elles utilisent leur infrastructure et leurs applications cloud. Mais analyser ces données n’est pas une tâche simple. Les données d’utilisation complexes proviennent de plusieurs fournisseurs et les factures peuvent contenir des milliers d’éléments de campagne à démêler. Ce niveau de calcul n’est adapté qu’à l’IA.
5 bonnes pratiques d’IA pour éclairer les programmes FinOps
L’objectif principal d’un programme FinOps basé sur l’IA devrait être d’améliorer la visibilité sur plusieurs sources de données, en les évaluant continuellement à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent.
Comment appliquer l’IA aux informations FinOps :
Fondation FinOps
IA pour FinOps Phase 2 : Optimiser
L’IA est également utile pour atteindre la deuxième phase du FinOps, OPTIMISER. C’est à ce moment-là que les choses deviennent concrètes : des mesures sont prises pour mettre en œuvre les recommandations d’économies de coûts identifiées lors de la phase 1. Par exemple, les entreprises peuvent ajuster leurs habitudes de consommation, redimensionner pour réduire les ressources inutilisées ou modifier les configurations de leur infrastructure cloud.
L’IA est un outil essentiel pour transformer les idées d’économies potentielles en dollars réels économisés.
Automatisation : utiliser l’IA pour capitaliser plus rapidement sur les opportunités d’économies
Les recommandations d’économies générées par l’IA ne sont efficaces que dans la mesure où vous êtes en mesure d’y donner suite rapidement, et les entreprises peuvent tirer parti de l’IA pour automatiser la mise en œuvre de tout changement suggéré. En fait, les entreprises qui n’exploitent pas cet avantage obligeront rapidement leurs ingénieurs informatiques humains à reprendre là où leur automatisation s’arrête.
Les solutions avancées gèrent une plus grande partie du travail. Les outils d’IA demandent aux clients d’approuver la recommandation, puis d’apporter les modifications à leur place. De cette façon, vous pouvez capitaliser plus rapidement sur les retours financiers de votre programme FinOps.
Par exemple, l’IA peut :
Il s’agit d’une fonctionnalité avancée car elle nécessite des investissements dans l’intégration, ce qui permet au moteur d’IA de manipuler les paramètres au sein du portail de gestion administrative du fournisseur de cloud. C’est un secret peu connu qui peut également être utilisé pour accélérer le retour sur investissement des investissements cloud.
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IA pour FinOps Phase 3 : Exploiter
Explorons maintenant comment l’IA rationalise la phase 3 du FinOps, OPERATE. Nous savons tous que le travail d’un programme FinOps n’est jamais unique. Il ne s’agit pas non plus d’un effort cloisonné limité à un seul ministère. En fait, la Fondation FinOps affirme que les organisations devraient élaborer une approche collaborative et interfonctionnelle pour mesurer et améliorer en permanence la gestion du cloud.
Mais comment faire cela exactement ?
L’automatisation de l’IA et l’automatisation des processus robotiques (RPA) peuvent accroître la productivité des équipes informatiques, financières et d’approvisionnement qui cherchent à aligner et numériser les tâches répétitives nécessaires à l’exécution des FinOps. Lorsque l’IA et la RPA sont appliquées non seulement à des étapes individuelles, mais également à des flux de travail étendus dans plusieurs départements, elles offrent une valeur plus large. Nous appelons cela l’hyper-automatisation pour FinOps.
Hyper-automatisation : créer un écosystème unifié pour FinOps
L’hyper-automatisation se produit lorsque tous les processus et flux de travail FinOps nécessaires sont alignés puis rationalisés pour toutes les parties prenantes. Cela donne naissance à la synthèse qui fait désormais la renommée de la stratégie FinOps. À titre d’exemple, diverses parties prenantes deviennent synergiques dans leurs pratiques FinOps lorsque le programme peut répondre ensemble aux besoins des équipes informatiques et financières dans le cadre d’un seul mouvement piloté par l’IA. Ce n’est que lorsque les entreprises peuvent automatiser et unifier l’ensemble de l’écosystème de tâches qu’elles peuvent simultanément générer des économies et améliorer l’efficacité des processus, ce qui peut créer un effet multiplicateur sur les résultats.
Ceci est important car les équipes informatiques, financières et achats ont des besoins FinOps très différents (voir image). Chacun d’entre eux doit être satisfait de manière à unifier toutes les informations, tâches et parties prenantes plutôt que de les fragmenter. Les intégrations et les systèmes centralisés permettant une gestion unifiée sont essentiels. Avoir une seule source de vérité est primordial.
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Les défis dans ce domaine peuvent être surmontés en comprenant trois conditions préalables à la création d’une plateforme FinOps hyper-automatisée.
Note finale : l’IA est essentielle à l’optimisation basée sur les données
L’IA joue un rôle central dans FinOps. Les analyses avancées aident les entreprises à contrôler plus efficacement leurs dépenses cloud. L’automatisation de la mise en œuvre de mesures de réduction des coûts accélère le succès et la création de flux de travail hyper-automatisés pour toutes les personnes impliquées favorise une culture de maîtrise des coûts du cloud. Toute entreprise essayant de gérer manuellement des domaines multi-cloud se rendra compte que la complexité l’empêchera rapidement de remporter la partie finale : l’optimisation des coûts basée sur les données.
Accélérez votre temps d’obtention d’informations et d’économies avec la solution FinOps basée sur l’IA la plus intelligente et dotée de 14 fonctionnalités d’IA brevetées pour l’optimisation des coûts du cloud. Démarrez avec Tangoe One Cloud.
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