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Cloud Cost Optimizer

Workflow en 8 étapes

1. Audit initial — inventaire & baseline

Collecte le coût mensuel réel par ressource avant toute action.

AWS

# Export Cost Explorer par service (derniers 30 jours)
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2026-05-24,End=2026-06-24 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE \
  --output table

Azure

# Résumé de facturation par groupe de ressources
az consumption usage list \
  --start-date 2026-05-24 --end-date 2026-06-24 \
  --query "[].{Resource:instanceName, Cost:pretaxCost, Currency:currency}" \
  --output table

GCP

# Export vers BigQuery (recommandé) — requête sur le dataset billing
bq query --use_legacy_sql=false '
SELECT service.description, SUM(cost) AS total_cost
FROM `PROJECT.DATASET.gcp_billing_export_v1_*`
WHERE _PARTITIONTIME BETWEEN "2026-05-24" AND "2026-06-24"
GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC LIMIT 20'

Critère de déclenchement : si une ressource représente > 5 % de la facture totale, elle mérite une analyse dédiée.

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2. Identifier les ressources sous-utilisées (idle / oversized)

Critères d'alerte :

Signal	Seuil	Action
CPU moyen sur 14 j	< 10 %	Downsize ou arrêt
Mémoire utilisée	< 20 %	Downsize
Volume EBS/Disk non attaché	> 7 j	Snapshot + suppression
IP publique non associée	toute durée	Libérer
DB connections actives	0 sur 7 j	Arrêt planifié

AWS — lister les EBS volumes détachés

aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query "Volumes[*].{ID:VolumeId, Size:Size, Type:VolumeType}" \
  --output table

Azure — VMs avec CPU < 10 % (Advisor)

az advisor recommendation list \
  --category Cost \
  --query "[?shortDescription.problem=='Right-size or shutdown underutilized virtual machines']" \
  --output table

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3. Right-sizing

Utiliser les recommandations natives avant de choisir manuellement.