Brouillon : cette fiche est un document de travail du GT AIR,
publié en transparence avant validation. Son contenu peut évoluer.
Dernière mise à jour : 2026-06-04.
I1 — Optimiser infrastructures et environnements¶
Public cible. Équipes d'exploitation et d'infrastructure, ingénieurs de fiabilité (SRE), architectes techniques et spécialistes FinOps.
Objectif¶
Réduire le gaspillage matériel : 25-30 % des serveurs tournent sans usage ; un serveur sous-utilisé consomme jusqu'à 60 % de son énergie nominale.
Contexte et enjeux¶
La consolidation peut réduire la consommation de 30 à 60 %. Le stockage virtuel « indolore » ne l'est pas : multiplier les environnements a un coût réel. Voir le guide.
Étapes de mise en œuvre¶
- Suivre l'usage réel (CPU, RAM et entrées-sorties avec Prometheus, Grafana ou Netdata) ; organiser une revue trimestrielle de consolidation, de réaffectation et de retrait.
- Mesurer la consommation électrique et carbone de l'infrastructure (sondes type Scaphandre / Kepler ; estimation cloud via Cloud Carbon Footprint, DataVizta) pour prioriser sur des données réelles, pas ressenties.
- Ajustement des ressources : adapter les capacités allouées aux besoins observés (outils de recommandation Goldilocks et KRR sur Kubernetes, capacité disque adaptée, suppression des instantanés obsolètes).
- Politique de TTL et d'extinction hors heures sur les environnements de test (Cloud Custodian, kube-green) ; arrêt systématique des inutilisés ; suppression des projets terminés.
- Conteneurisation : partager les images de base, analyser et alléger les couches (
dive), nettoyer les images/couches orphelines (docker image prune). - Élasticité et intensité carbone : préférer l'ajustement automatique au surdimensionnement avec KEDA ; lorsque c'est possible, décaler les charges flexibles vers les heures où l'électricité est la moins carbonée avec Carbon Aware SDK.
- Logs : rotation et nettoyage automatiques (Logrotate, Grafana Loki) ; DEBUG ponctuel.
- Archivages : purger l'historique de versions (SharePoint/OneDrive), nettoyer les fichiers Teams.
- Piloter les coûts (FinOps) comme proxy de la sobriété : attribuer et suivre la dépense par service (OpenCost, Infracost en CI/CD).
Indicateurs et objectifs¶
- KPI : taux d'usage réel des ressources allouées ; nombre d'environnements décommissionnés.
- OKR : −15 % de consommation énergétique datacenter via les actions de sobriété (consolidation : −30 à −60 % possibles).
Pièges à éviter¶
- Surdimensionner « pour les pics » au lieu d'auto-scaler.
- Multiplier les environnements (le stockage virtuel « indolore » ne l'est pas).
- Augmenter les ressources d'un service sans investiguer la cause (fuite mémoire, code non optimisé).
Outils et ressources¶
🟢 = outil open source ; les outils sans pastille ne le sont pas (ou partiellement).
Cette sélection ne retient que les outils mobilisables sur ce chantier. Le catalogue complet de l'INR (355 ressources classées en 15 thèmes, liens vérifiés) tient la référence à jour : Boîte à outils du Numérique Responsable.
| Catégorie | Outil / Ressource | Usage | Lien |
|---|---|---|---|
| Monitoring | 🟢 Prometheus + Grafana | Métriques d'usage réel (CPU, RAM, I/O), tableaux de bord | https://grafana.com |
| Monitoring | 🟢 Netdata | Supervision temps réel par ressource, faible empreinte | https://www.netdata.cloud/ |
| Énergie / carbone | 🟢 Scaphandre | Mesure de la consommation électrique des hôtes et VM | https://github.com/hubblo-org/scaphandre |
| Énergie / carbone | 🟢 Kepler | Estimation de l'énergie des workloads Kubernetes | https://sustainable-computing.io/ |
| Énergie / carbone | 🟢 Cloud Carbon Footprint | Empreinte carbone des usages cloud (AWS/GCP/Azure) | https://www.cloudcarbonfootprint.org/ |
| Énergie / carbone | 🟢 DataVizta (Boavizta) | Impact fabrication/usage serveurs et cloud | https://dataviz.boavizta.org/ |
| Virtualisation (VMware) | EasyVirt (DC Scope / CO2 Scope) | Optimisation, capacité et empreinte carbone d'environnements VMware/VDI | https://www.easyvirt.com/ |
| Ajustement des ressources | 🟢 Goldilocks (Fairwinds) | Recommandations de dimensionnement (VPA) Kubernetes | https://github.com/FairwindsOps/goldilocks |
| Ajustement des ressources | 🟢 KRR (Robusta) | Recommandations de ressources sans agent | https://github.com/robusta-dev/krr |
| Cycle de vie env. | 🟢 Cloud Custodian | Règles automatiques : TTL, arrêt des ressources inutilisées | https://cloudcustodian.io/ |
| Cycle de vie env. | 🟢 kube-green | Extinction des namespaces hors heures ouvrées | https://kube-green.dev/ |
| Conteneurs | 🟢 dive | Analyse des couches d'image, repérage du superflu | https://github.com/wagoodman/dive |
| Élasticité | 🟢 KEDA | Ajustement événementiel des ressources, jusqu'à l'arrêt complet | https://keda.sh/ |
| Carbon-aware | 🟢 Carbon Aware SDK (GSF) | Décaler les charges flexibles vers les heures bas-carbone | https://github.com/Green-Software-Foundation/carbon-aware-sdk |
| Logs | 🟢 Grafana Loki | Agrégation/rotation des logs, rétention maîtrisée | https://grafana.com/oss/loki/ |
| FinOps | 🟢 OpenCost | Coût par service/namespace (proxy de sobriété) | https://www.opencost.io/ |
| FinOps | 🟢 Infracost | Estimation du coût de l'infra (IaC) en CI/CD | https://www.infracost.io/ |