# COÛT 6. Comment atteindre les objectifs de coût lorsque vous sélectionnez le type, la taille et le nombre de ressources ?
Veillez à choisir la taille et le nombre de ressources qui conviennent pour la tâche à accomplir. En choisissant le type, la taille et le nombre les plus rentables, vous réduisez le gaspillage.
**Topics**
+ [COST06-BP01 Réalisation d’une modélisation des coûts](cost_type_size_number_resources_cost_modeling.md)
+ [COST06-BP02 Sélection du type, de la taille et du nombre de ressources en fonction des données](cost_type_size_number_resources_data.md)
+ [COST06-BP03 Sélection automatique du type, de la taille et du nombre de ressources en fonction des métriques](cost_type_size_number_resources_metrics.md)
+ [COST06-BP04 Envisager l’utilisation de ressources partagées](cost_type_size_number_resources_shared.md)
# COST06-BP01 Réalisation d’une modélisation des coûts
Identifiez les exigences de l’organisation (telles que les besoins métier et les engagements existants) et réalisez une modélisation des coûts (globaux) de la charge de travail et de chacun de ses composants. Procédez à des évaluations de la charge de travail en fonction de diverses charges prévues et comparez les coûts. L’effort de modélisation doit refléter les avantages potentiels. Par exemple, le temps passé est proportionnel au coût des composants.
**Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée :** élevé
## Directives d’implémentation
Effectuez une modélisation des coûts de votre charge de travail et de chacun de ses composants, afin de comprendre l’équilibre entre les ressources et de déterminer la taille correcte de chaque ressource dans la charge de travail, compte tenu d’un niveau de performance spécifique. La compréhension des considérations relatives aux coûts peut éclairer le cas d’utilisation et le processus de prise de décision de votre organisation lors de l’évaluation des résultats de réalisation de valeur pour le déploiement d’une charge de travail planifiée.
Procédez à des évaluations de la charge de travail en fonction de diverses charges prévues et comparez les coûts. L’effort de modélisation doit refléter les avantages potentiels. Par exemple, le temps passé est proportionnel au coût des composants ou aux économies prévues. Pour connaître les bonnes pratiques, consultez la section [de révision du pilier Efficacité des performances du cadre AWS Well-Architected](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/review.html).
Par exemple, pour créer une modélisation des coûts pour une charge de travail composée de ressources informatiques, [Optimiseur de calcul AWS](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) peut faciliter la modélisation des coûts d’exécution des charges de travail. Il fournit des recommandations de dimensionnement des ressources de calcul basées sur l’utilisation historique. Assurez-vous que des agents CloudWatch sont déployés sur les instances Amazon EC2 pour collecter des métriques de mémoire qui vous offrent des recommandations plus précises dans Optimiseur de calcul AWS. Il s’agit de la source de données idéale pour les ressources de calcul, car c’est un service gratuit qui utilise le machine learning pour faire plusieurs recommandations en fonction des niveaux de risque.
Il existe [plusieurs services](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html) que vous pouvez utiliser avec des journaux personnalisés comme sources de données afin de redimensionner les opérations pour d’autres services et composants de la charge de travail, comme [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/), [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) et [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html). AWS Trusted Advisor vérifie les ressources et signale les ressources peu utilisées, ce qui peut vous aider à bien dimensionner vos ressources et à créer une modélisation des coûts.
Voici des recommandations pour les données et métriques de modélisation des coûts :
+ Le suivi doit refléter l’expérience utilisateur avec précision. Choisissez le niveau de précision correct pour la période et choisissez judicieusement le maximum ou le 99e centile au lieu de la moyenne.
+ Sélectionnez la granularité appropriée pour la période d’analyse qui couvre tous les cycles de charge de travail. Par exemple, si une analyse de deux semaines est effectuée, vous pourriez négliger un cycle mensuel de forte utilisation, ce qui pourrait conduire à une sous-allocation.
+ Choisissez les bons services AWS pour votre charge de travail prévue en prenant en compte vos engagements existants, les modèles de tarification sélectionnés pour vos autres charges de travail et votre capacité à innover rapidement et à vous concentrer sur votre valeur métier principale.
**Étapes d’implémentation**
+ **Réalisation d’une modélisation des coûts des ressources :** déployez la charge de travail ou une démonstration de faisabilité dans un compte séparé avec les types et tailles de ressources spécifiques à tester. Exécutez la charge de travail avec les données de test et enregistrez les résultats, ainsi que les données de coût pour la période où le test a été effectué. Redéployez ensuite la charge de travail ou modifiez les types et les tailles des ressources et relancez le test. Incluez les frais de licence de tous les produits que vous pourriez utiliser avec ces ressources et les frais d’opérations (main-d’œuvre ou ingénierie) estimés pour le déploiement et la gestion de ces ressources pendant la création de la modélisation des coûts. Envisagez une modélisation des coûts par période (heure, jour, mois, année ou trois ans).
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Identification des opportunités à la bonne taille](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html)
+ [Fonctionnalités d’Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Optimisation des coûts : dimensionnement Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [Optimiseur de calcul AWS](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Calculateur de prix AWS](https://calculator.aws/#/)
**Exemples connexes :**
+ [Réalisation d’une modélisation des coûts basée sur les données ](https://aws.amazon.com/blogs/mt/how-to-use-aws-well-architected-with-aws-trusted-advisor-to-achieve-data-driven-cost-optimization/)
+ [Estimation du coût des configurations de ressources planifiées AWS](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/estimating-aws-resource-costs/)
+ [Choix des bons outils AWS](https://www.learnaws.org/2019/09/27/choose-right-aws-tools/)
# COST06-BP02 Sélection du type, de la taille et du nombre de ressources en fonction des données
Sélectionnez la taille ou le type de ressources en fonction des données relatives à la charge de travail et aux caractéristiques des ressources Par exemple, le calcul, la mémoire, le débit ou l’accès intensif en écriture. Cette sélection est généralement effectuée en utilisant une version précédente (sur site) de la charge de travail, en utilisant de la documentation ou d’autres sources d’information sur la charge de travail.
**Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée :** moyen
## Directives d’implémentation
Amazon EC2 fournit une large sélection de types d’instances avec différents niveaux de capacité d’UC, de mémoire, de stockage et de réseau pour répondre à divers cas d’utilisation. Ces types d’instances proposent différentes combinaisons de capacités de processeur, de mémoire, de stockage et de réseau pour vous permettre de sélectionner la combinaison de ressources adaptée à vos projets. Chaque type d’instance est disponible dans plusieurs tailles afin que vous puissiez ajuster vos ressources en fonction des exigences de votre charge de travail. Pour déterminer le type d’instance dont vous avez besoin, rassemblez des informations sur la configuration système requise de l’application ou du logiciel que vous envisagez d’exécuter sur votre instance. Ces détails doivent comprendre les éléments suivants :
+ Système d’exploitation
+ Nombre de cœurs de l’UC
+ Cœurs de GPU
+ Quantité de mémoire système (RAM)
+ Type et espace de stockage
+ Exigence de la bande passante du réseau
Identifiez la finalité des besoins en calcul et l’instance requise, puis explorez les différentes familles d’instances Amazon EC2. Amazon propose les familles de types d’instances suivantes :
+ Usage général
+ Calcul optimisé
+ Mémoire optimisée
+ Stockage optimisé
+ Calcul accéléré
+ Calcul haute performance (HPC) optimisé
Pour mieux comprendre les objectifs spécifiques et les cas d’utilisation qu’une famille d’instances Amazon EC2 spécifique peut satisfaire, consultez la section [Types d’instances AWS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html).
La collecte de la configuration système requise est essentielle pour sélectionner la famille d’instances et le type d’instance les mieux adaptés à vos besoins. Les noms de types d’instances sont composés du nom de famille et de la taille de l’instance. Par exemple, l’instance t2.micro appartient à la famille T2 et a une taille microscopique.
Sélectionnez la taille ou le type de ressources en fonction des caractéristiques de la charge de travail et des ressources (calcul, mémoire, débit ou accès intensif en écriture, par exemple). Cette sélection est généralement effectuée à l’aide d’une modélisation des coûts, d’une version antérieure de la charge de travail (version sur site, par exemple), d’une documentation ou d’autres sources d’informations sur la charge de travail (livres blancs ou solutions publiées). L’utilisation de calculateurs de prix AWS ou d’outils de gestion des coûts peut vous aider à prendre des décisions éclairées quant aux types, aux tailles et aux configurations des instances.
### Étapes d’implémentation
+ **Sélection des ressources en fonction des données :** utilisez vos données de modélisation des coûts pour sélectionner le niveau prévu d’utilisation de la charge de travail, ainsi que le type et la taille des ressources spécifiées. Sur la base de vos données de modélisation des coûts, déterminez le nombre de processeurs virtuels, la mémoire totale (Gio), le volume de stockage d’instances locales (Go), les volumes Amazon EBS et le niveau de performances du réseau, en tenant compte du taux de transfert de données requis pour l’instance. Effectuez toujours vos choix en vous appuyant sur des analyses détaillées et des données précises afin d’optimiser les performances tout en gérant efficacement les coûts.
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [Types d’instance AWS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Fonctionnalités d’Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Optimisation des coûts : dimensionnement EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
**Vidéos connexes :**
+ [ Selecting the right Amazon EC2 instance for your workloads ](https://www.youtube.com/watch?v=q5Dn9gcmpJg)
+ [ Right size your service ](https://youtu.be/wcp1inFS78A)
**Exemples connexes :**
+ [Il est désormais plus facile de découvrir et de comparer les types d’instances Amazon EC2](https://aws.amazon.com/blogs/compute/it-just-got-easier-to-discover-and-compare-ec2-instance-types/)
# COST06-BP03 Sélection automatique du type, de la taille et du nombre de ressources en fonction des métriques
Utilisez les métriques de la charge de travail en cours pour sélectionner la taille et le type appropriés afin d’optimiser les coûts. Mettez en service de manière appropriée le débit, le dimensionnement et le stockage pour les services de calcul, de stockage, de données et de mise en réseau. Pour ce faire, utilisez une boucle de rétroaction, telle que la mise à l’échelle automatique ou du code personnalisé dans la charge de travail.
**Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée :** bas
## Directives d’implémentation
Créez une boucle de rétroaction qui utilise des métriques actives de la charge de travail en cours pour apporter des modifications à cette dernière. Vous pouvez utiliser un service géré, comme [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), que vous configurez pour effectuer les opérations de dimensionnement qui vous conviennent. AWS fournit également des [API, des SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) et des fonctionnalités qui permettent de modifier les ressources avec un minimum d’effort. Vous pouvez programmer une charge de travail pour arrêter et démarrer une instance Amazon EC2 afin de permettre un changement de taille ou de type d’instance. De cette manière, vous tirez parti des avantages d’un redimensionnement tout en supprimant presque tous les coûts opérationnels nécessaires pour effectuer la modification.
Dans certains services AWS, comme [Amazon Simple Storage Service Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/), la sélection automatique du type ou de la taille est intégrée. Amazon S3 Intelligent-Tiering déplace automatiquement vos données entre deux niveaux d’accès, accès fréquent et accès peu fréquent, en fonction de vos modèles d’utilisation.
**Étapes d’implémentation**
+ **Amélioration de votre observabilité en configurant les indicateurs de charge de travail :** capturez les métriques clés de la charge de travail. Ces métriques donnent une indication de l’expérience client, comme le rendement de la charge de travail, et s’alignent sur les différences entre les types et les tailles de ressources, comme l’utilisation de l’UC et de la mémoire. Pour calculer les ressources, analysez les données de performances afin d’adapter la taille de vos instances Amazon EC2. Identifiez les instances inactives et celles qui sont sous-utilisées. Les indicateurs clés à rechercher sont l’utilisation du processeur et l’utilisation de la mémoire (par exemple, 40 % d’utilisation du processeur dans 90 % des cas, comme expliqué dans [Dimensionnement avec Optimiseur de calcul AWS et activation de l’utilisation de la mémoire](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)). Identifiez les instances avec une utilisation maximale de l’UC et une utilisation de la mémoire inférieure à 40 % sur une période de quatre semaines. Ce sont les instances dont la taille doit être adaptée pour réduire les coûts. Pour les ressources de stockage telles qu’Amazon S3, vous pouvez utiliser [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/), qui vous permet de voir 28 métriques réparties dans différentes catégories au niveau du compartiment, et 14 jours de données historiques dans le tableau de bord par défaut. Vous pouvez filtrer votre tableau de bord Amazon S3 Storage Lens par récapitulatif et optimisation des coûts ou événements pour analyser des métriques spécifiques.
+ **Affichage des recommandations de redimensionnement :** utilisez les recommandations de redimensionnement dans Optimiseur de calcul AWS et l’outil de redimensionnement Amazon EC2 dans la console de gestion des coûts, ou passez en revue le dimensionnement AWS Trusted Advisor correct de vos ressources pour ajuster votre charge de travail. Il est important d’utiliser les [bons outils](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html) lors du dimensionnement des différentes ressources et de suivre les [directives de redimensionnement](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html), qu’il s’agisse d’une instance Amazon EC2, de classes de stockage AWS ou de types d’instances Amazon RDS. Pour les ressources de stockage, vous pouvez utiliser Amazon S3 Storage Lens qui vous donne une visibilité sur l’utilisation du stockage d’objets et les tendances d’activité en plus de faire des recommandations exploitables afin d’optimiser les coûts et d’appliquer les bonnes pratiques en matière de protection des données. À l’aide des recommandations contextuelles qu’[Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/) tire de l’analyse des métriques sur toute votre organisation, vous pouvez prendre des mesures immédiates pour optimiser votre stockage.
+ **Sélection automatique du type et de la taille des ressources en fonction des métriques :** à l’aide des métriques de charge de travail, sélectionnez manuellement ou automatiquement les ressources de votre charge de travail. Pour les ressources de calcul, la configuration d’AWS Auto Scaling ou la mise en œuvre du code dans votre application peut limiter l’effort requis si des changements fréquents sont nécessaires. De plus, la mise en œuvre des modifications peut ainsi survenir de manière plus précoce qu’avec un processus manuel. Vous pouvez lancer et mettre automatiquement à l’échelle une flotte d’instances à la demande et d’instances Spot au sein d’un même groupe Auto Scaling. Outre les remises accordées sur l’utilisation des instances Spot, vous pouvez utiliser des instances réservées ou un Savings Plan afin de bénéficier de réductions sur les tarifs standard des instances à la demande. Tous ces facteurs combinés vous aident à optimiser vos économies de coûts pour les instances Amazon EC2 et à déterminer l’échelle et les performances souhaitées pour votre application. Vous pouvez également utiliser une [stratégie de sélection de type d’instance basée sur les attributs (ABS)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html) dans les [groupes Auto Scaling (ASG)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html), afin d’exprimer vos exigences en matière d’instances sous forme d’un ensemble d’attributs, tels que le processeur virtuel, la mémoire et le stockage. Vous pouvez utiliser automatiquement les types d’instance de nouvelle génération lorsqu’ils sont disponibles et accéder à une plus large gamme de capacités avec les instances Spot Amazon EC2. La flotte d’Amazon EC2 et Amazon EC2 Auto Scaling sélectionnent et lancent les instances qui correspondent aux attributs spécifiés, en éliminant le besoin de sélectionner manuellement les types d’instance. Pour les ressources de stockage, vous pouvez utiliser les fonctionnalités [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/intelligent-tiering/) et [Amazon EFS Infrequent Access](https://aws.amazon.com/efs/features/infrequent-access/), qui vous permettent de sélectionner automatiquement des classes de stockage qui permettent de réaliser automatiquement des économies de coûts de stockage lorsque les modèles d’accès aux données changent, sans impact sur les performances ni surcharge opérationnelle.
## Ressources
**Documents connexes :**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Redimensionnement d’AWS](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-optimization/right-sizing/)
+ [Optimiseur de calcul AWS](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Fonctionnalités d’Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Configuration de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/GettingSetup.html)
+ [CloudWatch : publication de métriques personnalisées](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Mise en route avec Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)
+ [Amazon S3 Intelligent Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)
+ [Accès peu fréquent à Amazon EFS](https://aws.amazon.com/efs/features/infrequent-access/)
+ [Lancement d’une instance Amazon EC2 à l’aide du kit SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/v2/developer-guide/run-instance.html)
**Vidéos connexes :**
+ [Right Size Your Services](https://www.youtube.com/watch?v=wcp1inFS78A)
**Exemples connexes :**
+ [Sélection du type d’instance basée sur des attributs pour l’autoscaling pour la flotte d’Amazon EC2](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/).
+ [Optimisation du service de conteneur Amazon Elastic pour le coût à l’aide d’une mise à l’échelle planifiée](https://aws.amazon.com/blogs/containers/optimizing-amazon-elastic-container-service-for-cost-using-scheduled-scaling/)
+ [Mise à l’échelle prédictive pour Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/)
+ [Optimisation des coûts et amélioration de la visibilité sur l’utilisation avec Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)
# COST06-BP04 Envisager l’utilisation de ressources partagées
Pour les services déjà déployés au niveau de l’organisation pour plusieurs unités commerciales, envisagez d’utiliser des ressources partagées afin d’augmenter l’utilisation et de réduire le coût total de possession (TCO). L’utilisation de ressources partagées peut être une option rentable pour centraliser la gestion et les coûts en utilisant des solutions existantes, en partageant des composants, ou les deux. Gérez les fonctions courantes telles que la surveillance, les sauvegardes et la connectivité, soit dans les limites d’un compte, soit dans un compte dédié. Vous pouvez également réduire les coûts en mettant en œuvre la standardisation ainsi qu’en réduisant la duplication et la complexité.
**Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée :** moyen
## Directives d’implémentation
Lorsque plusieurs charges de travail entraînent la même fonction, utilisez les solutions existantes et les composants partagés pour améliorer la gestion et optimiser les coûts. Envisagez d’utiliser les ressources existantes (en particulier les ressources partagées), telles que des serveurs de base de données hors production ou des services d’annuaire, pour réduire les coûts liés au cloud en appliquant les bonnes pratiques de sécurité et la réglementation de l’entreprise. Pour optimiser la réalisation de la valeur et l’efficacité, il est essentiel de réaffecter les coûts (en utilisant le relevé des services rendus et la rétrofacturation) aux domaines pertinents de l’entreprise qui stimulent la consommation.
Le terme de *relevé des services rendus* fait référence aux rapports qui répartissent les coûts du cloud en catégories attribuables, telles que les consommateurs, les unités commerciales, les comptes du grand livre ou d’autres entités responsables. L’objectif du relevé des services rendus est de montrer aux équipes, aux unités commerciales ou aux individus le coût des ressources cloud qu’ils consomment.
La *rétrofacturation* consiste à affecter les dépenses du service central aux unités de coûts sur la base d’une stratégie adaptée à un processus de gestion financière spécifique. Pour les clients, la rétrofacturation impute les coûts occasionnés par un compte de services partagés à différentes catégories de coûts financiers adaptées à un processus de signalement des clients. En mettant en place des mécanismes de rétrofacturation, vous pouvez rendre compte des coûts engendrés par les différentes unités commerciales, les produits et les équipes.
Les charges de travail peuvent être classées en deux catégories : les charges critiques et les charges non critiques. Sur la base de ce classement, utilisez des ressources partagées avec des configurations générales pour les charges de travail moins critiques. Pour optimiser davantage les coûts, affectez des serveurs réservés uniquement pour les charges de travail critiques. Partagez les ressources ou allouez-les sur plusieurs comptes pour les gérer efficacement. Même avec des environnements de développement, de test et de production distincts, le partage sécurisé est possible et ne compromet pas la structure organisationnelle.
Pour améliorer votre compréhension et optimiser les coûts et l’utilisation des applications conteneurisées, utilisez les données de répartition des coûts qui vous aident à répartir les coûts entre les différentes entités commerciales en fonction de la façon dont l’application consomme les ressources de calcul et de mémoire partagées. Les données de répartition des coûts fractionnés vous aident à obtenir un relevé des services rendus et une rétrofacturation au niveau des tâches pour les charges de travail de conteneurs exécutées sur Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) ou Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).
Pour les architectures distribuées, créez un VPC à services partagés, qui fournit un accès centralisé aux services partagés requis par les charges de travail dans chacun des VPC. Ces services partagés peuvent inclure des ressources telles que des services d’annuaire ou des points de terminaison d’un VPC. Pour réduire les frais généraux administratifs et les coûts, partagez les ressources depuis un emplacement central au lieu de les créer dans chaque VPC.
Lorsque vous utilisez des ressources partagées, vous pouvez économiser sur les coûts opérationnels, optimiser l’utilisation des ressources et améliorer la cohérence. Dans une conception multicompte, vous pouvez héberger certains services AWS de manière centralisée et y accéder à l’aide de plusieurs applications et comptes dans un hub pour réduire les coûts. Vous pouvez utiliser [AWS Resource Access Manager (AWS RAM)](https://aws.amazon.com/ram/) pour partager d’autres ressources communes, telles que des [sous-réseaux VPC et des attachements AWS Transit Gateway](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-vpc), [AWS Network Firewall](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-network-firewall) ou des [pipelines d'IA Amazon SageMaker](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-sagemaker). Dans un environnement multicompte, utilisez AWS RAM pour créer une ressource une fois et la partager avec d’autres comptes.
Les organisations doivent baliser les coûts partagés de manière efficace et vérifier qu’aucune partie significative de leurs coûts ne reste non balisée ou non allouée. Si vous ne répartissez pas les coûts partagés de manière efficace et que personne n’assume la responsabilité de la gestion partagée des coûts, les coûts du cloud partagé peuvent monter en flèche. Vous devez savoir où vous avez engagé des coûts au niveau des ressources, de la charge de travail, de l’équipe ou de l’organisation, car ces informations vous permettent de mieux comprendre la valeur fournie au niveau concerné par rapport aux résultats commerciaux obtenus. En fin de compte, les entreprises bénéficient des économies réalisées grâce au partage de l’infrastructure cloud. Encouragez la répartition des coûts sur les ressources cloud partagées afin d’optimiser les dépenses liées au cloud.
### Étapes d’implémentation
+ **Évaluation des ressources existantes :** passez en revue les charges de travail existantes qui utilisent des services similaires pour votre charge de travail. En fonction des composants de la charge de travail, considérez les plateformes existantes si la logique métier ou les exigences techniques le permettent.
+ **Utilisation du partage des ressources en AWS RAM et restriction en conséquence :** utilisez la AWS RAM pour partager des ressources avec d’autres comptes AWS au sein de votre organisation. Lorsque vous partagez des ressources, vous n’avez pas besoin de dupliquer les ressources sur plusieurs comptes, ce qui réduit la charge opérationnelle liée à la maintenance des ressources. Ce processus vous aide également à partager en toute sécurité les ressources que vous avez créées avec les rôles et les utilisateurs de votre compte et avec d’autres Comptes AWS.
+ **Balisage des ressources :** balisez les ressources susceptibles d’être concernées par des rapports sur les coûts et classez-les dans des catégories de coûts. Activez ces balises de ressources liées aux coûts pour la répartition des coûts afin de fournir une visibilité sur l’utilisation des ressources AWS. Concentrez-vous sur la création d’un niveau de granularité approprié en ce qui concerne la visibilité des coûts et de l’utilisation, et influencez les comportements de consommation du cloud grâce à des rapports sur la répartition des coûts et au suivi des KPI.
## Ressources
**Bonnes pratiques associées :**
+ [SEC03-BP08 Partager des ressources en toute sécurité au sein de votre organisation](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/sec_permissions_share_securely.html)
**Documents connexes :**
+ [Présentation de AWS Resource Access Manager](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/what-is.html)
+ Services [AWS que vous pouvez utiliser avec AWS Organizations](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_integrate_services_list.html)
+ [Ressources AWS partageables](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html)
+ [Requêtes sur le coût et l’utilisation (CUR) d’AWS](https://catalog.workshops.aws/cur-query-library/en-US)
**Vidéos connexes :**
+ [AWS Resource Access Manager - granular access control with managed permissions ](https://www.youtube.com/watch?v=X3HskbPqR2s)
+ [ How to design your AWS cost allocation strategy ](https://pages.awscloud.com/aws-cfm-talks-how-to-design-your-AWS-cost-allocation-strategy-01122022.html)
+ [Catégories de coûts AWS](https://www.youtube.com/watch?v=84GYnBBM0Cg)
**Exemples connexes :**
+ [Comment rétrofacturer des services partagés : exemple AWS Transit Gateway](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/gs-chargeback-shared-services-an-aws-transit-gateway-example/)
+ [Comment créer un modèle de rétrofacturation/relevé des services reçus pour les Savings Plans à l’aide des requêtes sur les coûts et l’utilisation (CUR)](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/how-to-build-a-chargeback-showback-model-for-savings-plans-using-the-cur/)
+ [Utilisation du partage VPC pour une architecture rentable de microservices à plusieurs comptes](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/using-vpc-sharing-for-a-cost-effective-multi-account-microservice-architecture/)
+ [Amélioration de la visibilité des coûts d’Amazon EKS avec les données de répartition des coûts fractionnés AWS](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/improve-cost-visibility-of-amazon-eks-with-aws-split-cost-allocation-data/)
+ [Amélioration de la visibilité des coûts d’Amazon ECS et de AWS Batch avec les données de répartition des coûts fractionnés AWS](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/la-improve-cost-visibility-of-containerized-applications-with-aws-split-cost-allocation-data-for-ecs-and-batch-jobs/)