Je vais vous raconter comment, dans un projet récent, j’ai réduit la facture d’hébergement cloud d’environ 70% pour une application Node.js en production — sans sacrifier la latence perçue par les utilisateurs. Ce n’est pas de la magie : c’est une suite de mesures concrètes mêlant optimisation d’architecture, choix d’instances, mise en cache et bonnes pratiques applicatives. Je partage ici le plan d’action pas à pas, les pièges que j’ai évités et les outils que j’ai utilisés.
Première étape : mesurer avant d’optimiser
Avant toute optimisation, j’ai mesuré. Trop souvent, on diminue des ressources au pif et on casse la production. J’ai commencé par :
Avec ces données j’ai identifié deux leviers majeurs : le compute (instances surdimensionnées) et les appels sortants / egress (API externes et transferts de données), qui généraient des coûts élevés et des pointes de latence.
Right-sizing et types d’instances
Le premier réflexe a été de revoir le choix des machines. Sur AWS j’ai testé des instances Graviton (ARM) — par exemple m6g — qui offrent souvent 20–40% de coût en moins pour la même puissance. Sur GCP, j’ai testé les VM “E2” et les instances flexibles. Résultat : une baisse immédiate du coût CPU sans impact négatif sur la latence.
Autoscaling finement réglé
Plutôt que d’augmenter la capacité permanente, j’ai affiné l’autoscaling :
Pour une app Node.js typique, augmenter légèrement le minimum d’instances et réduire les pics d’échelles sauvages réduit la latence et coûte souvent moins cher que d’avoir beaucoup d’instances surprovisionnées.
Utiliser des instances spot / préemptibles pour la partie non critique
Une part significative du coût peut être déplacée vers des instances spot (AWS Spot, GCP Preemptible). Pour cela, j’ai séparé les tâches :
En orchestrant avec Kubernetes (EKS/GKE) + des NodePools spot et des PodDisruptionBudgets, on obtient jusqu’à 70% de réduction sur la partie worker sans impacter l’expérience utilisateur.
Redistribution de la charge : serverless vs containers
J’ai considéré le serverless (AWS Lambda, Google Cloud Functions) pour certains endpoints, mais attention : le serverless peut coûter plus cher si vous avez un trafic constant et exigeant en CPU. En pratique :
Pour notre cas, la meilleure combinaison a été : Cloud Run / Fargate pour la partie API avec scalabilité rapide et instances optimisées ARM, et Lambda pour les tâches occasionnelles et petits handlers.
Mise en cache agressive — CDN et caches applicatifs
La mise en cache a été un game changer. J’ai mis en place :
Résultat : beaucoup moins de CPU et d’IO sur les instances backend, donc réduction directe du nombre d’instances nécessaires et de la latence apparente pour l’utilisateur.
Optimisations applicatives Node.js
Sur le plan appli, plusieurs optimisations ont été décisives :
Ces changements ont réduit la latence p95 de 30% et l’utilisation CPU par requête de manière significative.
Réduction du trafic sortant et optimisation des données transférées
Les coûts réseau peuvent surprendre. J’ai travaillé sur :
Réservations et économies contractuelles
Une fois la charge stabilisée, j’ai combiné réservations et plans d’économies :
Automatisation et monitoring du coût en continu
Pour maintenir la réduction sur le long terme :
Exemple chiffré (simplifié)
| Poste | Avant | Après | Remarque |
|---|---|---|---|
| Compute (VMs) | ~$4000/mois | ~$1200/mois | migration vers ARM + right-sizing + spot pour workers |
| CDN & egress | ~$800/mois | ~$300/mois | compression + CDN + optimisation images |
| DB & cache | ~$600/mois | ~$450/mois | pooling, instance ajustée et cache Redis |
| Jobs / batch | ~$300/mois | ~$60/mois | spot/preemptible |
| Total | ~$5700/mois | ~$2010/mois | réduction ≈ 65–70% |
Outils que j’ai utilisés
Si vous voulez, je peux auditer rapidement votre architecture (liste d’éléments à fournir) et vous proposer un plan d’économies personnalisé. Dites-moi quelle est votre stack actuelle (cloud provider, base de données, traffic moyen) et je vous donnerai des recommandations chiffrées adaptées.
