Soyons honnêtes, regarder une facture AWS peut donner l'impression de déchiffrer un parchemin ancien. Un mois, vos coûts Lambda sont dérisoires, le mois suivant, ils explosent, et vous vous demandez ce qui a bien pu se passer. Vous n'êtes pas le seul.
La promesse du « paiement à l'utilisation » semble excellente en théorie, mais la réalité de la tarification Lambda est remplie de variables qui peuvent vraiment vous surprendre. Ce guide est là pour traduire ce parchemin. Nous allons lever le voile sur la façon dont AWS calcule votre facture, souligner les coûts cachés faciles à manquer et vous donner de vraies stratégies pour maîtriser vos dépenses serverless.
Qu'est-ce qu'AWS Lambda ?
À la base, AWS Lambda est un service de calcul « serverless » (sans serveur). C'est un terme un peu trompeur, car il y a bien des serveurs impliqués. La partie « serverless » signifie simplement que vous n'avez pas à les gérer. Vous téléchargez simplement votre code, et AWS s'occupe de tout le travail en coulisses pour l'exécuter et le mettre à l'échelle pour vous.
Voici une façon simple de voir les choses : imaginez que vous voulez faire un sandwich. Vous pourriez louer une cuisine de restaurant entière 24h/24 et 7j/7, en payant même lorsque vous dormez. Ou, avec Lambda, vous pouvez simplement louer un grille-pain pour les deux minutes exactes nécessaires pour griller votre pain. Vous ne payez que ce que vous utilisez, à la milliseconde près.
C'est pourquoi c'est si efficace pour les tâches événementielles, comme redimensionner une image dès son téléchargement ou traiter un appel API, car vous ne payez pas pour un serveur qui reste inactif en attendant que quelque chose se passe.
Les composants principaux de la tarification Lambda
Ok, entrons dans le vif du sujet. Le modèle de tarification de Lambda se résume essentiellement à deux choses : le nombre d'exécutions de votre code (requêtes) et la durée de son exécution (durée). Examinons chacune d'elles.
Ressource 1 : [Infographie], Une infographie qui décompose visuellement les composants principaux de la tarification Lambda. Elle devrait comporter deux sections principales : « Nombre de requêtes » et « Durée de calcul (Go-secondes) ». La section « Requêtes » devrait mentionner le million de requêtes gratuites et le tarif standard. La section « Go-secondes » devrait expliquer le concept de mémoire x durée et mentionner le niveau gratuit de 400 000 Go-secondes.
Nombre de requêtes
Chaque fois que votre fonction Lambda est déclenchée pour effectuer son travail, c'est une « requête ». Peu importe qu'il s'agisse d'un événement de compartiment S3 ou d'un appel API direct, chaque exécution compte pour une.
La bonne nouvelle ? AWS vous offre un cadeau de départ assez généreux. Le niveau gratuit d'AWS vous donne 1 million de requêtes gratuites chaque mois. Pour de nombreux petits projets ou simplement pour faire des essais, c'est plus que suffisant.
Une fois que vous dépassez ce million de requêtes, vous commencez à payer. Le tarif standard est de 0,20 $ par million de requêtes. Cela semble être une somme dérisoire, et ça l'est, mais si vous avez une application avec beaucoup de trafic, ces centimes peuvent s'accumuler plus vite que vous ne le pensez. Pour les chiffres les plus récents, il est toujours préférable de consulter la page officielle de la tarification AWS Lambda.
Durée de calcul et mémoire (Go-secondes)
C'est ici que les choses deviennent un peu plus intéressantes. En plus de payer pour chaque requête, vous payez également pour le temps pendant lequel votre code s'exécute réellement, mesuré à la milliseconde près. Mais voici la subtilité : le prix que vous payez pour ce temps dépend de la quantité de mémoire (RAM) que vous allouez à votre fonction.
Lorsque vous configurez une fonction Lambda, vous choisissez une taille de mémoire allant de 128 Mo à 10 240 Mo. Lui donner plus de mémoire lui confère également plus de puissance de processeur, ce qui peut la faire s'exécuter plus rapidement, mais cela coûte aussi plus cher par milliseconde. Ce mélange de mémoire et de temps est ce qu'AWS appelle les « Go-secondes ».
Comme pour les requêtes, il existe un niveau gratuit qui inclut 400 000 Go-secondes de temps de calcul par mois. Une fois que vous l'avez épuisé, vous payez ce que vous consommez. Pour vous donner une idée, voici comment le prix par milliseconde évolue lorsque vous ajoutez plus de mémoire :
| Mémoire (Mo) | Prix par ms (x86) | Prix par ms (Arm/Graviton2) |
|---|---|---|
| 128 | 0,0000000021 $ | 0,0000000017 $ |
| 512 | 0,0000000083 $ | 0,0000000067 $ |
| 1024 | 0,0000000167 $ | 0,0000000133 $ |
| 10240 | 0,0000001667 $ | 0,0000001333 $ |
Au-delà des bases : les autres facteurs qui influencent votre facture
Vous avez donc calculé vos requêtes et vos Go-secondes, mais votre facture est toujours plus élevée que prévu. Que se passe-t-il ? Il s'agit probablement de quelques-uns de ces coûts « cachés » qui ne sont pas toujours évidents au premier abord. Penchons-nous sur les coupables les plus courants.
Choix de l'architecture du processeur
Vous avez le choix du processeur pour vos fonctions : le x86 standard ou les puces Graviton2 basées sur Arm d'AWS. Pour de nombreuses charges de travail, le simple fait de passer à Graviton2 peut vous offrir un meilleur rapport prix/performance, vous faisant parfois économiser une somme non négligeable sans avoir à toucher à votre code.
Concurrence provisionnée
Si votre fonction doit absolument répondre instantanément sans délai de « démarrage à froid » (cold start), vous pouvez payer pour la Concurrence Provisionnée (Provisioned Concurrency). Cela permet de garder un certain nombre de vos fonctions « chaudes » et prêtes à être lancées à tout moment. C'est une excellente fonctionnalité pour les applications critiques en termes de performance, mais sachez qu'elle a son propre tarif et n'est pas couverte par le niveau gratuit.
Coûts de stockage de fichiers temporaires
Chaque fonction Lambda est livrée avec un petit espace de stockage temporaire gratuit (512 Mo, pour être exact) dans un répertoire « /tmp ». Si votre code a besoin de plus d'espace pour gérer des fichiers ou des données temporaires, vous pouvez en configurer davantage, mais tout stockage ajouté au-delà de cette quantité initiale gratuite vous sera facturé.
Transfert de données : un coût caché
C'est le « piège » classique dans lequel beaucoup de gens tombent. Déplacer des données n'est pas gratuit. Si votre fonction Lambda récupère des données depuis Internet, ou en envoie vers Internet ou même vers une autre région AWS, cela vous sera facturé aux tarifs de transfert de données standard. Pour les applications qui déplacent beaucoup de données, ces frais peuvent être une véritable surprise.
Autres services AWS
N'oubliez pas que vos fonctions Lambda vivent rarement sur une île déserte. Elles communiquent généralement avec d'autres services AWS comme API Gateway, S3 ou DynamoDB. Chacun de ces services a sa propre facture. Il est facile de se concentrer sur le coût de Lambda et d'oublier que tous les services auxquels il se connecte ajoutent également au total de votre facture mensuelle.
Cette vidéo offre un résumé concis du calcul de la tarification d'AWS Lambda.
Tarification Lambda vs. EC2 : quand le serverless cesse-t-il d'être moins cher ?
C'est la grande question, n'est-ce pas ? Quand est-il judicieux d'utiliser Lambda, et quand un bon vieux serveur virtuel EC2 est-il réellement l'option la moins chère ?
Pour les charges de travail en dents de scie, imprévisibles avec beaucoup de temps d'inactivité, Lambda est presque toujours le gagnant. Vous ne payez pas pour un serveur qui reste inactif. Mais si vous avez une charge de travail stable et à fort volume qui maintient un serveur occupé 24h/24 et 7j/7, le tarif horaire fixe d'une instance EC2 finira par être plus rentable que de payer pour des millions d'exécutions Lambda individuelles.
Mais n'oubliez pas les coûts cachés de la gestion d'une instance EC2. Avec un serveur virtuel, votre équipe est responsable de l'application des correctifs au système d'exploitation, de la gestion de la sécurité et de la configuration de la mise à l'échelle. Lambda s'occupe de tout cela pour vous, ce qui libère vos développeurs pour qu'ils fassent ce qu'ils font le mieux : créer des choses.
L'impact commercial d'une tarification imprévisible
Le problème avec la tarification de Lambda n'est pas seulement un casse-tête technique ; c'est aussi un problème commercial. Comment établir un budget lorsque vos coûts opérationnels de base peuvent varier considérablement d'un mois à l'autre ? Une campagne marketing réussie ou, pire, une attaque de bots malveillants pourrait faire grimper votre facture en flèche sans avertissement.
Ce type d'incertitude financière n'est pas seulement un problème d'infrastructure cloud. Nous le voyons apparaître avec de nombreux nouveaux outils d'IA, en particulier dans le support client. Beaucoup d'entre eux vous facturent par ticket résolu ou par conversation avec l'IA. D'une certaine manière, ce modèle vous pénalise pour votre croissance. Plus vous aidez de clients, plus votre facture d'IA augmente, rendant impossible la prévision de vos dépenses.
Comment eesel AI offre une tarification prévisible pour une IA puissante
Nous pensons que c'est une façon de faire les choses à l'envers. Chez eesel AI, nous croyons que vos outils doivent soutenir votre croissance, pas vous pénaliser pour cela. C'est pourquoi nous avons construit notre plateforme autour d'une tarification prévisible et transparente dès le premier jour.
Nous avons vu l'anxiété que provoque la facturation à l'utilisation et avons décidé d'offrir une alternative claire. Nous avons des plans tarifaires simples et forfaitaires qui ne vous facturent pas par résolution. Cela signifie que vous pouvez gérer un afflux massif de questions de clients sans vous soucier d'une facture surprise à la fin du mois. Vous pouvez faire évoluer votre support et votre entreprise en toute confiance.
Nous avons même intégré un mode de simulation dans eesel AI qui vous permet de tester l'IA sur vos anciens tickets de support. Vous pouvez obtenir une estimation solide de vos taux de résolution et de votre retour sur investissement avant même de vous engager, éliminant ainsi une autre part d'incertitude.
Prenez le contrôle de votre tarification Lambda
AWS Lambda est un outil fantastique, mais son modèle de tarification a une courbe d'apprentissage. Une fois que vous maîtrisez bien les requêtes, les Go-secondes et tous ces coûts supplémentaires sournois, vous pouvez l'utiliser puissamment sans vous ruiner.
En fin de compte, que vous choisissiez un service cloud ou un outil d'IA, la leçon est la même : la prévisibilité est essentielle. Opter pour des partenaires et des plateformes avec des modèles de tarification clairs et transparents ne consiste pas seulement à économiser de l'argent ; il s'agit de pouvoir développer votre entreprise sans anxiété financière constante. C'est pourquoi nous avons construit eesel AI comme nous l'avons fait, pour vous donner un souci de moins.
Foire aux questions
Les composants principaux de la tarification Lambda sont le nombre de requêtes que votre fonction traite et la durée de calcul (Go-secondes), qui combine le temps d'exécution de la fonction et la mémoire allouée. AWS offre également de généreux niveaux gratuits pour les requêtes et la durée de calcul.
Pour estimer votre tarification Lambda, vous devez prévoir le nombre d'invocations (requêtes) attendu et la durée/utilisation de mémoire moyenne (Go-secondes) par invocation. AWS fournit un calculateur de prix, et le suivi de l'utilisation initiale peut aider à affiner vos projections.
Au-delà des requêtes et des Go-secondes de base, les facteurs cachés peuvent inclure les coûts de transfert de données, le coût de la Concurrence Provisionnée (Provisioned Concurrency), les frais de stockage de fichiers temporaires supplémentaires et les coûts des autres services AWS avec lesquels votre fonction Lambda interagit. Ceux-ci peuvent avoir un impact significatif sur votre facture totale.
Bien que Lambda soit excellent pour les charges de travail en dents de scie ou imprévisibles, une instance EC2 traditionnelle peut être plus rentable pour les applications stables à fort volume qui fonctionnent en continu 24h/24 et 7j/7. Dans de tels scénarios, le tarif horaire fixe d'EC2 peut finir par être plus avantageux que les coûts par invocation de Lambda.
L'allocation de mémoire affecte directement le composant Go-secondes de la tarification Lambda. Plus de mémoire fournit généralement plus de puissance de processeur, ce qui peut entraîner des temps d'exécution plus rapides. Parfois, augmenter la mémoire se traduit par une durée plus courte, ce qui rend le coût global en Go-secondes plus bas malgré un tarif par milliseconde plus élevé.
Oui, pour de nombreuses charges de travail, la migration de vos fonctions Lambda vers des processeurs Graviton2 basés sur Arm peut entraîner des économies de coûts significatives. Graviton2 offre souvent un meilleur rapport prix/performance par rapport aux processeurs x86, réduisant potentiellement vos coûts de durée de calcul sans nécessiter de modifications de code.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
