Une simple requête SQL mal optimisée peut parfois coûter des milliers d’euros sur BigQuery. La startup Biq Blue analyse l’utilisation de la plateforme de Google Cloud pour détecter les anomalies et identifier des optimisations capables de réduire la facture jusqu’à 80 %. Interview.
Dans de nombreuses entreprises, les infrastructures data reposent aujourd’hui sur des entrepôts de données capables d’analyser des volumes gigantesques d’informations.
Parmi ces outils, BigQuery, la plateforme d’analyse de données de Google Cloud, s’est imposée comme l’une des solutions les plus populaires pour interroger rapidement des datasets massifs.
Sa force tient à sa simplicité d’utilisation et à sa puissance de calcul. Mais cette facilité d’accès peut aussi devenir un piège : dans certaines organisations, les coûts liés à BigQuery peuvent rapidement s’envoler.
Quelques requêtes mal optimisées, un stockage de données mal organisé ou une simple erreur dans une requête SQL peuvent suffire à faire grimper la facture cloud de manière spectaculaire.
Pour aider les entreprises à mieux maîtriser ces dépenses, la startup Biq Blue a développé une plateforme spécialisée dans l’analyse et l’optimisation des coûts BigQuery. L’outil permet d’identifier les sources de dépenses, de détecter les anomalies et de proposer des optimisations concrètes.
Lors d’un échange avec Bruno, cofondateur de Biq Blue, et Nicolas Remia, ancien utilisateur de la solution chez Fox Intelligence avant de rejoindre l’entreprise, ils nous ont expliqué pourquoi les coûts BigQuery peuvent exploser et comment certaines organisations parviennent à les réduire drastiquement.
BigQuery a été conçu pour permettre aux équipes data d’explorer de très grands volumes de données avec une grande simplicité. Mais cette facilité d’utilisation peut aussi conduire certaines entreprises à perdre progressivement le contrôle de leurs dépenses.
Selon Nicolas Remia, plusieurs facteurs expliquent pourquoi les factures BigQuery peuvent atteindre des montants très élevés dans certaines organisations.
« Dans mon ancienne entreprise, nous sommes montés jusqu’à 130 000 euros par mois de requêtes BigQuery. » — Nicolas Remia
Le premier facteur concerne le stockage des données. De nombreuses entreprises accumulent des ...
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