Ce que vos premiers jours sur Stable révèlent vraiment
Vous venez de connecter votre compte AWS à Stable.
En moins de 24 heures, le tableau de bord se peuple.
Les ressources s’ordonnent. Les coûts s’attribuent. Et parfois… une surprise désagréable remonte à la surface.
Pour plusieurs de nos clients, les premières semaines sur Stable ont été un moment de vérité.
Pas parce que leur infrastructure était mal conçue. Mais parce que personne ne leur avait jamais montré aussi clairement ce qui se passait vraiment dans leur compte AWS.
Ce que vos premiers jours sur Stable révèlent vraiment : 3 histoires de clients qui ont vu grand
On parle souvent d’optimisation des coûts AWS comme d’un processus long, complexe, réservé aux grandes équipes avec un département FinOps dédié. La réalité de nos clients raconte une histoire différente : les gains les plus significatifs arrivent souvent vite, et là où on ne les attend pas.
Voici quatre cas réels vécus par des clients lors de leur onboarding sur Stable.
Cas #1 — 60 000 $ USD de surprise dans CloudWatch
Un client spécialisé en SaaS B2B intègre l’outil de surveillance DataDog dans son environnement AWS. L’intention est bonne : améliorer l’observabilité, centraliser les alertes, gagner en visibilité opérationnelle.
Ce que l’équipe n’avait pas anticipé : la configuration par défaut de DataDog consulte des métriques personnalisées vers Amazon CloudWatch à une fréquence très élevée. Chaque métrique consultée CloudWatch est facturée. Multipliez cette cadence par le volume de métriques activées, et la facture gonfle rapidement, sans que personne dans l’équipe ne fasse le lien entre l’ajout de l’outil et l’augmentation des coûts cloud.
Résultat observé : une augmentation annualisée de 60 000 $ USD attribuée à CloudWatch.
Ce n’est qu’après l’onboarding sur Stable que le client a vu CloudWatch apparaître en tête de ses ressources les plus coûteuses, avec une tendance de croissance anormale coïncidant précisément avec l’activation de DataDog. En ajustant la configuration des métriques DataDog, en réduisant la granularité et en désactivant les métriques non essentielles, la facture a été normalisée en quelques jours.
La leçon : l’ajout d’un outil d’observabilité peut lui-même devenir un problème de coûts si sa configuration n’est pas adaptée à l’environnement AWS cible.
Cas #2 — 14 000 $ USD récupérés sur 4 fonctions Lambda
Un autre client héberge une application serverless en production depuis plusieurs années. L’architecture Lambda fonctionne. Les équipes sont satisfaites des performances. Personne ne touche aux configurations de base.
Sauf que « ça fonctionne » n’est pas synonyme de « c’est optimal. »
Lors de l’analyse initiale sur Stable, quatre fonctions Lambda sont rapidement identifiées comme anomalies : leur allocation mémoire est nettement surdimensionnée par rapport à leur consommation réelle, et elles tournent sur architecture x86.
Deux corrections ont été appliquées :
- Right-sizing mémoire : Réduction de l’allocation à ce que les fonctions consomment réellement, sur la base des métriques d’exécution historiques.
- Migration ARM: Les fonctions Lambda sur architecture ARM offrent jusqu’à 20 % de réduction de coût à performance équivalente, selon la documentation officielle AWS.
Économies réalisées : plus de 14 000 $ USD par année sur seulement quatre fonctions.
Ce cas illustre une réalité courante dans les environnements serverless : les configurations initiales, définies en phase de développement ou de lancement, ne sont jamais revisitées. L’infrastructure grandit, mais les paramètres de base restent figés.
Cas #3 — Un OpenSearch surdimensionné pour une fonctionnalité que très peu n’utilise
Un éditeur de logiciel SaaS dans le domaine des ressources humaines héberge une application multi-modules sur AWS. Parmi ces modules, une fonctionnalité de recherche avancée exploite un cluster Amazon OpenSearch Service, une technologie puissante, conçue pour indexer et interroger des volumes massifs de données non structurées.
Après connexion à Stable, le client découvre qu’OpenSearch occupe la première position dans son classement de coûts par ressource.
En croisant cette information avec les données d’utilisation réelle, le constat est clair : la fonctionnalité alimentée par OpenSearch est peu utilisée par les clients finaux. Le ratio coût/valeur est profondément déséquilibré.
La recommandation formulée : évaluer des alternatives technologiques moins coûteuses pour cette fonctionnalité spécifique, que ce soit une recherche native via Amazon RDS avec des index full-text, ou un service managé plus léger adapté au volume de données réel.
La leçon ici n’est pas technique, elle est stratégique : certains services AWS sont des outils de précision conçus pour des charges importantes. Les utiliser pour des fonctionnalités secondaires à faible trafic génère des coûts structurellement trop élevés par rapport à la valeur livrée. La visibilité que donne Stable sur le ratio usage/coût permet de prendre ces décisions avec des données objectives.
Ce que ces trois cas ont en commun
Ces situations sont différentes techniquement. Mais elles partagent une même origine : l’absence de visibilité en temps réel sur ce que consomme vraiment l’environnement AWS.
Aucun de ces clients n’avait fait d’erreur grossière. Chacun avait pris des décisions raisonnables dans leur contexte. Ce qui manquait, c’était simplement l’outil qui relie chaque ressource AWS à son coût réel, son utilisation réelle, et son évolution dans le temps.
C’est exactement ce que Stable apporte dès les premières heures de connexion.
Vous souhaitez voir ce que Stable révèle dans votre compte ?
Ces découvertes ne sont pas des exceptions. Elles sont représentatives de ce que nos équipes observent régulièrement lors des premiers onboardings.
Si vous gérez un environnement AWS en croissance, une analyse initiale sur Stable peut identifier rapidement les zones d’optimisation les plus impactantes — sans engagement, sans processus long.
Contactez l’équipe Unicorne pour démarrer votre onboarding Stable et obtenir une première lecture de votre infrastructure AWS.