Analyse des coûts IoT : Ce que les fournisseurs de services et les entreprises peuvent apprendre du pricing cloud

Vue d'ensemble

Aujourd'hui, la majorité des organisations migrent leur infrastructure vers des environnements de cloud public et exploitent ces plateformes pour gérer l'écosystème croissant de l'Internet des objets (IoT).

Plus des deux tiers des entreprises utilisent désormais des ressources de calcul en edge et near-edge pour l'analytique IoT, le machine learning et autres tâches intensives en données. Les principaux hyperscalers — AWS, Google Cloud et Microsoft Azure — proposent des services IoT à la demande adaptés aux besoins des entreprises.

L'enquête sur le pricing de 451 Research

Plus tôt cette année, les analystes de l'équipe Digital Economics and IoT de 451 Research ont constaté une réduction d'environ 50 % du pricing IoT d'Azure. Cela a soulevé une question clé : Quel hyperscaler — AWS, Google Cloud ou Microsoft — offre le coût global le plus bas ?

L'équipe a identifié neuf paramètres de pricing pouvant influencer significativement le coût total : taille moyenne des messages, volume de messages, mises à jour du registre, et autres. En utilisant une approche de machine learning et une simulation Python, ils ont comparé les modèles de pricing américains des trois plateformes.

L'exécution de 10 millions de simulations a révélé qu'Azure et AWS peuvent être rentables dans des scénarios spécifiques, comme l'illustre le diagramme d'arbre de décision. Microsoft émerge généralement comme l'option la moins chère à grande échelle, tandis qu'AWS offre les prix les plus bas pour la plupart des cas d'usage d'entreprise typiques. Google Cloud n'est apparu comme le moins cher dans aucune simulation.

Principaux enseignements pour les entreprises

• Le ML as a Service débloque des insights — L'étude démontre que les outils de machine learning basés sur le cloud peuvent révéler des efficacités de coûts cachées, mais le succès nécessite une expertise métier approfondie pour interpréter des modèles de pricing complexes.
• La complexité persiste même avec des modèles simplifiés — Malgré les efforts pour rationaliser le pricing, des nuances subsistent qui obligent souvent les organisations à calculer manuellement les coûts attendus, une pratique ni pratique ni scalable.

Comme la facturation cloud est loin d'être un service « comme l'électricité », de nombreux consommateurs peinent à comprendre ce qu'ils paient. Ce manque de connaissance représente une opportunité claire pour les fournisseurs de services de réduire la complexité, d'intermédier entre plateformes et de simplifier l'accès au machine learning pour les non-experts.

Auteur : Owen Rogers, Directeur de recherche – Unité Digital Economics