Les microservices sont intrinsèquement plus énergivores que les architectures monolithiques.
L’architecture logicielle a évolué pour de bonnes raisons. Les microservices nous apportent flexibilité, rapidité et évolutivité. Mais il y a un compromis que nous ne pouvons pas ignorer : l’efficacité énergétique.
Par rapport aux monolithes
les microservices utilisent plus de CPU, consomment plus de mémoire et génèrent beaucoup plus de trafic réseau. Cela se traduit par une plus grande consommation d’énergie, un besoin accru d’infrastructure et, en fin de compte, des coûts opérationnels plus élevés.
Les chiffres sont clairs. Une étude comparative du Journal of Object Technology et de l’université d’Aalborg a montré que les microservices utilisent environ 20 % de CPU en plus et consomment environ 44 % d’énergie en plus que les monolithes. Il ne s’agit pas d’un petit écart, mais d’un véritable multiplicateur de coûts pour les infrastructures à grande échelle.
Pour tous les cadres de haut niveau qui pensent à long terme, les directeurs de la technologie, les responsables du développement durable, les responsables de l’infrastructure, cela devrait faire partie de votre stratégie de réduction des risques. La consommation d’énergie est désormais un paramètre essentiel pour la conception de logiciels efficaces. Non seulement du point de vue de la durabilité, mais aussi du point de vue des coûts et de l’optimisation du système. Dans les environnements à grande échelle, l’inefficacité énergétique s’aggrave rapidement. Si votre stratégie d’architecture logicielle n’en tient pas compte, vous laissez de la valeur sur la table.
Alors oui, les microservices nous donnent plus de contrôle. Mais ils exigent aussi plus de discipline. Une architecture plus réfléchie. Nous ne pouvons pas nous permettre une architecture qui s’adapte bien aux développeurs, mais qui punit la planète et les résultats financiers par l’étalement et l’inefficacité. Concevez-la correctement dès le départ, et les coûts de votre infrastructure deviendront plus légers, plus écologiques et plus compétitifs.
Des limites de service bien définies sont essentielles pour réduire le gaspillage d’énergie
La communication entre les services, si elle n’est pas rationalisée, constitue une ponction cachée sur les ressources. Chaque fois qu’un service communique avec un autre, il crée une charge d’unité centrale et un trafic réseau. Cela ne pose pas de problème à petite échelle. Mais sur un système complexe avec des milliers d’interactions par seconde, cela devient un problème sérieux, à la fois en termes de performances et d’énergie.
Des limites de domaine bien définies éliminent ce problème. Conservez la logique d’entreprise d’un domaine dans son propre service. Cela permet de minimiser les dépendances, de réduire les requêtes inutiles dans le système et de localiser les opérations sur les données. Il en résulte une latence plus faible, des retours en arrière plus simples et, surtout, une réduction de la consommation de calcul et d’énergie.
Prenons l’exemple d’une transaction de base, la récupération d’une liste d’inventaire. Dans un système mal divisé, cela peut impliquer huit requêtes de service différentes pour renvoyer un simple ensemble de données. Si vous réarchitecturez le système de manière à ce que le domaine soit hébergé dans un seul microservice, vous réduisez le nombre de demandes à deux. Vous réduisez ces demandes à deux. Multipliez cela par des millions d’interactions quotidiennes, et vous économisez de véritables cycles de calcul et de l’énergie.
Il y a également un gain de fiabilité. Si vous vous appuyez sur des flux de travail tels que le modèle SAGA ou 2PC pour la coordination des transactions, les défaillances de service obligent le système à revenir en arrière à travers de multiples services, bases de données, couches de réseau. C’est de la complexité. C’est un coût. C’est du gaspillage d’énergie.
Lorsque vous consolidez la logique métier au sein d’un seul service, les retours en arrière sont des transactions au niveau de la base de données, et non des événements interservices. Beaucoup plus simple. Beaucoup moins cher. Beaucoup plus efficace sur le plan énergétique.
Les dirigeants doivent traiter l’économie de l’énergie logicielle comme l’économie financière. Si les services s’appellent constamment les uns les autres en raison de frontières confuses, vous en payez le prix, à chaque seconde, à chaque heure, à chaque jour. La clarté de la conception permet de gagner en efficacité sur tous les plans. Faites-en une priorité.
Pour réduire la consommation d’énergie, il est essentiel de trouver un juste équilibre dans la granularité des services.
La granularité détermine le nombre de responsabilités d’un microservice. Une granularité trop fine crée un étalement excessif des services. Une granularité trop grossière vous ramène à un comportement monolithique. L’impact énergétique de ces décisions est considérable et souvent ignoré lors des premières phases de conception.
Lorsque les services sont étroitement couplés, s’appelant constamment les uns les autres pour effectuer des tâches de base, vous augmentez l’activité du réseau, la charge de l’unité centrale et l’utilisation de la mémoire dans l’ensemble du système. Un oubli courant consiste à diviser des domaines tels que l’inventaire, les commandes et les paiements, même si ces composants dépendent les uns des autres pour la quasi-totalité des transactions. Cette fragmentation augmente les étapes de traitement et les frais généraux de coordination des données. Résultat : plus de calculs, des cycles d’E/S plus longs et une plus grande consommation d’énergie.
Commencez plutôt par les modèles d’utilisation et la fréquence des interactions. Les services dont les comportements sont étroitement liés doivent être consolidés, et non contraints à une coordination externe. Un déploiement partagé réduit le besoin de commits distribués, de tentatives, de retours en arrière et de requêtes de données répétées. Cela réduit les frais généraux de calcul et le gaspillage d’énergie. Dans le même temps, les services faiblement couplés, les composants qui peuvent fonctionner indépendamment et évoluer différemment, doivent être séparés. Cela permet de maintenir la flexibilité sans introduire de coûts de communication inutiles.
Lors de la conception, simulez les flux de travail. Déterminez le nombre d’interactions nécessaires entre les domaines pour mener à bien une tâche commerciale typique. Sur la base de cette carte, réduisez les interactions bavardes à l’aide de tactiques éprouvées : regroupez les API pour minimiser les appels répétés, tirez parti de la mise en cache pour les données externes fréquemment demandées et envisagez de dupliquer les données immuables pour un accès très efficace. Une fois l’optimisation réalisée, réévaluez la nécessité architecturale de consolider ou de séparer.
L’équilibre de la granularité n’est pas purement technique, il est stratégique. Les dirigeants de la suite devraient le considérer comme un vecteur de décision clé pour faire évoluer l’architecture avec des objectifs de durabilité alignés. Choisir le bon périmètre pour chaque microservice réduit la complexité et améliore l’efficacité. Cela rend également la mise à l’échelle à long terme plus propre et beaucoup plus durable.
Le déploiement de microservices dans des régions à faible émission de carbone peut réduire considérablement l’impact global sur l’environnement.
L’efficacité des centres de données varie considérablement d’un pays à l’autre. Des facteurs tels que la source d’énergie, les systèmes de refroidissement et l’infrastructure matérielle ont une incidence directe sur la production de carbone. Les fournisseurs d’infrastructures cloud, dont Google, publient des rapports de transparence sur les régions les plus efficaces en termes d’émissions de carbone. Exploitez ces données.
Les microservices offrent une portabilité qui facilite le déploiement stratégique de composants discrets. Les services sensibles aux temps de latence, ceux qui servent directement les utilisateurs, devraient être placés près de leurs utilisateurs régionaux afin de réduire les temps de transit et la charge du réseau. Mais de nombreux services, tels que les services d’analyse en arrière-plan, les pipelines de données par lots ou les systèmes de reporting, ne nécessitent pas de réponse en temps réel. Ces services devraient être déployés dans des régions où les émissions de carbone sont moindres, en particulier si les réseaux électriques locaux reposent fortement sur les énergies renouvelables.
Cette approche vous permet de déplacer les charges de travail non critiques hors des régions à forte émission de carbone sans perturber les performances. Par exemple, si un travail de reporting nocturne est exécuté à partir d’une région alimentée par des énergies renouvelables, votre empreinte énergétique diminue sans aucun compromis sur les résultats de l’entreprise. En termes de centre de données, il s’agit d’une optimisation à fort effet de levier avec des inconvénients minimes.
Bien sûr, cela introduit un équilibre architectural. Les systèmes distribués nécessitent toujours une attention particulière à la localisation des données, à l’accessibilité et aux chemins de basculement. Les performances, les coûts et la conformité doivent tous influencer votre stratégie d’implantation régionale. Mais ignorer le profil carbone de votre empreinte cloud n’est plus une décision neutre. Il s’agit désormais d’une responsabilité ou d’un avantage mesurable.
Dirigeants
qui évaluent l’architecture du cloud
doivent tenir compte des régions carbonées dans leurs décisions de déploiement. Les mesures abstraites des tableaux de bord ne suffisent plus. L’impact énergétique doit être traité comme un coût commercial, car c’en est un. Les équipes d’infrastructure tournées vers l’avenir résolvent déjà ensemble les problèmes de performance et de durabilité. Il est temps de faire les deux.
Des stratégies intelligentes de mise à l’échelle des ressources sont essentielles pour atténuer le gaspillage d’énergie
Les charges de travail dynamiques sont normales pour la plupart des plateformes logicielles. Les pics de trafic, les périodes de calme et les modèles d’utilisation imprévisibles font partie du fonctionnement à grande échelle. Ce qui compte, c’est la manière dont votre architecture s’adapte. La mise à l’échelle automatique réactive, bien qu’utile, ne correspond pas toujours au rythme de la demande réelle. Si votre système se met à l’échelle trop tard ou s’il dépasse ce rythme, vous compromettez les performances ou vous gaspillez de l’énergie.
C’est là qu’interviennent des stratégies de contrôle plus intelligentes. Pour les charges de travail en rafale, l’introduction d’un mécanisme de file d’attente aux points d’entrée clés permet au système d’absorber le trafic sans avoir besoin d’utiliser immédiatement une puissance de calcul superflue. Les demandes sont toujours traitées, mais la charge est lissée. Cela permet de réduire le nombre de démarrages inutiles de conteneurs, d’événements de mise à l’échelle et de frais généraux inutiles.
Ensuite, il y a une différenciation entre les services critiques et non critiques. Les composants essentiels, l’autorisation de paiement, les interfaces utilisateur en temps réel, nécessitent une réponse rapide. Gardez ces ressources provisionnées. Mais pour d’autres charges de travail, comme l’agrégation de données ou la génération de rapports, l’exécution différée, la mise en lots ou l’étranglement peuvent réduire la consommation d’énergie sans impact sur l’utilisateur.
Les services sensibles à la latence consommeront toujours plus d’énergie pour maintenir leur vitesse. Ce qui est important, c’est de ne pas appliquer la même méthode à tous les services. Utilisez l’autoscaling intelligemment. Basez-vous sur le comportement de la charge de travail, et non sur des moyennes brutales.
Du point de vue de la direction, il ne s’agit pas d’un simple réglage de l’infrastructure, mais d’un lien direct avec l’efficacité opérationnelle et la prévisibilité des coûts. Vous pouvez réduire la capacité excédentaire sans nuire à la fiabilité des produits. Cela se traduit par des factures d’énergie moins élevées, une utilisation plus durable de l’infrastructure et des performances constantes. Une bonne mise en œuvre permet d’améliorer à la fois la mécanique du système et les performances environnementales, sans compromis.
La consolidation des charges de travail sur un nombre réduit de nœuds améliore l’utilisation de l’unité centrale et minimise l’énergie perdue en raison de l’inactivité des ressources.
L’un des facteurs les plus simples de gaspillage d’énergie est la sous-utilisation de l’informatique. Si un serveur est sous tension mais n’effectue pas de travail significatif, il consomme quand même de l’énergie. Les environnements de microservices à grande échelle sont particulièrement sujets à ce problème, car les services ont tendance à être petits et discrets. Individuellement, ils n’exploitent pas souvent au maximum la capacité des nœuds. Distribué sur un trop grand nombre de nœuds, votre système finit par fonctionner à une faible utilisation moyenne, ce qui entraîne un gaspillage d’énergie.
L’objectif est de consolider sans compromettre la disponibilité. Si trois services utilisent 20 %, 10 % et 25 % de l’UC sur différentes machines, ils maintiennent chacun un nœud entier actif tout en laissant une grande marge de manœuvre inutilisée. Consolidez-les sur un seul nœud et votre utilisation sera plus proche de l’optimum. Cela signifie une plus grande efficacité, de meilleurs ratios énergétiques et moins de machines actives.
Cette approche s’aligne bien avec la conteneurisation, Kubernetes et les plateformes similaires gèrent automatiquement l’empaquetage des nœuds, l’isolation inter-services et l’ordonnancement. Mais l’idée ici est stratégique : concevez des systèmes qui s’y attendent. Utilisez des conteneurs légers, supprimez les exigences rigides en matière de nœuds et identifiez les services d’arrière-plan qui peuvent se déplacer en fonction de la charge.
Il est également possible d’améliorer l’efficacité temporelle. Si certains services ne sont pas nécessaires 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, désactivez-les complètement lorsqu’ils ne sont pas utilisés. Dans d’autres cas, des tâches de traitement par lots peuvent être programmées pour être exécutées sur les nœuds actifs existants pendant les périodes creuses. Cela permet de maintenir une utilisation cohérente des nœuds et d’éviter de mettre en service de nouvelles machines inutilement.
Pour les dirigeants qui prennent des décisions en matière d’infrastructure, il s’agit d’un domaine où le coût, la performance et l’efficacité en matière d’émissions de carbone se recoupent clairement. Plus de productivité par watt n’est pas seulement une optimisation technique, c’est une responsabilité financière et environnementale. Les équipes technologiques s’adaptent déjà à ce modèle. Les dirigeants devraient renforcer la valeur de ce modèle dans la stratégie d’ingénierie et la politique d’approvisionnement.
Il est essentiel de donner la priorité à l’efficacité énergétique dans la conception architecturale des microservices
Les microservices nous offrent vitesse, évolutivité et déploiement indépendant, mais ils exigent aussi de la discipline. Sans choix de conception proactifs, le système s’oriente vers la complexité, la redondance et le gaspillage de calcul. La consommation d’énergie n’est plus une réflexion après coup, elle doit être au cœur de l’architecture dès le premier jour.
La bonne nouvelle, c’est que les mêmes bonnes pratiques qui améliorent les performances, comme la minimisation des appels entre services, le dimensionnement correct de l’informatique et la réutilisation de l’infrastructure, réduisent également la consommation d’énergie. Il n’y a pas de compromis. Lorsque vous définissez des limites de service claires, que vous évitez les doublons, que vous localisez efficacement les charges de travail et que vous alignez les déploiements sur des centres de données à faible émission de carbone, vous minimisez l’empreinte environnementale du système tout en gardant le contrôle sur l’échelle et les coûts.
Il ne s’agit plus seulement d’une question technique, mais d’une question stratégique. Les entreprises ressentent la pression des investisseurs, des régulateurs, des clients et, de plus en plus, de leurs propres dirigeants, qui les obligent à fournir une infrastructure numérique durable. Traiter l’efficacité énergétique comme une exigence fondamentale de l’architecture de votre système répond à ces trois exigences : coût opérationnel, exposition à la réglementation et leadership de la marque.
Les dirigeants doivent s’assurer que les équipes d’ingénierie et d’infrastructure s’alignent sur cette orientation. Cela signifie qu’il faut intégrer des mesures de la consommation d’énergie dans les évaluations des plates-formes, examiner les modèles de déploiement pour déterminer l’impact sur le carbone et maintenir des lignes directrices tenant compte de l’énergie dans le développement de logiciels et la stratégie d’infrastructure. Il ne s’agit pas seulement de suivre les normes, mais de les établir.
Intégrer une conception respectueuse de l’énergie dans votre architecture de microservices ne consiste pas à réduire l’ambition. Il s’agit de construire des systèmes plus intelligents, plus rapides et plus propres dès le départ. Cela permet de croître sans augmenter l’inefficacité. Et cela démontre un état d’esprit clair : le leadership technologique est indissociable de la durabilité.
Réflexions finales
Une architecture évolutive sans utilisation efficace de l’énergie n’est qu’un coût reporté. Les microservices offrent de réels avantages, vitesse, agilité, indépendance, mais s’ils ne sont pas contrôlés, ils créent des inefficacités opérationnelles qui se répercutent sur vos factures d’énergie, sur l’empreinte de votre infrastructure et sur vos indicateurs de développement durable.
La solution ne consiste pas à réduire l’innovation. Il s’agit de concevoir des systèmes plus intelligents. Cela signifie qu’il faut intégrer des choix tenant compte de la consommation d’énergie dans les limites de vos services, les lieux de déploiement et les stratégies d’allocation des ressources. Cela signifie qu’il faut traiter la consommation d’énergie comme n’importe quel autre indicateur de performance critique, mesurable, exploitable et lié à la valeur à long terme.
En tant que dirigeant, c’est vous qui fixez les orientations. Les choix technologiques effectués aujourd’hui définiront la structure des coûts, l’impact environnemental et la résilience du système de votre plateforme de demain. Privilégiez une architecture qui évolue rapidement, reste légère et respecte l’énergie qu’elle consomme. C’est ainsi que les grands systèmes et les grandes entreprises restent prêts pour l’avenir.
