Comment optimiser ses coûts DSI ?

optimiser coûts DSI

Optimiser ses coûts DSI passe aussi par un changement de paradigme dans le développement. Pour être efficient, l’adoption de cadres de travail agiles comme Scrum ou SAFe devient obligatoire. Les équipes agiles doivent pouvoir s’associer aux équipes DevOps. Ces dernières faciliteront le déploiement, l’intégration et elles automatiseront les opérations de production avec des outils comme XL-Deploy.

Optimiser ses bases de données

D’autre part, l’automatisation touche aussi au périmètre des tests techniques (tests unitaires et tests d’intégration) et tests fonctionnels (pour la recette métier). Cette automatisation permet de gagner du temps à l’exécution (exemple : l’exécution des tests de non-régression) et donc de réduire significativement les dépenses. Les solutions comme ALM [Application Life Cycle] optimisent les tests applicatifs et facilitent la mise en production d’applications. Il faut veiller à prendre en compte le refactoring dans le développement des outils, car il rend « maintenable » le code, et optimise les performances de l’applicatif.

En clair, il augmente la vitesse d’exécution et le traitement des données tout en réduisant les besoins de ressources machine. Pour finir, l’optimisation des bases de données représente également une source d’économies. L’erreur la plus commune réside dans la redondance des données produites par une application. Elle résulte souvent d’un manque de dialogue entre le métier et la DSI au moment de la conception de l’outil. Lors de la mise en place de ce dernier, il convient de vérifier que les données dont il a besoin existent déjà dans le SI. Dans ce cas, il n’aura qu’à aller puiser les informations dans une source connue. L’entreprise réalise alors d’importantes économies sur le stockage.

L’architecture réactive pour optimiser ses coûts DSI

Par ailleurs, l’adoption des architectures réactives et des microservices assurent l’optimisation des coûts grâce à la scalabilité. La puissance consommée se module en fonction de la demande. La mise en place d’un système scalable nécessite l’utilisation des bases de données de type Cassandra et d’orchestrateurs de ressources machines de type Kubernetes.

Christophe

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