Anatomie d'une facture Cloud Data

En FinOps Data, comprendre la facture ne relève pas d'un exercice comptable. C'est une condition nécessaire pour piloter les usages, identifier les leviers d'optimisation et responsabiliser les équipes data.

Cette page détaille la structure des factures BigQuery sur GCP et Snowflake, en se concentrant uniquement sur les composantes qui ont un impact réel sur les coûts.

Facture GCP / BigQuery

La facture BigQuery se structure autour de deux postes principaux : le calcul et le stockage. Leur poids relatif dépend fortement des usages et du modèle de facturation choisi.

Analysis (Compute)

Le coût de calcul dépend du modèle retenu : on-demand ou capacity (Editions). Ce choix conditionne directement la prévisibilité budgétaire et la gouvernance des usages.

BigQuery Analysis (On-demand)
  └── Queries: $5.00 / TB
  └── Total scanned: 450 TB
  └── Cost: $2,250.00

En mode on-demand, chaque requête est facturée en fonction du volume de données scannées. Ce modèle est simple, mais extrêmement sensible à la qualité des requêtes.

BigQuery Editions (Capacity)
  └── Slot-hours: 10,000
  └── Rate: $0.04 / slot-hour
  └── Cost: $400.00

En mode capacity, la capacité de calcul est achetée à l'avance. Le coût devient prévisible, à condition de maîtriser la consommation et l'allocation des slots.

Storage BigQuery

BigQuery Storage
  ├── Active storage: 50 TB
  ├── Long-term storage: 200 TB
  └── Total monthly cost: $3,072.00

BigQuery distingue automatiquement deux types de stockage.

• Active storage : données modifiées au cours des 90 derniers jours
• Long-term storage : données inchangées depuis plus de 90 jours, facturées à un tarif réduit

En FinOps Data, le stockage est rarement le premier levier d'optimisation. Il devient toutefois significatif à grande échelle ou en l'absence de gestion du cycle de vie des données.

Facture Snowflake

Snowflake adopte une logique différente. Le calcul est facturé via un système de crédits, auxquels s'ajoutent le stockage et les transferts de données.

Compute Snowflake

Compute usage
  ├── ANALYTICS_WH (X-Small): 200h × 1 credit
  ├── ETL_WH (Large): 50h × 8 credits
  ├── REPORTING_WH (Medium): 100h × 4 credits
  └── Total: 1,000 credits

Le coût dépend directement de la taille des warehouses, de leur durée d'exécution et du prix du crédit selon l'édition Snowflake.

Tailles de warehouse Snowflake

Chaque taille de warehouse double la consommation de crédits par heure. Cette progression est linéaire sur le coût, mais pas sur la performance.