Cloud IaaS : Cloud Mercato livre son comparatif annuel
Le bureau d’études a passé au banc d’essais les machines virtuelles Intel, AMD et ARM d’AWS, Azure, GCP, OCI et IBM Cloud. Son analyse dresse des palmarès de performances et de prix sur le calcul, le réseau et le stockage.
Comme chaque année, le bureau d’études Cloud Mercato vient de publier son comparatif des cinq grands hyperscalers américains. Les offres IaaS d’AWS, Azure, GCP, OCI et IBM Cloud y sont analysées sous l’angle des performances et de la rentabilité.
« Les machines virtuelles continuent de représenter 80 % des ressources achetées en cloud. Il nous paraît donc pertinent d’évaluer régulièrement leur rapport performances/prix. Cette étude-ci se focalise sur les offres de machines virtuelles des cinq grands hyperscalers américains, car ce sont celles qui sont le plus débattues par nos clients », explique Anthony Monthe, le fondateur de Cloud Mercato.
À la manière des bancs d’essai sur des machines physiques, l’équipe de Cloud Mercato a compilé et exécuté différents outils de mesure sur les machines virtuelles de chaque fournisseur : « Auparavant, nous nous limitions à un type de VM et au stockage en mode bloc qui leur est raccroché. Désormais, nous prenons en compte la technologie des VMs – Intel, AMD et même ARM, lequel constitue l’architecture la plus efficace de réduction de l’énergie consommée – et le stockage en mode objet, lequel va systématiquement de pair dans les déploiements », précise notre interlocuteur.
En substance, AWS sert toujours de modèle pour ses concurrents, plus spécialement pour Azure qui copie de plus en plus ses configurations et ses tarifs. Google GCP est toujours le champion de la bande passante et Oracle OCI celui des prix les plus bas. IBM Cloud, à l’inverse, est le plus cher : le fournisseur semble considérer que son cloud IaaS est moins une offre en soi qu’une infrastructure conçue pour supporter les nombreux services applicatifs qu’il s’efforce de proposer.
« On pourrait penser qu’Oracle OCI et IBM Cloud ne jouent pas exactement dans la même cour que les trois autres, puisqu’ils se concurrencent historiquement sur les bases de données. Pour autant, Oracle montre une vraie volonté de prendre des parts de marché sur l’IaaS avec des prix très agressifs et plusieurs originalités. Notamment le fait de placer des data centers en des endroits du monde où les autres ne vont pas, comme Mexico ou Israël ; quand les autres, surtout Azure, ont tendance à densifier leur présence autour des places de bourse », analyse Anthony Monthe.
Puissance de calcul : les très rentables VMs ARM d’Azure, GCP et OCI
Les machines virtuelles Intel sont celles pour lesquelles le plus d’applications professionnelles sont validées. Celles de type AMD sont moins chères, car les hébergeurs peuvent condenser plus de cœurs par armoire rack. Et celles de type ARM sont encore moins chères, car elles consomment moins d’électricité. Voilà pour la segmentation que les hyperscalers présentent à leurs clients.
En pratique, l’étude révèle que les machines virtuelles ARM sont dans tous les cas les plus rentables ; avec un rapport performances/prix environ deux fois meilleur que les machines virtuelles Intel chez AWS, Azure et OCI, voire plus de trois fois meilleur que chez Google GCP.
« Avec un prix horaire d’environ 0,12 €, c’est OCI qui remporte la palme de la VM ARM la moins chère, tandis que celle de GCP est à 0,31 € et celles d’AWS comme d’Azure sont à 0,34 €. Le point important ici est que les machines virtuelles ARM d’OCI, GCP et Azure ont toutes des performances absolument identiques. Et pour cause : les trois offres sont basées sur le même processeur, l’Altra d’Ampere à 3 GHz », observe Anthony Monthe.
Notons que tous les prix indiqués ici sont ceux relevés au moment des tests. Ces prix fluctuent sans cesse, mais dans des proportions équivalentes chez les hyperscalers et entre les différentes offres technologiques.
Paradoxalement, alors qu’AWS se targue de fabriquer lui-même son processeur ARM, le Graviton, afin d’obtenir des résultats plus optimisés pour son cloud, ses machines virtuelles sont les moins performantes, soit un score de 1 693,65, contre 2024,23 pour celles des trois autres hyperscalers.
IBM est le grand absent de la catégorie ARM. « IBM a fait le choix de présenter son architecture Z comme l’équivalent sur son cloud des offres ARM que l’on trouve chez les autres. Le processeur du mainframe s’ouvre pour ainsi dire au tout venant des entreprises, avec une rentabilité sur le papier très intéressante. Mais il y a un problème : malgré tous nos efforts, nous ne sommes jamais parvenus à recompiler nos outils de test pour l’architecture Z », lance le fondateur de Cloud Mercato.
En clair, le Z n’est pas interchangeable avec autre chose. Au contraire des architectures ARM. En ce qui les concerne, Anthony Monthe constate qu’il est devenu très simple de recompiler dessus les applicatifs des architectures x86. « Et toutes les piles fonctionnelles – dont les bases de données SQL – existent en version ARM », dit-il.
Machines virtuelles Intel et AMD : AWS bat tous les records
À l’inverse, les machines virtuelles à base d’Intel Xeon Cascade Lake, les plus compatibles, affichent les pires scores de performance, tous hyperscalers confondus. Cloud Mercato calcule un indice de 571 sur GCP (0,46 €/heure), 605 chez IBM (0,33 €/heure) et 960 chez AWS comme chez Azure, lesquels proposent aussi exactement le même tarif de 0,42 €/heure.
En cause, la correspondance entre les processeurs virtuels proposés aux clients (vCPU) et les cœurs physiques sur lesquels ils s’exécutent qui serait si variable chez Intel qu’il y aurait de la déperdition de puissance de calcul. « Alors que sur les machines virtuelles ARM, un vCPU équivaut à un cœur physique », commente Anthony Monthe.
Les performances et les prix des machines virtuelles AMD Epyc se situent à mi-chemin. Les scores sont de 1 265,66 pour la VM AMD d’OCI (0,14 €/heure), 1 275,30 chez Azure (0,38 €/heure), 1 381 chez GCP (0,47 €/heure) et 1 397 pour celle d’AWS (0,38 €/heure).
Au vu de ces chiffres, doit-on conclure qu’il n’y a plus aucune raison de souscrire à autre chose qu’à des processeurs ARM ? « Pas vraiment, » nuance Anthony Monthe. « Ces scores expriment la puissance brute. En revanche, les machines virtuelles ARM ne sont pas les plus indiquées si vos applications ont de multiplier les accès en RAM. »,
« Les serveurs ARM sont assez récents et, manifestement, ils sont loin de bénéficier de toute la maturité dont peuvent se prévaloir les Xeon et les Epyc. »
Anthony MontheFondateur de Cloud Mercato
Le tableau du bureau d’études consacré à la mémoire montre en effet que les pires résultats sont cette fois ceux des VMs ARM. « Les serveurs ARM sont assez récents et, manifestement, ils sont loin de bénéficier de toute la maturité dont peuvent se prévaloir les Xeon et les Epyc. » Dans cette catégorie, c’est AWS qui bat tous les records avec un indice de performance 3,5 fois plus élevé en configuration AMD Epyc qu’en ARM (40 Mo/s, contre 12 Mo/s). Il est suivi par GCP (37 Mo/s contre 12 Mo/s), Azure (29 Mo/s contre 12 Mo/s) et OCI (18 Mo/s contre 13 Mo/s).
Les configurations Intel Xeon se situent entre les deux. IBM, où seules les VMs Intel ont pu être testées, fait ici une contre-performance. Avec un débit mémoire de 9,4 Mo/s, ses machines virtuelles sont moins rapides que toutes celles à base d’ARM.
Bande passante : GCP champion du réseau, OCI meilleur sur le stockage bloc
Au chapitre du réseau interne, GCP remporte le prix de la bande passante la plus importante, soit 15 Gbit/s entre deux VMs, quelle que soit leur nature, et même 27,7 Gbit/s entre deux VMs « haute performance » à base d’AMD Epyc. Derrière, AWS, Azure et IBM sont presque ex æquo avec des bandes passantes comprises entre 11,3 et 11,7 Gbit/s. Pour une raison inexpliquée, la VM ARM d’AWS plafonne à 9,5 Gbit/s, tout comme la VM AMD Epyc d’Azure.
Les contre-performances sont celles des VMs Z d’IBM (7,2 Gbit/s), ainsi que celles d’OCI : 7,7 Gbit/s entre deux VMs ARM, un malheureux 3,9 Gbit/s entre deux VMs AMD Epyc.
Le stockage en mode bloc (utile pour les bases de données et le chargement des images système) met Oracle, fabricant historique d’appliances de disques, sur un piédestal. Sa VM AMD atteint presque les 25 000 IOPS (et 99 Go/s) en lecture comme en écriture. En vitesse pure, elle est talonnée par la VM AMD « GP3 » d’AWS qui grimpe à plus de 16 000 IOPS (66 Go/s). En revanche, elles n’ont rien à voir en termes de prix : l’accès à un stockage aussi rapide sur OCI est facturé 0,16 €/heure, contre 0,53 €/heure chez AWS. AWS est 3,5 fois plus cher pour un tiers de performances en moins.
Mises à part ces deux offres, la plupart des VMs étudiées accèdent en lecture/écriture à leur stockage avec un débit compris entre 3 000 et 4 000 IOPS (de 12 à 16 Go/s), pour des prix horaires qui vont de 0,39 € (IBM Cloud) à 0,60 € (GCP). Pour une raison difficilement explicable, la VM Intel d’Azure est facturée 0,45 €/heure alors qu’elle atteint péniblement les 560 IOPS et les 2,2 Go/s.
Stockage objet : GCP trois fois plus rapide en lecture, OCI trois fois moins cher
Cloud Mercato a dressé deux palmarès pour le stockage objet : l’un, pour le débit en écriture depuis des serveurs en cloud et, l’autre, pour le rapatriement des données vers des utilisateurs situés en dehors du cloud étudié. En écriture, AWS est le plus rapide avec 668 Mo/s en upload, suivi d’Azure avec 645 Mo/s, OCI avec 227 Mo/s, IBM Cloud avec 209 Mo par seconde et GCP avec 191 Mo/s.
Dans le sens inverse, dix connexions parallèles téléchargent au total 2,3 Go/s depuis GCP, 808 Mo/s depuis Azure, 656 Mo/s depuis AWS, 568 Mo/s depuis OCI et 193 Mo/s depuis IBM cloud.
« Comme on le voit, GCP se situe aux deux extrêmes. Il y a une raison technique à cela : lors des écritures, GCP perd beaucoup de temps à découper les données en une multitude de paquets qu’il répartit sur un grand nombre de machines. Ce découpage très lourd permet en revanche de maximiser les accès en lecture sur les données, ce qui accélère d’autant le téléchargement de ces données. »
La complexité du calcul [du coût mensuel du stockage objet] tient ici à la variété de ristournes ou, au contraire, de malus qu’applique chaque hyperscaler à chaque fois que l’on franchit un plafond.
Il faut faire un calcul complexe pour obtenir le prix mensuel du stockage objet. Cloud Mercato a mis en place une calculatrice qui prend en compte l’espace utilisé, le trafic sortant et la quantité de requêtes auxquelles le stockage répond durant un mois. La complexité du calcul tient ici à la variété de ristournes ou, au contraire, de malus qu’applique chaque hyperscaler à chaque fois que l’on franchit un plafond. Des courbes d’évolution des tarifs selon le trafic sortant (« egress ») aident à mieux appréhender la stratégie de chaque hyperviseur.
Par exemple, OCI est celui qui facture le moins l’egress. Et, d’ailleurs, il ne commence à le facturer qu’à partir de 10 Go exportés. À l’inverse, AWS facture l’egress au prix le plus fort dès le premier Go exporté, puis pratique des tarifs dégressifs au-delà de 10 To/mois. « Cela conduit à des prix mensuels qui n’ont rien à voir d’un hyperscaler à l’autre, alors que le coût de la capacité utilisée est au départ plutôt similaire », dit Anthony Monthe.
Par exemple, pour 100 To hébergés, AWS, IBM et OCI facturent environ 2 500 dollars/mois, GCP 2 355 $/mois et Azure Cloud, le moins cher, 1 967 $/mois. Si ces 100 To sont interrogés durant le mois, cela coûte en plus 437 dollars chez AWS et Azure, 407 dollars chez GCP et IBM, ou encore 346 dollars chez OCI. Et s’ils sont intégralement téléchargés en dehors du cloud de l’hyperscaler, cela ajoute à la facture 9 216 dollars pour IBM Cloud, 8 755 $ chez AWS, 8 509 $ chez GCP, 7 880 $ chez Azure et seulement 783 dollars sur OCI.
« Au final, le même stockage coûte dans les 12 000 dollars chez AWS et IBM Cloud et moins de 4 000 dollars chez OCI », conclut l’analyste.
