Tout commence par le choix du cloud

Avant même de parler d’architecture logicielle, le fournisseur d’infrastructure cloud joue un rôle déterminant. Chaque requête, qu’il s’agisse d’un appel API, d’une interrogation de base de données ou de l’affichage d’une page, consomme de l’énergie. L’empreinte carbone d’un SaaS dépend donc directement des engagements de son hébergeur. Il est essentiel de vérifier que le cloud choisi s’appuie sur des datacenters efficients, une énergie bas carbone, un refroidissement optimisé et un pilotage précis de la consommation.

Dire adieu au monolithe pour une architecture modulaire

Le fonctionnement d’un ERP monolithique

Dans une architecture monolithique, le logiciel fonctionne comme un seul bloc. La moindre action d’un utilisateur oblige à charger et mobiliser de nombreuses parties du système, même pour une fonctionnalité isolée. C’est un peu comme allumer les lumières de tout un bâtiment alors que vous n’occupez qu’une seule pièce. Résultat : plus de mémoire mobilisée, plus de calcul, plus d’énergie consommée, et donc une infrastructure plus lourde et plus coûteuse.

L’alternative modulaire

Avec une architecture en microservices (vente, achats, finance, production, etc.), seul le service réellement sollicité est activé. Les autres restent au repos, et les tâches sont réparties de manière beaucoup plus intelligente. Pour reprendre l’image précédente : vous n’allumez que la pièce dans laquelle vous vous trouvez.

Faire respirer l’application au rythme de la demande

Une fois les services découpés, un levier essentiel entre en jeu : l’autoscaling. Ce mécanisme permet d’augmenter ou de réduire automatiquement la puissance disponible selon l’activité réelle. Concrètement :

À 10 heures, si la facturation est fortement sollicitée, le système peut démarrer plusieurs instances de ce service ;

À 18 heures, quand l’usage diminue, il en réduit le nombre ;

La nuit, certains services peuvent presque totalement s’arrêter.

L’objectif est simple : éviter de laisser des serveurs en veille sans raison, jour et nuit.

C’est le même principe que dans un supermarché : on ouvre davantage de caisses aux heures de forte affluence, puis on en referme dès que la file se réduit. Le service se duplique pour absorber le pic, puis les ressources supplémentaires s’éteignent proprement une fois la charge retombée.

Distinguer les usages humains des usages automatisés

La charge liée aux utilisateurs

Cette charge dite « interactive » correspond à l’usage quotidien : clics, ouvertures de fenêtres, impressions, saisies, validations. Elle varie selon les horaires de travail, ce qui permet d’ajuster la puissance disponible : forte en journée, réduite en dehors des heures de bureau, minimale la nuit. Par exemple, si aucun développeur ne se connecte la nuit, certains outils comme le moteur de recherche interne ou les outils d’administration n’ont pas besoin de tourner à plein régime.

La charge liée aux machines

D’autres tâches, comme les synchronisations, les mises à jour ou les échanges automatiques, s’exécutent en continu. Elles peuvent fonctionner 24 heures sur 24, à condition d’être isolées sur une infrastructure dédiée, sans venir alourdir celle réservée aux usages interactifs.

Tout ne nécessite pas une réponse instantanée

Un SaaS bien conçu distingue trois niveaux d’exigence :

L’instantané : une réponse immédiate est indispensable, par exemple lorsque deux utilisateurs consultent le même stock en même temps.

Ce qui peut patienter quelques instants : la génération d’un rapport peut tolérer quelques secondes ou minutes d’attente.

Ce qui peut être différé : les sauvegardes de données peuvent être planifiées, regroupées et lissées dans le temps.

L’idée est de réserver l’infrastructure rapide, donc coûteuse en énergie, aux seuls traitements qui en ont réellement besoin.

S’appuyer sur la conteneurisation

Pour faire fonctionner des microservices associés à de l’autoscaling, la conteneurisation s’impose comme la solution la plus adaptée, avec des outils comme Docker. Un conteneur permet d’emballer un service de façon légère, afin qu’il démarre rapidement et s’arrête tout aussi vite. Il faut ensuite un outil pour orchestrer l’ensemble, à l’image de Kubernetes. Son rôle :

décider si un service doit tourner en un ou plusieurs exemplaires ;

démarrer et arrêter automatiquement les microservices ;

positionner chaque service à l’endroit le plus pertinent pour optimiser l’usage des serveurs ;

suivre l’usage de chaque microservice, dans le cadre d’une stratégie R&D actualisée incluant les correctifs de sécurité.

Cette combinaison permet un ajustement fin de la consommation, et donc une réduction directe de l’empreinte énergétique.

Optimiser les performances en continu

Un éditeur SaaS sérieux surveille de près plusieurs indicateurs : quels microservices consomment le plus de ressources, quels traitements mobilisent le plus de temps de calcul, et quelles fonctionnalités sont les plus sollicitées à grande échelle. C’est ici qu’intervient le CPU, le processeur, autrement dit le temps de calcul réellement consommé par l’application. En le mesurant précisément, plusieurs actions deviennent possibles :

identifier les portions de code les plus gourmandes et repenser les algorithmes concernés ;

faire évoluer les briques technologiques, ce qui peut apporter des gains de performance sans effort supplémentaire ;

mieux exploiter les capacités des services associés, comme les bases de données ;

consommer les ressources de façon raisonnée, en conservant certaines informations en mémoire plutôt que de les redemander sans cesse ;

distribuer et paralléliser certains traitements.

Utiliser l’intelligence artificielle avec discernement

L’IA s’intègre progressivement dans les démarches d’optimisation des éditeurs SaaS. Elle permet notamment de mieux analyser la consommation des services, de repérer les schémas à l’origine d’instabilités, d’anticiper les moments propices pour désactiver certains services et de suggérer des pistes d’optimisation. Côté utilisateurs, l’IA transforme également la manière de consommer les logiciels SaaS. Mais attention : elle reste une grande consommatrice de ressources. Un usage excessif, ou des échanges trop longs avec les assistants, peut générer un surcoût énergétique important.

En résumé

Un SaaS décarboné ne se limite pas à un hébergement vert. C’est une démarche globale, pensée pour fournir des services performants tout en restant économe en ressources. Cela implique de :

sortir d’une logique monolithique ;

adopter une architecture en microservices ;

s’appuyer sur la conteneurisation ;

activer l’autoscaling ;

distinguer la charge interactive des traitements différables ;

mesurer le CPU et optimiser en continu ;

utiliser l’IA comme un véritable levier d’optimisation, pas comme un simple effet de mode.

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