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Cas d'usage FinOps avec FOCUS et superset

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Ce guide fournit des instructions étape par étape pour configurer votre Projet de données afin de faire vos premiers pas dans le FinOps avec un fichier FOCUS

Objectif

Ce guide fournit des instructions étape par étape pour configurer votre Projet de données afin de faire vos premiers pas dans le FinOps avec un fichier FOCUS.

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Vue d'ensemble

FOCUS est une spécification au sein du monde FinOps permettant d'exposer la consommation de données à travers plusieurs fournisseurs cloud. Ce guide fournira un exemple de la façon de consommer ce type de fichier au sein de la Data Platform, et de tirer parti de la puissance de superset pour créer des dashboards utiles.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :

  • Un compte OVHcloud actif avec accès à la facturation

Configuration étape par étape

1. Récupérer le fichier FOCUS

Nous devons disposer d'un fichier au format FOCUS pour développer ce cas d'usage. Vous pouvez facilement extraire un fichier CSV avec la consommation de votre compte OVHcloud en suivant ce lien : OVHcloud Focus Extractor.

1. Récupérer le fichier FOCUS — Finops lab

Vous pouvez vous connecter à l'interface via le SSO OVHcloud. Cet outil est un POC développé par notre équipe interne OVHcloud, en attendant que nous travaillions à fournir une méthode plus standard pour extraire un fichier au format FOCUS.

1. Récupérer le fichier FOCUS — Finops lab (2)

Une fois connecté, vous pouvez cliquer sur "Load Services Consumption".

1. Récupérer le fichier FOCUS — Finops lab (3)

Une fois la table créée, vous pouvez maintenant cliquer sur "Export to CSV" pour extraire un fichier complet avec votre consommation.

1. Récupérer le fichier FOCUS — Finops lab (4)

Vous disposez maintenant d'un CSV au format FOCUS qui peut être chargé au sein de la Data Platform

2. Charger le fichier FOCUS dans le Lakehouse

2.1. Créer la source de données

Vous pouvez maintenant vous rendre sur Data Platform, à l'intérieur du Project de votre choix, puis dans la section Connectors, et enfin Sources afin de créer une nouvelle source File Upload.

2.1. Créer la source de données — Datacatalog

Vous pouvez nommer votre source focus, et ajouter le fichier export.csv que vous avez téléchargé à l'étape précédente. Vous pouvez maintenant cliquer sur Create.

2.1. Créer la source de données — Datacatalog (2)

Maintenant que le fichier est chargé, vous pouvez vous rendre dans la section Explorer, puis cliquer sur votre nouvelle source finops, puis démarrer l'analyse du fichier en cliquant sur export.csv. Après quelques secondes, votre fichier devrait être analysé avec succès.

2.1. Créer la source de données — Datacatalog (3)

2.3. Charger les données dans le Lakehouse

Vous pouvez maintenant vous rendre dans la section Lakehouse Manager, puis Tables. Vous pouvez cliquer sur New Table et Create from a Connectors source. Sélectionnez votre fichier export.csv, puis cliquez sur next, renommez la table en consumption et cliquez sur create.

2.3. Charger les données dans le Lakehouse — Lakehouse 2.3. Charger les données dans le Lakehouse — Lakehouse (2) 2.3. Charger les données dans le Lakehouse — Lakehouse (3) 2.3. Charger les données dans le Lakehouse — Lakehouse (4)

3. Créer l'application Superset

Maintenant que toutes les données sont prêtes à être analysées dans le Lakehouse, vous devez créer l'application Apache Superset. Vous pouvez le faire en suivant ce tutoriel.

Concernant ce tutoriel, nous considérons que vous l'avez suivi jusqu'à l'étape Step 5: Create your first Chart et jusqu'à 3. New Dataset où vous créez le Dataset pour :

  • Database : trino
  • Schema : Default dataset
  • Table : consumption
3. Créer l'application Superset — Dataset

Vous pouvez maintenant cliquer sur Create Dataset and create dashboard

4. Créer les Charts

Pour l'instant, nous allons créer plusieurs charts, toujours selon le même processus :

  • Cliquez sur Charts, puis + Chart
  • Choisissez le dataset consumption

Nous allons parcourir plusieurs charts que vous pouvez créer :

Effective cost - current

  • Type : Big number with Trendline
  • Temporal axis : billingperiodstart
  • Metric : Billed Cost agrégat SUM
  • Comparison Period Lag : 1
  • Show timestamp : true
Effective cost - current — Chart

Effective cost - previous month

  • Type : Big number
  • Metric : Billed Cost agrégat SUM
  • Filters : billingperiodstart avec Range type: advanced comme dans la capture d'écran
  • Display settings
    • Subtitle : 1 month ago
Effective cost - previous month — Chart Effective cost - previous month — Chart (2)

Effective cost - 2 month

  • Type : Big number
  • Metric : Billed Cost agrégat SUM
  • Filters : billingperiodstart avec Range type: advanced et - 3 month et -2 month
  • Display settings
    • Subtitle : 2 month ago
Effective cost - 2 month — Chart
  • Type : World Cloud
  • Dimension : regionname
  • Metric : billedcost avec agrégat SUM
Most popular region by effective cost — Chart

Total accounts

  • Type : Big number
  • Metric : billingaccountname agrégat COUNT DISTINCT
  • Filters : billingperiodstart avec Last Month
  • Display settings
    • Subtitle : Previous month
Total accounts — Chart

Total services

  • Type : Big number
  • Metric : resourceid agrégat COUNT DISTINCT
  • Filters : billingperiodstart avec Last Month
  • Display settings
    • Subtitle : Previous month
Total services — Chart

Total providers

  • Type : Big number
  • Metric : resourceid agrégat COUNT DISTINCT
  • Filters : billingperiodstart avec Last Month
  • Display settings
    • Subtitle : Previous month
Total providers — Chart

Effective cost per service

  • Type : mixed chart

  • X-Axis : billingperiodstart

  • Time Grain : Month

  • Query A :

    • Metrics : 'billedcost' avec agrégat 'SUM'
    • Dimension : Custom SQL avec CONCAT(servicecategory, '-', servicesubcategory)
    • filters : billingperiodstart

  • Query B :

    • Metrics : 'billedcost' avec agrégat 'SUM'
    • filters : billingperiodstart

  • Customize :

    • Query A :
      • Serie type : Bar
      • Stack serie : true
Effective cost per service — Chart

Cost repartition per service category and subcategory

  • Type : sunburst chart

  • hierarchy : servicecategory et servicecategory

  • primary metric : billed cost

  • Filters :

    • billingperiodstart : 'Last month'
Cost repartition per service category and subcategory — Chart

Service Category Effective cost per region

  • Type : Sankey chart
  • Source : region name
  • Target : servicecategory
  • Metric : billedcost
  • Filters : billingperiodstart
Service Category Effective cost per region — Chart

Effective cost per sub account name

  • Type : Partition Chart
  • Metrics : billedcost agrégat par SUM
  • Filters : billingperiodstart
  • Dimensions : billingaccountname, subaccountname, servicecategory
Effective cost per sub account name — Chart

5. Créer le Dashboard

Maintenant que vous avez beaucoup de charts, vous pouvez les regrouper en un seul endroit : les Dashboards. Cliquez sur Dashboard, puis Create. Vous pouvez nommer votre dashboard Billing Summary, et glisser-déposer tous les charts que vous avez créés précédemment pour finaliser la vue.

5. Créer le Dashboard — Banner

Conclusion

En suivant ces étapes, vous pouvez configurer et utiliser efficacement l'OVHcloud Data Platform pour mettre en œuvre votre premier cas d'usage FinOps avancé basé sur le format FOCUS.

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