Infracost

Thu, 16 Jul 2026 19:00:39 +0200

Dans la continuité du post précédent sur mon outil CLI d’analyse de coûts à partir d’export FOCUS, je vous propose aujourd’hui de découvrir Infracost.

Il permet de Shift Left (terme souvent utilisé en FinOps) en intégrant la prévision des coûts directement dans le workflow de développement, en particulier lors de l’utilisation d’Infrastructure as Code (IaC) comme Terraform.

Mise en place

Installation

Windows

choco install infracost

Mac/Linux

brew install infracost

Validation

infracost –version #retourne 2.9.x

API Key

Il est possible d’expérimenter gratuitement l’outil en récupèrant une clé d’API.

infracost setup

Suivez les instructions pour créer un compte et obtenir votre clé d’API.

Premier scan

Pour tester l’outil je l’ai implémenté dans mon projet fil rouge TheForge en CLI pour démarrer.

Pour avoir plus de détails :

infracost inspect --failing

Failing policies  (1 policy · 1 resource)

⚙️  Compute - consider using current generation machine types
   google_container_node_pool.primary_nodes · gke.tf:25
   N1s are first-generation general purpose VMs. For most use-cases (excluding GPU workloads), Google recommends one of
   their second-generation types such as:
   
   - **E2** offers the lowest total cost of ownership with up to 31% savings compared to N1.
   - **N2** uses 2nd Gen Intel Xeon Scalable Processors (Cascade Lake) and offers a greater than 20% price-performance
   improvement for many workloads and support up to 25% more memory per vCPU.
   - **N2D** uses latest 2nd Gen AMD EPYC (Rome) CPUs, and support the highest core count and memory of any
   general-purpose Compute Engine VM.

Le message est explicite, le template Terraform utilisé pour créer le cluster GKE est obsolète et il est recommandé d’utiliser un type de machine plus récent pour réduire les coûts. Fixons cette erreur.

En utilisant le calculateur de côuts GCP j’obtiens un tarif de 39$/mois pour une machine n1-standard-1 (1 vCPU, 3.75 GB RAM) et 27$/mois pour une machine e2-medium (1 vCPU, 4 GB RAM) et jusqu’à 13$/mois en basculant sur des machines “spot”.

C’est cette dernière option que j’ai choisie car il s’agit d’un cluster de test, nous verrons un peu plus loin le résultat.

Quelques features

CLI

Sa CLI est plutôt bien fournie et dispose notamment de nombreuses fonctionnalités telles que :

infracost inspect --group-by resource  Show every resource sorted by cost
infracost inspect --failing  Show only failing policies
infracost inspect --group-by policy  Group results by policy
infracost inspect --policy <name>  Drill into a specific policy
infracost inspect --diagnostics  Show warning-severity diagnostics from this scan
infracost inspect --json  Re-run with full JSON output

Vous noterez que certaines commandes sont similaires à celles de l’outil FOCUS que j’ai présenté dans le post précédent, la grande différence étant qu’Infracost fait des estimations de coûts à partir de l’IaC là où ma CLI se base sur les coûts réels. Les deux outils ont des similarités mais sont complémentaires.

Dashboard

Infracost propose également une interface web dashboard pour visualiser les coûts et vos politiques FinOps.

Agents IA

Infracost s’intègre avec vos agents IA, vous pouvez ainsi donner accès à Claude / Copilot accès à votre organisation pour qu’ils puissent vous aider à analyser vos coûts et vos politiques FinOps.

Claude

claude plugin marketplace add infracost/agent-skills claude plugin install infracost@infracost

Copilot

copilot plugin marketplace add infracost/agent-skills copilot plugin install infracost@infracost

puis Give me a full cost breakdown of this project and highlight the most expensive resources.

Extension IDE

VsCode : ext install Infracost.infracost
JetBrains : https://plugins.jetbrains.com/plugin/24761-infracost

Integration CI/CD

Enfin, il est possible d’intégrer ces scans dans des pipelines de CI/CD et d’intégrer le rapport dans vos revues de PR. Infracost bénéficie d’une intégration native avec GitHub Actions, GitLab CI/CD et Azure Pipelines si vous avez suivi l’étape de setup vous devriez en bénéficier par défaut.

Sinon il est également possible d’ implémenter manuellement les scans dans vos pipelines.

Enfin, le fichier de configuration infracost.yml permet de personnaliser le comportement de l’outil et des scans.

Résultat après avoir corrigé les remontées du scan précédent et poussé une PR :

Pour aller plus loin

Comme nous l’avons vu, Infracost est un outil complet pour mettre en place une stratégie FinOps et “Shift Left” dans vos projets IaC. Il est possible d’aller plus loin et d’avoir une vision globale de vos coûts cloud à travers vos différents repository. Infracost est aussi capable de vous accompagner sur la stratégie de tagging de vos ressources et de mener des itérations FinOps “Campaigns” dans une optique d’amélioration continue.

N’hésitez pas à consulter la documentation officielle pour découvrir toutes les fonctionnalités et possibilités offertes par Infracost.

FinOps FOCUS Analyzer : construire une CLI d'analyse de facturation cloud

Tue, 14 Jul 2026 17:30:00 +0200

Depuis quelques années, la spécification FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) s’impose comme le format commun pour normaliser les exports de facturation des majors comme AWS, Azure et GCP. Un seul modèle de données pour analyser ses coûts cloud, quel que soit le fournisseur.

Il existe déjà des outils qui exploitent ce format pour mettre en place une stratégie FinOps, mais souvent sous forme de Saas. Je n’ai pas trouvé d’alternative Open Source répondant à mes besoins, c’est pourquoi j’ai décidé de le développer moi même.

Le projet

Objectif

Obtenir un diagnostic rapide de la maturité FinOps d’une organisation, en m’appuyant sur des exports FOCUS. A partir de ce diagnostic il est ensuite plus simple de prioriser les actions à mener pour réduire le gaspillage et améliorer la visibilité des coûts.

Utilisation

Le script se lance en ligne de commande avec un export FOCUS (csv, parquet ou JSON) en entrée et produit un rapport console, un export JSON et un rapport HTML.

uv run focus_analyzer my_focus_export.csv

ou après un uv tool install --editable .

focus-analyzer my_focus_export.csv

Les features

Concentration (Pareto) : quelles ressources concentrent 80 % de la facture ?
Commitments sous-utilisés : quelle part des Reserved Instances / CUDs est billée comme Unused ?
Hygiène de tagging : quel pourcentage du coût est billé sur des ressources sans tag exploitable ?
Anomalies de coût : détection de pics/chutes journaliers par service via un z-score sur moyenne mobile.

Le rapport

Aperçu du rapport HTML généré en sortie du script :

La stack technique

Même si ma stack de prédilection est plutot NodeJS j’ai choisi de développer cet outil en Python (avec l’aide de Claude Code) pour me familiariser avec l’écosystème Python grandissant.

Je suis parti sur les derniers standard d’Astral :

uv pour la gestion des dépendances et l’environnement virtuel
ruff pour le linting et le formatage
pytest pour les tests unitaires
python-semantic-release pour la release sémantique automatique

Limitations

FOCUS 1.2 : Je me suis limité à l’analyse FOCUS 1.2 qui est la version actuellement supportée par GCP, AWS et Azure. J’envisage de faire évoluer le projet pour supporter les prochaines versions.
Format des données : selon le provider le script peut encore être capricieux, en effet, les majors respectent FOCUS mais se permettent d’ajouter des propriétés supplémentaires.
Volume de données : Je n’ai pas encore l’occasion de tester le script sur plusieurs millions de lignes.
PyPi : le projet n’est pas encore publié sur PyPi, je le distribue pour l’instant via GitHub.

Ce que ce projet montre

Au-delà de l’outil lui-même, c’est un exercice complet : compréhension d’un référentiel métier (FOCUS), architecture modulaire pensée pour évoluer sans dette, et un pipeline de qualité outillé de bout en bout.

Le code est disponible sur GitHub.

FinOps on Valérian Pyckaert