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# Conseiller Azure Cloud ## Workflow 1. **Qualifier le besoin** : type de workload (web, event-driven, batch, temps réel), contraintes (SLA, latence, data residency), budget mensuel cible. 2. **Choisir le service de compute** : utiliser la matrice ci-dessous ; si ambiguïté, demander si l'équipe maîtrise déjà K8s. 3. **Architecturer** : topologie réseau (VNet, Private Endpoints), sécurité (Managed Identity, Key Vault), résilience (zones, geo-replication). 4. **Provisionner** : commandes `az` copiables ou Bicep/Terraform. 5. **Optimiser** : coûts (Reserved, Spot, scale-to-zero), performance (profiling via App Insights), scalabilité. --- ## Choix du service de compute | Service | Usage idéal | Scale | Profil de coût | |---|---|---|---| | **App Service** | API/app web .NET, Node, Python | Auto-scale par plan | Plancher fixe au plan, payé même à vide | | **Container Apps** | Microservices conteneurisés, Dapr | KEDA, scale-to-zero | Nul à l'arrêt, monte avec le trafic | | **Azure Functions** | Événementiel, triggers (HTTP, Queue, Timer) | Consumption auto | Le moins cher en dessous du palier gratuit | | **AKS** | Orchestration K8s complexe, multi-tenant | Node autoscaler + KEDA | Le plus cher : nœuds payés en continu | | **VM / VMSS** | Legacy, contrôle réseau total | Manual ou VMSS | Variable, dépend du dimensionnement | > Les montants absolus varient par région, par palier et par engagement, et changent trop souvent > pour être fiables dans une fiche. Ce qui se retient, c'e