Optimiser les coûts du Lakehouse dans Microsoft Fabric
Quand on parle de Lakehouse, on évoque un concept qui réunit :
- La liberté d’un Data Lake, où l’on peut stocker toutes sortes de données (structurées ou non).
- La rigueur d’un Data Warehouse, pensé pour l’analyse BI et la gouvernance.
Le Lakehouse est donc un mode de stockage flexible où tous les types de données peuvent cohabiter au même endroit.
Mais cette simplicité a un revers : si le Lakehouse est mal géré, la facture peut vite grimper.
La facturation du Lakehouse
Dans Fabric, le Lakehouse repose sur deux leviers de facturation principaux :
- Le stockage – facturé au Go réellement utilisé.
- Les transactions – chaque lecture/écriture consomme des Capacity Units (CUs).
En clair : une donnée stockée inutilement ou des micro-requêtes mal optimisées peuvent vite alourdir la facture.
Il est donc essentiel de maintenir un Lakehouse « propre » pour limiter le gaspillage, à la fois en stockage et en transactions.
Les bonnes pratiques pour un Lakehouse
Optimiser les coûts ne repose pas uniquement sur des choix techniques, c’est aussi une discipline de gouvernance. Voici quelques leviers simples :
- Supprimer les fichiers obsolètes pour libérer de l’espace de stockage.
- Limiter la création de petits fichiers qui multiplient les transactions.
- Compresser et réorganiser les fichiers Parquet pour réduire le volume traité.
- Planifier régulièrement ces opérations pour éviter une dérive dans le temps.
- Privilégier les shortcuts (références aux données externes) plutôt que de copier systématiquement la donnée, mais en maîtrisant leur usage.
- Surveiller les temps d’exécution pour identifier et optimiser les requêtes trop coûteuses.
Les mauvaises pratiques à éviter absolument
Certaines habitudes, souvent prises par facilité, peuvent coûter cher :
- Fichiers trop fragmentés : plus il y en a, plus la facture grimpe. Un fichier bien consolidé coûte toujours moins cher que des dizaines de petits.
- Micro-requêtes : trop d’opérations unitaires consomment beaucoup de CUs.
- Répliquer ou copier systématiquement les données au lieu de référencer.
- Shortcuts vers des sources non optimisées : si la donnée source est mal structurée, les temps de traitement seront longs et cela se répercutera directement sur les coûts.
Les opérations de maintenance à automatiser
Conclusion
Pour obtenir une facture allégée et des performances accrues avec un Lakehouse, il faut :
- moins de fichiers inutiles,
- des données bien structurées,
- et une gouvernance rigoureuse.
L’optimisation des coûts n’est donc pas seulement une affaire de budget, mais aussi un gage de qualité et de pérennitépour vos projets Data.
