Comment réduire de 60% vos coûts compute sans sacrifier votre pipeline data

Les équipes data connaissent bien ce moment désagréable : la facture Snowflake ou BigQuery du mois arrive, et elle a encore augmenté de 40%. Les runs dbt s'éternisent, certains modèles tournent à vide pendant que d'autres attendent. On ajoute des ressources compute, on optimise quelques requêtes SQL, on découpe l'exécution en plusieurs jobs. Quelques semaines plus tard, les coûts repartent à la hausse.

Ce scénario n'a rien d'exceptionnel. Nous l'observons régulièrement chez nos clients qui font tourner des centaines de modèles dbt en production. Le problème ne vient généralement pas du code SQL lui-même, ni même de la puissance des warehouses. Il vient de l'orchestration, de cette façon dont dbt Cloud exécute séquentiellement des modèles qui pourraient parfaitement tourner en parallèle. Optimiser les coûts dbt Cloud et data warehouse commence par repenser cette orchestration.

Le goulot d'étranglement caché de votre pipeline

Prenons un cas concret. Une entreprise de retail avec laquelle nous travaillons faisait tourner 300 modèles dbt plusieurs fois par jour. Leur run complet prenait 45 minutes. En analysant les logs d'exécution, nous avons constaté quelque chose d'étonnant : le warehouse restait sous-utilisé pendant 70% du temps d'exécution. Des dizaines de modèles attendaient leur tour alors qu'ils n'avaient aucune dépendance entre eux.

La raison ? dbt Cloud, dans sa configuration standard, lance les modèles selon un graphe de dépendances strict, mais avec une parallélisation limitée. Même si vous disposez d'un warehouse XL capable de gérer 32 requêtes simultanées, dbt ne va pas nécessairement exploiter toute cette capacité. Le résultat : vous payez pour de la puissance que vous n'utilisez pas, et vos runs durent plus longtemps que nécessaire.

Cette situation génère un double coût. D'abord, le coût direct du compute inutilisé. Ensuite, un coût plus insidieux : celui de la latence. Quand votre pipeline met une heure à s'exécuter au lieu de vingt minutes, c'est une heure pendant laquelle vos dashboards affichent des données obsolètes, vos équipes métier prennent des décisions sur des chiffres périmés. Des tableaux de bord efficaces dépendent directement de la fraîcheur des données.

La stratégie dbt Fusion : paralléliser sans perdre le contrôle

Face à ce constat, plusieurs approches existent. La première consiste à subdiviser son projet dbt en multiples sous-projets indépendants, chacun avec son propre job d'exécution. Certaines équipes vont jusqu'à créer 10 ou 15 jobs différents, orchestrés via Airflow ou Prefect. Cette solution fonctionne, mais elle introduit une complexité opérationnelle considérable. On se retrouve à gérer manuellement les dépendances entre jobs, à coordonner les échecs et les relancements, à maintenir une logique d'orchestration externe.

L'approche que nous recommandons s'appuie sur ce qu'on pourrait appeler la stratégie dbt Fusion : une orchestration intelligente qui maximise la parallélisation tout en conservant l'intégrité du graphe de dépendances. L'idée centrale est simple : plutôt que de laisser dbt Cloud gérer la parallélisation de manière conservative, on va structurer explicitement nos modèles et nos jobs pour exploiter au maximum les capacités de notre warehouse.

Concrètement, cela passe par trois leviers complémentaires. D'abord, une analyse fine du graphe de dépendances pour identifier les clusters de modèles qui peuvent s'exécuter en parallèle. Ensuite, une configuration optimale des paramètres de concurrence de dbt (threads, run-time slots). Enfin, une segmentation stratégique des jobs non pas par domaine fonctionnel, mais par profil d'exécution.

Architecture et implémentation : trois principes clés pour la cost efficiency

Le premier principe consiste à segmenter par criticité et fréquence, pas par domaine métier. Plutôt que de créer un job "Finance" et un job "Marketing", on va différencier les modèles par leur temporalité : les modèles temps réel qui doivent tourner toutes les 15 minutes, les modèles quotidiens qui s'exécutent la nuit, les modèles hebdomadaires qui agrègent des historiques. Cette segmentation permet d'adapter la puissance du warehouse au besoin réel, sans sur-provisionner.

Deuxième principe : exploiter les tags et la sélection dbt de manière chirurgicale. Au lieu d'exécuter systématiquement l'intégralité du projet avec un dbt run, on va créer des jobs ciblés qui n'exécutent que les modèles modifiés et leurs dépendances en aval. La commande dbt run --select state:modified+ devient votre meilleure alliée. Couplée à un système de détection des changements dans votre CI/CD, elle permet de ne rebuilder que ce qui est strictement nécessaire. Cette state-aware orchestration réduit drastiquement les runs inutiles.

Troisième principe : dimensionner vos warehouses de manière dynamique. Snowflake et BigQuery permettent de modifier la taille de vos warehouses à la volée. Un job qui tourne la nuit sur des agrégations lourdes peut utiliser un warehouse 2XL pendant 10 minutes, puis revenir à un size S pour les modèles incrémentaux. Cette élasticité, pilotée via des scripts ou des webhooks dbt Cloud, permet de payer uniquement pour la puissance dont vous avez besoin au moment où vous en avez besoin.

Sur notre cas retail mentionné plus haut, l'application de ces trois principes a permis de faire passer le temps d'exécution de 45 à 18 minutes, tout en réduisant la taille moyenne du warehouse utilisé. Le gain sur la facture mensuelle : 63% de coûts compute en moins, pour une qualité de données strictement identique.

Les pièges à éviter et les gains collatéraux

Cette optimisation ne se fait pas sans vigilance. Le piège le plus fréquent consiste à sur-paralléliser sans tenir compte de la charge réelle sur le warehouse. Si vous lancez 50 requêtes complexes simultanément sur un warehouse M, vous allez saturer la mémoire et provoquer des erreurs. Il faut calibrer le nombre de threads dbt en fonction de la capacité réelle de votre infrastructure.

Autre écueil : négliger la gestion des échecs. Quand vous parallélisez massivement, un modèle qui échoue peut bloquer une dizaine d'autres modèles en aval. Il devient crucial de mettre en place une stratégie de retry intelligente, et surtout de monitorer finement vos runs pour identifier rapidement les points de défaillance. Les logs dbt doivent être centralisés et analysés, idéalement via un outil comme dbt Cloud Discover ou Monte Carlo.

Les gains collatéraux de cette approche dépassent largement la réduction des coûts. Des runs plus courts signifient des boucles de feedback plus rapides pour les data engineers. Quand vous pouvez tester une modification et voir le résultat en 5 minutes au lieu de 40, la productivité des équipes augmente mécaniquement. La qualité du code s'améliore aussi : on itère plus vite, on détecte les erreurs plus tôt.

Nous avons également constaté un impact positif sur la fiabilité globale des pipelines. En réduisant la fenêtre d'exécution, on diminue la probabilité qu'un événement externe (une indisponibilité du warehouse, un timeout réseau) vienne perturber le run. Les pipelines deviennent plus robustes, plus prévisibles.

Mesurer et pérenniser les gains

L'optimisation des coûts n'est jamais un one-shot. Les patterns d'usage évoluent, de nouveaux modèles s'ajoutent, les volumes de données augmentent. Pour pérenniser les gains, il faut mettre en place un système de monitoring continu qui track trois métriques clés : le coût par run, le temps d'exécution moyen, et le taux d'utilisation du warehouse.

Ces métriques doivent être visualisées et alertées. Si le coût par run dépasse un seuil prédéfini, c'est le signe qu'un modèle s'est dégradé ou qu'un volume de données a explosé. Il faut alors investiguer rapidement avant que la dérive ne s'installe. Des outils comme dbt Cloud Metadata API permettent de collecter ces métriques et de les pousser dans votre stack d'observabilité habituelle. Des solutions de visualisation modernes facilitent ce monitoring en temps réel.

Au-delà du monitoring, il faut instaurer une culture d'optimisation continue au sein de l'équipe data. Chaque nouveau modèle doit être pensé avec une contrainte de performance. Les pull requests doivent inclure une estimation de l'impact sur les temps d'exécution. Les revues de code doivent évaluer non seulement la justesse du SQL, mais aussi son efficacité.

Cette discipline peut sembler contraignante, mais elle devient vite naturelle. Et elle porte ses fruits : les équipes que nous accompagnons sur cette démarche constatent généralement une stabilisation, voire une diminution, de leurs coûts data malgré une croissance continue des volumes traités. C'est le signe d'une stack data mature, qui scale sans exploser le budget.

Réduire de 60% vos coûts compute n'est pas une promesse en l'air. C'est un résultat atteignable, documenté, reproductible. Mais cela demande de sortir d'une vision purement technique pour adopter une approche système : analyser finement comment vos modèles s'exécutent, repenser l'orchestration, calibrer l'infrastructure, monitorer en continu. La stratégie dbt Fusion n'est pas une silver bullet, c'est une méthode rigoureuse qui transforme la manière dont vous pensez vos pipelines de transformation. Et accessoirement, qui rend vos CFO beaucoup plus détendus quand arrive la facture cloud.