Axify est une plateforme SaaS d’analyse de l’ingénierie logicielle développée par Nexapp, une entreprise québécoise spécialisée en développement logiciel. Conçue pour les équipes logicielles qui souhaitent obtenir une meilleure visibilité sur la livraison, la performance et les opérations d’ingénierie, Axify se connecte aux outils de développement (ex. : Jira) et aux outils d’IA (ex. : Claude) afin de fournir des informations exploitables et d’améliorer la performance des équipes de développement.

À mesure que le produit évoluait, son environnement AWS prenait lui aussi de l’ampleur. De nouveaux services étaient ajoutés. Des expérimentations étaient lancées. Des migrations laissaient certaines traces derrière elles. Certaines décisions d’infrastructure soutenaient encore la plateforme. D’autres appartenaient plutôt à une étape antérieure du produit.

Avec le temps, une question devenait de plus en plus difficile à ignorer : l’environnement AWS d’Axify coûtait-il plus cher qu’il ne le devrait?

Pour Alexandre Walsh, Cofondateur de Nexapp et directeur de la technologie d’Axify, l’enjeu allait bien au-delà de la technique. Les coûts d’infrastructure semblaient trop élevés par rapport au niveau de résilience offert par l’environnement, ce qui soulevait une question : la complexité de la pile technologique était-elle réellement justifiée? Parallèlement, ces coûts avaient une incidence sur les marges du produit, les discussions entourant la tarification et la capacité de l’équipe à évoluer avec confiance.

L’objectif est donc devenu clair : simplifier la pile technologique, réduire les services et les ressources AWS superflus et bâtir un environnement plus léger et plus résilient. Pour y parvenir, il fallait toutefois disposer d’un niveau de visibilité et d’analyse des coûts auquel l’équipe d’ingénierie n’avait pas toujours le temps de se consacrer.

Avant de travailler avec Unicorne, Axify utilisait principalement AWS Cost Explorer pour comprendre ses dépenses infonuagiques. L’outil fournissait des informations utiles, mais ne donnait pas à l’équipe une voie d’action priorisée. Les données étaient disponibles. Le défi consistait à savoir ce qui comptait vraiment, ce qui pouvait attendre et ce qui allait réellement faire bouger l’aiguille.

Axify avait besoin d’une façon plus concrète de :

• Repérer les ressources AWS inutilisées ou sous-utilisées
• Prioriser les occasions d’optimisation les plus rentables
• Agir rapidement sur les économies simples à réaliser
• Évaluer les AWS Savings Plans avec plus de confiance
• Détecter les risques liés à AWS Extended Support avant qu’ils deviennent coûteux
• Réduire le gaspillage sans détourner les développeurs du travail produit
• Intégrer une meilleure conscience des coûts dans la gestion quotidienne de l’infrastructure

L’objectif n’était pas de réduire les coûts AWS à tout prix. Axify devait continuer de bâtir sur AWS, mais avec une meilleure visibilité, une discipline plus forte et l’assurance que son infrastructure correspondait aux besoins réels du produit.

Unicorne a présenté Stable à Axify, sa plateforme FinOps conçue pour aider les clients AWS à identifier, prioriser et mettre en œuvre des occasions d’optimisation des coûts infonuagiques.

L’intégration a été simple. Axify a déployé une stack AWS CloudFormation permettant à Stable d’analyser son environnement AWS. En quelques heures, les premières recommandations étaient disponibles.

Cette rapidité a été déterminante. Plutôt que de passer des semaines à décortiquer les données de coûts AWS, Axify pouvait voir immédiatement par où commencer.

Stable a d’abord fait ressortir les types d’enjeux qui s’accumulent souvent discrètement dans un environnement SaaS en mouvement : des ressources encore actives malgré peu ou pas d’activité, des load balancers qui n’étaient plus nécessaires, des fonctions Lambda inutilisées, des configurations de bases de données héritées et des services ouverts pour un besoin passé, mais jamais nettoyés par la suite.

Certaines de ces occasions semblaient modestes prises individuellement. Mais dans une infrastructure infonuagique, les petits coûts récurrents restent rarement anodins. Une ressource oubliée ici, une configuration dépassée là, un load balancer laissé en place pendant des mois : ensemble, ils peuvent exercer une pression réelle sur les marges d’un produit.

Stable a aidé Axify à transformer ces coûts cachés en actions visibles.

La plateforme a aussi mis en lumière des occasions d’optimisation AWS plus importantes. Parmi elles, les AWS Savings Plans occupaient une place importante. Stable a rendu le potentiel d’économies plus facile à comprendre, donnant à l’équipe plus de confiance pour évaluer les réductions de coûts liées aux engagements AWS.

Le stockage a également représenté un levier majeur. En identifiant des occasions de réduire l’utilisation inutile ou inefficace du stockage, Stable a aidé Axify à diminuer de 65 % son stockage Amazon S3, des VPN, des réseaux, des bases de données et des ressources inutilisées.

Dans l’ensemble de l’environnement, Stable à surveiller 350 000 ressources AWS, offrant à Axify une vue beaucoup plus large de son empreinte infonuagique. La solution couvre plusieurs services AWS clés, dont Amazon RDS, Amazon ECS, AWS Lambda, Amazon S3 et Elastic Load Balancing. Elle a également signalé des risques liés à AWS Extended Support pour certaines anciennes versions de bases de données, ce qui a permis à Axify de planifier les mises à jour avant que ces configurations deviennent plus coûteuses à maintenir.

Pour l’équipe d’Axify, la valeur de Stable résidait dans sa capacité à transformer les signaux de coûts en décisions d’ingénierie.

Certaines recommandations pouvaient être traitées immédiatement. D’autres s’inscrivaient dans une feuille de route d’infrastructure à plus long terme. L’équipe pouvait distinguer les gains rapides des chantiers de modernisation plus profonds, tout en évitant de perdre du temps sur des analyses à faible impact.

Unicorne a aussi contribué à établir la confiance dès le départ. Avant de déployer Stable, Axify voulait confirmer que la stack CloudFormation ne créerait pas de risque en production et n’introduirait pas de permissions excessives. Une fois cette confiance établie, l’implantation a avancé rapidement.

Après la mise en place, Axify a pu fonctionner avec un haut niveau d’autonomie. Stable continuait de surveiller l’environnement en arrière-plan, pendant que l’équipe examinait les recommandations et intégrait les bonnes actions à ses flux de travail internes.

Pour une équipe d’ingénierie sans spécialiste DevOps ou FinOps dédié, cette autonomie a fait toute la différence. Stable a donné à Axify une visibilité continue sur ses coûts AWS, sans exiger qu’une personne à temps plein surveille constamment les dépenses infonuagiques.

Les résultats sont arrivés rapidement. En moins d’un mois, Axify a réduit sa facture AWS de 23 %, ce qui représente plusieurs milliers de dollars d’économies.

Ces économies proviennent d’un mélange de nettoyages rapides, d’occasions liées aux engagements AWS, d’optimisation du stockage et de recommandations proactives sur les configurations d’infrastructure. Plus important encore, Axify s’est dotée d’une méthode reproductible pour garder ses coûts infonuagiques sous contrôle à mesure que le produit continue d’évoluer.

Le projet a généré des résultats mesurables :

• 23 % d’économies sur la facture AWS en moins d’un mois
• 350 000 ressources AWS surveillées avec Stable
• 65 % du stockage Amazon S3, des VPN, des réseaux, des bases de données et des ressources inutilisées
• Plusieurs milliers de dollars économisés grâce à l’optimisation des coûts AWS
• Des ressources inutilisées ou sous-utilisées rapidement identifiées
• Des occasions liées aux AWS Savings Plans plus faciles à évaluer
• Des risques AWS Extended Support signalés avant qu’ils deviennent plus coûteux
• Moins de temps d’ingénierie consacré à l’analyse manuelle des coûts AWS

Pour Axify, le premier mois a confirmé la valeur financière de la démarche. La valeur à plus long terme tient toutefois au changement de rythme opérationnel.

Stable a aussi réduit la pression sur l’équipe d’ingénierie. Plutôt que de se demander à répétition pourquoi l’infrastructure coûtait ce qu’elle coûtait, Axify pouvait s’appuyer sur des réponses concrètes. L’équipe avait une vue plus claire des services utilisés correctement, des ressources qui n’étaient plus nécessaires et des projets d’optimisation à prioriser.

Avec Unicorne et Stable, Axify dispose maintenant de plus qu’un simple nettoyage ponctuel de son environnement AWS. L’entreprise a mis en place une pratique FinOps continue qui contribue à protéger ses marges, à orienter ses décisions techniques et à soutenir la croissance du produit.