- Différence entre les instances Spot et On-Demand
- Benchmarks de performance des instances Spot vs On-Demand
- Instances On-Demand vs Spot pour l'apprentissage automatique ou les tests
- Comparaison des coûts des instances Spot vs On-Demand
- Les instances Spot sont-elles adaptées à ma charge de travail de base de données ?
- Bonnes pratiques pour les instances Spot
Lors du lancement d’instances cloud, les développeurs doivent souvent choisir entre des instances On-Demand et des instances Spot. Les instances On-Demand offrent une capacité de calcul fiable à un prix fixe, tandis que les instances Spot proposent le même matériel à des remises importantes en échange d’interruptions potentielles.
Ce guide détaille les différences fondamentales entre les instances Spot et On-Demand, compare leurs performances, présente des cas d’usage (comme l’apprentissage automatique et les tests), évalue les coûts avec des exemples et fournit les bonnes pratiques pour utiliser les instances Spot dans des scénarios réels.
Différence entre les instances Spot et On-Demand
🟩 Disponibilité et interruptions
- Instances On-Demand
- S’exécutent en continu jusqu’à ce que vous les arrêtiez ou les résiliez
- Disponibilité garantie, sauf dans des cas très rares d’erreurs de capacité
- Instances Spot
- Issues de la capacité excédentaire et peuvent être récupérées à bref délai
- Exemple : Certains fournisseurs (comme Novita AI) accordent un préavis d’interruption de 1 heure et une garantie d’exécution minimale de 1 heure pour les instances GPU Spot
- Compromis clé : On-Demand garantit une disponibilité continue ; Spot ne le fait pas.
🟩 Modèle de tarification
- Tarification On-Demand
- Tarif fixe (à la seconde ou à l’heure) pour un type d’instance et une région donnés
- Tarification stable et prévisible, sans risque d’arrêts involontaires
- Tarification Spot
- Dynamique et fortement remisée (généralement 50 % à 90 % moins cher que l’On-Demand)
- Exemple : Les instances GPU Spot de Novita AI bénéficient d’une remise d’environ 50 % (par exemple, RTX 4090 à ~0,18 $/h contre 0,35 $/h en On-Demand)
- Les tarifs peuvent fluctuer au fil du temps ; les instances peuvent être résiliées si de la capacité est nécessaire
- Compromis clé : On-Demand = stable et fiable ; Spot = moins cher mais volatile.
🟩 Cas d’usage
- Instances On-Demand
- Idéal pour les charges de travail qui nécessitent un service ininterrompu
- Applications de production, bases de données, systèmes critiques
- Tâches de courte durée dont la durée est imprévisible (aucun engagement initial)
- Instances Spot
- Idéal pour les charges de travail flexibles et tolérantes aux pannes qui peuvent supporter des interruptions
- Exemples : traitement par lots, analyse de données, pipelines de big data, runners CI/CD, rendu, tâches en arrière-plan
- Charges de travail compatibles avec Spot courantes : serveurs web sans état, environnements conteneurisés, tâches HPC, environnements de test/développement
- Compromis clé : On-Demand = temps de fonctionnement garanti ; Spot = économies de coûts si l’interruption est tolérable.
Benchmarks de performance des instances Spot vs On-Demand
Les développeurs peuvent s’attendre à des performances équivalentes sur les instances Spot et On-Demand pour un même type d’instance. Prévoyez des interruptions, mais ne vous inquiétez pas des différences de vitesse du processeur ou de mémoire : Spot est un modèle de tarification, pas un niveau de performance.
Source : 66 Degrees
Instances On-Demand vs Spot pour l’apprentissage automatique ou les tests
1. Entraînement de modèles d’IA / Tâches par lots
Recommandé : Instances Spot avec points de reprise (checkpointing)
Pourquoi :
- Les tâches d’entraînement sont naturellement tolérantes aux pannes (surtout avec des points de reprise enregistrés).
- Spot permet des économies allant jusqu’à 90 % sur les coûts.
- Correspond parfaitement à l’entraînement de modèles à grande échelle, au réglage des hyperparamètres ou au traitement de données.
2. Inférence d’IA / Services de production
Recommandé : Instances On-Demand pour la charge de base + Instances Spot pour la capacité supplémentaire
Pourquoi :
- L’inférence en temps réel nécessite une haute disponibilité.
- On-Demand garantit la stabilité ; Spot ajoute une mise à l’échelle rentable pour les tâches non critiques.
- Utilisez Spot uniquement si le service peut tolérer des délais ou dispose de mécanismes de basculement.
3. Tests / Environnements de développement
Recommandé : Instances Spot, mais uniquement si vous automatisez la configuration de l’environnement
Pourquoi :
- Les charges de travail de développement/test sont temporaires et redémarrables.
- Spot est très rentable pour les runners CI/CD, les environnements de préproduction ou les sandbox.
- Pour les services de développement de longue durée ou avec état, vous avez besoin d’IaC (Infrastructure as Code) ou de conteneurisation pour récupérer rapidement après des interruptions.
Comparaison des coûts des instances Spot vs On-Demand
| Instance (GPU) | Prix On-Demand | Prix Spot |
|---|---|---|
| RTX 5090 | 0,50 $ par heure | 0,25 $ par heure |
| RTX 4090 | 0,35 $ par heure | 0,18 $ par heure |
| RTX 4090 haute fréquence | 0,69 $ par heure | 0,35 $ par heure |
| H200 SXM | 3,25 $ par heure | 1,63 $ par heure |
| A100 SXM | / | 1,60 $ par heure |
| B200 | 3,84 $ par heure | 1,92 $ par heure |
| H100 SXM | 1,00 $ par heure | 0,90 $ par heure |
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Visualisation de la différence de coûts : Si vous exécutiez un parc de 10 de ces instances en continu pendant un mois (720 heures), le coût On-Demand serait de : 10 * 0,096 $ * 720 ≈ 691 $. Le coût Spot (à 0,028 $) pour la même configuration serait de : 10 * 0,028 $ * 720 ≈ 202 $.
Bien sûr, le coût n’est pas tout : une instance interrompue peut retarder une tâche ou causer des temps d’arrêt si elle n’est pas gérée correctement. Mais pour de nombreuses charges de travail, le compromis de coût en vaut largement la peine. La clé est de maximiser les économies tout en atténuant les risques, ce qui nous amène à la question des instances Spot pour des charges de travail plus sensibles comme les bases de données.
Les instances Spot sont-elles adaptées à ma charge de travail de base de données ?
Évitez d’utiliser des instances de type Spot pour toutes bases de données critiques, avec état ou instance unique.
Utilisez-les uniquement pour des clusters résilients, des réplicas ou des environnements non critiques pour équilibrer coût et fiabilité.
Cas où elles peuvent être acceptables
Utilisez du calcul de type Spot uniquement si :
- La base de données est distribuée et répliquée
- Le système est résilient à la perte de nœuds
- La charge de travail est non critique ou destinée à des fins de test
Exemples :
- Utiliser Spot pour les réplicas en lecture tout en conservant le primaire sur une infrastructure stable
- Bases de données distribuées comme CockroachDB ou Cassandra qui tolèrent la panne de nœuds
- Systèmes de cache (par exemple Redis) où la perte de données n’est pas critique
Bonnes pratiques pour réduire les risques
| Stratégie | Description |
|---|---|
| Réplication et récupération automatique | Utilisez des clusters multi-nœuds capables de remplacer automatiquement les nœuds perdus |
| Instantanés fréquents | Effectuez des sauvegardes régulières pour une récupération rapide après une panne |
| Isolez les charges de travail primaires | Exécutez les nœuds de base de données primaires sur une infrastructure stable ; utilisez Spot uniquement pour des rôles secondaires |
| Automatisez le remplacement des nœuds | Utilisez l’orchestration (par exemple Kubernetes) pour recréer rapidement les nœuds de base de données perdus |
Bonnes pratiques pour les instances Spot
Si vous utilisez une plateforme comme Novita AI pour le calcul GPU, passer à Spot est souvent aussi simple qu’un commutateur dans l’interface utilisateur.
Étape 1 : Accédez à votre console
Connectez-vous à votre Console GPU Novita AI
Étape 2 : Passez à la facturation Spot
Dans la barre latérale droite sous Filtre, modifiez la Méthode de facturation en “Spot” pour voir les prix remisés
Étape 3 : Déployez
Sélectionnez votre configuration GPU et cliquez sur “Déployer”
C’est tout ! Votre instance Spot sera lancée avec :
- Période de protection de 1 heure
- Économies allant jusqu’à 50 % sur les coûts
- Préavis d’interruption de 1 heure à l’avance
Conseil pro : Mettez en place des points de reprise dans votre application pour gérer les interruptions potentielles de manière fluide…
Pour les développeurs et les équipes, les instances Spot représentent un outil d’économie de coûts puissant – vous permettant essentiellement de louer du calcul cloud pour une fraction du prix. Le compromis fondamental est clair : vous échangez la garantie absolue de temps de fonctionnement contre un prix beaucoup plus bas. Les instances On-Demand restent l’outil de travail pour les charges de travail critiques, avec état ou imprévisibles où la continuité est primordiale. Les instances Spot, cependant, peuvent libérer une valeur considérable pour les tâches qui peuvent supporter un ou deux redémarrages. En comprenant les différences de disponibilité et de tarification, en sélectionnant soigneusement les charges de travail adaptées à Spot et en suivant les bonnes pratiques comme les points de reprise et les déploiements d’instances mixtes, vous pouvez intégrer les instances Spot dans votre infrastructure en toute confiance.
Questions fréquemment posées
Quelle est la principale différence entre les instances Spot et On-Demand ?
Les instances On-Demand offrent un temps de fonctionnement stable et garanti à un prix fixe.
Les instances Spot sont beaucoup moins chères mais peuvent être interrompues à tout moment.
Quand dois-je choisir des instances Spot ?
Choisissez Spot lorsque votre charge de travail est :
Tolérante aux pannes
Interruptible
Flexible en termes de timing (par exemple, entraînement, tests, tâches par lots)
Les instances Spot sont-elles plus lentes que les On-Demand ?
Non. Spot et On-Demand offrent des performances identiques pour un même type d’instance.
La différence réside uniquement dans la tarification et la disponibilité, pas dans le matériel.
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