You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session.You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.Dismiss alert
Copy file name to clipboardExpand all lines: README.fr.md
+4-4Lines changed: 4 additions & 4 deletions
Display the source diff
Display the rich diff
Original file line number
Diff line number
Diff line change
@@ -193,7 +193,7 @@ Pas encore de compte cloud ? `cleancloud demo` affiche un exemple de sortie sans
193
193
-**Détection du gaspillage IA/ML sur les 3 clouds :** endpoints, notebooks, Studio apps et training jobs SageMaker ; clusters AML Compute et instances ML ; endpoints en ligne Azure ML et services Azure AI Search ; endpoints, instances Workbench et training jobs Vertex AI. Les ressources GPU sont mises en avant comme candidats de revue à risque plus élevé. Les outils natifs n'indiquent pas toujours quoi examiner — CleanCloud le fait. Opt-in via `--category ai`
194
194
-**Gouvernance policy-as-code :**`cleancloud.yaml` pour la configuration par règle, les exceptions avec dates d'expiration, les seuils de coût et de confiance, les exclusions par tag — versionné aux côtés de votre infrastructure. Chaque exception est une approbation auditée dans git.
195
195
-**Application de politique (opt-in) :**`--fail-on-confidence HIGH` ou `--fail-on-cost 500` — appliquer des seuils de gaspillage en CI/CD sur un planning, géré par les équipes platform ou FinOps
196
-
-**45 règles de détection sélectives et haut signal :** volumes orphelins, bases de données inactives, instances arrêtées, registres inutilisés, et plus — conçues pour éviter les faux positifs en environnements IaC, chacune avec une estimation de coût déterministe
196
+
-**46 règles de détection sélectives et haut signal :** volumes orphelins, bases de données inactives, instances arrêtées, registres inutilisés, et plus — conçues pour éviter les faux positifs en environnements IaC, chacune avec une estimation de coût déterministe
197
197
-**Scan multi-comptes (AWS) :** scannez des AWS Organizations entières en une exécution — fichier de config, IDs inline, ou auto-découverte via `--org`
198
198
-**Scan multi-abonnements (Azure) :** scannez tous les abonnements Azure en parallèle — auto-découverte via Management Group, détail des coûts par abonnement inclus
199
199
-**Scan multi-projets (GCP) :** scannez tous les projets GCP accessibles en parallèle — auto-découverte via Application Default Credentials, détail des coûts par projet inclus
@@ -278,7 +278,7 @@ L'infrastructure IA/ML inactive est la source de gaspillage cloud invisible à l
278
278
| Cluster AML Compute Azure (GPU) | 600 – 15 000 $ / mois |
279
279
| Instance de calcul Azure ML (GPU) | 600 – 15 000+ $ / mois |
280
280
| Endpoint en ligne Azure ML (GPU) | 200 – 2 600+ $ / mois |
281
-
| Azure AI Search (Standard+) | 261 – 4 028+ $ / mois |
281
+
| Azure AI Search (Basic+) | 261 – 4 028+ $ / mois |
| Endpoint Vertex AI Online Prediction (GPU) | 449 – 23 000+ $ / mois |
284
284
| Instance Vertex AI Workbench (GPU) | 449 – 8 000+ $ / mois |
@@ -528,7 +528,7 @@ Oui. CleanCloud n'a besoin d'accès réseau qu'aux endpoints API de votre cloud
528
528
529
529
## Ce que CleanCloud détecte
530
530
531
-
45 règles pour AWS, Azure et GCP — conservatrices, haut signal, conçues pour éviter les faux positifs en environnements IaC.
531
+
46 règles pour AWS, Azure et GCP — conservatrices, haut signal, conçues pour éviter les faux positifs en environnements IaC.
532
532
533
533
**AWS :**
534
534
- Compute : instances arrêtées 30+ jours (charges EBS continuent)
@@ -545,7 +545,7 @@ Oui. CleanCloud n'a besoin d'accès réseau qu'aux endpoints API de votre cloud
545
545
- Réseau : adresses IP publiques inutilisées, Load Balancers vides (HIGH), App Gateways vides (HIGH), VNet Gateways inactives
546
546
- Plateforme : App Service Plans vides (HIGH), bases de données SQL inactives (HIGH), App Services inactifs, Container Registries inutilisés
547
547
- Gouvernance : ressources sans tags
548
-
- IA/ML *(opt-in : `--category ai`)* : clusters de calcul AML avec capacité baseline non nulle et aucune activité depuis 14+ jours — clusters GPU flaggés risque HIGH ($600–$15K/mois) ; instances de calcul Azure ML Running sans activité depuis 14+ jours — instances GPU flaggées risque CRITICAL ($600–$15K+/mois) ; endpoints en ligne ML managés sans requête de scoring depuis 7+ jours — endpoints GPU flaggés HIGH/CRITICAL (200–2 600+$/mois) ; services AI Search (Standard+) sans requête depuis 30+ jours — facturés par SKU × réplicas × partitions (261–4 028+$/mois) ; déploiements Azure OpenAI provisionnés (PTUs) sans requête API depuis 7+ jours — facturés ~1 460 $/PTU/mois en on-demand quel que soit le trafic
548
+
- IA/ML *(opt-in : `--category ai`)* : clusters de calcul AML avec capacité baseline non nulle et aucune activité depuis 14+ jours — clusters GPU flaggés risque HIGH ($600–$15K/mois) ; instances de calcul Azure ML Running sans activité depuis 14+ jours — instances GPU flaggées risque CRITICAL ($600–$15K+/mois) ; endpoints en ligne ML managés sans requête de scoring depuis 7+ jours — endpoints GPU flaggés HIGH/CRITICAL (200–2 600+$/mois) ; services AI Search (Basic+) sans requête depuis 90+ jours — facturés par SKU × réplicas × partitions (261–4 028+$/mois) ; déploiements Azure OpenAI provisionnés (PTUs) sans requête API depuis 7+ jours — facturés ~1 460 $/PTU/mois en on-demand quel que soit le trafic
549
549
550
550
**GCP :**
551
551
- Compute : instances VM arrêtées 30+ jours (charges disque continuent) (HIGH)
Copy file name to clipboardExpand all lines: README.md
+4-4Lines changed: 4 additions & 4 deletions
Display the source diff
Display the rich diff
Original file line number
Diff line number
Diff line change
@@ -193,7 +193,7 @@ No cloud account yet? `cleancloud demo` shows sample output without any credenti
193
193
-**AI/ML waste detection across all 3 clouds:** idle SageMaker endpoints, notebook instances, Studio apps, and long-running training jobs; AML compute clusters and instances; Azure ML online endpoints and AI Search services; Vertex AI endpoints, Workbench instances, and training jobs. GPU-backed resources are highlighted as higher-risk review candidates. Native cost tools don't surface these — CleanCloud does. Opt-in via `--category ai`
194
194
-**Policy-as-code governance:**`cleancloud.yaml` for per-rule config, exceptions with expiry dates, cost and confidence thresholds, tag-based exclusions — version-controlled alongside your infrastructure. Every exception is a git-reviewable approval.
195
195
-**Governance enforcement (opt-in):**`--fail-on-confidence HIGH` or `--fail-on-cost 500` — enforce waste thresholds in CI/CD on a schedule, owned by platform or FinOps teams
196
-
-**45 curated, high-signal detection rules:** orphaned volumes, idle databases, stopped instances, unused registries, and more — designed to avoid false positives in IaC environments, each with a deterministic cost estimate
196
+
-**46 curated, high-signal detection rules:** orphaned volumes, idle databases, stopped instances, unused registries, and more — designed to avoid false positives in IaC environments, each with a deterministic cost estimate
197
197
-**Multi-account scanning (AWS):** scan entire AWS Organizations in one run — config file, inline IDs, or auto-discovery via `--org`
198
198
-**Multi-subscription scanning (Azure):** scan all Azure subscriptions in parallel — auto-discovery via Management Group, per-subscription cost breakdown included
199
199
-**Multi-project scanning (GCP):** scan all accessible GCP projects in parallel — auto-discovery via Application Default Credentials, per-project cost breakdown included
@@ -278,7 +278,7 @@ Idle AI/ML infrastructure is the fastest-growing source of invisible cloud spend
- AI/ML *(opt-in: `--category ai`)*: idle AML compute clusters with non-zero baseline capacity and no workload activity 14+ days — GPU clusters flagged HIGH risk ($600–$15K/month); idle Compute Instances with no control-plane activity 14+ days — GPU instances CRITICAL risk ($600–$15K+/month); idle ML managed online endpoints with zero scoring requests 7+ days — GPU-backed endpoints flagged HIGH/CRITICAL ($200–$2,600+/month); idle AI Search services (Standard+) with zero queries 30+ days — billed per SKU × replicas × partitions ($261–$4,028+/month); idle Azure OpenAI provisioned deployments (PTUs) with zero API requests 7+ days — bills ~$1,460/PTU/month on-demand regardless of traffic
548
+
- AI/ML *(opt-in: `--category ai`)*: idle AML compute clusters with non-zero baseline capacity and no workload activity 14+ days — GPU clusters flagged HIGH risk ($600–$15K/month); idle Compute Instances with no control-plane activity 14+ days — GPU instances CRITICAL risk ($600–$15K+/month); idle ML managed online endpoints with zero scoring requests 7+ days — GPU-backed endpoints flagged HIGH/CRITICAL ($200–$2,600+/month); idle AI Search services (Basic+) with zero queries 90+ days — billed per SKU × replicas × partitions ($261–$4,028+/month); idle Azure OpenAI provisioned deployments (PTUs) with zero API requests 7+ days — bills ~$1,460/PTU/month on-demand regardless of traffic
549
549
550
550
**GCP:**
551
551
- Compute: stopped instances 30+ days (disk charges continue) (HIGH)
0 commit comments