Inter-club NR spécial GreenOps - Debrief Kobalt : Architecture GreenOps et Mesure Carbone en Temps Réel
Le GreenOps est une démarche d'ingénierie systématique visant à mesurer, optimiser et réduire l'empreinte environnementale de l'ensemble des opérations informatiques, de l'infrastructure au code, en temps réel.
À l'occasion de l'Inter-clubs 2026, deux adhérents sont venus témoigner sur leur pratiques GreenOps. Voici la restitution de ce que nous a présenté Laurent Almeras et Julien Benichou, respectivement directeur technique et directeur des opérations chez Kobalt. Au programme : Analyse de la stack technique, de la méthodologie de mesure et de l'intégration des données d'impact.
1. Contexte et Motivation : Pourquoi pousser la GreenOps ?
Kobalt, éditeur de solutions sur-mesure, a intégré l'écologie comme l'un de ses trois piliers fondamentaux (équipe technique, open source, co-bénéfices planète) depuis trois ans. Cette démarche, initiée par la volonté de concrétiser le label "Numérique Responsable" obtenu via la Digital League, est née d'un constat critique : le développement sur-mesure et l'accompagnement client "de A à Z" génèrent une empreinte carbone significative, principalement due à l'hébergement (chez OVH) et à l'usine logicielle interne (GitLab, Sonar, etc.).
L'entreprise a réalisé son premier bilan carbone en 2024 (sur l’année 2023) et a identifié un goulot d'étranglement majeur : l'impossibilité de piloter la réduction des émissions avec les outils fournis par les hébergeurs. La calculatrice carbone d'OVH, bien que vertueuse, offre une vision agrégée et statique, rendant impossible la corrélation entre une action technique précise (ex : éteindre un serveur de test) et son impact réel.
« On a monté la boîte sur 3 piliers... et sur ce 3e pilier (l’environnement) on s'est dit que ce qui serait super chouette ce serait d'avoir le monitoring en temps réel des émissions carbones de l’infrastructure. » — Julien Benichou
2. Architecture technique et création du dashboard
Pour répondre à ce besoin de granularité et de temps réel, Kobalt a développé sa propre stack d'observabilité GreenOps, intégrant des outils open source et des méthodologies de référence.
• Inventaire Dynamique : Développement et déploiement de l'outil "OVH Exporter" (projet open source disponible sur Github) pour interroger les API OVH. Cet outil remonte en continu l'état des 58+ serveurs, les quotas et les configurations dans une base Prometheus, éliminant toute erreur manuelle d'inventaire.
• Moteur de Calcul (Boavizta) : Intégration des facteurs d'émission de Boavizta pour calculer l'empreinte de la fabrication (CPU, RAM, Stockage) et de l'usage (PUE, mix électrique) de chaque machine.
• Création du Dashboard Grafana : L'équipe a conçu et déployé un tableau de bord personnalisé permettant de ventiler les émissions par :
◦ Client (pour une facturation ou un reporting précis).
◦ Environnement (Prod, Qualif, Dev, Staging).
◦ Typologie de machine (avec une granularité fine sur la charge réelle : 0-20%, 20-50%, etc., remplaçant les hypothèses fixes).
3. Résultats et Actions Concrètes
Le dashboard permet désormais de passer de la théorie à l'action immédiate :
Optimisation des Charges : Identification précise des gisements d'économie, comme l'extinction automatique des machines de qualification la nuit et le week-end.
Validation de l'architecture kubernetes : La mesure a confirmé que la mutualisation des charges via kubernetes permet de réduire le nombre de serveurs allumés tout en augmentant le nombre de services déployés.
Indépendance stratégique : en maîtrisant la chaîne de calcul, Kobalt s'affranchit de la dépendance aux mises à jour unilatérales de l'hébergeur, garantissant la stabilité et la comparabilité des données dans le temps.
4. Ambitions et Prochaines Étapes
Kobalt ne s'arrête pas à l'état actuel. L'entreprise a identifié plusieurs axes de développement pour renforcer la précision et l'utilité de son outil GreenOps :
Intégration du stockage : ajout imminent du calcul des émissions liées au stockage (volumes et objets), un poste qui manquait dans les premiers calculs mais qui est désormais inclus dans les données OVH.
Automatisation de l'inventaire : passage d'une classification manuelle des machines à une alimentation automatique des typologies via l’outil OVH_Exporter développé par Kobalt.
Extension aux autres environnements kubernetes : intégration des nœuds kubernetes ponctuels (ex: jobs de backup, machines de test éphémères) qui ne sont pas encore pleinement couverts.
Transparence client : transformation du dashboard interne en un outil de communication pour les clients, permettant de leur montrer leur part d'émissions et de les sensibiliser à leurs propres leviers d'action.
Conclusion
L'approche de Kobalt démontre qu'une stratégie GreenOps efficace repose sur :
- L’observabilité unifiée : intégrer
les métriques environnementales directement dans les outils de monitoring
existants (Prometheus/Grafana) pour une prise de décision en temps réel.
- La granularité : la capacité à
ventiler les émissions par client et par projet est essentielle pour une
gestion fine des coûts et de l'impact.
- L’indépendance : maîtriser ses propres algorithmes de calcul permet de garantir la traçabilité et la crédibilité des données, indépendamment des changements de politique des fournisseurs cloud.
Kobalt illustre comment transformer une contrainte éthique en un levier d'optimisation technique. En développant un dashboard sur mesure et en s'appuyant sur l'écosystème open source, l'entreprise a réussi à rendre visible et actionnable son empreinte carbone, posant les bases d'une infrastructure cloud durable, transparente et pilotable.
Laurent et Julien soulignent que la vraie valeur du GreenOps réside dans la capacité à dépasser les généralités des outils fournisseurs pour atteindre une granularité actionnable.
En démontrant que les hypothèses initiales pouvaient surestimer l'impact jusqu’à quatre fois (notamment via les taux d'amortissement) et en prouvant que l'outillage de mesure lui-même ne consomme pas l'énergie économisée, Kobalt transforme la contrainte carbone en un levier d'optimisation technique précis. Loin d'être une simple démarche de conformité, cette approche permet de corréler directement chaque développement et chaque configuration serveur à une réduction tangible de l'empreinte, posant les bases d'une infrastructure cloud où la performance énergétique devient une métrique de développement au même titre que la disponibilité ou la sécurité.