Black Friday : multiplication par vingt du trafic pendant deux heures. Le reste du mois, trois requêtes par minute. Vous payez un cluster Kubernetes à trois nœuds vingt-quatre heures sur vingt-quatre — ou des millions d'invocations Lambda facturées à la milliseconde. L'un gaspille la nuit, l'autre peut exploser la facture si le pic dure.
Charge irrégulière ne signifie pas automatiquement serverless. Il faut distinguer amplitude, durée, prévisibilité et contraintes applicatives : état, latence, connexions persistantes.
Lire une charge avant de choisir
| Profil | Serverless avantage | Kubernetes avantage |
|---|---|---|
| Pics courts (<15 min) | Fort | Cluster idle coûteux |
| Pics longs (heures) | Facture invocation + concurrence | HPA sur nœuds préchauffés |
| Trafic de base stable | Peut coûter plus | Réservation / nœuds fixes |
| WebSocket / streaming | Souvent mal adapté | Pods long-running |
| Jobs batch lourds | Limites timeout | Jobs CronJob K8s |
| Cold start sensible | Problème (P99) | Pods warm |
Serverless vend « zéro idle » ; Kubernetes vend « contrôle total ». Les deux peuvent être mauvais si vous ignorez la forme temporelle du trafic.
Serverless : où il brille
API événementielle. Webhook Stripe, traitement image upload, ETL léger déclenché par file d'attente.
Prototypage rapide. Pas de cluster à exploiter ; attention au lock-in et au coût qui dérive en production.
Trafic imprévisible très faible en moyenne. Site admin interne, batch nocturne rare.
Pièges : cold start sur Java ou .NET avec VPC attaché ; facturation egress et invocations oubliées dans le budget ; observabilité fragmentée sans tracing unifié.
Kubernetes : où il tient la route
Charge irrégulière mais prévisible. Ventes flash connues — HPA plus cluster autoscaler, nœuds prêts avant l'heure H.
Services long-running. Socket, gRPC streaming, consommateurs de file permanents.
Contrôle fin. Affinité GPU, réseau custom, sidecars, conformité stricte.
Coût à long terme. Trafic de base élevé : nœuds réservés ou VPS plus Compose battent parfois Lambda cumulé.
Offres européennes (Scaleway Serverless Containers, Clever Cloud functions limitées) existent — comparez juridiction et egress dans l'annuaire.
Avant de short-lister, modélisez aussi le coût humain : une équipe qui maîtrise déjà Kubernetes absorbera un pic prévisible moins cher qu'une migration serverless précipitée. L'inverse est vrai pour une équipe sans compétence cluster — le serverless achète du temps, pas seulement des cycles CPU.
Le sommet : irrégulier ≠ serverless automatique
Décider et avancer sans angle mort
Graphiquez le trafic sur trente jours avec la meilleure résolution disponible. Short-listez serverless si pics courts, sans état et budget d'exploitation minimal. Short-listez Kubernetes ou VPS avec autoscale si connexions longues ou trafic de base élevé. Envisagez l'hybride : edge serverless plus cœur Kubernetes si les deux profils coexistent. Lisez Docker Compose ou Kubernetes pour l'étape précédente, puis comparez via le comparateur.
Questions fréquentes
Le serverless élimine-t-il toujours le sur-provisionnement ?
Souvent pour fonctions courtes sans état. Connexions longues ou trafic de base élevé : cluster ou instances dédiées peuvent coûter moins.
Kubernetes scale-t-il automatiquement comme le serverless ?
Avec HPA oui, mais un minimum de nœuds reste facturé. Scale-to-zero possible avec KEDA, plus complexe que Lambda natif.
Quelles limites serverless posent problème ?
Timeout, cold start, absence de filesystem persistant, débogage difficile, monolithes mal découpés sans refonte.
Peut-on mixer les deux ?
Oui : API Lambda plus workers Kubernetes plus base managée — avec tracing unifié obligatoire.
Avant de choisir, tracez une courbe : votre pic dure combien de minutes, et combien de zéros avant le suivant ? Le graphique tranche plus que le buzzword.