https://github.com/xavi092000/finops-project-exercises

FinOps: KPIs mensuels, prod vs non-prod, anomalies (z-score), scénario d’économies (~20%).
https://github.com/xavi092000/finops-project-exercises

anomaly-detection cloud-costs data-viz finops github-actions pandas pytest python z-score

Last synced: 3 months ago
JSON representation

FinOps: KPIs mensuels, prod vs non-prod, anomalies (z-score), scénario d’économies (~20%).

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/xavi092000/finops-project-exercises
• Owner: xavi092000
• Created: 2025-09-22T16:51:01.000Z (9 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-09-23T00:16:38.000Z (9 months ago)
• Last Synced: 2025-10-08T14:58:42.843Z (9 months ago)
• Topics: anomaly-detection, cloud-costs, data-viz, finops, github-actions, pandas, pytest, python, z-score
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 116 KB
• Stars: 0
• Watchers: 0
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE → Choose a license template → MIT →

Awesome Lists containing this project

README

          
![tests](https://github.com/xavi092000/finops-project-exercises/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)

![tests](https://github.com/xavi092000/finops-project-exercises/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)

# FinOps Project Exercises

![tests](https://github.com/xavi092000/finops-project-exercises/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)

Analyse des coûts cloud (Juin–Août 2025) avec **KPIs mensuels**, **comparaison prod vs non-prod**, **détection d’anomalies** (z-score) et un **scénario d’économies v1 ~20%**.  

Exports au format CSV + graphiques, suite de tests PyTest (**6/6**), et CI GitHub Actions.

## Sommaire

- [Fonctionnalités](#fonctionnalités)

- [Données](#données)

- [Prérequis](#prérequis)

- [Installation](#installation)

- [Exécution rapide](#exécution-rapide)

- [Graphiques générés](#graphiques-générés)

- [API (src/finops_exercises.py)](#api-srcfinops_exercisespy)

- [Tests](#tests)

- [Structure du dépôt](#structure-du-dépôt)

- [Feuille de route](#feuille-de-route)

- [Licence](#licence)

---

## Fonctionnalités

- **KPIs mensuels** : coût total par mois (`kpi_month.csv`).

- **Coûts par service et par mois** : Compute, Storage, Database, Network, AI (`kpi_service_month.csv`).

- **Prod vs Non-prod** : répartition des coûts par environnement (`prod_vs_nonprod.csv`).

- **Anomalies** : détection simple via **z-score** par *service × environnement × jour* (flag `is_anomaly`) → `anomalies.csv`.

- **Scénario d’économies v1** : application d’une politique simple (réduction de coûts) pour estimer une **économie ≈ 20%**, exportée dans `scenario_v1.csv`.

- **CI GitHub Actions** : exécution automatique de la suite de tests à chaque push.

## Données

Source : `data/billing.csv`  

**Schéma des colonnes** :

- `date` (YYYY-MM-DD), `provider`, `service`, `region`, `environment` (`prod`/`non-prod`), `team`,  

  `usage` (unité métier), `unit_cost` (prix unitaire), `cost` (coût *effectif*).

## Prérequis

- Python **3.12+** (OK 3.13)

- `pip`

## Installation

```bash

pip install -r requirements.txt