Études de Cas AWS : Échecs, Migrations et Leçons Apprises

1. Échec : Startup qui a Surdimensionné (Coût Explosif)

Contexte

Une startup SaaS avec :

• 50 clients
• 200 utilisateurs actifs
• Architecture surdimensionnée
• Coûts AWS : 2,500$/mois

Problèmes Identifiés

• Surutilisation d’EC2 : 10 instances t3.large (~800$/mois)
• Base de données : 2 instances RDS db.r5.xlarge (~1,000$/mois)
• ElastiCache : 2 clusters Redis (~400$/mois)
• CloudFront : Configuration excessive (~300$/mois)

Solution Adoptée

• Migration vers ECS Fargate : 2 services, 2 vCPU (~150$/mois)
• Downsizing RDS : 1 instance db.t3.small (~50$/mois)
• Suppression d’ElastiCache : Non nécessaire à cette échelle
• Optimisation CloudFront : Configuration minimale (~10$/mois)

Résultat

• Coût réduit : De 2,500$/mois à ~210$/mois
• Performance : Similaire pour la charge actuelle
• Économie : 91% de réduction des coûts

Leçons Apprises

• Commencer petit et scaler selon les besoins
• Éviter le surdimensionnement anticipé
• Surveiller régulièrement les coûts
• Utiliser des services serverless quand possible

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2. Échec : E-commerce avec Architecture Monolithique (Problèmes de Scaling)

Contexte

Une boutique en ligne avec :

• 5,000 commandes/mois
• 20,000 produits
• Architecture monolithique sur EC2
• Problèmes lors des pics de trafic

Problèmes Identifiés

• Bottleneck sur EC2 : 4 instances t3.large (~320$/mois)
• Base de données : 1 instance RDS db.r5.large (~300$/mois)
• Problèmes de scaling : Lenteur lors des pics
• Coûts élevés : ~700$/mois pour performance moyenne

Solution Adoptée

• Migration vers architecture serverless :
  • Frontend : S3 + CloudFront (~50$/mois)
  • Backend : Lambda + API Gateway (~20$/mois)
  • Base de données : DynamoDB (~50$/mois)
  • Paiement : Stripe via Lambda (~30$/mois)

Résultat

• Coût réduit : De 700$/mois à ~150$/mois
• Performance : Scaling automatique lors des pics
• Disponibilité : Amélioration significative
• Maintenance : Réduction drastique

Leçons Apprises

• Éviter les architectures monolithiques pour le e-commerce
• Utiliser des services serverless pour le scaling automatique
• Séparer les composants pour une meilleure résilience
• Optimiser les coûts par transaction

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3. Migration : De Heroku vers AWS (Contrôle et Coûts)

Contexte

Une application web avec :

• 200 clients
• 1,000 utilisateurs actifs
• Déploiement sur Heroku
• Coûts Heroku : 500$/mois

Problèmes Identifiés

• Coûts Heroku : 500$/mois pour performance limitée
• Manque de contrôle : Configuration limitée
• Scaling limité : Options restreintes
• Vendor lock-in : Dépendance à Heroku

Solution Adoptée

• Migration vers AWS :
  • Application : ECS Fargate (~150$/mois)
  • Base de données : RDS PostgreSQL (~100$/mois)
  • Stockage : S3 (~5$/mois)
  • CDN : CloudFront (~5$/mois)

Résultat

• Coût réduit : De 500$/mois à ~260$/mois
• Contrôle : Accès complet à l’infrastructure
• Performance : Amélioration significative
• Flexibilité : Options de scaling multiples

Leçons Apprises

• Évaluer les coûts à long terme des plateformes PaaS
• Considérer le contrôle vs. la simplicité
• Planifier la migration en détail
• Former l’équipe aux nouvelles technologies

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4. Migration : De On-Premise vers AWS (Modernisation)

Contexte

Une entreprise traditionnelle avec :

• 500 employés
• Applications legacy on-premise
• Coûts infrastructure : 10,000$/mois
• Besoin de modernisation

Problèmes Identifiés

• Coûts élevés : Maintenance serveurs, électricité, climatisation
• Disponibilité limitée : Pas de redondance géographique
• Scaling difficile : Processus manuel et lent
• Sécurité : Configuration obsolète

Solution Adoptée

• Migration vers AWS :
  • Applications : EC2 Auto Scaling (~2,000$/mois)
  • Base de données : RDS Multi-AZ (~3,000$/mois)
  • Stockage : S3 + EFS (~500$/mois)
  • Sécurité : WAF + Shield (~1,000$/mois)

Résultat

• Coût réduit : De 10,000$/mois à ~6,500$/mois
• Disponibilité : Amélioration significative
• Sécurité : Mise à jour automatique
• Flexibilité : Scaling automatique

Leçons Apprises

• Planifier la migration en phases
• Former l’équipe en amont
• Utiliser des outils de migration AWS
• Considérer les coûts à long terme

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5. Échec : Startup qui a Sous-dimensionné (Pannes)

Contexte

Une startup en croissance avec :

• 1,000 clients
• 5,000 utilisateurs actifs
• Architecture sous-dimensionnée
• Pannes fréquentes

Problèmes Identifiés

• Elastic Beanstalk : 1 instance t3.micro (~8$/mois)
• RDS : 1 instance db.t3.micro (~12$/mois)
• Pannes : Downtime fréquent
• Performance : Lenteur chronique

Solution Adoptée

• Migration vers architecture robuste :
  • Application : ECS Fargate (~150$/mois)
  • Base de données : RDS db.t3.small Multi-AZ (~100$/mois)
  • Cache : ElastiCache (~50$/mois)
  • Monitoring : CloudWatch (~20$/mois)

Résultat

• Coût augmenté : De 20$/mois à ~320$/mois
• Disponibilité : 99.9% vs. 95% précédemment
• Performance : Amélioration significative
• Satisfaction client : Augmentation notable

Leçons Apprises

• Ne pas sacrifier la qualité pour les coûts
• Surveiller les métriques de performance
• Planifier la croissance à l’avance
• Investir dans la robustesse

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Tableau Comparatif des Échecs et Migrations

Scénario	Problème Principal	Solution	Économie/Coût
Surdimensionnement	Coûts excessifs	Downsizing	-91% (2,500$ → 210$)
Architecture Monolithique	Scaling limité	Serverless	-79% (700$ → 150$)
Migration Heroku	Coûts et contrôle limités	AWS natif	-48% (500$ → 260$)
On-Premise	Coûts et maintenance élevés	AWS cloud	-35% (10,000$ → 6,500$)
Sous-dimensionnement	Pannes fréquentes	Architecture robuste	+1,500% (20$ → 320$)

Conseils pour Éviter les Échecs :

1. Pour le Surdimensionnement :

   • Commence petit
   • Utilise l’auto-scaling
   • Surveille les métriques d’utilisation
   • Optimise régulièrement

2. Pour les Architectures Monolithiques :

   • Conçois pour le scale dès le début
   • Utilise des microservices ou serverless
   • Teste les pics de charge
   • Planifie la croissance

3. Pour les Migrations :

   • Planifie en détail
   • Teste dans un environnement de staging
   • Forme l’équipe en amont
   • Prévoyez un rollback

4. Pour le Sous-dimensionnement :

   • Surveille les métriques de performance
   • Planifie la croissance
   • Investis dans la robustesse
   • Ne sacrifie pas la qualité pour les coûts

À retenir :

Les échecs sont des opportunités d’apprentissage :

• Surveille régulièrement les coûts et performances
• Adapte l’architecture à la phase de croissance
• Investis dans la formation de l’équipe
• Planifie à long terme tout en restant agile