Études de Cas AWS : Solutions et Coûts pour Projets Spécifiques

1. Projet IoT (100,000 capteurs)

Contexte

Un système de monitoring industriel avec :

• 100,000 capteurs
• 1M données/minute
• Analyse en temps réel
• Stockage long terme

Solution AWS

• Ingestion : IoT Core

  • 100,000 devices
  • 1M messages/minute
  • Coût : ~500$/mois

• Traitement : Kinesis

  • 2 shards
  • 1M records/minute
  • Coût : ~200$/mois

• Stockage : TimeStream

  • 1TB données/mois
  • 30 jours mémoire
  • Coût : ~300$/mois

• Visualisation : QuickSight

  • 10 utilisateurs
  • Coût : ~100$/mois

Coût Total : ~1,100$/mois

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2. Projet ML (Modèle de Prédiction)

Contexte

Un système de prédiction avec :

• Entraînement mensuel
• 100GB données
• Inférence en temps réel
• API REST

Solution AWS

• Entraînement : SageMaker

  • ml.p3.2xlarge (GPU)
  • 20 heures/mois
  • Coût : ~600$/mois

• Inférence : Lambda

  • 1M prédictions/mois
  • 1GB mémoire
  • Coût : ~20$/mois

• Stockage : S3

  • 100GB données
  • Coût : ~3$/mois

• API : API Gateway

  • 1M requêtes/mois
  • Coût : ~5$/mois

Coût Total : ~628$/mois

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3. Projet Big Data (1TB/jour)

Contexte

Un système d’analyse de données avec :

• 1TB données/jour
• ETL quotidien
• Data Warehouse
• Tableaux de bord

Solution AWS

• Stockage : S3

  • 30TB/mois
  • Coût : ~750$/mois

• ETL : Glue

  • 30 jobs/mois
  • 100 DPU-heures
  • Coût : ~300$/mois

• Data Warehouse : Redshift

  • 2 nodes (dc2.large)
  • 1TB stockage
  • Coût : ~1,000$/mois

• Visualisation : QuickSight

  • 20 utilisateurs
  • Coût : ~200$/mois

Coût Total : ~2,250$/mois

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4. Projet Gaming (100,000 joueurs)

Contexte

Un jeu multijoueur avec :

• 100,000 joueurs
• 10,000 parties simultanées
• Matchmaking
• Leaderboards

Solution AWS

• Game Servers : GameLift

  • 100 instances
  • Auto Scaling
  • Coût : ~3,000$/mois

• Matchmaking : Lambda

  • 1M matchs/mois
  • Coût : ~20$/mois

• Base de données : DynamoDB

  • 50GB données
  • Mode provisionné
  • Coût : ~200$/mois

• CDN : CloudFront

  • 50TB transfert/mois
  • Coût : ~1,000$/mois

Coût Total : ~4,220$/mois

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Tableau Comparatif des Coûts

Type de Projet	Solution Principale	Coût Mensuel	Points Clés
IoT	IoT Core + TimeStream	~1,100$	Scalabilité, temps réel
ML	SageMaker + Lambda	~628$	Performance, coût optimisé
Big Data	Redshift + Glue	~2,250$	Volume, analyse
Gaming	GameLift + DynamoDB	~4,220$	Latence, scale

Conseils pour Optimiser les Coûts :

1. Pour l’IoT :

   • Utilise le batch processing
   • Optimise la rétention TimeStream
   • Compresse les données
   • Utilise le caching

2. Pour le ML :

   • Utilise Spot Instances pour l’entraînement
   • Optimise la taille des modèles
   • Utilise le batch inference
   • Active le caching des prédictions

3. Pour le Big Data :

   • Optimise les requêtes Redshift
   • Utilise la compression S3
   • Planifie les jobs ETL
   • Active le caching QuickSight

4. Pour le Gaming :

   • Utilise Spot Instances
   • Optimise le matchmaking
   • Active le caching DynamoDB
   • Utilise le CDN efficacement

À retenir :

Pour les projets spécifiques :

• Choisis les services spécialisés
• Optimise selon les pics d’utilisation
• Surveille les coûts par composant
• Utilise le auto-scaling intelligemment