E-commerce Mode Premium - Migration AWS & Optimisation des Coûts
Expertise Kubernetes & Cloud - Optimisation Infrastructure AWS E-commerce
Migration complète de Heroku vers AWS Elastic Beanstalk pour une plateforme e-commerce de mode premium, réalisant 72% de réduction des coûts infrastructure (4 500€ → 1 260€/mois).
Contexte du Projet
L'Entreprise
Un retailer luxe français majeur dans le secteur de la mode, opérant une plateforme e-commerce sophistiquée avec des besoins de performance élevés et une architecture complexe multi-services.
L'entreprise souhaitait réduire drastiquement ses coûts d'infrastructure tout en améliorant les performances et la maîtrise de son environnement.
Le Défi
Coût mensuel Heroku : 4 500€/mois avec des limitations importantes :
- • Scaling limité aux paliers fixes Heroku
- • Vendor lock-in sur la plateforme
- • Manque de visibilité sur les métriques
- • Sur-provisionnement forcé par les tiers
- • Flexibilité réduite pour l'optimisation
Architecture AWS Optimisée
Migration Heroku vers AWS Elastic Beanstalk
💸 Problématique Heroku
Coûts Heroku : 4 500€/mois
- • Multiples dynos Performance - Coûts élevés
- • Add-ons premium - Services managés chers
- • Sur-provisionnement - Paliers fixes inadaptés
- • Scaling limité - Peu de flexibilité
- • Vendor lock-in - Dépendance plateforme
Solution AWS : 1 260€/mois (-72%)
- • Instances right-sized - Dimensionnement précis
- • Spot Instances - Workers non-critiques
- • RDS optimisé - Base de données adaptée
- • S3 + CloudFront - Assets et CDN
- • CloudWatch - Monitoring intégré
🚀 Pipeline GitLab CI & Déploiement AWS
Automatisation CI/CD
- • GitLab CI Pipeline - Build et packaging automatisé
- • S3 Artifact Storage - Upload zip vers bucket S3
- • AWS CLI Deployment - Déploiement nouvelle version
- • Elastic Beanstalk - Gestion automatique versions
Migration Parallèle & Tests
- • Heroku + AWS en parallèle - Environnements simultanés
- • Tests comparatifs - Validation performance AWS vs Heroku
- • Rollback facile - Retour Heroku si nécessaire
- • Métriques temps réel - Comparaison performance continue
Analyse Performance & Ajustements
🎯 Détection du Sur-Provisionnement Heroku
Analyse des métriques Heroku réelles : Les dynos Performance-M fournissaient 12 CPU et 2.5GB RAM alors que les workloads réels nécessitaient seulement 2 CPU et 4GB RAM.
Sur-provisionnement : 6x plus de CPU que nécessaire. Les paliers fixes de Heroku (Basic → Standard → Performance) forcent à payer pour des ressources inutilisées. AWS permet un dimensionnement précis par service avec instances t3.medium et c5.large adaptées aux besoins réels.
Valeur Projet & Méthodologie
Performance E-commerce
Architecture optimisée pour charges variables du e-commerce avec dimensionnement précis par service
Optimisation Coûts
Réduction significative des coûts AWS grâce au right-sizing et aux savings plans adaptés
Approche Data-Driven
Optimisation continue basée sur métriques réelles et ajustements progressifs validés
Résultats Chiffrés
| Métrique | Avant (Heroku) | Après (AWS) | Gain |
|---|---|---|---|
| Coût mensuel | 4 500€ | 1 260€ | -72% |
| Économie annuelle | - | 38 880€ | - |
| Timeline | - | 6 semaines | - |
38 880€/an économisés
Réduction drastique des coûts grâce au right-sizing et à l'optimisation continue des ressources AWS
72% de Réduction
4 500€/mois sur Heroku → 1 260€/mois sur AWS avec performances équivalentes voire supérieures
Zero Downtime
Migration parallèle avec rollback possible à tout moment, aucune interruption de service
"La migration s'est faite sans aucune interruption de service. On a divisé nos coûts par 3 tout en gagnant en flexibilité et en visibilité sur notre infrastructure."
— CTO, E-commerce mode premium
Technologies Utilisées
AWS Elastic Beanstalk
- t3.medium / c5.large
- Spot Instances (-68%)
- RDS PostgreSQL
- CloudWatch Monitoring
CI/CD Pipeline
- GitLab CI
- S3 Artifacts
- AWS CLI
- Elastic Beanstalk
Optimisation Coûts
- Right-sizing instances
- Spot pour workers
- Réduction 72%
- 38 880€/an économisés
Monitoring
- Performance Metrics
- Cost Monitoring
- Right-sizing Analysis
- Usage Reports
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