Module 3 : Infrastructure Cloud (Compute, Storage, Network)

Durée estimée : 45 minutes

Objectifs du Module

À la fin de ce module, vous serez capable de :

• Comprendre les types de ressources compute
• Différencier les types de stockage cloud
• Expliquer les concepts réseau cloud
• Comprendre les régions et zones de disponibilité
• Mapper les services entre AWS, Azure et GCP

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1. Régions et Zones de Disponibilité

1.1 Géographie du Cloud

graph TB
    subgraph "🌍 Monde"
        subgraph "🇪🇺 Europe"
            subgraph "Region: Paris (eu-west-3)"
                AZ1["Zone A<br/>Datacenter 1"]
                AZ2["Zone B<br/>Datacenter 2"]
                AZ3["Zone C<br/>Datacenter 3"]
            end
            REGION2["Region: Francfort"]
            REGION3["Region: Dublin"]
        end

        subgraph "🇺🇸 Amérique"
            REGION4["Region: N. Virginia"]
            REGION5["Region: Oregon"]
        end

        subgraph "🇯🇵 Asie"
            REGION6["Region: Tokyo"]
            REGION7["Region: Singapour"]
        end
    end

    AZ1 <-->|"<10km"| AZ2
    AZ2 <-->|"<10km"| AZ3

    style AZ1 fill:#4caf50,color:#fff
    style AZ2 fill:#4caf50,color:#fff
    style AZ3 fill:#4caf50,color:#fff

1.2 Concepts Clés

Concept	Description	Distance	Latence
Zone de Disponibilité	Un ou plusieurs datacenters isolés	< 100 km	< 2 ms
Région	Ensemble de zones dans une zone géographique	-	-
Edge Location	Points de présence pour CDN	Mondial	Variable

1.3 Pourquoi Plusieurs Zones ?

graph TB
    subgraph "Haute Disponibilité Multi-AZ"
        LB["⚖️ Load Balancer"]

        subgraph "Zone A"
            VM1["💻 VM 1"]
            DB1["🗄️ DB Primary"]
        end

        subgraph "Zone B"
            VM2["💻 VM 2"]
            DB2["🗄️ DB Standby"]
        end
    end

    USER["👥 Users"] --> LB
    LB --> VM1
    LB --> VM2
    DB1 -->|"Réplication<br/>synchrone"| DB2

    style LB fill:#2196f3,color:#fff
    style DB1 fill:#4caf50,color:#fff
    style DB2 fill:#FF9800800800,color:#fff

Bénéfice

Si une zone tombe (panne électrique, catastrophe naturelle), les autres zones continuent de fonctionner. Le service reste disponible.

1.4 Régions par Provider

Provider	Nb Régions	Régions France	Régions Europe
AWS	33+	Paris (eu-west-3)	Dublin, Francfort, Londres, Milan, Stockholm...
Azure	60+	France Central, France South	West Europe, North Europe, Germany...
GCP	37+	-	Belgium, Netherlands, Zurich, Frankfurt...

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2. Compute (Calcul)

2.1 Types de Ressources Compute

graph TB
    subgraph "Spectre du Compute"
        BARE["🖥️ Bare Metal<br/>Serveur dédié"]
        VM["💻 Virtual Machines<br/>Serveurs virtuels"]
        CONTAINER["🐳 Containers<br/>Docker, Kubernetes"]
        SERVERLESS["λ Serverless<br/>Functions"]
    end

    BARE --> VM --> CONTAINER --> SERVERLESS

    subgraph "Contrôle"
        HIGH["Maximum"]
        LOW["Minimum"]
    end

    BARE -.-> HIGH
    SERVERLESS -.-> LOW

    style BARE fill:#f44336,color:#fff
    style VM fill:#FF9800800800,color:#fff
    style CONTAINER fill:#4caf50,color:#fff
    style SERVERLESS fill:#2196f3,color:#fff

2.2 Virtual Machines (IaaS)

Familles d'Instances

Type	Usage	Caractéristiques
General Purpose	Workloads équilibrés	CPU/RAM équilibrés
Compute Optimized	Calcul intensif	Plus de CPU
Memory Optimized	Bases de données	Plus de RAM
Storage Optimized	Big Data, Data Warehouse	I/O élevé
GPU	ML, rendu graphique	Cartes graphiques

Équivalences Multi-Cloud

Catégorie	AWS	Azure	GCP
General	t3, m6i	B, D	e2, n2
Compute	c6i	F	c2
Memory	r6i	E	m2
Storage	i3, d2	L	-
GPU	p4, g5	NC, ND	a2

Exemple de Tailles

AWS EC2 : t3.micro → t3.small → t3.medium → t3.large → t3.xlarge → t3.2xlarge

         1 vCPU     2 vCPU      2 vCPU       2 vCPU      4 vCPU       8 vCPU
         1 GB       2 GB        4 GB         8 GB        16 GB        32 GB

2.3 Options de Facturation

graph LR
    subgraph "Modèles de Prix"
        OD["💳 On-Demand<br/>Paiement à l'heure<br/>Flexibilité maximale"]
        RI["📅 Reserved<br/>Engagement 1-3 ans<br/>-30 à -75%"]
        SPOT["🎯 Spot/Preemptible<br/>Capacité excédentaire<br/>-60 à -90%"]
        SAVING["💰 Savings Plans<br/>Engagement $/heure<br/>Flexibilité + réduction"]
    end

    style OD fill:#f44336,color:#fff
    style RI fill:#4caf50,color:#fff
    style SPOT fill:#FF9800800800,color:#fff
    style SAVING fill:#2196f3,color:#fff

Modèle	Réduction	Engagement	Risque
On-Demand	0%	Aucun	Aucun
Reserved	30-75%	1-3 ans	Si besoin change
Spot	60-90%	Aucun	Interruption possible
Savings Plans	20-50%	$/heure pendant 1-3 ans	Modéré

Conseil Worldline

• Production critique : Reserved Instances
• Dev/Test : On-Demand ou Spot
• Batch processing : Spot Instances

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3. Storage (Stockage)

3.1 Types de Stockage

graph TB
    subgraph "Types de Stockage Cloud"
        BLOCK["💾 Block Storage<br/>Disques virtuels"]
        FILE["📁 File Storage<br/>Partages fichiers"]
        OBJECT["📦 Object Storage<br/>Objets/Blobs"]
    end

    subgraph "Usage"
        BLOCK --> U1["OS, Databases"]
        FILE --> U2["Partages réseau, NAS"]
        OBJECT --> U3["Backups, Media, Logs"]
    end

    style BLOCK fill:#f44336,color:#fff
    style FILE fill:#4caf50,color:#fff
    style OBJECT fill:#2196f3,color:#fff

3.2 Block Storage (Disques)

Définition

Équivalent d'un disque dur attaché à une VM. Données organisées en blocs.

Provider	Service	Description
AWS	EBS (Elastic Block Store)	Disques persistants
Azure	Managed Disks	Disques managés
GCP	Persistent Disk	Disques persistants

Types de disques :

Type	IOPS	Latence	Usage
SSD Standard	3000	~1ms	Usage général
SSD Provisioned	64000+	<1ms	Bases de données
HDD	500	~10ms	Archivage, logs

3.3 Object Storage (Objets)

Définition

Stockage d'objets (fichiers) avec métadonnées. Accès via HTTP/API. Capacité quasi-illimitée.

graph LR
    subgraph "Object Storage"
        BUCKET["🪣 Bucket/Container"]
        OBJ1["📄 photo.jpg<br/>+ métadonnées"]
        OBJ2["📄 video.mp4<br/>+ métadonnées"]
        OBJ3["📄 backup.tar.gz<br/>+ métadonnées"]
    end

    BUCKET --> OBJ1
    BUCKET --> OBJ2
    BUCKET --> OBJ3

    APP["🌐 Application"] -->|"HTTP GET/PUT"| BUCKET

    style BUCKET fill:#FF9800800800,color:#fff

Provider	Service	Durabilité
AWS	S3	99.999999999% (11 nines)
Azure	Blob Storage	99.999999999%
GCP	Cloud Storage	99.999999999%

Classes de stockage :

Classe	Accès	Coût stockage	Coût accès	Usage
Standard	Fréquent	$$$	$	Données actives
Infrequent	Mensuel	$$	$$	Backups récents
Archive	Rare	$	$$$	Archives long terme

3.4 File Storage (Fichiers)

Définition

Partages de fichiers accessibles via NFS ou SMB. Équivalent d'un NAS.

Provider	Service	Protocoles
AWS	EFS, FSx	NFS, SMB
Azure	Azure Files	SMB, NFS
GCP	Filestore	NFS

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4. Network (Réseau)

4.1 Concepts Fondamentaux

graph TB
    subgraph "Cloud Network Architecture"
        INTERNET["🌐 Internet"]

        subgraph "VPC / VNet"
            IGW["🚪 Internet Gateway"]

            subgraph "Public Subnet"
                NAT["🔄 NAT Gateway"]
                BASTION["🔐 Bastion Host"]
                LB["⚖️ Load Balancer"]
            end

            subgraph "Private Subnet"
                APP["💻 App Servers"]
                DB["🗄️ Databases"]
            end
        end
    end

    INTERNET --> IGW
    IGW --> LB
    IGW --> BASTION
    LB --> APP
    APP --> NAT
    NAT --> INTERNET
    APP --> DB

    style LB fill:#2196f3,color:#fff
    style APP fill:#4caf50,color:#fff
    style DB fill:#f44336,color:#fff

4.2 Glossaire Réseau Cloud

Concept	Description	Équivalent On-Premise
VPC / VNet	Réseau virtuel isolé	VLAN
Subnet	Sous-réseau dans un VPC	Sous-réseau
Internet Gateway	Connexion vers Internet	Routeur edge
NAT Gateway	Accès Internet sortant pour subnets privés	NAT
Security Group	Firewall stateful au niveau instance	Firewall
NACL	Firewall stateless au niveau subnet	ACL
Load Balancer	Distribution de trafic	F5, HAProxy
VPN Gateway	Connexion VPN site-to-site	Concentrateur VPN
Peering	Connexion entre VPCs	Interconnexion

4.3 Public vs Private Subnets

graph TB
    subgraph "Public Subnet"
        direction TB
        PUB["✅ Route vers Internet Gateway<br/>✅ IP publique possible<br/>👉 Web servers, Load Balancers"]
    end

    subgraph "Private Subnet"
        direction TB
        PRIV["❌ Pas de route directe vers Internet<br/>❌ Pas d'IP publique<br/>👉 Databases, App servers"]
    end

    style PUB fill:#4caf50,color:#fff
    style PRIV fill:#f44336,color:#fff

4.4 Services Réseau par Provider

Service	AWS	Azure	GCP
Réseau virtuel	VPC	VNet	VPC
Load Balancer L4	NLB	Load Balancer	Network LB
Load Balancer L7	ALB	Application Gateway	HTTP(S) LB
CDN	CloudFront	CDN	Cloud CDN
DNS	Route 53	DNS	Cloud DNS
VPN	Site-to-Site VPN	VPN Gateway	Cloud VPN
Connexion privée	Direct Connect	ExpressRoute	Cloud Interconnect

---

5. Bases de Données

5.1 Types de Bases de Données Cloud

graph TB
    subgraph "Bases de Données Cloud"
        subgraph "Relationnelles (SQL)"
            MYSQL["🐬 MySQL/MariaDB"]
            POSTGRES["🐘 PostgreSQL"]
            SQLSERVER["🗄️ SQL Server"]
            ORACLE["🔶 Oracle"]
        end

        subgraph "NoSQL"
            DOCUMENT["📄 Document<br/>(MongoDB-like)"]
            KEYVALUE["🔑 Key-Value<br/>(Redis-like)"]
            COLUMNAR["📊 Columnar<br/>(Cassandra-like)"]
            GRAPH["🔗 Graph<br/>(Neo4j-like)"]
        end

        subgraph "Spécialisées"
            DWH["📈 Data Warehouse"]
            TIMESERIES["⏱️ Time Series"]
            SEARCH["🔍 Search"]
        end
    end

5.2 Services par Provider

Type	AWS	Azure	GCP
MySQL/PostgreSQL	RDS, Aurora	Azure Database	Cloud SQL
SQL Server	RDS SQL Server	SQL Database	Cloud SQL
Document	DocumentDB	Cosmos DB	Firestore
Key-Value	DynamoDB	Cosmos DB	Bigtable
Cache	ElastiCache	Cache for Redis	Memorystore
Data Warehouse	Redshift	Synapse	BigQuery
Search	OpenSearch	Cognitive Search	-

5.3 Managed vs Self-Managed

Aspect	Self-Managed (VM)	Managed (PaaS)
Installation	Vous	Provider
Patching	Vous	Provider
Backups	Vous	Automatique
Haute Dispo	Vous (complexe)	Quelques clics
Scaling	Vous	Automatique
Coût	Moins cher	Plus cher mais moins d'effort
Contrôle	Total	Limité

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6. Récapitulatif Multi-Cloud

6.1 Tableau de Correspondance

Catégorie	AWS	Azure	GCP
VM	EC2	Virtual Machines	Compute Engine
Containers	ECS, EKS	AKS	GKE
Serverless	Lambda	Functions	Cloud Functions
Block Storage	EBS	Managed Disks	Persistent Disk
Object Storage	S3	Blob Storage	Cloud Storage
File Storage	EFS	Azure Files	Filestore
VPC	VPC	VNet	VPC
Load Balancer	ALB/NLB	Load Balancer	Cloud Load Balancing
SQL Database	RDS	SQL Database	Cloud SQL
NoSQL	DynamoDB	Cosmos DB	Firestore
CDN	CloudFront	CDN	Cloud CDN
DNS	Route 53	DNS	Cloud DNS

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7. Quiz de Validation

Question 1

Pourquoi déployer une application sur plusieurs zones de disponibilité ?

Réponse

Haute disponibilité

Si une zone tombe (panne datacenter, catastrophe), les autres zones continuent de fonctionner. Le service reste disponible pour les utilisateurs.

Question 2

Quel type de stockage utiliseriez-vous pour stocker des millions de photos uploadées par des utilisateurs ?

Réponse

Object Storage (S3, Blob Storage, Cloud Storage)

• Capacité quasi-illimitée
• Accès HTTP/API
• Coût optimisé pour gros volumes
• Durabilité 11 nines

Question 3

Quelle est la différence entre un Security Group et une NACL ?

Réponse

Security Group	NACL
Niveau instance/VM	Niveau subnet
Stateful (retour auto)	Stateless (règles explicites)
Allow only	Allow et Deny

Question 4

Quel type d'instance choisir pour une base de données en mémoire (Redis) ?

Réponse

Memory Optimized (AWS: r6i, Azure: E-series, GCP: m2)

Ces instances ont un ratio RAM/CPU élevé, idéal pour les bases de données en mémoire.

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8. Pour Aller Plus Loin

Ressource	Description
AWS Well-Architected	Best practices architecture AWS
Azure Architecture Center	Patterns et guides Azure
GCP Architecture Framework	Framework architecture GCP

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Exercice : À Vous de Jouer

Mise en Pratique

Objectif : Concevoir l'infrastructure cloud pour une application web

Contexte : Vous devez déployer une application e-commerce dans le cloud avec les exigences suivantes : - 3 serveurs web (2 vCPU, 4 Go RAM chacun) - 1 base de données PostgreSQL haute disponibilité - Stockage pour 5 To de photos produits - Haute disponibilité obligatoire (multi-AZ) - Région : Europe (France ou proche)

Tâches à réaliser :

1. Choisissez un cloud provider (AWS, Azure ou GCP) et justifiez votre choix
2. Définissez l'architecture réseau (VPC, subnets publics/privés)
3. Sélectionnez les types d'instances et services appropriés
4. Calculez le coût mensuel estimé

Critères de validation :

• [ ] Architecture multi-AZ avec au moins 2 zones de disponibilité
• [ ] Segmentation réseau correcte (DMZ, application, données)
• [ ] Services de stockage adaptés (block vs object)
• [ ] Estimation de coûts réaliste

Solution

1. Choix du cloud provider : AWS

Justification : - Région Paris (eu-west-3) disponible pour conformité RGPD - Services matures et bien documentés - Bon rapport fonctionnalités/coûts pour ce cas d'usage - (Note : Azure et GCP seraient aussi valides)

2. Architecture réseau

# Création VPC
aws ec2 create-vpc --cidr-block 10.0.0.0/16 --region eu-west-3

# Subnets publics (pour load balancer)
aws ec2 create-subnet --vpc-id vpc-xxx --cidr-block 10.0.1.0/24 --availability-zone eu-west-3a
aws ec2 create-subnet --vpc-id vpc-xxx --cidr-block 10.0.2.0/24 --availability-zone eu-west-3b

# Subnets privés (pour serveurs web)
aws ec2 create-subnet --vpc-id vpc-xxx --cidr-block 10.0.11.0/24 --availability-zone eu-west-3a
aws ec2 create-subnet --vpc-id vpc-xxx --cidr-block 10.0.12.0/24 --availability-zone eu-west-3b

# Subnets data (pour base de données)
aws ec2 create-subnet --vpc-id vpc-xxx --cidr-block 10.0.21.0/24 --availability-zone eu-west-3a
aws ec2 create-subnet --vpc-id vpc-xxx --cidr-block 10.0.22.0/24 --availability-zone eu-west-3b

Architecture complète :

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    VPC 10.0.0.0/16                          │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────┬─────────────────────┐             │
│  │  Zone A (eu-west-3a)│  Zone B (eu-west-3b)│             │
│  ├─────────────────────┼─────────────────────┤             │
│  │ Public Subnet       │ Public Subnet       │             │
│  │ 10.0.1.0/24        │ 10.0.2.0/24        │             │
│  │     ALB ────────────┼────── ALB          │             │
│  ├─────────────────────┼─────────────────────┤             │
│  │ Private Subnet      │ Private Subnet      │             │
│  │ 10.0.11.0/24       │ 10.0.12.0/24       │             │
│  │  Web Server 1      │  Web Server 2       │             │
│  │  Web Server 3      │                     │             │
│  ├─────────────────────┼─────────────────────┤             │
│  │ Data Subnet         │ Data Subnet         │             │
│  │ 10.0.21.0/24       │ 10.0.22.0/24       │             │
│  │  RDS Primary ──────┼───▶ RDS Standby     │             │
│  └─────────────────────┴─────────────────────┘             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

3. Services sélectionnés

Compute :

# Instances EC2 pour les serveurs web
# Type : t3.medium (2 vCPU, 4 Go RAM)
aws ec2 run-instances \
  --image-id ami-xxx \
  --instance-type t3.medium \
  --count 3 \
  --subnet-id subnet-private-a

- 3x EC2 t3.medium (2 vCPU, 4 Go RAM) - Placement : 2 en Zone A, 1 en Zone B

Load Balancer :

# Application Load Balancer
aws elbv2 create-load-balancer \
  --name ecommerce-alb \
  --subnets subnet-public-a subnet-public-b \
  --security-groups sg-alb

- Application Load Balancer (ALB) multi-AZ

Base de données :

# RDS PostgreSQL Multi-AZ
aws rds create-db-instance \
  --db-instance-identifier ecommerce-db \
  --db-instance-class db.t3.large \
  --engine postgres \
  --allocated-storage 100 \
  --multi-az \
  --db-subnet-group-name db-subnet-group

- RDS PostgreSQL (db.t3.large : 2 vCPU, 8 Go RAM) - Multi-AZ activé (standby automatique) - 100 Go SSD

Stockage photos :

# S3 bucket pour les photos
aws s3 mb s3://ecommerce-products-photos-eu

# Lifecycle policy pour optimiser les coûts
aws s3api put-bucket-lifecycle-configuration \
  --bucket ecommerce-products-photos-eu \
  --lifecycle-configuration file://lifecycle.json

- S3 Standard pour 5 To d'images - CloudFront (CDN) devant S3 pour la performance

4. Estimation des coûts mensuels (région Paris)

Service	Détail	Coût mensuel
EC2	3x t3.medium (24/7)	3 × 42€ = 126€
ALB	Load balancer + data	23€ + 10€ = 33€
RDS PostgreSQL	db.t3.large Multi-AZ	156€
RDS Storage	100 Go SSD	12€
S3 Standard	5 To stockage	5000 Go × 0.023€ = 115€
CloudFront	2 To data transfer	85€
Data Transfer	Sortant 1 To	90€
Backup	Snapshots EBS + RDS	20€
VPC	NAT Gateway	33€
Total		≈ 670€/mois
Total annuel		≈ 8 040€/an

Optimisations possibles : - Reserved Instances 1 an : -30% sur EC2 et RDS → économie de 84€/mois - S3 Intelligent-Tiering pour photos anciennes : -20% → économie de 23€/mois - Total optimisé : ≈ 563€/mois (6 756€/an)

Comparaison vs On-Premise :

Coûts on-premise sur 3 ans :
• Hardware (serveurs, storage, network) : 45 000€
• Datacenter (espace, énergie) : 18 000€
• Licences (OS, DB) : 12 000€
• Personnel (admin) : 45 000€
• Total 3 ans : 120 000€ (soit 40 000€/an)

Cloud (optimisé) :
• Total 3 ans : 20 268€ (soit 6 756€/an)
• Économie : 100 000€ sur 3 ans !

Points clés de l'architecture : - ✅ Haute disponibilité : multi-AZ sur tous les composants critiques - ✅ Scalabilité : Auto Scaling Group peut être ajouté sur les EC2 - ✅ Performance : CDN CloudFront pour les images - ✅ Sécurité : Segmentation réseau en 3 tiers (public/app/data) - ✅ Coûts : Bien inférieur à l'on-premise

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