9.1 KiB
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AWS Lambda vs Elastic Beanstalk - Analyse comparative
🎯 Votre cas d'usage
- Calculs thermodynamiques complexes avec bibliothèques natives (.so)
- Génération de diagrammes (graphiques Matplotlib/Plotly)
- API REST pour frontend React/web
- Latence : < 500ms souhaité
- Utilisation : Intermittente ou continue ?
⚖️ Comparaison détaillée
| Critère | AWS Lambda | Elastic Beanstalk | ⭐ Recommandé |
|---|---|---|---|
| Bibliothèques natives (.so) | ⚠️ Complexe (Lambda Layers limités à 250 MB) | ✅ Simple (inclus dans Docker) | EB |
| Temps de calcul | ⏱️ Max 15 minutes timeout | ✅ Illimité | EB |
| Cold start | ❌ 1-5 secondes (pénalisant) | ✅ Toujours chaud | EB |
| Coût faible trafic | ✅ Pay-per-request (~$0) | ❌ Min ~$50/mois | Lambda |
| Coût fort trafic | ❌ Augmente vite | ✅ Fixe avec auto-scaling | EB |
| Facilité déploiement | ⚠️ Moyen (Layers, config) | ✅ Simple (Docker + EB CLI) | EB |
| Cache en mémoire | ❌ Perdu entre invocations | ✅ Cache persistant | EB |
| WebSocket support | ❌ Non (API Gateway limité) | ✅ Oui | EB |
| Taille réponse | ⚠️ Max 6 MB | ✅ Illimité | EB |
📊 Analyse approfondie
Option 1 : AWS Lambda + API Gateway
✅ Avantages
+ Coût nul si pas utilisé (pay-per-request)
+ Scaling automatique instantané
+ Pas de gestion serveur
+ Intégration facile avec AWS services
❌ Inconvénients pour VOTRE cas
- Cold start 1-5 secondes (mauvaise UX)
- Bibliothèques .so difficiles (Lambda Layers < 250 MB)
- Pas de cache persistant entre invocations
- Timeout 15 minutes maximum
- Réponse limitée à 6 MB (problème pour gros graphiques)
- Complexité pour fichiers binaires .so
💰 Coûts Lambda
Free tier: 1M requêtes/mois gratuit
Au-delà: $0.20 par million de requêtes
+ $0.0000166667 par GB-seconde
Exemple (1000 req/jour, 2 GB RAM, 1 sec):
= 30,000 req/mois × $0.0000002
= $6/mois (mais cold starts impactent UX)
⚠️ Problèmes techniques majeurs
- Bibliothèques natives
# Lambda nécessite un Layer custom compliqué
# Limite: 250 MB décompressé
# Vos .so + dépendances > 250 MB ? Bloquant !
# Structure complexe:
/opt/python/lib/python3.12/site-packages/
/opt/lib/ # Pour .so
- Cold start inacceptable
Request 1: 3 secondes (cold start)
Request 2: 200ms (warm)
Request 3: 200ms (warm)
... après 5 min inactivité ...
Request N: 3 secondes (cold start ENCORE)
- Pas de cache efficace
# Cache perdu entre invocations
# Recalculer propriétés thermodynamiques à chaque fois
# Performance dégradée
Option 2 : Elastic Beanstalk + Docker (RECOMMANDÉ ⭐)
✅ Avantages pour VOTRE cas
✅ Bibliothèques .so : Simple (inclus dans Docker)
✅ Pas de cold start : Toujours chaud
✅ Cache persistant : LRU + TTL efficace
✅ Performance stable : < 200ms constant
✅ Pas de limite taille réponse
✅ Architecture propre : FastAPI standard
✅ Déploiement simple : docker push + eb deploy
❌ Inconvénients
- Coût minimum ~$50-90/mois (même si inutilisé)
- Gestion infrastructure (mais automatisée)
💰 Coûts Elastic Beanstalk
Configuration minimale (2x t3.small):
- EC2: 2 × $0.0208/heure = $30/mois
- Load Balancer: $20/mois
- Data Transfer: ~$5-10/mois
= Total: ~$55-60/mois
Configuration recommandée (2x t3.medium):
- EC2: 2 × $0.0416/heure = $60/mois
- Load Balancer: $20/mois
- Data Transfer: ~$10/mois
= Total: ~$90-100/mois
✅ Performance garantie
Toutes les requêtes: 150-300ms
Pas de variation due aux cold starts
Cache efficace = calculs rapides
🎯 Recommandation selon usage
Cas 1 : Utilisation OCCASIONNELLE (< 100 req/jour)
🏆 Recommandation : AWS Lambda (avec compromis)
Raison : Coût presque nul justifie les inconvénients
Mais attention :
- Accepter cold starts de 2-3 secondes
- Packaging .so dans Lambda Layers (complexe)
- Pas de cache efficace
Alternative hybride :
Lambda + ElastiCache Redis (cache externe)
- Lambda pour logique
- Redis pour cache propriétés
- Coût: ~$15-20/mois
- Réduit calculs, mais cold start reste
Cas 2 : Utilisation RÉGULIÈRE (> 500 req/jour)
🏆 Recommandation : Elastic Beanstalk ⭐⭐⭐
Raisons : ✅ Performance stable et rapide ✅ Meilleure expérience utilisateur ✅ Architecture simple et maintenable ✅ Coût prévisible ✅ Évolutif facilement
C'est votre cas si :
- Application web avec utilisateurs réguliers
- Dashboard/monitoring continu
- Jupyter notebooks en production
- Besoin de réactivité < 500ms garanti
Cas 3 : Utilisation INTENSIVE (> 10,000 req/jour)
🏆 Recommandation : Elastic Beanstalk + optimisations
Avec :
- Auto-scaling agressif (2-20 instances)
- CloudFront CDN pour cache
- RDS PostgreSQL pour résultats pré-calculés
- Coût: $200-500/mois selon charge
📋 Matrice de décision
| Votre situation | Solution recommandée | Coût/mois |
|---|---|---|
| Prototype/POC | Lambda | $0-10 |
| MVP avec quelques utilisateurs | EB (1 instance) | $30-40 |
| Production avec frontend | EB (2+ instances) ⭐ | $90-150 |
| Scale-up prévu | EB + CloudFront | $150-300 |
| Enterprise | ECS Fargate + RDS | $500+ |
💡 Ma recommandation finale
Pour votre cas (API + Frontend) : Elastic Beanstalk ⭐⭐⭐
Pourquoi ?
- Architecture correspondante
Frontend React → API EB → Bibliothèques .so
Simple, performant, maintenable
- Expérience utilisateur
Chaque clic utilisateur: < 300ms garanti
Pas de cold start frustrant
Cache efficace des calculs thermodynamiques
- Développement
Code existant facilement portable
Docker = environnement identique dev/prod
Déploiement en 1 commande
- Évolutivité
Démarrer: 1-2 instances ($50/mois)
Croissance: Auto-scaling automatique
Migration future: Vers ECS si besoin
- Coût justifié
$90/mois = 3 cafés/jour
Performance professionnelle
Pas de surprise sur facture
🚀 Plan d'action recommandé
Phase 1 : Démarrage avec EB (maintenant)
# Suivre IMPLEMENTATION_PLAN.md
# Déployer sur Elastic Beanstalk
# Coût: ~$90/mois
Phase 2 : Optimisation (après 1-2 mois)
Si utilisation faible: Réduire à 1 instance ($50/mois)
Si utilisation forte: Ajouter CloudFront cache
Phase 3 : Migration Lambda (SI et seulement SI)
Conditions pour migrer vers Lambda:
1. Utilisation < 100 req/jour confirmée
2. Cold start acceptable pour utilisateurs
3. Problème .so résolu dans Lambda Layers
4. Économies > $50/mois justifient effort
🔧 Solution hybride (avancée)
Si vraiment besoin d'économiser ET de performance :
┌─────────────┐
│ Frontend │
└──────┬──────┘
│
┌───▼────────────────────────┐
│ CloudFront (cache CDN) │
└───┬────────────────────────┘
│
┌───▼──────────────────┐
│ API Gateway │
└───┬──────────────────┘
│
┌───▼──────────────────┐
│ Lambda (léger) │ ← Routage seulement
└───┬──────────────────┘
│
┌───▼──────────────────┐
│ ECS Fargate │ ← Calculs lourds
│ (pay-per-use) │ (démarrage on-demand)
└──────────────────────┘
Coût: $30-50/mois
Complexité: Élevée ⚠️
Mais PAS recommandé pour commencer !
📊 Comparaison réponse temps réel
Lambda avec cold start
Utilisateur clique → 3000ms → Résultat
(Mauvaise UX)
Elastic Beanstalk
Utilisateur clique → 250ms → Résultat
(Bonne UX)
Différence : 12x plus rapide avec EB !
✅ Conclusion
Pour votre projet API + Frontend :
🏆 GAGNANT : Elastic Beanstalk
Raisons :
- ✅ Performance stable et rapide
- ✅ Architecture simple avec Docker
- ✅ Bibliothèques .so faciles à intégrer
- ✅ Cache efficace = optimisation naturelle
- ✅ Coût prévisible et raisonnable
- ✅ Évolutif sans refonte
Démarrez avec EB, vous pourrez toujours optimiser plus tard si le coût devient un problème (ce qui est peu probable à < 10K req/jour).
🎓 Règle d'or
"Optimize for developer time and user experience first, infrastructure cost second"
$90/mois est négligeable comparé à :
- Temps de développement économisé
- Meilleure expérience utilisateur
- Maintenance simplifiée
- Moins de bugs liés à l'infrastructure
Ma recommandation finale : Suivez le plan actuel avec Elastic Beanstalk ! 🚀