Migration des charges de travail IA : de AWS vers une infrastructure GPU on-premise

Mis à jour le 8 décembre 2025

Mise à jour de décembre 2025 : AWS a réduit les prix des H100 de 44 % en juin 2025 (instances p5 désormais dans la fourchette ~50-55 $/h contre ~98 $/h auparavant). Les prix d'achat des H100 se sont stabilisés entre 25 000 et 40 000 $, déplaçant le seuil de rentabilité à 12-18 mois contre 7-11 mois précédemment. Les fournisseurs cloud économiques comme Hyperbolic (1,49 $/h pour un H100) et Lambda Labs compriment davantage le calcul de rapatriement. Le cloud est désormais plus pertinent en dessous de 60-70 % d'utilisation. Cependant, les contraintes d'allocation Blackwell et la disponibilité croissante d'expertise on-premise favorisent toujours l'infrastructure propriétaire pour les organisations IA-natives à forte utilisation.

La facture AWS d'une entreprise de biotechnologie pour les instances GPU atteignait 3,2 millions de dollars annuellement avant qu'elle ne découvre que la construction d'une infrastructure on-premise équivalente coûterait 3,8 millions de dollars une seule fois mais économiserait 12 millions de dollars sur trois ans.¹ Le mouvement de rapatriement cloud prend de l'ampleur à mesure que les organisations découvrent que les instances AWS p5.48xlarge à 98,32 $ de l'heure coûtent plus en 4 mois que l'achat direct du matériel.² Les frais de sortie de données aggravent le problème : déplacer un dataset d'entraînement de 500 To hors d'AWS coûte 23 000 $ en frais de transfert seuls, créant une barrière financière qui enferme les organisations dans une consommation cloud de plus en plus coûteuse.³

AWS excelle dans la mise à l'échelle élastique et l'expérimentation rapide, mais l'économie s'effondre pour les charges de travail GPU soutenues fonctionnant 24h/24. Les organisations rapportent des réductions de coûts moyennes de 65 % après migration d'AWS vers une infrastructure on-premise, avec des périodes de retour sur investissement inférieures à 18 mois.⁴ La complexité de la migration dissuade de nombreuses équipes qui craignent les interruptions de service, la perte de données ou les défis techniques de la gestion de leur propre infrastructure. Pourtant, ceux qui réussissent la transition gagnent non seulement des économies mais aussi des améliorations de performance, un contrôle total des données et une liberté par rapport au verrouillage fournisseur qui contraint l'innovation.

L'économie qui motive le rapatriement cloud

La tarification GPU d'AWS provoque un choc tarifaire lorsque les organisations dépassent l'expérimentation. Une seule instance p5.48xlarge avec 8 GPU H100 coûte 98,32 $ de l'heure à la demande ou 58,99 $ avec des instances réservées sur un an.⁵ Un fonctionnement continu pendant un an accumule 516 763 $ de charges pour le calcul seul. Le stockage, le réseau et les frais de support poussent les coûts annuels au-delà de 600 000 $ par instance. Un déploiement modeste de 10 instances consomme 6 millions de dollars annuellement.

L'infrastructure on-premise nécessite un investissement en capital substantiel mais offre une économie à long terme supérieure. La construction d'un cluster de 10 nœuds avec 80 GPU H100 coûte approximativement : - Matériel GPU : 2 400 000 $ (80 GPU × 30 000 $) - Serveurs et réseau : 500 000 $ - Infrastructure d'alimentation et de refroidissement : 400 000 $ - Installation et configuration : 200 000 $ - Dépense en capital totale : 3 500 000 $

L'investissement on-premise se rentabilise en 7 mois comparé à la tarification à la demande ou 11 mois contre les instances réservées. Après le seuil de rentabilité, les organisations économisent 500 000 $ mensuellement. Le coût total de possession sur cinq ans montre l'infrastructure on-premise coûtant 5,2 millions de dollars contre 30 millions pour une consommation AWS équivalente.⁶

Les coûts cachés d'AWS accélèrent les décisions de rapatriement. Les frais de transfert de données atteignent 0,09 $ par Go pour les sorties dépassant 10 To mensuellement.⁷ Les frais de passerelle NAT s'accumulent à 0,045 $ par Go traité. Les adresses IP élastiques, les snapshots et la surveillance ajoutent des milliers de dollars mensuellement. Les organisations découvrent que leur déploiement GPU « simple » génère 40 % de charges supplémentaires au-delà des coûts de calcul.

Planifier le parcours de migration

Une migration réussie nécessite une planification méthodique s'étalant sur 3-6 mois avant le début de l'exécution. Commencez par analyser les patterns d'utilisation AWS existants pour comprendre les besoins réels versus la capacité provisionnée. Les métriques CloudWatch révèlent que l'utilisation GPU réelle se situe souvent en dessous de 60 % en raison du sur-provisionnement.⁸ Le dimensionnement correct de l'infrastructure on-premise basé sur l'utilisation réelle plutôt que la capacité de pointe réduit les besoins en capital de 30-40 %.

L'évaluation des charges de travail identifie les candidats à la migration et les dépendances. Les charges de travail d'entraînement avec une consommation de ressources prévisible migrent facilement. Les charges de travail d'inférence avec des patterns de trafic variables peuvent bénéficier d'approches hybrides. Les environnements de développement peuvent migrer en premier comme preuve de concept. Les systèmes de production nécessitent un staging soigneux pour éviter les perturbations.

Le catalogage de l'inventaire des données prévient les surprises coûteuses. Les organisations découvrent souvent des pétaoctets de données accumulées dans S3, dont 70 % sont des expériences obsolètes ou des sauvegardes redondantes.⁹ Nettoyer les données avant la migration réduit le temps et les coûts de transfert. Identifier les données froides pour l'archivage économise les besoins de stockage actif. Comprendre les relations entre les données évite de casser les dépendances pendant la migration.

La planification de l'architecture réseau assure la connectivité entre l'infrastructure on-premise et les services AWS restants. AWS Direct Connect fournit une bande passante dédiée pour les opérations hybrides, coûtant 0,30 $ de l'heure plus les frais de port.¹⁰ Les Virtual Private Gateways permettent des connexions VPN sécurisées comme chemins de secours. Transit Gateway simplifie les architectures multi-régions complexes. Prévoyez des délais de 6-12 semaines pour le provisionnement de Direct Connect.

Exécution technique de la migration

L'exécution de la migration suit une approche systématique minimisant les risques et les temps d'arrêt :

Phase 1 : Préparation de l'infrastructure (Semaines 1-4) Construisez l'infrastructure GPU on-premise tout en maintenant les opérations AWS. Installez les serveurs, configurez le réseau et validez la capacité de refroidissement. Déployez les systèmes d'exploitation de base et les plateformes d'orchestration de conteneurs. Établissez les systèmes de surveillance et de journalisation. Créez des scripts d'automatisation pour le provisionnement et la configuration. Testez l'infrastructure avec des charges de travail synthétiques avant la migration.

Phase 2 : Opérations parallèles (Semaines 5-8) Établissez une connectivité hybride entre AWS et l'infrastructure on-premise. Répliquez les environnements de développement et de test on-premise. Validez la fonctionnalité des applications dans le nouvel environnement. Effectuez des benchmarks de performance pour vous assurer que les attentes sont satisfaites. Formez l'équipe d'exploitation à la gestion de la nouvelle infrastructure. Documentez les procédures et les guides de dépannage.

Phase 3 : Migration des données (Semaines 9-12) Exécutez le transfert de données en utilisant les méthodes optimales pour les tailles de datasets. AWS DataSync gère efficacement les datasets jusqu'à 100 To à 0,0125 $ par Go.¹¹ Les appareils AWS Snowball Edge transfèrent des données à l'échelle du pétaoctet pour 300 $ par appareil plus l'expédition.¹² Le transfert réseau direct fonctionne pour les datasets plus petits inférieurs à 10 To. Implémentez une synchronisation incrémentale pour minimiser le temps d'arrêt de basculement.

Phase 4 : Migration des charges de travail (Semaines 13-16) Migrez les charges de travail par ordre de priorité en commençant par les systèmes non critiques. Utilisez des stratégies de déploiement blue-green pour permettre un rollback instantané. Validez chaque charge de travail minutieusement avant de continuer. Implémentez des déploiements canary pour les systèmes de production. Surveillez les métriques de performance en continu pendant la migration. Maintenez l'infrastructure AWS comme solution de repli jusqu'à ce que la stabilité soit confirmée.

Phase 5 : Décommissionnement (Semaines 17-20) Réduisez progressivement l'empreinte AWS à mesure que la confiance s'établit. Archivez les données de conformité avant suppression. Terminez les instances et services inutiles. Annulez les instances réservées ou vendez les termes restants sur AWS Marketplace. Supprimez les circuits Direct Connect si plus nécessaires. Documentez l'architecture finale et les leçons apprises.

Stratégies de sortie de données pour minimiser les coûts de transfert

Les frais de sortie de données AWS créent le coût variable le plus important pendant la migration. Des approches stratégiques réduisent significativement les dépenses :

Compression et déduplication : Compressez les datasets avant le transfert pour réduire le volume de 50-70 %. Supprimez les fichiers dupliqués et les expériences obsolètes. Utilisez des transferts incrémentiels pour les datasets avec des changements mineurs. Archivez les données froides vers Glacier pour une rétention à long terme à 0,004 $ par Go mensuellement plutôt que de les migrer.¹³

Optimisation de AWS DataSync : Configurez DataSync avec un throttling de bande passante pour éviter la saturation du réseau. Utilisez la planification pour transférer pendant les heures creuses quand les tarifs de sortie peuvent être plus bas. Activez la compression et la vérification d'intégrité. Attendez des taux de transfert de 100-200 Mbps par tâche selon les tailles de fichiers et les conditions réseau.

Snowball Edge pour les grands datasets : Commandez plusieurs appareils Snowball Edge pour un transfert parallèle de données à l'échelle du pétaoctet. Chaque appareil contient 80 To et coûte 300 $ plus l'expédition. Les vitesses de transfert atteignent 1 Gbps lorsqu'ils sont correctement configurés. Le service contourne entièrement les frais de sortie réseau, économisant des dizaines de milliers sur les grandes migrations.

Utilisation stratégique de Direct Connect : Établissez Direct Connect pour la période de migration puis réduisez ou terminez ensuite. Les frais de port mensuels de 3 600 $ pour 10 Gbps se rentabilisent en évitant les frais de sortie sur seulement 40 To de transfert de données.¹⁴ Les interfaces virtuelles permettent plusieurs transferts simultanément.

Introl accompagne les organisations migrant du cloud vers l'infrastructure on-premise à travers notre zone de couverture mondiale, avec une expertise dans la gestion de plus de 100 000 déploiements GPU.¹⁵ Nos spécialistes en migration ont déplacé des pétaoctets de données d'entraînement IA tout en minimisant les coûts de sortie et en garantissant zéro perte de données.

Considérations sur la migration des applications et services

La migration des applications nécessite de traiter les dépendances aux services AWS :

Remplacement de S3 : Implémentez MinIO ou Ceph pour un stockage objet compatible S3 on-premise. MinIO fournit des APIs identiques permettant la réutilisation du code sans modification.¹⁶ Les performances s'améliorent souvent grâce à la localité et aux ressources dédiées. Le coût par To passe de 23 $ mensuellement sur S3 à moins de 2 $ pour le stockage on-premise.

Orchestration de conteneurs : Remplacez EKS par Kubernetes vanilla ou des alternatives comme K3s pour des déploiements légers. Importez les spécifications de pods existantes avec des changements minimes. Implémentez Prometheus et Grafana pour le remplacement de la surveillance de CloudWatch. Déployez Harbor ou Nexus pour le remplacement du registre de conteneurs d'ECR.

Migration de base de données : Migrez les bases de données RDS vers des instances auto-gérées ou envisagez PostgreSQL/MySQL sur Kubernetes. Utilisez AWS Database Migration Service pour la synchronisation initiale.¹⁷ Implémentez des sauvegardes automatisées et des configurations de haute disponibilité. Envisagez des services de base de données gérés de fournisseurs comme Percona ou MariaDB.

Équilibrage de charge et Ingress : Remplacez ALB/NLB par HAProxy, NGINX ou Traefik pour l'équilibrage de charge. Implémentez cert-manager pour l'automatisation des certificats SSL. Configurez le basculement DNS pour la haute disponibilité. Surveillez avec des outils open-source remplaçant les services spécifiques à AWS.

Stratégies d'atténuation des risques

Les risques de migration nécessitent une atténuation proactive :

Planification du rollback : Maintenez l'infrastructure AWS pendant 30-90 jours après la migration comme filet de sécurité. Documentez les procédures de rollback pour chaque composant. Testez les processus de rollback pendant les fenêtres de maintenance. Gardez les scripts de synchronisation de données prêts pour une migration inverse si nécessaire.

Gestion des lacunes de compétences : Formez l'équipe existante à la gestion de l'infrastructure on-premise avant la migration. Embauchez des spécialistes pour les domaines critiques comme l'administration de clusters GPU. Associez-vous à des fournisseurs pour le support pendant la période de transition. Créez une base de connaissances documentant les problèmes courants et les solutions.

Validation des performances : Effectuez des benchmarks de toutes les charges de travail avant et après la migration. Définissez des seuils de performance acceptables déclenchant une investigation. Surveillez la latence, le débit et les taux d'erreur en continu. Implémentez des alertes automatisées pour la détection de dégradation.

Maintien de la conformité : Assurez-vous que l'infrastructure on-premise répond aux exigences réglementaires. Implémentez le chiffrement au repos et en transit. Configurez la journalisation d'audit et les politiques de rétention. Effectuez des évaluations de sécurité avant la migration en production.

Histoires de réussite de migration réelles

Institut de recherche en génomique : A migré 800 GPU V100 d'AWS vers on-premise, réduisant les coûts annuels de 8,4 millions de dollars à 2,1 millions après prise en compte des dépenses opérationnelles. La migration a pris 4 mois et incluait 2 Po de données génomiques. Les performances se sont améliorées de 35 % grâce à l'optimisation du réseau et du placement du stockage. ROI atteint en 14 mois.

Startup de véhicules autonomes : A déplacé les charges de travail de simulation de 200 instances AWS vers un cluster on-premise avec 400 GPU A100. Les coûts mensuels ont

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