Module Technique 6 — AWS — EC2 et Compute

Instances et calcul dans le cloud

aws
ec2
compute
Auteur·rice

François Boussengui

Date de publication

25 mars 2026

0.0.1 🎯 Objectifs d’apprentissage

  1. Types d’instances EC2 (compute, memory, GPU)
  2. Lancement et configuration d’une instance
  3. Groupes de sécurité et règles réseau
  4. Connexion SSH et transfert de fichiers
  5. AMI, snapshots et Auto Scaling

📚 Prérequis : Modules techniques précédents

⏱️ Temps estimé : 3 heures

1 Types d’instances EC2 (compute, memory, GPU)

1.1 Présentation

Types d’instances EC2 (compute, memory, GPU) est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

1.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser types d’instances ec2 (compute, memory, gpu) te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

1.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

2 Lancement et configuration d’une instance

2.1 Présentation

Lancement et configuration d’une instance est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

2.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser lancement et configuration d’une instance te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

2.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

3 Groupes de sécurité et règles réseau

3.1 Présentation

Groupes de sécurité et règles réseau est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

3.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser groupes de sécurité et règles réseau te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

3.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

4 Connexion SSH et transfert de fichiers

4.1 Présentation

Connexion SSH et transfert de fichiers est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

4.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser connexion ssh et transfert de fichiers te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

4.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

5 AMI, snapshots et Auto Scaling

5.1 Présentation

AMI, snapshots et Auto Scaling est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

5.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser ami, snapshots et auto scaling te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

5.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

Synthèse

5.3.1 Les points essentiels

  1. Types d’instances EC2 (compute, memory, GPU)
  2. Lancement et configuration d’une instance
  3. Groupes de sécurité et règles réseau
  4. Connexion SSH et transfert de fichiers
  5. AMI, snapshots et Auto Scaling

Auto-évaluation

Explique comment types d’instances ec2 (compute, memory, gpu) s’applique dans le projet central.

Explique comment lancement et configuration d’une instance s’applique dans le projet central.

Explique comment groupes de sécurité et règles réseau s’applique dans le projet central.

Explique comment connexion ssh et transfert de fichiers s’applique dans le projet central.

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