Défis
Une grande université australienne exploitait un parc informatique varié de 256 serveurs, avec une forte base de charges de travail Windows au service des activités d’enseignement, de recherche et d’administration. L’environnement comprenait également un large éventail de bases de données SQL Server, Oracle, MySQL et PostgreSQL, toutes essentielles au fonctionnement de l’établissement.
Pour planifier la migration, il fallait comprendre clairement comment moderniser ces charges de travail et les aligner sur les services AWS de manière rentable et à faible risque.
Solution
CloudHound a réalisé une évaluation de migration alignée sur MAP offrant une visibilité complète sur l’ensemble du parc :
- Analyse Windows : identification de 146 serveurs Windows de différentes versions (2019, 2022, premières versions de Windows Server 2025), avec des parcours de modernisation clairs pour la migration.
- Analyse approfondie des bases de données : informations détaillées sur les charges de travail SQL Server (version, édition et profils d’utilisation), ainsi que sur les instances Oracle, MySQL et PostgreSQL.
- Analyse RDS : aide à la planification de la modernisation vers Amazon RDS, notamment les possibilités de consolider les charges de travail, d’optimiser les licences et d’adopter des services de bases de données managés pour une meilleure résilience.
- Cartographie des dépendances : grâce à une analyse réseau avancée intégrée à Amazon Bedrock, CloudHound a isolé des groupes de charges de travail distincts, garantissant un ordre de migration sûr et efficace.
- Modélisation de l’optimisation des coûts : application de stratégies de redimensionnement, des Compute Savings Plans et des Reserved Instances pour maximiser l’efficacité des coûts AWS.
Résultats
- 256 serveurs analysés, avec des charges de travail Windows clairement classées par version.
- Découverte complète des bases de données : 45 instances SQL Server, 19 Oracle, 18 MySQL et 13 PostgreSQL, toutes associées à une modernisation vers RDS.
- Mise en évidence des dépendances entre applications et bases de données, permettant un regroupement précis pour la migration.
- $778K d’économies annuelles identifiées, soit une réduction de 70 % du TCO, grâce au redimensionnement, à l’optimisation des licences et aux options tarifaires AWS.
Conclusion
CloudHound a fourni une analyse approfondie de l’infrastructure comme des bases de données, en faisant apparaître des parcours clairs pour moderniser les charges de travail Windows et migrer les bases de données vers Amazon RDS. Grâce à une cartographie avancée des dépendances et à l’optimisation des coûts, l’établissement dispose d’une feuille de route de migration fiable et à faible risque, avec des bénéfices financiers et opérationnels importants.
