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multi-cloud-architecture

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AWS、Azure、GCPにまたがるサービスを選択・統合するための意思決定フレームワークを使用してマルチクラウドアーキテクチャを設計します。マルチクラウドシステム構築、ベンダーロックイン回避、複数プロバイダーからのベストオブブリードサービス活用時に使用します。

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name multi-cloud-architecture
description AWS、Azure、GCPにまたがるサービスを選択・統合するための意思決定フレームワークを使用してマルチクラウドアーキテクチャを設計します。マルチクラウドシステム構築、ベンダーロックイン回避、複数プロバイダーからのベストオブブリードサービス活用時に使用します。

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マルチクラウドアーキテクチャ

AWS、Azure、GCPにまたがるアプリケーションをアーキテクチングするための意思決定フレームワークとパターン。

目的

クラウドプロバイダー間でクラウドアグノスティックアーキテクチャを設計し、サービス選択について情報に基づいた決定を行います。

使用タイミング

  • マルチクラウド戦略の設計
  • クラウドプロバイダー間のマイグレーション
  • 特定ワークロード用クラウドサービスの選択
  • クラウドアグノスティックアーキテクチャの実装
  • プロバイダー間のコスト最適化

クラウドサービス比較

コンピュートサービス

AWS Azure GCP ユースケース
EC2 Virtual Machines Compute Engine IaaS VM
ECS Container Instances Cloud Run コンテナ
EKS AKS GKE Kubernetes
Lambda Functions Cloud Functions サーバーレス
Fargate Container Apps Cloud Run マネージドコンテナ

ストレージサービス

AWS Azure GCP ユースケース
S3 Blob Storage Cloud Storage オブジェクトストレージ
EBS Managed Disks Persistent Disk ブロックストレージ
EFS Azure Files Filestore ファイルストレージ
Glacier Archive Storage Archive Storage コールドストレージ

データベースサービス

AWS Azure GCP ユースケース
RDS SQL Database Cloud SQL マネージドSQL
DynamoDB Cosmos DB Firestore NoSQL
Aurora PostgreSQL/MySQL Cloud Spanner 分散SQL
ElastiCache Cache for Redis Memorystore キャッシング

参照: 完全な比較はreferences/service-comparison.md参照

マルチクラウドパターン

パターン1: DR付き単一プロバイダー

  • 1つのクラウドでプライマリワークロード
  • 別のクラウドで災害復旧
  • クラウド間のデータベースレプリケーション
  • 自動フェイルオーバー

パターン2: ベストオブブリード

  • 各プロバイダーから最適なサービスを使用
  • GCPでAI/ML
  • Azureでエンタープライズアプリケーション
  • AWSで一般的なコンピュート

パターン3: 地理的分散

  • 最寄りのクラウドリージョンからユーザーを提供
  • データ主権コンプライアンス
  • グローバルロードバランシング
  • リージョナルフェイルオーバー

パターン4: クラウドアグノスティック抽象化

  • コンピュートにKubernetes
  • データベースにPostgreSQL
  • S3互換ストレージ(MinIO)
  • オープンソースツール

クラウドアグノスティックアーキテクチャ

クラウドネイティブ代替の使用

  • コンピュート: Kubernetes(EKS/AKS/GKE)
  • データベース: PostgreSQL/MySQL(RDS/SQL Database/Cloud SQL)
  • メッセージキュー: Apache Kafka(MSK/Event Hubs/Confluent)
  • キャッシュ: Redis(ElastiCache/Azure Cache/Memorystore)
  • オブジェクトストレージ: S3互換API
  • 監視: Prometheus/Grafana
  • サービスメッシュ: Istio/Linkerd

抽象化層

アプリケーション層
    ↓
インフラ抽象化(Terraform)
    ↓
クラウドプロバイダーAPI
    ↓
AWS / Azure / GCP

コスト比較

コンピュート価格要因

  • AWS: オンデマンド、リザーブド、スポット、セービングプラン
  • Azure: 従量課金、リザーブド、スポット
  • GCP: オンデマンド、コミット使用、プリエンプティブル

コスト最適化戦略

  1. リザーブド/コミットキャパシティの使用(30-70%節約)
  2. スポット/プリエンプティブルインスタンスの活用
  3. リソースの適正サイジング
  4. 変動ワークロードにサーバーレスを使用
  5. データ転送コストの最適化
  6. ライフサイクルポリシーの実装
  7. コスト配分タグの使用
  8. クラウドコストツールで監視

参照: references/multi-cloud-patterns.md参照

マイグレーション戦略

フェーズ1: 評価

  • 現在のインフラのインベントリ
  • 依存関係の特定
  • クラウド互換性の評価
  • コストの見積もり

フェーズ2: パイロット

  • パイロットワークロードの選択
  • ターゲットクラウドでの実装
  • 徹底的なテスト
  • 学習の文書化

フェーズ3: マイグレーション

  • ワークロードの段階的マイグレーション
  • デュアルラン期間の維持
  • パフォーマンスの監視
  • 機能の検証

フェーズ4: 最適化

  • リソースの適正サイズ化
  • クラウドネイティブサービスの実装
  • コストの最適化
  • セキュリティの強化

ベストプラクティス

  1. Infrastructure as Codeの使用(Terraform/OpenTofu)
  2. CI/CDパイプラインの実装でデプロイ
  3. クラウド間の障害設計
  4. 可能な場合マネージドサービスを使用
  5. 包括的な監視の実装
  6. コスト最適化の自動化
  7. セキュリティベストプラクティスに従う
  8. クラウド固有の設定を文書化
  9. 災害復旧手順をテスト
  10. 複数クラウドでチームをトレーニング

参照ファイル

  • references/service-comparison.md - 完全なサービス比較
  • references/multi-cloud-patterns.md - アーキテクチャパターン

関連スキル

  • terraform-module-library - IaC実装用
  • cost-optimization - コスト管理用
  • hybrid-cloud-networking - 接続用