| 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。 |
English | 日本語
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
- リザーブド/コミットキャパシティの使用(30-70%節約)
- スポット/プリエンプティブルインスタンスの活用
- リソースの適正サイジング
- 変動ワークロードにサーバーレスを使用
- データ転送コストの最適化
- ライフサイクルポリシーの実装
- コスト配分タグの使用
- 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
- Infrastructure as Codeの使用(Terraform/OpenTofu)
- CI/CDパイプラインの実装でデプロイ
- クラウド間の障害設計
- 可能な場合マネージドサービスを使用
- 包括的な監視の実装
- コスト最適化の自動化
- セキュリティベストプラクティスに従う
- クラウド固有の設定を文書化
- 災害復旧手順をテスト
- 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