マルチクラウド戦略
ストーリー
「3大クラウドの全体像が見えてきたな。最後に、マルチクラウドを実践する際の 戦略と設計手法を学ぼう」
山田先輩がアーキテクチャの設計方針をまとめたドキュメントを開く。
「マルチクラウドを成功させるには、クラウド間のポータビリティ(移行性)を 意識した設計が重要だ。特定のクラウドに深く結合したアーキテクチャだと、 いざ別のクラウドに移行する時に大きなコストがかかる」
「具体的にはどういう工夫をするんですか?」
「コンテナ、IaC、抽象化レイヤー......いくつかのテクニックがある。 中村製作所さんの将来のマルチクラウド対応も見据えて、押さえておこう」
クラウドポータビリティの実現
コンテナによる抽象化
コンテナ(Docker)を使うと、アプリケーションをクラウドに依存しない形でパッケージングできます。
コンテナなし:
AWS EC2 (Amazon Linux) に直接インストール
→ 別のクラウドに移行するには OS 設定からやり直し
コンテナあり:
Docker イメージとしてパッケージング
→ AWS ECS / GCP Cloud Run / Azure Container Instances
→ どのクラウドでも同じイメージで動作
Kubernetes によるオーケストレーション
Kubernetes はどのクラウドでも使える統一的なコンテナオーケストレーションです。
| クラウド | Kubernetes サービス |
|---|---|
| AWS | EKS (Elastic Kubernetes Service) |
| GCP | GKE (Google Kubernetes Engine) |
| Azure | AKS (Azure Kubernetes Service) |
yaml
# Kubernetes のマニフェスト(クラウドに依存しない)
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nakamura-web
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nakamura-web
template:
metadata:
labels:
app: nakamura-web
spec:
containers:
- name: web
image: nakamura/web-app:v1.0
ports:
- containerPort: 80
resources:
limits:
cpu: "500m"
memory: "256Mi"IaC(Infrastructure as Code)によるマルチクラウド管理
Terraform
HashiCorp の Terraform は、複数のクラウドプロバイダに対応した IaC ツールです。
hcl
# Terraform で AWS の EC2 を定義
provider "aws" {
region = "ap-northeast-1"
}
resource "aws_instance" "web" {
ami = "ami-0abcdef1234567890"
instance_type = "t3.small"
tags = {
Name = "nakamura-web"
Environment = "production"
}
}
# 同じ Terraform で GCP の Compute Engine も定義可能
provider "google" {
project = "nakamura-project"
region = "asia-northeast1"
}
resource "google_compute_instance" "web" {
name = "nakamura-web"
machine_type = "e2-small"
zone = "asia-northeast1-a"
boot_disk {
initialize_params {
image = "debian-cloud/debian-11"
}
}
network_interface {
network = "default"
}
}クラウドネイティブ IaC との比較
| ツール | 対応クラウド | 特徴 |
|---|---|---|
| Terraform | AWS, GCP, Azure 他 | マルチクラウド対応、宣言型 |
| AWS CloudFormation | AWS のみ | AWS サービスとの深い統合 |
| GCP Deployment Manager | GCP のみ | GCP ネイティブ |
| Azure ARM/Bicep | Azure のみ | Azure ネイティブ |
| Pulumi | AWS, GCP, Azure 他 | 一般のプログラミング言語で記述 |
抽象化レイヤーの設計
クラウド固有のサービスを直接呼び出さず、抽象化レイヤーを介することでポータビリティを高めます。
抽象化なし(AWS に密結合):
アプリケーション → aws-sdk → S3
抽象化あり(クラウドに非依存):
アプリケーション → StorageInterface → S3 Adapter → S3
→ GCS Adapter → Cloud Storage
→ Blob Adapter → Blob Storage
typescript
// 抽象化レイヤーの例(Hexagonal Architecture)
interface ObjectStorage {
upload(key: string, data: Buffer): Promise<void>;
download(key: string): Promise<Buffer>;
delete(key: string): Promise<void>;
}
// AWS S3 アダプター
class S3Storage implements ObjectStorage {
async upload(key: string, data: Buffer): Promise<void> {
await s3Client.putObject({ Bucket: this.bucket, Key: key, Body: data });
}
// ...
}
// GCP Cloud Storage アダプ ター
class GCSStorage implements ObjectStorage {
async upload(key: string, data: Buffer): Promise<void> {
await this.bucket.file(key).save(data);
}
// ...
}マルチクラウドの監視と管理
統合監視ツール
| ツール | 特徴 |
|---|---|
| Datadog | マルチクラウド対応の統合監視プラットフォーム |
| Grafana | オープンソースのダッシュボード |
| Prometheus | メトリクス収集(Kubernetes と相性が良い) |
| PagerDuty | アラート管理、インシデント対応 |
コスト管理
| ツール | 特徴 |
|---|---|
| AWS Cost Explorer | AWS のコスト分析 |
| GCP Cost Management | GCP のコスト分析 |
| Azure Cost Management | Azure のコスト分析 |
| CloudHealth / Spot.io | マルチクラウドのコスト最適化 |
マルチクラウド戦略のまとめフレームワーク
マルチクラウド戦略の決定フロー:
1. 現状分析
├─ どのクラウドを使っているか?
├─ チームのスキルセットは?
└─ 既存のベンダー契約は?
2. 要件定義
├─ マルチクラウドが本当に必要か?
├─ どのパターンが最適か?(ワークロード分散?DR?)
└─ コンプライアンス要件は?
3. 技術選定
├─ コンテナ / Kubernetes で抽象化
├─ Terraform でIaC統一
└─ 抽象化レイヤーの設計
4. 運用設計
├─ 統合監視の導入
├─ コスト管理の統一
└─ セキュリティポリシーの統一