multi-cloud-architecture
멀티 클라우드 아키텍처 설계
여러 클라우드 제공업체에 걸친 애플리케이션 구축에는 신중한 서비스 선택과 아키텍처 결정이 필요합니다. 이 스킬은 AWS, Azure, GCP에 걸친 애플리케이션 아키텍처를 위한 의사결정 프레임워크와 패턴을 제공합니다.
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테스트해 보기
"multi-cloud-architecture" 사용 중입니다. Compare AWS, Azure, and GCP database services for a high-traffic web application that needs ACID compliance and horizontal scaling.
예상 결과:
- AWS: Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility - distributed SQL with auto-scaling
- Azure: Azure SQL Database with Hyperscale - managed SQL with elastic resources
- GCP: Cloud Spanner - globally distributed relational database with strong consistency
- Recommendation: For global applications requiring horizontal scaling, Cloud Spanner or Aurora provide the best options. Consider Cloud Spanner if true global distribution is needed.
"multi-cloud-architecture" 사용 중입니다. What multi-cloud pattern would you recommend for a healthcare application that must comply with data residency requirements in multiple countries?
예상 결과:
- Recommended Pattern: Geographic Distribution
- Key elements:
- 1. Deploy application instances in cloud regions matching data residency requirements
- 2. Use global load balancing to route users to nearest compliant region
- 3. Implement data replication with sovereignty controls
- 4. Configure automatic failover between regions within same jurisdiction
- This pattern ensures data stays within required geographic boundaries while providing high availability.
"multi-cloud-architecture" 사용 중입니다. Create a migration strategy for moving our on-premise PostgreSQL database to a cloud-native database.
예상 결과:
- Migration Strategy: 4-Phase Approach
- Phase 1 - Assessment: Inventory database size, dependencies, and features used
- Phase 2 - Pilot: Deploy to cloud database, test compatibility, measure performance
- Phase 3 - Migration: Use replication tools, run dual-write period, validate data integrity
- Phase 4 - Optimization: Right-size resources, implement cloud-native features, optimize costs
- Cloud-native options: RDS (AWS), Azure Database (Azure), Cloud SQL (GCP)
보안 감사
안전This skill contains only documentation (SKILL.md) with no executable code. All static findings are false positives: the analyzer misinterpreted 'EC2' as C2 botnet terminology, markdown formatting backticks as shell command execution, and GitHub URL in metadata as hardcoded URL. No security concerns exist.
품질 점수
만들 수 있는 것
멀티 클라우드 전략 설계
새로운 애플리케이션 아키텍처에 여러 클라우드 제공업체를 사용함의 장점과 트레이드오프를 평가합니다.
클라우드 마이그레이션 계획
기존 단일 클라우드 워크로드를 평가하고 다른 클라우드 제공업체로의 마이그레이션 전략을 수립합니다.
멀티 클라우드 비용 최적화
AWS, Azure, GCP 간의 비용 구조를 비교하고 최적화 기회를 식별합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
What are the equivalent services between AWS, Azure, and GCP for [workload type: compute/database/storage]?
I need to design a multi-cloud architecture for [workload description]. Which pattern would you recommend and why? Consider [specific requirement: cost/performance/resilience].
Help me create a migration plan to move our [workload type] from [current cloud] to [target cloud]. What are the key steps and potential challenges?
Compare the total cost of ownership for [specific service type] across AWS, Azure, and GCP. What factors affect pricing and which provider offers the best value for [use case]?
모범 사례
- 일관성을 유지하기 위해 Terraform이나 OpenTofu 같은 IaC(Infrastructure as Code)를 사용하여 모든 클라우드 환경 관리
- 제공업체 간 중복 및 자동 장애 조치를 구현하여 실패를 대비한 설계
- 공급업체 종속을 줄이기 위해 Kubernetes와 오픈 표준을 사용한 추상화 레이어 구현
피하기
- 각 제공업체의 강점을 최적화하지 않고 모든 클라우드에 동일한 설정 실행
- 애플리케이션 전반에 걸쳐 제공업체별 서비스를 깊이 사용하여 향후 마이그레이션이 어렵게 만듦
- 멀티 클라우드 솔루션 설계 시 데이터 전송 비용 무시