マルチクラウドの事例

大企業の 92% が複数のクラウド プロバイダーを使用しています (Flexera のクラウドの現状) 2025年）。理由はさまざまです: ベンダーロックインの削減、コストの最適化 (ワークロードごとに最も安価なプロバイダーを使用)、コンプライアンス要件 (EU 地域のデータは Azure のみ、AI/ML は GCP、エンタープライズ ワークロードは AWS)、 そして異種インフラストラクチャをもたらす買収。

Terraform はマルチクラウドを管理するための理想的なツールです。ネイティブにサポートします。 同じ HCL 構文を持つすべての主要なクラウドのプロバイダーです。挑戦はそうではありません それは技術的なものであり、アーキテクチャ的なものです。モジュールをどのように構成するか 再利用を最大化する e 複雑さを最小限に抑える 各クラウドに同様のコンセプトの異なる API がある場合。

何を学ぶか

  • マルチプロバイダー構成: エイリアス、ワークスペースごとのプロバイダー、モジュールごとのプロバイダー
  • 抽象化レイヤー: コンピューティング、ネットワーキング、データベース用の統一インターフェイス モジュール
  • クラウド間のセマンティックの違いを管理するパターン (VPC/VNet、インスタンス/VM)
  • マルチクラウド チームのリポジトリ構造: モノリポジトリとポリリポジトリ
  • マルチクラウドの秘密管理: 単一の真実の情報源としての Vault
  • コストの最適化: スポット インスタンス AWS、プリエンプティブル GCP、スポット Azure

エイリアスを使用したマルチプロバイダー構成

Terraform では、同じプロバイダー (または異なるプロバイダー) の複数のインスタンスを使用できます。 同じ形式で、 エイリアス。これは次のような場合に便利です 同じクラウドの複数のリージョンまたはアカウントにリソースをデプロイするだけでなく、 異なるプロバイダーを構成します。 

# providers.tf - Configurazione centralizzata di tutti i provider

terraform {
  required_version = "~> 1.7"

  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 5.0"
    }
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~> 3.90"
    }
    google = {
      source  = "hashicorp/google"
      version = "~> 5.0"
    }
    vault = {
      source  = "hashicorp/vault"
      version = "~> 3.0"
    }
  }
}

# AWS: provider principale (EU) e secondario (US) con alias
provider "aws" {
  region = "eu-west-1"  # Provider default
}

provider "aws" {
  alias  = "us_east"
  region = "us-east-1"  # Alias per risorse in US
}

provider "aws" {
  alias   = "disaster_recovery"
  region  = "eu-central-1"  # Alias per DR
}

# Azure: richiede features{} minimo
provider "azurerm" {
  features {}
  subscription_id = var.azure_subscription_id
  # Autenticazione tramite Service Principal o Managed Identity
}

# GCP: configurazione base
provider "google" {
  project = var.gcp_project_id
  region  = "europe-west1"
}

# Vault: per gestione centralizzata dei segreti multi-cloud
provider "vault" {
  address = "https://vault.mycompany.com"
  # Token da variabile d'ambiente VAULT_TOKEN o via AppRole
}

抽象化レイヤー: 基本的なデザインパターン

マルチクラウドの主な課題は、AWS がそのサービスを EC2 と呼んでいることです。 Azure ではこれを Virtual Machine と GCP Compute Engine と呼んでいますが、概念的には 同じこと。ザ」抽象化層 インターフェイスを備えたフォームを作成する これらの違いを隠す制服。 

# Struttura del repository con abstraction layer
terraform-multicloud/
  modules/
    # Layer 1: Moduli cloud-specific (implementazione)
    aws/
      compute/      # EC2, Auto Scaling Groups
      networking/   # VPC, Subnets, Security Groups
      database/     # RDS, Aurora
    azure/
      compute/      # Virtual Machine Scale Sets
      networking/   # VNet, NSG, Subnets
      database/     # Azure Database for PostgreSQL
    gcp/
      compute/      # Instance Groups, MIGs
      networking/   # VPC, Firewall Rules
      database/     # Cloud SQL

    # Layer 2: Moduli di interfaccia (abstraction)
    compute/        # Interfaccia uniforme, delega a aws/ o azure/ o gcp/
    networking/
    database/

    # Layer 3: Composite modules (pattern applicativi)
    three-tier-app/ # Frontend + Backend + Database su cloud specificato
    kubernetes-cluster/

  environments/
    dev/
      main.tf       # Usa composite modules
      providers.tf
    production-aws/
    production-azure/

抽象化レイヤーを実装する

# modules/compute/variables.tf
# Interfaccia uniforme per il modulo compute (cloud-agnostic)

variable "cloud" {
  type        = string
  description = "Cloud provider: aws, azure, gcp"
  validation {
    condition     = contains(["aws", "azure", "gcp"], var.cloud)
    error_message = "cloud deve essere aws, azure o gcp"
  }
}

variable "name" {
  type        = string
  description = "Nome del gruppo di compute (snake_case)"
}

variable "environment" {
  type        = string
  description = "Ambiente: dev, staging, production"
}

variable "instance_type" {
  type        = string
  description = "Tipo istanza nel formato normalizzato: small, medium, large, xlarge"
  validation {
    condition     = contains(["small", "medium", "large", "xlarge"], var.instance_type)
    error_message = "instance_type deve essere small|medium|large|xlarge"
  }
}

variable "min_size" {
  type    = number
  default = 1
}

variable "max_size" {
  type    = number
  default = 10
}

variable "subnet_ids" {
  type        = list(string)
  description = "Lista di subnet/subnetwork IDs dove deployare le istanze"
}

variable "ami_or_image_id" {
  type        = string
  description = "AMI ID (AWS), Image ID (Azure/GCP)"
}

variable "user_data" {
  type        = string
  description = "Script di inizializzazione (cloud-init compatible)"
  default     = ""
}

variable "tags" {
  type    = map(string)
  default = {}
}

# modules/compute/main.tf
# Abstraction layer: delega all'implementazione cloud-specifica

locals {
  # Mapping instance_type -> tipo istanza per ogni cloud
  instance_type_map = {
    aws = {
      small  = "t3.small"
      medium = "t3.medium"
      large  = "t3.large"
      xlarge = "t3.xlarge"
    }
    azure = {
      small  = "Standard_B2s"
      medium = "Standard_B4ms"
      large  = "Standard_D4s_v3"
      xlarge = "Standard_D8s_v3"
    }
    gcp = {
      small  = "e2-small"
      medium = "e2-medium"
      large  = "e2-standard-4"
      xlarge = "e2-standard-8"
    }
  }

  resolved_instance_type = local.instance_type_map[var.cloud][var.instance_type]
}

# Delegazione condizionale all'implementazione cloud-specifica
module "aws_compute" {
  source = "../aws/compute"
  count  = var.cloud == "aws" ? 1 : 0

  name           = var.name
  environment    = var.environment
  instance_type  = local.resolved_instance_type
  min_size       = var.min_size
  max_size       = var.max_size
  subnet_ids     = var.subnet_ids
  ami_id         = var.ami_or_image_id
  user_data      = var.user_data
  tags           = var.tags
}

module "azure_compute" {
  source = "../azure/compute"
  count  = var.cloud == "azure" ? 1 : 0

  name          = var.name
  environment   = var.environment
  vm_size       = local.resolved_instance_type
  min_instances = var.min_size
  max_instances = var.max_size
  subnet_ids    = var.subnet_ids
  source_image  = var.ami_or_image_id
  custom_data   = var.user_data
  tags          = var.tags
}

module "gcp_compute" {
  source = "../gcp/compute"
  count  = var.cloud == "gcp" ? 1 : 0

  name           = var.name
  environment    = var.environment
  machine_type   = local.resolved_instance_type
  min_replicas   = var.min_size
  max_replicas   = var.max_size
  subnetwork_ids = var.subnet_ids
  source_image   = var.ami_or_image_id
  metadata       = var.user_data != "" ? { "user-data" = var.user_data } : {}
  labels         = var.tags
}

# modules/compute/outputs.tf
# Output uniformi indipendentemente dal cloud

output "instance_group_id" {
  value = var.cloud == "aws" ? module.aws_compute[0].autoscaling_group_id :
          var.cloud == "azure" ? module.azure_compute[0].scale_set_id :
          module.gcp_compute[0].instance_group_id
  description = "ID del gruppo di compute (ASG ID, Scale Set ID, MIG ID)"
}

output "load_balancer_dns" {
  value = var.cloud == "aws" ? module.aws_compute[0].alb_dns_name :
          var.cloud == "azure" ? module.azure_compute[0].load_balancer_fqdn :
          module.gcp_compute[0].load_balancer_ip
  description = "DNS o IP del load balancer frontale"
}

マルチクラウドデータベースモジュール

# modules/database/main.tf
# Astrazione per PostgreSQL su AWS (RDS), Azure (Flexible Server) e GCP (Cloud SQL)

variable "cloud" {
  type = string
}

variable "engine_version" {
  type    = string
  default = "15"  # PostgreSQL major version
}

variable "size" {
  type    = string
  default = "small"  # small, medium, large
}

variable "storage_gb" {
  type    = number
  default = 50
}

variable "backup_retention_days" {
  type    = number
  default = 7
}

variable "multi_az" {
  type        = bool
  default     = false
  description = "Alta disponibilità: Multi-AZ (AWS), Zone-Redundant (Azure), HA (GCP)"
}

locals {
  db_size_map = {
    aws = {
      small  = "db.t3.medium"
      medium = "db.t3.large"
      large  = "db.r6g.xlarge"
    }
    azure = {
      small  = "Standard_D2ds_v4"
      medium = "Standard_D4ds_v4"
      large  = "Standard_D8ds_v4"
    }
    gcp = {
      small  = "db-custom-2-7680"
      medium = "db-custom-4-15360"
      large  = "db-custom-8-30720"
    }
  }
}

# AWS: RDS PostgreSQL
resource "aws_db_instance" "main" {
  count = var.cloud == "aws" ? 1 : 0

  engine            = "postgres"
  engine_version    = var.engine_version
  instance_class    = local.db_size_map.aws[var.size]
  allocated_storage = var.storage_gb
  storage_encrypted = true          # Sempre: CKV_AWS_17
  deletion_protection = true        # Sempre in non-dev

  backup_retention_period = var.backup_retention_days
  multi_az                = var.multi_az

  # Performance Insights
  performance_insights_enabled = true
  performance_insights_retention_period = 7

  tags = {
    ManagedBy   = "terraform"
    Cloud       = "aws"
  }
}

# Azure: PostgreSQL Flexible Server
resource "azurerm_postgresql_flexible_server" "main" {
  count = var.cloud == "azure" ? 1 : 0

  name                = var.name
  resource_group_name = var.resource_group_name
  location            = var.location

  sku_name   = local.db_size_map.azure[var.size]
  version    = var.engine_version

  storage_mb = var.storage_gb * 1024

  backup_retention_days        = var.backup_retention_days
  geo_redundant_backup_enabled = var.multi_az

  high_availability {
    mode = var.multi_az ? "ZoneRedundant" : "Disabled"
  }
}

# GCP: Cloud SQL PostgreSQL
resource "google_sql_database_instance" "main" {
  count = var.cloud == "gcp" ? 1 : 0

  name             = var.name
  database_version = "POSTGRES_${var.engine_version}"

  settings {
    tier = local.db_size_map.gcp[var.size]

    disk_size = var.storage_gb
    disk_autoresize = true

    backup_configuration {
      enabled            = true
      point_in_time_recovery_enabled = true
      transaction_log_retention_days = var.backup_retention_days
    }

    availability_type = var.multi_az ? "REGIONAL" : "ZONAL"

    insights_config {
      query_insights_enabled = true
    }
  }

  deletion_protection = true
}

Vault を使用したマルチクラウドの秘密管理

# modules/secrets/main.tf
# HashiCorp Vault come source of truth unica per segreti multi-cloud

variable "cloud" {
  type = string
}

variable "environment" {
  type = string
}

variable "application" {
  type = string
}

# Leggi i segreti da Vault
data "vault_generic_secret" "app_secrets" {
  path = "secret/${var.environment}/${var.application}"
}

# Distribuisci i segreti al cloud appropriato

# AWS: crea Secrets Manager entry dal segreto Vault
resource "aws_secretsmanager_secret" "app" {
  count = var.cloud == "aws" ? 1 : 0
  name  = "${var.environment}/${var.application}"

  tags = {
    ManagedBy = "terraform"
    Source    = "vault"
  }
}

resource "aws_secretsmanager_secret_version" "app" {
  count         = var.cloud == "aws" ? 1 : 0
  secret_id     = aws_secretsmanager_secret.app[0].id
  secret_string = jsonencode(data.vault_generic_secret.app_secrets.data)
}

# Azure: crea Key Vault secrets dal segreto Vault
resource "azurerm_key_vault_secret" "app" {
  for_each = var.cloud == "azure" ? data.vault_generic_secret.app_secrets.data : {}

  name         = replace(each.key, "_", "-")  # Azure Key Vault: no underscore
  value        = each.value
  key_vault_id = var.azure_key_vault_id
}

# GCP: crea Secret Manager entries
resource "google_secret_manager_secret" "app" {
  for_each  = var.cloud == "gcp" ? data.vault_generic_secret.app_secrets.data : {}
  secret_id = "${var.environment}-${var.application}-${each.key}"

  replication {
    auto {}
  }
}

resource "google_secret_manager_secret_version" "app" {
  for_each = var.cloud == "gcp" ? data.vault_generic_secret.app_secrets.data : {}

  secret      = google_secret_manager_secret.app[each.key].id
  secret_data = each.value
}

アプリケーションのマルチクラウド展開

# environments/production-multicloud/main.tf
# Deploy della stessa applicazione su AWS (primary) e Azure (DR)

locals {
  app_name    = "catalog-api"
  environment = "production"
  common_tags = {
    Application = local.app_name
    Environment = local.environment
    ManagedBy   = "terraform"
    CostCenter  = "product-team"
  }
}

# Networking AWS (Primary)
module "aws_networking" {
  source = "../../modules/aws/networking"

  name        = "${local.app_name}-${local.environment}"
  cidr_block  = "10.0.0.0/16"
  az_count    = 3
  tags        = local.common_tags
}

# Networking Azure (DR)
module "azure_networking" {
  source = "../../modules/azure/networking"

  name                = "${local.app_name}-${local.environment}"
  resource_group_name = azurerm_resource_group.dr.name
  location            = "West Europe"
  address_space       = ["10.1.0.0/16"]
  tags                = local.common_tags
}

# Compute AWS (Primary) - Usa il modulo uniforme
module "compute_primary" {
  source = "../../modules/compute"

  cloud         = "aws"
  name          = "${local.app_name}-primary"
  environment   = local.environment
  instance_type = "large"
  min_size      = 3
  max_size      = 20
  subnet_ids    = module.aws_networking.private_subnet_ids
  ami_or_image_id = data.aws_ami.app.id
  tags          = local.common_tags
}

# Compute Azure (DR) - Stessa interfaccia, cloud diverso
module "compute_dr" {
  source = "../../modules/compute"

  cloud         = "azure"
  name          = "${local.app_name}-dr"
  environment   = local.environment
  instance_type = "large"
  min_size      = 1  # DR: capacità ridotta finché non necessaria
  max_size      = 20
  subnet_ids    = module.azure_networking.subnet_ids
  ami_or_image_id = var.azure_vm_image_id
  tags          = local.common_tags
}

# Database AWS (Primary)
module "database_primary" {
  source = "../../modules/database"

  cloud                 = "aws"
  name                  = "${local.app_name}-primary"
  size                  = "large"
  storage_gb            = 200
  backup_retention_days = 30
  multi_az              = true  # HA in production
}

# Database Azure (DR)
module "database_dr" {
  source = "../../modules/database"

  cloud                 = "azure"
  name                  = "${local.app_name}-dr"
  resource_group_name   = azurerm_resource_group.dr.name
  location              = "West Europe"
  size                  = "medium"
  storage_gb            = 200
  backup_retention_days = 7
  multi_az              = false  # DR: single zone per costi
}

# Output per entrambi gli ambienti
output "primary_endpoint" {
  value = module.compute_primary.load_balancer_dns
}

output "dr_endpoint" {
  value = module.compute_dr.load_balancer_dns
}

コストの最適化 マルチクラウド: スポット/プリエンプティブル

# modules/compute-spot/main.tf
# Modulo unificato per spot/preemptible instances (70-90% risparmio vs on-demand)

variable "cloud" {
  type = string
}

variable "spot_percentage" {
  type        = number
  default     = 70
  description = "Percentuale di istanze spot (0-100). Il resto è on-demand."
}

# AWS: Mixed Instance Policy con Spot
resource "aws_autoscaling_group" "mixed" {
  count = var.cloud == "aws" ? 1 : 0

  mixed_instances_policy {
    instances_distribution {
      on_demand_base_capacity                  = 2  # Minimo garantito on-demand
      on_demand_percentage_above_base_capacity = 100 - var.spot_percentage
      spot_allocation_strategy                 = "price-capacity-optimized"
    }

    launch_template {
      launch_template_specification {
        launch_template_id = aws_launch_template.app[0].id
        version            = "$Latest"
      }

      # Tipi istanza diversi per aumentare disponibilità spot
      override {
        instance_type = "t3.large"
      }
      override {
        instance_type = "t3a.large"
      }
      override {
        instance_type = "m5.large"
      }
    }
  }

  min_size = var.min_size
  max_size = var.max_size
}

# GCP: Preemptible instances nel MIG
resource "google_compute_instance_template" "preemptible" {
  count = var.cloud == "gcp" ? 1 : 0

  scheduling {
    preemptible        = var.spot_percentage > 0
    automatic_restart  = false  # Obbligatorio per preemptible
    on_host_maintenance = "TERMINATE"
  }
}

# Azure: Spot VMs con eviction policy
resource "azurerm_orchestrated_virtual_machine_scale_set" "spot" {
  count = var.cloud == "azure" ? 1 : 0

  priority        = "Spot"
  eviction_policy = "Deallocate"  # o "Delete" per risparmio storage
  max_bid_price   = -1  # -1 = paga fino al prezzo on-demand
}

避けるべきマルチクラウドのアンチパターン

マルチクラウド IaC アーキテクチャでよくある間違い

  • 抽象化が強引すぎる: すべてのサービスに同等のサービスがあるわけではありません 雲の間を真っすぐに。 AWS SQS、Azure Service Bus、GCP Pub/Sub は似ていますが、同一ではありません。 あまりにも汎用的なフォームでは、重要なクラウド固有の機能が隠れてしまいます。
  • すべてのクラウドに対する単一の状態ファイル: クラウドごとに個別の状態ファイル そして環境によっても。すべてを 1 つの状態ファイルに入れると破損のリスクが増加します そして動作が遅くなります。
  • 寛容すぎるプロバイダー: 与えないでください AdministratorAccess Terraform プロバイダーに送信します。各環境に固有の IAM 最小特権ロールを使用します。
  • .tfs にハードコードされた資格情報: 常に環境変数を使用してください。 OIDC またはボールト。 Terraform ファイルに AWS キーを含めないでください。

結論と次のステップ

Terraform の抽象化レイヤー パターンを使用すると、インフラストラクチャを構築できます 保守可能なマルチクラウド: プロバイダー間の違いはモジュールにカプセル化されます クラウド固有、消費者は統一インターフェイスを使用し、クラウド スイッチングを行う これは変数の変更であり、インフラストラクチャの書き換えではありません。

重要なのは、適切な抽象化レベルを見つけることです: 隠れた違いが多すぎる フォームを使用できなくする一方で、詳細が多すぎるフォーム クラウド固有の場合、均一性の利点が失われます。

シリーズの次の記事

  • 第8条： Terraform 用の GitOps — Flux TF コントローラー、Spacelift およびドリフト検出: 継続的な調整により、Terraform を GitOps パラダイムに導入します。 リポジトリ環境から。
  • 第9条： Terraform vs Pulumi vs OpenTofu — 比較 最終 2026 年: コンテキストに基づいてどの IaC ツールを選択するか。