# Multi Cloud Architecture

> Diseña arquitecturas multi-cloud con un marco de decisión para elegir e integrar servicios de AWS, Azure, GCP y OCI, evitando el vendor lock-in.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/multi-cloud-architecture
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/multi-cloud-architecture.md

Repositorio: https://github.com/wshobson/agents
Autor: wshobson
Licencia: MIT
Actualizado: hace 6 meses
Coste de contexto: 63 tok instalada, 1.4k tok al activarse, 2.1k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 3 archivos, 8 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add wshobson/agents --skill multi-cloud-architecture --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add wshobson/agents --skill multi-cloud-architecture --agent cursor
# Codex
npx -y skills add wshobson/agents --skill multi-cloud-architecture --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add wshobson/agents --skill multi-cloud-architecture --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add wshobson/agents --skill multi-cloud-architecture --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add wshobson/agents --skill multi-cloud-architecture --agent cline
```

## Qué hace

- Compara servicios equivalentes entre AWS, Azure, GCP y OCI (compute, storage, bases de datos)
- Ofrece patrones multi-cloud: DR con proveedor único, best-of-breed, distribución geográfica, abstracción cloud-agnóstica
- Propone alternativas cloud-agnósticas (Kubernetes, PostgreSQL, Kafka, Redis, S3-compatible)
- Define una estrategia de migración en 4 fases y estrategias de optimización de costos

## Cuándo usarla

- Diseñar estrategias multi-cloud
- Migrar entre proveedores de nube
- Seleccionar servicios cloud para cargas de trabajo específicas
- Implementar arquitecturas cloud-agnósticas u optimizar costos entre proveedores

## Qué la activa

- "Ayúdame a diseñar una arquitectura multi-cloud entre AWS y GCP"
- "¿Qué servicio de Azure equivale a S3 de AWS?"
- "Necesito un plan de migración de AWS a OCI en fases"
- "Diseña una arquitectura cloud-agnóstica con Kubernetes y PostgreSQL"

## Archivos

- SKILL.md — 6 KB
- references/multi-cloud-patterns.md — 1 KB
- references/service-comparison.md — 2 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde wshobson/agents bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# Multi-Cloud Architecture

Decision framework and patterns for architecting applications across AWS, Azure, GCP, and OCI.

## Purpose

Design cloud-agnostic architectures and make informed decisions about service selection across cloud providers.

## When to Use

- Design multi-cloud strategies
- Migrate between cloud providers
- Select cloud services for specific workloads
- Implement cloud-agnostic architectures
- Optimize costs across providers

## Cloud Service Comparison

### Compute Services

| AWS     | Azure               | GCP             | OCI                 | Use Case           |
| ------- | ------------------- | --------------- | ------------------- | ------------------ |
| EC2     | Virtual Machines    | Compute Engine  | Compute             | IaaS VMs           |
| ECS     | Container Instances | Cloud Run       | Container Instances | Containers         |
| EKS     | AKS                 | GKE             | OKE                 | Kubernetes         |
| Lambda  | Functions           | Cloud Functions | Functions           | Serverless         |
| Fargate | Container Apps      | Cloud Run       | Container Instances | Managed containers |

### Storage Services

| AWS     | Azure           | GCP             | OCI            | Use Case       |
| ------- | --------------- | --------------- | -------------- | -------------- |
| S3      | Blob Storage    | Cloud Storage   | Object Storage | Object storage |
| EBS     | Managed Disks   | Persistent Disk | Block Volumes  | Block storage  |
| EFS     | Azure Files     | Filestore       | File Storage   | File storage   |
| Glacier | Archive Storage | Archive Storage | Archive Storage | Cold storage   |

### Database Services

| AWS         | Azure            | GCP           | OCI                 | Use Case        |
| ----------- | ---------------- | ------------- | ------------------- | --------------- |
| RDS         | SQL Database     | Cloud SQL     | MySQL HeatWave      | Managed SQL     |
| DynamoDB    | Cosmos DB        | Firestore     | NoSQL Database      | NoSQL           |
| Aurora      | PostgreSQL/MySQL | Cloud Spanner | Autonomous Database | Distributed SQL |
| ElastiCache | Cache for Redis  | Memorystore   | OCI Cache           | Caching         |

**Reference:** See `references/service-comparison.md` for complete comparison

## Multi-Cloud Patterns

### Pattern 1: Single Provider with DR

- Primary workload in one cloud
- Disaster recovery in another
- Database replication across clouds
- Automated failover

### Pattern 2: Best-of-Breed

- Use best service from each provider
- AI/ML on GCP
- Enterprise apps on Azure
- Regulated data platforms on OCI
- General compute on AWS

### Pattern 3: Geographic Distribution

- Serve users from nearest cloud region
- Data sovereignty compliance
- Global load balancing
- Regional failover

### Pattern 4: Cloud-Agnostic Abstraction

- Kubernetes for compute
- PostgreSQL for database
- S3-compatible storage (MinIO)
- Open source tools

## Cloud-Agnostic Architecture

### Use Cloud-Native Alternatives

- **Compute:** Kubernetes (EKS/AKS/GKE/OKE)
- **Database:** PostgreSQL/MySQL (RDS/SQL Database/Cloud SQL/MySQL HeatWave)
- **Message Queue:** Apache Kafka or managed streaming (MSK/Event Hubs/Confluent/OCI Streaming)
- **Cache:** Redis (ElastiCache/Azure Cache/Memorystore/OCI Cache)
- **Object Storage:** S3-compatible API
- **Monitoring:** Prometheus/Grafana
- **Service Mesh:** Istio/Linkerd

### Abstraction Layers

```
Application Layer
    ↓
Infrastructure Abstraction (Terraform)
    ↓
Cloud Provider APIs
    ↓
AWS / Azure / GCP / OCI
```

## Cost Comparison

### Compute Pricing Factors

- **AWS:** On-demand, Reserved, Spot, Savings Plans
- **Azure:** Pay-as-you-go, Reserved, Spot
- **GCP:** On-demand, Committed use, Preemptible
- **OCI:** Pay-as-you-go, annual commitments, burstable/flexible shapes, preemptible instances

### Cost Optimization Strategies

1. Use reserved/committed capacity (30-70% savings)
2. Leverage spot/preemptible instances
3. Right-size resources
4. Use serverless for variable workloads
5. Optimize data transfer costs
6. Implement lifecycle policies
7. Use cost allocation tags
8. Monitor with cloud cost tools

**Reference:** See `references/multi-cloud-patterns.md`

## Migration Strategy

### Phase 1: Assessment

- Inventory current infrastructure
- Identify dependencies
- Assess cloud compatibility
- Estimate costs

### Phase 2: Pilot

- Select pilot workload
- Implement in target cloud
- Test thoroughly
- Document learnings

### Phase 3: Migration

- Migrate workloads incrementally
- Maintain dual-run period
- Monitor performance
- Validate functionality

### Phase 4: Optimization

- Right-size resources
- Implement cloud-native services
- Optimize costs
- Enhance security

## Best Practices

1. **Use infrastructure as code** (Terraform/OpenTofu)
2. **Implement CI/CD pipelines** for deployments
3. **Design for failure** across clouds
4. **Use managed services** when possible
5. **Implement comprehensive monitoring**
6. **Automate cost optimization**
7. **Follow security best practices**
8. **Document cloud-specific configurations**
9. **Test disaster recovery** procedures
10. **Train teams** on multiple clouds

## Related Skills

- `terraform-module-library` - For IaC implementation
- `cost-optimization` - For cost management
- `hybrid-cloud-networking` - For connectivity

## Dónde encaja

- Categoría: [DevOps e infraestructura](https://skillsagentes.com/categorias/devops-infraestructura.md) — Despliegues, contenedores, IaC y flujos de gestión de incidentes.
- Creador: [wshobson](https://skillsagentes.com/creators/wshobson.md) — 183 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Skills relacionadas

- [Bazel Build Optimization](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/bazel-build-optimization.md): Optimiza builds de Bazel en monorepos a gran escala. Úsalo al configurar Bazel, implementar ejecución remota u optimizar el rendimiento de builds en codebases empresariales.
- [Workflow Orchestration Patterns](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/workflow-orchestration-patterns.md): Diseña workflows duraderos con Temporal para sistemas distribuidos: separación workflow/activity, patrones saga, gestión de estado y restricciones de determinismo.
- [Terraform Module Library](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/terraform-module-library.md): Construye módulos Terraform reutilizables para infraestructura AWS, Azure, GCP y OCI siguiendo buenas prácticas de infraestructura como código.
- [Spark Training Gotchas](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/spark-training-gotchas.md): Preflight y diagnóstico de los diez fallos conocidos de entrenamiento ML en NVIDIA DGX Spark; úsala ante fallos de arranque, OOM bajo el límite de 128GB, caídas de throughput o antes de runs largos en GB10.
- [Spark Environment Setup](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/spark-environment-setup.md): Configura un entorno de entrenamiento/inferencia de ML en NVIDIA DGX Spark (GB10, aarch64, CUDA 13): instalación de PyTorch/Unsloth/TRL/vLLM, errores ABI de libcudart y NGC vs pip.

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