तीनों बड़े क्लाउड एक ही समस्या हल करते हैं —एक जैसी मशीनें शुरू करने के लिए पुन: प्रयोज्य टेम्पलेट रखना— पर अपने-अपने तरीक़ों और नामों के साथ। इन समकक्षताओं को जानना बिना घर्षण वाली मल्टीक्लाउड रणनीति बनाने का पहला क़दम है।
AWS में इसे AMI (Amazon Machine Image) कहते हैं; Azure में Managed Image और सबसे बढ़कर Azure Compute Gallery (पहले Shared Image Gallery); Google Cloud में Custom Image। सभी एक पूर्व-कॉन्फ़िगर बूट डिस्क को समेटते हैं, पर संस्करण, साझा करने और वितरण के तरीक़े में भिन्न हैं।
एक नज़र में समकक्षताएँ
| अवधारणा | AWS | Azure | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| मशीन इमेज | AMI | Managed Image | Custom Image |
| कैटलॉग या गैलरी | कोई नेटिव नहीं: टैग और SSM | Azure Compute Gallery | Image Family |
| प्रबंधित संस्करण | मैनुअल, नाम और टैग से | Gallery में नेटिव | Image Family: प्रति परिवार नवीनतम |
| मल्टी-रीजन वितरण | AMI की प्रति | Gallery में प्रतिकृतियाँ | डिफ़ॉल्ट रूप से वैश्विक इमेज |
| अंतर्निहित भंडारण | EBS स्नैपशॉट | Managed Disks | Persistent Disk |
| एन्क्रिप्शन | KMS | प्लेटफ़ॉर्म या ग्राहक कुंजियाँ | Google-प्रबंधित या CMEK |
तीनों बड़े क्लाउड में मशीन इमेज की कार्यात्मक समकक्षताएँ।
AWS AMI: वास्तविक मानक
AMI संभवतः सबसे प्रसिद्ध इमेज प्रारूप है और इसका इकोसिस्टम सबसे बड़ा। इसकी ताक़त है परिपक्वता: विशाल कैटलॉग, EC2 Image Builder व Marketplace के साथ एकीकरण और बहुत बड़ा समुदाय। इसकी ऐतिहासिक कमज़ोरी है प्रबंधित संस्करण वाली नेटिव इमेज गैलरी का अभाव: संस्करण और मल्टी-रीजन वितरण नामकरण परिपाटियों, टैग, SSM Parameter Store और रीजनों के बीच स्पष्ट प्रतियों से सुलझाए जाते हैं।
Azure Compute Gallery: संस्करण और प्रतिकृतियाँ बिल्ट-इन
Azure ने इमेज गवर्नेंस पर ज़ोरदार दाँव लगाया है। Compute Gallery नेटिव रूप से इमेज परिभाषाएँ, संस्करण और कई रीजनों तक स्वचालित प्रतिकृतियाँ देती है, साथ ही सूक्ष्म पहुँच नियंत्रण। बड़े संगठनों के लिए, जिन्हें टीमों और रीजनों के हिसाब से व्यवस्थित रूप से इमेज बाँटनी होती हैं, यह मॉडल बहुत आरामदेह है। बदले में अवधारणाओं की सीखने की ढलान थोड़ी तीखी है।
GCP Custom Image: वैश्विक सरलता
Google Cloud सरलता के लिए जाना जाता है। इसकी इमेज डिफ़ॉल्ट रूप से वैश्विक होती हैं —रीजन-दर-रीजन कॉपी करने की ज़रूरत नहीं— और Image Family की अवधारणा संस्करण को सुंदर ढंग से हल करती है: आप परिवार की ओर इशारा करते हैं और हमेशा नवीनतम अप्रचलित-रहित इमेज मिलती है। यह घर्षण घटाने वाला न्यूनतमवादी मॉडल है, ख़ासकर उन टीमों के लिए आकर्षक जो परिचालन सरलता को महत्व देती हैं।
मल्टीक्लाउड रणनीति: एक टेम्पलेट, तीन इमेज
अगर आप कई क्लाउड पर प्रकाशित या तैनात करते हैं, तो तीन अलग बिल्ड प्रक्रियाएँ बनाए रखना तकलीफ़देह है। उद्योग का समाधान है Packer: साझा प्रोविज़नर वाला एक टेम्पलेट और प्रति क्लाउड एक source ब्लॉक, जो उसी परिभाषा से AMI, Managed Image और Custom Image समानांतर बना सकता है।
- तीनों क्लाउड पर वही इंस्टॉलेशन और हार्डनिंग स्क्रिप्ट पुन: उपयोग करें।
- परिवेशों के बीच विचलन घटाएँ: वही कॉन्फ़िगरेशन, तीन गंतव्य।
- नामों और मेटाडेटा की साझा योजना से सुसंगत संस्करण रखें।
- हर गैलरी में प्रकाशन स्वचालित करें: Gallery, Image Family, टैग और SSM।
चुनें कौन सा?
कोई निरपेक्ष विजेता नहीं; यह आपके संदर्भ पर निर्भर है। इकोसिस्टम और परिपक्वता चाहिए तो AWS। नेटिव संस्करण व प्रतिकृतियों के साथ एंटरप्राइज़ इमेज गवर्नेंस चाहिए तो Azure की Compute Gallery चमकती है। बिना प्रतियों के सरलता और वैश्विक पहुँच पसंद है तो GCP। और अगर आप कई क्लाउड में रहते हैं, तो उत्तर कोई प्लेटफ़ॉर्म नहीं बल्कि एक अभ्यास है: अपनी इमेज को कोड की तरह वर्णित करें और उन्हें पोर्टेबल ढंग से बनाएँ।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या मैं AWS की AMI सीधे Azure या GCP पर ले जा सकता हूँ?
सीधे नहीं: प्रारूप और अंतर्निहित भंडारण अलग हैं। सामान्य तरीक़ा है साझा टेम्पलेट से हर क्लाउड पर इमेज दोबारा बनाना, जैसे Packer से; या हर प्रदाता की आयात प्रक्रिया से डिस्क आयात करना।
किस क्लाउड में इमेज संस्करण सबसे बेहतर है?
Azure Compute Gallery बिल्ट-इन सबसे पूर्ण प्रबंधित संस्करण देती है; GCP इसे Image Families से सुंदर ढंग से हल करता है; AWS को अपनी परिपाटियाँ ज़्यादा चाहिए, हालाँकि वह बहुत लचीला है।
क्या मल्टीक्लाउड इमेज रणनीति सार्थक है?
अगर आप डेटा संप्रभुता, लचीलेपन या विक्रेता-निर्भरता से बचने के लिए कई क्लाउड पर काम करते हैं, तो हाँ। कुंजी यह है कि इमेज को कोड की तरह इस्तेमाल करें ताकि रखरखाव का श्रम कई गुना न हो जाए।
imaxe.cloud में हम डिज़ाइन से ही पोर्टेबिलिटी सोचते हैं ताकि आपकी तैनातियाँ किसी एक क्लाउड पर निर्भर न रहें।
