Cloud-360

Cloud-360 是面向雲端架構師、SRE、FinOps 與 Security 團隊的 AI-native multi-cloud architecture and operations platform。

平台支援 AWS、GCP、Azure 三大公有雲，透過 AI Chat、Agentic AI、MCP、Cloud SDK、Cloud CLI、Terraform / OpenTofu 與可重用 Skills，協助團隊完成架構設計、跨雲選型、成本估算、IaC 產製、安全策略檢視與日常維運最佳化。

Platform Vision

Cloud-360 的目標是提供一個 Web-first 的多雲管理與設計工作台：

• 將自然語言需求轉成多雲架構方案。
• 使用線上 draw.io / diagrams.net 相容畫布，讓使用者與 AI chatbot 共同編輯架構圖。
• 比較 AWS / GCP / Azure 元件、SLA、限制、相容性與成本。
• 估算多雲 TCO、Data Egress、Spot / Preemptible / Reserved pricing 策略。
• 將確認後的架構轉成 Terraform / OpenTofu 模組草稿。
• 透過 Agentic AI 主動檢查成本、安全、效能、可用性與維運風險。
• 透過 MCP / SDK / CLI / Skills 安全地整合雲平台管理能力。
• 內建 MCP 與 Skill 管理功能，讓平台可治理工具目錄、版本、權限、啟用狀態與審批流程。

System Architecture

flowchart TB
    User[Cloud Architect / SRE / FinOps / Security] --> Web[Web App]

    Web --> Chat[AI Chat]
    Web --> Canvas[draw.io Architecture Canvas]
    Web --> Console[MCP / Skill Management]

    Chat --> Backend[Cloud-360 Backend]
    Canvas --> Backend
    Console --> Backend

    Backend --> Router[Agent Routing Layer]
    Backend --> Store[(Context / Artifacts / Audit Logs)]
    Backend --> Approval[Human Approval Gate]

    Router --> Design[Architecture Design]
    Router --> FinOps[FinOps]
    Router --> IaC[Terraform / OpenTofu]
    Router --> Security[Security Policy Advisor]
    Router --> Ops[Operations Optimization]
    Router --> Tools[MCP / SDK / CLI / Skills]

    Tools --> AWS[AWS]
    Tools --> GCP[GCP]
    Tools --> Azure[Azure]

Loading

完整架構說明請見 System Architecture。

Core Modules

1. Architecture Design

   • 自然語言轉架構藍圖。
   • 產生 Mermaid / PlantUML / draw.io 圖面。
   • 檢查 Well-Architected Framework 與 HA / DR / Scalability 需求。

2. Cross-Cloud Component Selection

   • 比較 AWS、GCP、Azure 同質服務。
   • 依 workload profile 推薦合適雲端元件。
   • 輸出 SLA、限制、相容性、lock-in、維運成本與替代方案。

3. Cost Estimation & FinOps

   • 估算 Compute、Database、Storage、Network、CDN、Data Egress 與 Observability 成本。
   • 比較 AWS Spot、Azure Spot、GCP Spot / Preemptible 等計費模式。
   • 產出成本異常與 right-sizing 建議。

4. Infrastructure as Code - Terraform / OpenTofu

   • 產生 aws、google、azurerm provider 對應的 Terraform / OpenTofu 模組。
   • 支援 main.tf、variables.tf、outputs.tf、providers.tf 與 modules/ 結構。
   • 整合 tfsec、trivy、Checkov 等靜態掃描工具。

5. Operations Optimization Review

   • 分析已部署或設計中的架構。
   • 提供效能、可用性、成本、SLO/SLA 與架構現代化建議。
   • 主動建議 managed service、serverless、container platform 或跨雲遷移方案。

6. AI Multi-Cloud Operations

   • 使用 AI Chat 主動查詢、分析與管理 AWS / GCP / Azure。
   • 透過 Agentic AI 被動監控、主動分析與產生維運建議。
   • 透過 MCP servers、Cloud SDKs、Cloud CLIs 與 Skills 執行受控操作。

7. Cloud Security Posture & Policy Advisory

   • 檢視 IAM / RBAC、network exposure、storage access、encryption、audit logging、policy guardrails。
   • 產生 least-privilege、Policy-as-Code、IaC patch 與 remediation plan 建議。
   • 高風險修復必須通過 human approval gate。

8. MCP & Skill Management

   • 管理 MCP servers、tools、AI Skills、cloud provider connectors 與 reusable workflows。
   • 支援註冊、啟用/停用、版本控管、權限範圍、健康檢查、相依性檢查與審批流程。
   • 將工具能力納入 Agent Routing Layer，讓 AI 能安全選用合適工具執行 read-only 分析或經審批後的維運操作。

Web-Based Desktop and Mobile Experience

Cloud-360 是 Web-first 平台，第一階段不做 native iOS / Android app。

• Desktop Web：完整工作台，包含 draw.io co-editing、IaC editor、FinOps dashboard、Security dashboard、Ops dashboard、Agent trace 與 audit log。
• Mobile Web / Responsive Web / PWA：維運伴隨介面，聚焦 AI Chat、alerts、approval workflow、cloud health digest、security / cost findings 與 readonly architecture diagram review。

Architecture Visualization Canvas

Cloud-360 採用線上 draw.io / diagrams.net-compatible architecture canvas。使用者可以手動編輯架構圖，也可以透過 AI Chat 以自然語言要求 AI 共同修改圖面。

圖面不只是圖片，而是系統的 shared architecture context：

• source format：.drawio / diagrams.net XML
• derived format：Mermaid、PlantUML、SVG、PNG、internal architecture graph JSON
• downstream consumers：Design Agent、FinOps Agent、IaC Agent、Ops Agent、Security Policy Advisor Agent

Cloud Operation Integration

Cloud-360 透過以下方式整合雲平台：

• MCP servers
• Cloud SDKs
• Cloud CLIs
• Terraform / OpenTofu providers
• AI Skills
• MCP / Skill Registry
• Cloud-native monitoring, billing, IAM, policy and security APIs

Read-only 查詢與分析可直接執行；write / delete / deploy / permission change / production-impacting action 必須先產生 plan、impact、rollback strategy，並通過 human approval gate。

MCP & Skill Management

Cloud-360 內建 MCP 與 Skill 管理功能，用來治理平台可呼叫的工具能力。

核心能力：

• MCP Server Registry：登錄 AWS / GCP / Azure / internal tools MCP server。
• Skill Catalog：管理 reusable AI Skills，例如 FinOps 分析、安全檢查、Terraform 產生、incident triage。
• Tool Permission Model：定義每個 tool / skill 的 read-only、write、deploy、delete、permission-change 風險等級。
• Versioning & Approval：管理版本、變更紀錄、啟用/停用與審批。
• Health Check：檢查 MCP server 可用性、schema、auth scope、latency 與錯誤率。
• Agent Routing Integration：讓 Routing Agent 可根據任務、權限、風險與上下文選擇合適 MCP / Skill。

Requirements Source

Cloud-360 的需求清單正本是 opendiamonds 帳號的 GitHub Project #16 「Cloud-360 開發計劃」。看板上的項目是需求的權威來源；repo 內的需求文件與 GitHub issue 皆為其衍生，兩者不一致時以看板為準。 GitHub Project #16 "Cloud-360 開發計劃" is the source of truth for the Cloud-360 requirement list; documents and issues in this repository are derived from it.

Documentation

Cloud-360 的文件由 AI-DLC 各階段產生與維護，存放在作用中 intent 的 record 目錄下：aidlc/spaces/<space>/intents/<record>/。目前的 baseline record 是 aidlc/spaces/default/intents/260802-default/（見 ADR-0011；v2 之前為扁平的 aidlc-docs/）。 Cloud-360 documents live under the active intent's record directory, aidlc/spaces/<space>/intents/<record>/, generated and updated by AI-DLC workflow stages.

• AI-DLC Record Index
• System Requirement Specification
• System Architecture
• User Stories
• User Personas
• ADR 0001: Repository Scope
• ADR 0002: Agent Routing Layer
• ADR 0003: Web-Based Desktop and Mobile Experience
• ADR 0004: MCP and Skill Management
• ADR 0005: Bilingual Documentation
• ADR 0006: Adopt AIDLC Framework
• ADR 0011: Adopt AI-DLC v2

Repository Contract

This repository currently tracks the Cloud-360 SDD baseline:

• platform SRS
• architecture diagrams
• user stories
• ADRs
• repository validation script
• baseline CI

Production credentials, environment-specific secrets, direct production IaC, and destructive cloud operations are explicitly out of scope unless reviewed and approved through future ADRs.

Validation

python3 scripts/validate_repo_contract.py
git diff --check