Öffentliche Cloud-Dienste sind wegen ihrer hohen Skalierbarkeit, hohen Verfügbarkeit und vielen flexiblen Optionen beliebt. Die Anzahl der Cloud-Anbieter wächst weiter, aber die drei bekanntesten Cloud-Anbieter auf dem Markt sind Amazon, Microsoft und Google, die Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Services anbieten. Alle von ihnen sind attraktiv und bieten tolle Funktionen für Infrastruktur als Dienst (IaaS), Software als Dienst (SaaS) und Plattform als Dienst (PaaS). Lassen Sie uns AWS, Azure und Google Cloud überprüfen und vergleichen, um Ihnen zu helfen, die beste cloudbasierte Plattform für die Bedürfnisse Ihrer Organisation auszuwählen.
Wichtig: Die in diesem Artikel über die drei Plattformen bereitgestellten Informationen sind zum Zeitpunkt des Schreibens gültig. Die drei Anbieter können Updates und Änderungen an ihren Plattformen und Produkten einführen.
A Short History of Each Cloud Platform
- AWS. Amazon ist der Pionier bei Cloud-Diensten. Die Amazon Cloud-Plattform ist die älteste öffentliche Cloud-Plattform, die bis ins Jahr 2006 zurückreicht, und sie hat seitdem den Markt beherrscht. AWS konzentriert sich auf öffentliche Cloud-Dienste anstelle von hybriden oder privaten.
- Azure. Die Azure Cloud-Plattform ist seit 2010 auf dem Markt. Microsoft entschied sich, sein breites Portfolio an Software durch den Aufbau einer öffentlichen Cloud in eigenen Rechenzentren zu ergänzen. Microsoft zählt heute zu den Top-Drei-Anbietern öffentlicher Cloud-Dienste.
- Google Cloud Platform (GCP) wurde 2011 geschaffen, um Google-Cloud-Services anzubieten. GCP ist die jüngste Cloud-Plattform, aber sie wächst schnell. GCP verbessert Googles IaaS, PaaS und SaaS. Die Rechenzentren von Google bieten eine hervorragende Infrastruktur, die für Google-Suchdienste, YouTube und Gmail genutzt wird. Google-Cloud-Services nutzen diese gleiche Infrastruktur, und Google Cloud Platform hat das höchste Wachstumstempo auf dem Markt für Cloud-Services.
Urteil
In den meisten Fällen wird das Alter der Plattform kein entscheidender Faktor sein. Es ist jedoch nützlich zu verstehen, dass die drei Anbieter um denselben Markt konkurrieren. Die Wahl der Plattform wird sich auf die anderen Metriken reduzieren, die wir für diesen Vergleich verwenden.
Unterstützung für virtuelle Maschinen
Alle cloudbasierten Plattformen bieten Rechenleistungsdienste zum Ausführen virtueller Maschinen (VMs), die Auswahl verschiedener Konfigurationen für VMs und die Auswahl einer VM-Klasse an. Festplatte, CPU, Speicher und Ein-/Ausgabeoperationen pro Sekunde (IOPS) hängen alle von der von Ihnen gewählten VM-Klasse ab. Virtuelle Maschinen und Speicher sind die am häufigsten genutzten Dienste auf Cloud-Plattformen.
- AWS. Virtuelle Maschinen, die in Amazon Web Services ausgeführt werden, werden Elastic Compute Cloud (EC2)-Instanzen genannt. Sie können EC2-Instanzen mit vorkonfigurierten Einstellungen auswählen oder virtuelle Hardwareeinstellungen manuell konfigurieren. Amazon EC2-Instanzen können an verschiedenen Standorten, d. h. in Rechenzentren in verschiedenen geografischen Regionen, ausgeführt werden. Es ist erwähnenswert, dass AWS die größte Vielfalt an Rechenzentren der drei Anbieter bietet.
- Azure. Azure virtuelle Maschinen verwenden echte Prozessorkerne, was einer der Hauptvorteile von Azure ist. Wenn Sie zum Beispiel eine VM so konfigurieren, dass sie einen Prozessor mit vier Kernen verwendet, stellt Azure einen Prozessor mit vier echten Kernen bereit (ohne Hyper-Threading). AWS und Google Cloud Platform würden dagegen einen VM-Prozessor mit zwei Kernen und vier Threads erstellen (unter Verwendung von Hyper-Threading). Echte Kerne liefern eine höhere CPU-Leistung für VMs, die in Azure ausgeführt werden, im Vergleich zu VMs mit ähnlichen Konfigurationen in anderen Cloud-Plattformen.
- Google Cloud verwendet Google Compute Engine, um virtuelle Maschinen in der Google Cloud Platform auszuführen. Obwohl es eine geringere Auswahl an VMs im Vergleich zu AWS und Azure bietet, konzentriert sich Google eher auf Container und Kubernetes zur Ausführung horizontal skalierbarer Anwendungen mit einer Mikroservice-Architektur.
Die maximalen VM-Berechnungskonfigurationsparameter für AWS vs Azure vs Google Cloud-Plattformen (zum Zeitpunkt der Erstellung basierend auf Informationen von den jeweiligen offiziellen Websites) werden in der folgenden Tabelle verglichen.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| CPU | 1,6 GHz – 3,3 GHz | 2,7 GHz – 3,7 GHz | 2,0 GHz – 4,0 GHz |
| Maximale vCPUs | 128 | 128 | 224 |
| Maximaler Arbeitsspeicher | 244 | 208 | 448 |
| Temporärer Speicher | 48 TB | 3 TB | 4 TB |
| Maximale vGPUs | 4 | 4 | 4 |
Urteil
Die Wahl hängt von Folgendem ab:
- Wenn Ihre Anwendungen auf VMs ausgeführt werden müssen, die echte Prozessorkerne anstelle von virtuellen (Hyper-Threading-Kernen) verwenden, wählen Sie die Azure-Cloud.
- Amazon bietet die größte Auswahl an EC2-Instanzen mit verschiedenen CPU- und Speicherkonfigurationskombinationen. Wenn Sie eine Vielzahl von VMs mit unterschiedlichen CPU- und Speicherressourcen für verschiedene Arten von Workloads verwenden müssen, können Sie die Amazon-Cloud wählen.
- Google Cloud bietet weniger Prozessorkonfigurationskombinationen für VMs. Deshalb sind AWS und Azure besser für spezialisierte Workloads geeignet.
Unterstützung für Container
Alle drei Cloud-Plattformen unterstützen das Ausführen von Containern, die jetzt bei Entwicklern von Anwendungen, die Microservices verwenden, äußerst beliebt sind.
- Google spielte eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Kubernetes für die Containerorchestrierung, und als Ergebnis hat die Google Cloud Platform eine gute Unterstützung für Kubernetes und Docker-Container. Google Cloud Run wird verwendet, um hoch skalierbare containerisierte Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen.
- Amazon bietet den Amazon Elastic Container Registry, den Amazon Elastic Container Service und den Amazon Elastic Kubernetes Service an. Die Containerdienste unterstützen Kubernetes, Docker-Container und Fargate-Dienste (Amazon EC2 Container Service).
- Azure verfügt über zwei Containerdienste: Azure Kubernetes Service (AKS) und Azure Container Service (ACS). Der Docker Hub und das Azure Container Registry werden zur Verwaltung von Containern verwendet.
Die Tabelle unten listet jeden Containerdienst in AWS vs Azure vs Google Cloud auf.
| Dienst | AWS | Azure | Google Cloud |
| Dienste für Docker-Container | Elastic Container Registry (ECR) | Container-Register | Container-Register |
| Verwaltete Containerdienste | EC2 Container Service (ECS) | Azure Container Service (ACS) | Google Kubernetes Engine |
| Serverlose Containerdienste | AWS Fargate | Azure Container Instances (ACI) | Google Cloud Run |
Urteil
Für Workloads, die containerisierte Anwendungen in der Cloud ausführen, entscheiden Sie sich für die Google Cloud Platform. Google ist der erste Anbieter auf dem Markt, der den Kubernetes-Standard entwickelt hat und die längste Erfahrung im Betrieb von Containern hat.
Cloud-Speicher
Cloud-Speicher ist zusammen mit virtuellen Maschinen der wichtigste verwendete Cloud-Plattformdienst, der oft in AWS vs. Azure vs. Google Cloud-Vergleichen behandelt wird. Jede Cloud-Plattform bietet verschiedene Arten von Cloud-Speicher mit eigenen Terminologien und Ebenen an.
Amazon Cloud-Speicher
- Amazon S3 ist ein Objektspeicherdienst. Alle Dateien und Ordner werden als Objekte in Simple Storage Service (S3)-Eimern gespeichert.
- Amazon Elastic Block Storage (EBS) ist ein Blockspeicherdienst. EBS-Volumes sind mit Amazon EC2-Instanzen verbunden, um virtuelle Laufwerke für AWS-Virtualmaschinen bereitzustellen.
- Amazon Glacier ist ein Kaltlagerspeicher für selten genutzte Daten, z. B. Backups und archivierte Daten.
- Elastic File System (EFS) ist ein skalierbares Dateisystem in der Cloud für Linux, das mit in der Cloud ausgeführten EC2-Instanzen und lokalen Maschinen verbunden werden kann. In der Regel wird NFSv4 verwendet, um Maschinen mit EFS zu verbinden. Allgemeine Arbeitslasten und Dateifreigaben sind beliebte EFS-Anwendungen (Konfiguration eines Dateiservers, Speicherung von Anwendungsdaten usw.).
Hinweis: Storage Gateway ist ein spezieller Dienst, der in der Cloud und vor Ort (auf einer virtuellen Maschine) konfiguriert ist, um lokale Maschinen mit AWS-Cloudspeicher zu verbinden.
Azure Storage Platform
- Azure Files ist ein universeller Speicherdienst zum Freigeben von Dateien mit in Azure ausgeführten virtuellen Maschinen und lokal ausgeführten Maschinen.
- Azure Blobs ist skalierbarer Speicher für große Datenmengen, einschließlich Textdaten und Binärdaten.
- Azure Disks sind Blockspeicher, die als Volumes für Azure-VMs verwendet werden.
- Azure Tables speichert strukturierte Daten für NoSQL-Datenbanken (schemaless).
- Azure Queues oder Azure Queue Storage ist ein spezieller Speichertyp für große Mengen von Nachrichten, die von Anwendungen verwendet werden, um zwischen Anwendungskomponenten zu kommunizieren.
Google Cloud Storage
- Persistent disks sind Blockspeicher für virtuelle Maschinen, die in der Google Cloud (Google Cloud Compute Engine) ausgeführt werden. Persistent disks werden auch für den Google Kubernetes Engine Service verwendet.
- Object storage, mit Funktionen wie Versionierung und Zugriffsrechten, verwendet Eimer zum Speichern von Objekten.
- Filestore ist ein netzwerkbasierter Dateispeicher, der verwendet wird, um Daten über ein Netzwerk zu speichern, freizugeben und darauf zuzugreifen.
Die Cloud-Speicheroptionen mit AWS vs. Azure vs. Google Cloud finden Sie in der untenstehenden Tabelle.
| Dienst | AWS | Azure | Google Cloud |
| Blockspeicher | Elastischer Blockspeicher (EBS) | Azure-Datenträgerspeicher | Google Persistente Datenträger |
| Objektspeicher | Einfacher Speicherdienst (S3) | Azure Blob-Speicher | Google Cloud-Speicher |
| Dateispeicher | Elastisches Dateisystem (EFS) | Azure-Dateien | Google Cloud-Dateien |
| Archivspeicher | S3-Gletscher-Deep-Archiv S3-Gelegentlicher Zugriff |
Azure-Archivspeicher Azure-Cool Blob-Speicher |
Google Cloud-Speicher Nearline, Coldline und Archiv |
| Massendatentransport | AWS-Snow-Familie
AWS-Import/Export-Dienst |
Azure-Datenbox
Azure-Import/Export-Dienst |
Speicherübertragungsdienst |
Urteil
Alle drei Cloud-Plattformen bieten ausgezeichnete Cloud-Speicherdienste für verschiedene Zwecke. Der Speicherpreis kann der entscheidende Faktor sein, wenn der Anbieter ausgewählt wird:
- Google Cloud bietet den niedrigsten Preis für Datei- und Objektspeicher.
- Azure bietet den niedrigsten Preis für Objektspeicher. Sie können Microsoft Azure als hybride Cloud-Speicheroption wählen, aufgrund von Azure Stack.
Netzwerkdienste
Netzwerkdienste ermöglichen es Ihnen, virtuelle Netzwerke zu erstellen (und virtuelle Maschinen, die in der Cloud ausgeführt werden, mit diesen Netzwerken zu verbinden), Routing und Zugriff in Ihrer lokalen Umgebung oder zwischen Cloud-Umgebungen zu konfigurieren und Lastenausgleich für Netzwerke bereitzustellen.
Alle drei Anbieter verfügen über ähnliche Netzwerkfähigkeiten und bieten Netzwerkredundanz für ihre Cloud-Dienste.
- AWS Kernnetzwerkdienste verwenden eine interne Architektur namens Virtual Private Cloud (VPC), die ein vollständig isoliertes logisches Netzwerk ist.
- Google verwendet die Andromeda-Architektur für das Networking. Dies ist Googles Netzwerkvirtualisierungs-Stack.
- Die interne Architektur von Azure Netzwerken ist näher an der traditionellen Netzwerkarchitektur von Rechenzentren und privaten Netzwerken. Azure Virtual Networking (VNet) ist Microsofts Kernprodukt für Cloud-Netzwerke.
| Dienst | AWS | Azure | Google Cloud |
| Direkte Verbindung | AWS Direct Connect | Azure ExpressRoute | Google Cloud Interconnect |
| Globale Inhaltsverteilungsnetzwerke (CDNs) | Amazon CloudFront | Azure CDN | Google CDN |
| DNS | Amazon Route 53 | Azure DNS Traffic Manager |
Google Cloud DNS |
| Virtuelles privates Cloud (VPC)-Netzwerk | VPC | Virtuelle Netzwerke (VNet) | Google VPC |
| Lastenausgleich | Elastic Load Balancing (ELB) | Anwendungsgateway
Azure Load Balancer |
Cloud-Lastenausgleicher |
Firewall
A firewall you to configure access only to what you need and only from allowed sources. All three cloud platforms provide a managed firewall to configure secure network access to virtual machines and services on them. In the AWS vs Azure vs Google Cloud comparison, firewalls share many similarities.
AWS
AWS bietet die AWS Network Firewall, einen verwalteten Dienst, der im AWS Firewall-Manager verwaltet werden kann. Die AWS Firewall ist in zwei Kategorien unterteilt: Network Firewall und Web Application Firewall.
- Die Netzwerk-Firewall wird verwendet, um Netzwerkverkehr für die entsprechenden Netzwerkprotokolle wie IP-Adressen, Ports usw. zu filtern. Sie umfasst Paketfilterung, ein virtuelles privates Netzwerk (VPN), Deep Packet Inspection, Website-Filterung und DNS-Reputationsfilterung.
- Die AWS Web Application Firewall bietet Anwendungssicherheit und Traffic-Filterung. Anwendungssicherheit wird verwendet, um Webanwendungen vor Angriffen wie verteilten Denial-of-Service (DDoS)-Angriffen, Zero-Day-Angriffen, Datenlecks usw. zu schützen. Die Traffic-Filterung basiert auf HTTP-Headern, IP-Adressen, Schlüsselwörtern und URI-Zeichenfolgen.
Hinweis: Benutzer können neben AWS-Firewalls auch Firewalls von Drittanbietern verwenden, die im AWS Marketplace verfügbar sind.
Azure
Die Azure-Firewall-Dienste umfassen Azure Firewall Premium, Azure Application Gateway und Azure Web Application Firewall. Jeder Firewall-Dienst ist für spezialisierte Zwecke vorgesehen.
- Die Azure-Firewall bietet Netzwerkadressübersetzung (NAT) und Filterung für IP-Adressen, Transport Control Protocol (TCP) und User Datagram Protocol (UDP)-Ports sowie HTTPS-Verkehr. Darüber hinaus umfasst Azure Firewall Premium ein Intrusion Detection and Protection System (IDPS) und TLS-Inspektion.
- Azure Application Gateway fungiert als Lastenausgleich für HTTPS-Verkehr und als Reverse-Proxy, der den Secure Socket Layer (SSL)-Verkehr verschlüsseln und entschlüsseln kann. Azure Application Gateway unterstützt die Inspektion von Webverkehr und die Erkennung von Angriffen auf HTTP-Ebene. Azure Application Gateway verfügt über eine Erweiterung namens Azure Web Application Firewall (WAF), die dazu dient, HTTP-Anfragen zu inspizieren und böswillige Webangriffe, Cross-Site Scripting (CSS) und SQL-Injektionen zu verhindern.
- Azure Firewall-Dienste ergänzen sich gegenseitig. Wenn wir die Azure-Firewall als Netzwerkfirewall und als Webanwendungsfirewall betrachten, können wir die Schutztypen für jede Firewall wie folgt kategorisieren:
- Azure Netzwerkfirewall umfasst Entry-Point-Schutz, VPN-Unterstützung, Software-Defined Wide Area Network (SD-WAN)-Fähigkeiten, Unterstützung für virtuelle WANs und Identitäts- und Zugriffsverwaltung.
- Azure Webanwendungsfirewall umfasst Verkehrsfilterung, Skriptschutz, sichere Bereitstellung, benutzerdefinierte Regelsets, API-Schutz und Sicherheit.
Google Cloud Platform
Sie können Firewall-Regeln für den Ein- und Ausgangsverkehr konfigurieren und den sicheren Netzwerkzugriff auf virtuelle Maschinen, die auf der Google Cloud Platform ausgeführt werden, sicherstellen. Die Firewall-Optionen sind Teil der VPC-Netzwerkkonfiguration. Firewall-Regeln für Google VPC funktionieren ähnlich wie AWS-Sicherheitsgruppen.
Urteil
Alle drei Cloud-Plattformen bieten ausgezeichnete Netzwerkfähigkeiten und decken die Bedürfnisse der Benutzer ab. Der Unterschied liegt darin, wie Dienste in jeder Cloud-Plattform implementiert sind und welche individuellen Funktionen für jeden Dienst verfügbar sind.
Um eine niedrigere Netzwerklatenz zu haben, wählen Sie eine Rechenzentrumsregion, die geografisch am nächsten zum physischen Standort Ihrer Organisation liegt. Wenn Sie Ihre lokale Infrastruktur (z. B. VMware vSphere) mit der öffentlichen Cloud-Infrastruktur verbinden und Netzwerkverbindungen zwischen ihnen konfigurieren, erhalten Sie ein Hybrid-Cloud-Bereitstellungsmodell. Microsoft Azure bietet Microsoft-Kunden eine Vielzahl von Hybridoptionen.
Sicherheit
A firewall helps improve network security onsite and in the cloud. However, there are additional features for cloud-based platforms that improve security. All three cloud platforms provide an excellent level of security with encrypted connections to their cloud services. However, customers may need to check and edit security configurations to meet their security requirements.
AWS
AWS verwendet Sicherheitsisolierung als Standardprinzip, wenn Sie ein Konto, eine virtuelle Maschine oder andere Objekte erstellen, um Cloud-Ressourcen vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Die Sicherheitsrichtlinie ist standardmäßig streng. Einige Sicherheitstools können in bestimmten Regionen unterstützt werden, aber nicht in anderen Regionen.
Azure
Eine der beliebtesten Sicherheitsfunktionen der Azure-Cloud-Plattform ist Azure Active Directory. Active Directory ist der zentrale Authentifizierungsdienst, den Microsoft für die sichere Authentifizierung von Windows-Maschinen und unterstützter Software entwickelt hat. Azure Active Directory ermöglicht es Ihnen, das lokale Active Directory Ihrer lokalen Active Directory-Domäne mit Azure Active Directory in der Cloud zu integrieren. Sie können Active Directory Federation Services für Single Sign-On über Dienste konfigurieren.
Wenn Sie ein Objekt in der Cloud erstellen, ist die standardmäßige Sicherheitskonfiguration nicht so streng wie bei AWS. AWS und Google Cloud verwenden die standardmäßige Deny-Richtlinie in der Zugriffskonfiguration, während Azure die Allow-Richtlinie verwendet. Wenn Sie beispielsweise ein neues virtuelles Netzwerk und eine neue VM in Azure erstellen, sind standardmäßig alle Protokolle und Ports geöffnet.
Azure Activity Logs und Azure Security Center bieten viele Vorteile im Vergleich zu AWS. Sie müssen keine Lambda-Funktionen manuell erstellen, um Ereignisse zwischen Regionen zu verschieben, wenn Sie Azure mit der Activity Logs-Funktion verwenden.
Hinweis: Die Konfiguration von Sicherheitseinstellungen kann schwierig sein, und eine professionelle Dokumentation wird geschätzt. Die Dokumentation für Azure ist jedoch nicht so ausführlich wie für AWS.
Google Cloud Platform
Die Google Cloud Platform ist zentralisierter und ähnelt mehr der Azure-Plattform. Als Google die Google Cloud-Services startete, waren alle Dienste darauf ausgelegt, gut mit anderen Diensten zu interagieren, und wurden gleichzeitig gestartet (bei AWS wurden die Dienste nach und nach hinzugefügt). Projekte in Ihrem Konto sind standardmäßig voneinander isoliert. Das Cloud Security Command Center in der Google Cloud entspricht dem Azure Security Center. Das Sicherheitsniveau in der Google Cloud liegt irgendwo zwischen der Sicherheit von AWS und Azure.
Der AWS Security Hub, das Azure Security Center und das Cloud Security Command Center in der Google Cloud sind die Sicherheitsmanagementtools für jede Cloud-Plattform.
Urteil
Amazon bietet eine hohe Anzahl von Compliance-Zertifizierungen einschließlich GDPR, PCI-DSS, FIPS 140-2, HIPAA/HITECH, FedRAMP und NIST 800-171. Über AWS Artifact haben Sie auf Abruf Zugriff auf mehr als 2.500 Sicherheitskontrollen. Auch Microsoft Azure verfügt über strenge Cybersicherheitskontrollen mit mehr als 90 Compliance-Zertifizierungen in über 50 verschiedenen Regionen. Google Cloud erfüllt 45 Compliance-Zertifizierungen.
Datenbanken
Alle drei Anbieter bieten die Datenbank als Dienstleistung (DBaaS) für Kunden an. Mit DBaaS können Kunden mit Datenbanken arbeiten, ohne die Infrastruktur zur Ausführung von Datenbanken verwalten zu müssen. Sowohl relationale Datenbanken als auch NoSQL-Datenbanken werden unterstützt.
- AWS bietet die breiteste Palette an Datenbankoptionen. Lösungen arbeiten mit hoher Leistung, Innovationen werden rechtzeitig umgesetzt, und traditionelle Datenbanktechnologien sind verfügbar. Sie können AWS-Datenbankdienste auswählen, wenn Sie bereits andere AWS-Dienste verwenden, eine hohe Leistung und Zuverlässigkeit erwarten oder den breitesten Satz an Optionen benötigen.
- Azure bietet eine großartige Unterstützung für Migration, einschließlich Migrationsbewertung, Automatisierung und Optimierung. Flexible Bereitstellungsoptionen, Lizenzierungsoptionen und hybride Bereitstellung sind verfügbar (für diejenigen mit spezifischen Sicherheits- und Datenschutzanforderungen). Sie könnten Azure-Datenbanken auswählen, wenn Sie bereits Microsoft-Software in Ihren Umgebungen verwenden (einschließlich einer auf Microsoft basierenden Hybridumgebung), eine Datenbank in die Cloud migrieren müssen und Datenschutz ein besonderes Anliegen ist.
- Google Cloud Platform. Die Datenbankdienste in der Google Cloud sind am benutzerfreundlichsten und bieten die beste Leistung für Workloads. Google bietet ausgezeichnete Möglichkeiten, Datenbanken mit Containern in der Google Cloud zu verwenden. Sie können Google-Datenbanken bevorzugen, wenn Sie eine Datenbank an Container anhängen müssen (für die Mikroservice-Architektur) und wenn Sie eine hohe Leistung und eine benutzerfreundliche Lösung benötigen.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Relationale Datenbank | Amazon RDS | Microsoft SQL-Datenbank | Google Cloud SQL |
| NoSQL-Schlüssel-Wert | Amazon DynamoDB | Tabellenspeicher | Google Cloud Bigtable
Google Cloud Datastore |
| NoSQL-Schlüssel-Index | Amazon SimpleDB | Azure Cosmos DB | Google Cloud Datastore |
Urteil
Alle drei Plattformen bieten identische Datenbankdienste in verschiedenen Kategorien. Verwaltete Datenbankdienste sind in diesem Vergleich von AWS gegen Microsoft Azure gegen Google Cloud nahezu gleich.
Der bemerkenswerte Unterschied kann auftreten, wenn Sie eine Lizenz für Microsoft SQL Server verwenden (bei Verwendung von IaaS). Es gibt Kostenoptimierungsmöglichkeiten in Azure und AWS, aber nicht in Google Cloud. Azure ist die kostengünstigste Cloud für Microsoft SQL Server.
Oracle-Datenbank (unter Verwendung von IaaS), gibt es auch einen signifikanten Unterschied in der Lizenzierung. Sie können die Anleitung lesen und Oracle in AWS und Azure mit der flexiblen Auswahl der VM/Instanzkonfiguration bereitstellen. In der Google Cloud Platform können Sie die Oracle-Datenbank nur auf teuren Bare-Metal-Servern bereitstellen. Azure bietet in einigen Regionen dank der Partnerschaft zwischen Microsoft und Oracle eine latenzarme Konnektivität zur Oracle-Cloud.
Regionen und Verfügbarkeitszonen
Jeder Cloud-Anbieter deckt diese Hauptbereiche mit ihren Rechenzentren ab: Europa, Nordamerika, Südostasien, Ostasien und China. Diese Rechenzentren sind in Einheiten namens Regionen und Verfügbarkeitszonen verteilt.
A region is a set of data centers built in a particular (separate) geographical area. Region is the area where data centers physically exist. Data centers are connected with each other via low-latency networks (the latency-defined perimeter). Regions are the largest cloud provider units that contain availability zones. One region is completely independent of other regions.
Eine Verfügbarkeitszone ist ein einzigartiger physischer Standort innerhalb einer Region. Verfügbarkeitszonen sind voneinander isoliert innerhalb einer Region und sind über Hochgeschwindigkeitsredundante Netzwerke miteinander verbunden. Wenn eine Verfügbarkeitszone innerhalb einer Region ausfällt, stellen andere funktionierende Verfügbarkeitszonen die benötigten Dienste für Kunden bereit. Eine Verfügbarkeitszone besteht aus einem oder mehreren Rechenzentren.
- AWS. Amazon bietet über 80 Verfügbarkeitszonen in 25 geografischen Regionen.
- Azure. Es gibt mehr als 60 Regionen in Azure mit mindestens 3 Verfügbarkeitszonen pro Region. Die Azure-Cloud-Plattform verfügt über mehr als 160 physische Rechenzentren in 140 Ländern.
- Google Cloud Platform. Es gibt 24 Regionen und 73 Verfügbarkeitszonen.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Regionen | 25 | 60+ | 24 |
| Verfügbarkeitszonen | 80 | 180+ (mindestens 3 pro Region) | 73 |
| Punkt der Präsenz (POP) | 230 | 130 | 144* |
| Länder | 245 | 140 | 200 |
| * Netzwerkkantenstandorte | |||
Anmerkung: Die Anbieter fügen regelmäßig Verfügbarkeitszonen und Rechenzentren in verschiedenen Ländern hinzu. Siehe die detaillierte aktualisierte Liste der Städte und anderen Rechenzentrumstandorte auf der Website jedes Cloud-Anbieters. Die Karte der Rechenzentrumstandorte kann Ihnen dabei helfen, Rechenzentren an dem benötigten Standort auszuwählen.
Urteil
Wenn Sie virtuelle Maschinen in der größten Anzahl geografischer Standorte weltweit bereitstellen müssen, indem Sie verschiedene Regionen und Verfügbarkeitszonen nutzen möchten, können Sie Microsoft Azure verwenden.
Preisgestaltung von AWS vs. GCP vs. Azure
Der Preis ist ein wichtiger Faktor, der die Wahl einer Cloud-Plattform beeinflusst. Die Kenntnis des Preises hilft Ihnen, abzuschätzen, wie viel Sie für Cloud-Services ausgeben müssen. Es ist schwierig, die Preise von AWS vs. Azure vs. Google zu vergleichen, da sich die Preise von Zeit zu Zeit ändern.
Die Hauptkosten entstehen in der Regel für Rechenleistungen wie virtuelle Maschinen. Der Preis hängt von der Region ab, in der sich ein Rechenzentrum befindet, der CPU-Konfiguration einer VM, der Menge an Speicher, Festplattenspeicher und dem Festplattentyp (SSD oder HDD).
Die Abrechnung erfolgt stunden- und sekundenweise für die Ausführung einer virtuellen Maschine. Wenn Sie sich für eine 1-jährige Bindung mit einer Transaktion (oder mehr, zum Beispiel drei Jahre) entscheiden, können Sie einen Rabatt erhalten. In diesem Fall sollten Sie in der Regel eine reservierte Instanz des benötigten Typs auswählen.
Hinweis: Die Preisgestaltung kann sich im Laufe der Zeit ändern. Um den neuesten Preis zu erhalten, überprüfen Sie die Preisinformationen auf den Websites von AWS, Azure und Google Cloud.
VM-Konfigurationen
Um einen korrekten Vergleich der Cloud-Anbieter in Bezug auf die Preisgestaltung zu ermöglichen, sollten wir für alle drei Anbieter eine ähnliche Region und eine ähnliche VM-Konfiguration auswählen. AWS, Azure und Google bieten vorkonfigurierte virtuelle Maschinen an (Sie müssen eine Konfigurationsvorgabe auswählen).
Beispiel 1
In der folgenden Tabelle sehen Sie vier Arten von virtuellen Maschinen mit ähnlichen VM-Konfigurationen.
Hinweis: Einige Google-VMs haben mehr Speicher und CPUs, da es in diesem Beispiel keine 100% identische Konfiguration in der entsprechenden Klasse von Google-VMs gibt. Für diesen Vergleich wird die geeignetste Konfiguration für eine Google-VM ausgewählt.
Tabelle 1: Arten von Instanzen (virtuelle Maschinen)
| Instanztyp | AWS-Instanzen | AWS-RAM (GB) | Azure-VMs | Azure-RAM (GB) | Google-VMs | Google-RAM (GB) |
| Allgemeiner Zweck | m6g.xlarge | 16 | B4MS | 16 | e2-standard-4 | 16 |
| Speicher-optimiert | r6g.xlarge | 32 | E4a v4 | 32 | m1-ultramem-40 | 961 |
| Berechnungs-optimiert | c6g.xlarge | 8 | F4s v2 | 8 | c2-standard-4 | 16 |
| Beschleunigtes Rechnen | p2.xlarge | 61 | NC4as T4 v3 | 28 | a2-highcpu-1g | 85 |
Lassen Sie uns den Stundenpreis zum Zeitpunkt des Schreibens (November 2021) für die ausgewählte Konfiguration von virtuellen Maschinen überprüfen.
Tabelle 2: On-Demand-Preise (USD)
| Instanztyp | AWS | Azure | AWS-Preise (pro Stunde) | Azure-Preise (pro Stunde) | Google-Preise (pro Stunde) | |
| Allgemeiner Zweck | m6g.xlarge | B4MS | e2-standard-4 | 0.154 | 0.166 | 0.156 |
| Memory-optimiert | r6g.xlarge | E4a v4 | m1-ultramem-40 | 0.202 | 0.252 | 6.303 |
| Compute-optimiert | c6g.xlarge | F4s v2 | c2-standard-4 | 0.136 | 0.169 | 0.235 |
| Beschleunigtes Computing | p2.xlarge | NC4as T4 v3 | a2-highcpu-1g | 0.90 | 0.526 | 3.839 |
Die Preise für VMs in AWS und Google Cloud sind für allgemeinpurpose VMs und memory-optimierte VMs ähnlich. Der Preisunterschied zwischen der Azure-Cloud-Plattform und dem AWS-Cloud-Dienst für compute-optimierte VMs ist vernachlässigbar. Beachten Sie jedoch, dass dies nur ein Beispiel ist und ein anderer Anbieter bei einer 1-Jahres-Verpflichtung den günstigsten Preis für eine Instanztyp haben kann. Darüber hinaus gibt es unterschiedliche Preise für Container, Speicher, Datenbankdienste und andere Arten von Cloud-Computing.
Beispiel 2
Lassen Sie uns die kleinste und die größte virtuelle Maschine für jede Plattform mit identischen Parametern auswählen und den monatlichen Preis vergleichen (die unten stehenden Informationen sind zum Zeitpunkt der Erstellung gültig).
Tabelle 1: Konfiguration von virtuellen Maschinen
| VM-Typ | AWS-CPU | AWS-RAM | Azure-CPU | Azure-RAM | Google-CPU | Google-RAM |
| Kleinste | 2 CPUs | 8 GB | 2 CPUs | 8 GB | 2 CPUs | 8 GB |
| Größte | 128 CPUs | 3,84 TB | 128 CPUs | 3,89 TB | 160 CPUs | 3,75 TB |
Tabelle 2: Preis (USD) für die ausgewählten VMs
| VM-Typ | AWS | Azure | Google Cloud |
| Kleinste | 69 USD/Monat | 70 USD/Monat | 52 USD/Monat |
| Größte | 3,97 USD/Stunde | 6,79 USD/Stunde | 5,32 USD/Stunde |
In diesem Beispiel ist der Preis für die kleinste Instanz bei AWS und Azure fast gleich, aber der Preis in der Google Cloud Platform ist deutlich niedriger. Was die größte VM-Instanz betrifft, bietet AWS den niedrigsten Preis und Azure den höchsten Preis an. Bedenken Sie, dass VMs in Azure echte CPU-Kerne verwenden, im Gegensatz zu VMs in AWS und Google Cloud, wo logische Kerne (Hyper-Threading-Kerne) verwendet werden. Echte Kerne bieten eine höhere Leistung.
Wie Sie aus diesen Beispielen sehen können, hängt der beste Preis für Cloud-Services vom Szenario und Ihren Anforderungen ab.
Speicherkosten
Objektspeicher.Es gibt einige Hauptunterschiede zwischen der Preisgestaltung für Objektspeicher in AWS und Google Cloud und den Ansätzen zur Bestimmung des Preises.
- Im Google Cloud Platform bezahlen Sie für die Operationen mit Objektspeicher und Netzwerk-Egress, und Sie haben sofortigen Zugriff auf alle seltenen Speichertiers. Eine Datenzugriffsmodellierung wird empfohlen, bevor die Kosten berechnet werden.
- In AWS dauert der Zugriff auf Amazon-Archivspeicher von Minuten bis zu Stunden.
Blockspeicher. Es gibt Unterschiede zwischen AWS und Google Cloud. Google Cloud bietet hohe Verfügbarkeit innerhalb der gesamten Region über Verfügbarkeitszonen hinweg und über mehrere Regionen hinweg. AWS bietet nur Redundanz innerhalb derselben Verfügbarkeitszone. AWS berechnet zusätzlich für bereitgestellte IOPS, die es EBS-Volumes ermöglichen, über ihre üblichen Datenübertragungsraten zu überspringen. Für Google-Blockspeicher gibt es in der Google Cloud keine IOPS-Begrenzung, und Sie zahlen nicht für zusätzliche IOPS.
AWS
- Allgemein ist die Preisgestaltung von AWS kompliziert, und es ist schwer, die Kostenstruktur zu verstehen, besonders für neue Kunden.
- Um einen Rabatt zu erhalten, erfordert AWS eine Vorauszahlung für reservierte Instanzen, die für die langfristige Nutzung vorgesehen sind.
- Wenn eine VM angehalten ist, wird nur der Speicherplatz berechnet, der von den EBS-Volumes verwendet wird.
- A 12-month free trial is provided for new AWS users.
Azure
- Microsoft-Software ist bei Kunden beliebt und wird von Organisationen weit verbreitet eingesetzt. Dies ist einer der Gründe für den Erfolg von Microsoft als Cloud-Anbieter.
- Rabatte werden für bestehende Microsoft-Kunden gewährt, die sich bei Azure anmelden und AWS-Cloud-Services nutzen. Sie sollten sich mit den Microsoft-Software-Lizenzierungsoptionen vertraut machen, wenn Sie beginnen, Azure zu verwenden. Es gibt einen 5%igen Rabatt für eine Vorauszahlung von 12 Monaten.
- VMs ausschalten korrekt, ohne die von einer VM erhaltenen IP-Adresse beizubehalten. Eine VM muss deallokiert werden, um Kosten zu vermeiden, wenn die VM in Azure nicht ausgeführt wird.
- Die kostenlose Testphase für neue Azure-Kunden beträgt 12 Monate und umfasst $200, die innerhalb der ersten 30 Tage nach Registrierung und Beginn des Tests ausgegeben werden können. Mehr als 25 Microsoft-Produkte in Azure werden für die Testphase angeboten.
Google Cloud Platform
- Google Cloud bietet eine benutzerfreundliche Preisstruktur. Es gibt Rabatte für langlaufende Workloads ohne vorausgehende Verpflichtung.
- Wenn Sie eine VM anhalten, werden Ihnen keine Kosten für VM-Computing-Ressourcen wie CPU, GPU oder Speicher berechnet, jedoch werden Ihnen Kosten für an die VM angehängte Ressourcen wie persistente Datenträger und statische IP-Adressen berechnet.
- Google bietet neuen Benutzern, die die kostenlose Testphase beginnen, einen Guthaben von $300 für 90 Tage. Mehr als 20 Produkte von Google Cloud-Services werden für Testbenutzer angeboten.
Hinweis: Es gibt Kostenoptimierungstools, die Ihnen helfen können, die optimale Konfiguration von Diensten auf einer ausgewählten Cloud-Plattform auszuwählen:
- AWS: AWS Cost Explorer, AWS Trusted Advisor, AWS Budgets
- Azure: Azure Advisor
- Google Cloud Platform: Kostenmanagement
Urteil
Es gibt keine universelle Empfehlung, welche Plattform die niedrigsten Preise bietet. Eine Preisübersicht ist kompliziert beim Vergleich von Cloud-Anbietern, da jeder Cloud-Anbieter unterschiedliche Preismodelle verwendet. Verwenden Sie den AWS-Preisrechner, den Azure-Preisrechner und den Google Cloud-Preisrechner, um den genauen Preis für die benötigte Konfiguration zu erhalten und Preise zu vergleichen. Die Verwendung des Rechners ist der beste Weg, um die monatlichen Ausgaben für die benötigten Cloud-Services abzuschätzen.
Datenanalyse- und maschinelles Lernen-Dienste
Alle drei Anbieter bieten Datenanalyse-Dienste, maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) an. Diese Arten von Cloud-Computing-Diensten werden heutzutage weit verbreitet für Datenanalyse, Wissenschaft, Forschungsarbeit, Automatisierung usw. verwendet. ML umfasst in der Regel Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Modellbewertung, Ereignisvorhersage, Bilderkennung usw. Hoch skalierbare Rechenwolken sind geeignet für die Ausführung dieser Arten von Aufgaben. Die Amazon Cloud-Plattform, die Azure Cloud-Plattform und die Google Cloud-Plattform bieten maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS) an.
Der ältere ML-Dienst in AWS heißt Amazon Machine Learning und der neuere ist SageMaker. Amazon Machine Learning wird hauptsächlich für die Vorhersageanalyse verwendet, und SageMaker wird von Datenwissenschaftlern bevorzugt. Sowohl Amazon als auch Azure bieten Integration mit Jupiter an, was es Ihnen ermöglicht, Code im ML Studio zu schreiben. Einer der besten ML-Dienste, die von Google bereitgestellt werden, ist Vision AI (betrieben von Auto ML).
AWS KI/ML-Dienste (12):
- SageMaker
- Machine Learning
- Comprehend
- Lex
- Polly
- Rekognition
- Übersetzen
- Transkribieren
- DeepLens
- Deep Learning AMIs
- Apache MXNet auf AWS
- TensorFlow auf AWS
Microsoft Azure KI-Plattform (3 Dienste):
- Machine Learning
- Azure Bot Service
- Cognitive Services
Google KI-Plattform (9 Dienste):
- Cloud Machine Learning Engine
- Dialogflow Enterprise Edition
- Cloud Natural Language
- Cloud Speech API
- Cloud Translation API
- Cloud Video Intelligence
- Cloud Job Discovery (Private Beta)
Siehe die Liste der verfügbaren ML/AI-Funktionen im Vergleich von AWS vs. Azure vs. Google Cloud in der untenstehenden Tabelle.
| Amazon ML und SageMaker | Microsoft Azure AI Plattform | Google AI Plattform | |
| Klassifikation | + | + | + |
| Regression | + | + | + |
| Clustering | + | + | + |
| Anomalieerkennung | + | + | – |
| Empfehlung | + | + | + |
| Rangfolge | + | + | – |
| Datenbeschriftung | + | + | + |
| MLOps-Pipeline-Unterstützung | + | + | + |
| Integrierte Algorithmen | + | + | + |
| Unterstützte Frameworks | TensorFlow, MXNet, Keras, Gluon, PyTorch, Caffe2, Chainer, Torch | TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit, Spark ML | TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras |
Machine-Learning-APIs
Neben ausgezeichneten und leistungsstarken Cloud-Plattformen mit fertigen Diensten können Sie hochrangige APIs verwenden, um mit Ihren individuellen Anwendungen zu arbeiten. Sie können diese Dienste mit fertig trainierten Modellen verwenden, Ihre Daten (Eingabe) einspeisen und Ergebnisse (Ausgabe) erhalten.
In diesem AWS vs. Azure vs. Google-Vergleich werden APIs in drei Gruppen unterteilt:
- Textübersetzung, -erkennung und -analyse
- Video- und Bilderkennung sowie Analyse dieser Inhaltstypen
- Andere nicht kategorisierte Dienste
A comparison of speech and text processing APIs is in the table below.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Spracherkennung (Sprache in Text) | + | + | + |
| Text in Sprache umwandeln | + | + | + |
| Entitätenextraktion | + | + | + |
| Schlüsselworteextraktion | + | + | + |
| Spracherkennung | 100+ Sprachen | 120 Sprachen | 120+ Sprachen |
| Themenextraktion | + | + | + |
| Rechtschreibprüfung | – | + | – |
| Automatische Vervollständigung | – | + | – |
| Sprachverifikation | + | + | – |
| Absichtsanalyse | + | + | + |
| Metadatenextraktion | – | – | – |
| Beziehungsanalyse | – | + | – |
| Stimmungsanalyse | + | + | + |
| Personalanalyse | – | – | – |
| Syntaxanalyse | – | + | + |
| Markierung von Sprachteilen | – | + | + |
| Filterung unangemessener Inhalte | – | + | + |
| Behandlung von Audio mit niedriger Qualität | + | + | + |
| Übersetzung | 6 Sprachen | 60+ Sprachen | 100+ Sprachen |
| Chatbot-Toolset | + | + | + |
A comparison of versatile APIs for image analysis is displayed in the next table.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Objekterkennung | + | + | + |
| Szenenerkennung | + | + | + |
| Gesichtserkennung | + | + | + |
| Gesichtserkennung | + | + | – |
| Personengesichtsidentifikation | + | + | + |
| Gesichtsanalyse | + | + | + |
| Erkennung unangemessener Inhalte | + | + | + |
| Erkennung von Prominenten | + | + | + |
| Texterkennung | + | + | + |
| Texterkennung | + | + | + |
| Suche nach ähnlichen Bildern im Web | – | – | + |
| Logoberechnung | – | – | + |
| Erkennung von Sehenswürdigkeiten | – | + | + |
| Erkennung von Lebensmitteln | + | + | – |
| Erkennung dominanter Farben | – | + | + |
Vergleich von Videoanalyse-APIs
Der Prozess der Videoanalyse weist Ähnlichkeiten mit dem Prozess der Bildanalyse auf, aber im Vergleich der Videoanalyse-APIs von AWS vs. Azure vs. Google Cloud ist das Ranking der Cloud-Anbieter unterschiedlich. Im Gegensatz zur Unterstützung bei der Bildverarbeitung bietet Google kein umfangreiches Set an APIs für die Videoanalyse, und viele Funktionen befinden sich noch in der Entwicklungs- oder Betaversion. Amazon und Microsoft bieten ein breiteres Set an Videoanalyse-APIs und zugehörigen Funktionen.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Objekterkennung | + | + | + |
| Szenenerkennung | + | + | + |
| Aktivitätserkennung | + | – | – |
| Gesichtserkennung | + | + | – |
| Gesichts- und Stimmungsanalyse | + | + | – |
| Erkennung unangemessener Inhalte | + | + | + |
| Bekannte Persönlichkeiten erkennen | + | + | – |
| Texterkennung | + | + | – |
| Personenverfolgung in Videos | + | + | – |
| Audio-Transkription | – | + | + |
| Redner-Indexierung | – | + | – |
| Schlüsselbildextraktion | – | + | – |
| Videoübersetzung | – | 9 Sprachen | – |
| Schlüsselwörterextraktion | – | + | – |
| Markenerkennung | – | + | – |
| Annotation | – | + | – |
| Erkennung dominanter Farben | – | – | – |
| Echtzeitanalyse | + | – | – |
Verdict
Die Google Cloud Platform ist die richtige Wahl, um Machine-Learning-Operationen und KI-basierte Aufgaben auszuführen, wobei AWS und Azure knapp dahinter liegen. AWS bietet eine Vielzahl von Instanzen, die auf unterschiedlicher leistungsstarker Hardware basieren und für KI-/ML-Aufgaben optimiert sind.
Microsoft bietet den umfangreichsten Satz von Funktionen im Vergleich der Cloud-Anbieter für Machine-Learning-APIs, während die Google Cloud Platform das vielseitigste Toolkit für die Bildanalyse bietet.
Hinsichtlich des Vergleichs der Video-APIs von AWS vs. Azure vs. Google Cloud Platform erzielt Microsoft die höchste Punktzahl und ist der Marktführer. AWS bietet jedoch die effizientesten APIs für die Videobearbeitung von Streaming-Videos.
Conclusion
Der Vergleich von AWS vs. Azure vs. Google Cloud ist komplex, da jede Cloud-Plattform eine breite Palette von Funktionen bietet. Wenn Sie die Amazon Cloud-Plattform, die Azure Cloud-Plattform und die Google Cloud-Services vergleichen, konzentrieren Sie sich in erster Linie auf die Dienste, die Sie benötigen.
AWS ist der Anbieter mit den stärksten Anbieterbindungen und zielt darauf ab, Sie ausschließlich die Amazon Cloud-Plattform nutzen zu lassen. Im Gegensatz dazu bietet Google eine flexible und liberale Richtlinie für Kunden. Microsoft möchte die Vorteile von AWS und Google Cloud Platform mischen und Azure mit anderen Lösungen und Anbietern integrieren.
Microsoft bietet die besten Hybrid-Cloud-Optionen, die es Ihnen ermöglichen, die Azure-Cloud mit anderen Clouds und mit Servern vor Ort in Ihrem lokalen Rechenzentrum zu nutzen. Sowohl Microsoft als auch Google bieten Online-Büroanwendungen wie Microsoft 365 und G-Suite neben Azure und Google Cloud Platform an.
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Source:
https://www.nakivo.com/blog/aws-vs-azure-vs-google-cloud-comparison/