I servizi cloud pubblici sono popolari grazie alla loro alta scalabilità, disponibilità elevata e numerose opzioni flessibili. Il numero di fornitori di cloud continua a crescere, ma i tre fornitori di cloud più conosciuti sul mercato sono Amazon, Microsoft e Google, che offrono rispettivamente Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Services.
Tutti loro sono attraenti e forniscono belle funzionalità per l’infrastruttura come servizio (IaaS), il software come servizio (SaaS) e la piattaforma come servizio (PaaS). Esaminiamo e confrontiamo AWS, Azure e Google Cloud per aiutarti a scegliere la migliore piattaforma basata su cloud per le esigenze della tua organizzazione.
Importante: Le informazioni fornite in questo articolo sui tre platform sono valide al momento della scrittura. I tre fornitori possono aggiornare e introdurre modifiche alle loro piattaforme e prodotti.
A Short History of Each Cloud Platform
- AWS. Amazon è il pioniere nei servizi cloud. La piattaforma cloud di Amazon è la più vecchia piattaforma cloud pubblica, risalente al 2006, e domina il mercato da allora. AWS si concentra sui servizi cloud pubblici piuttosto che ibridi o privati.
- Azure. La piattaforma cloud di Azure è sul mercato dal 2010. Microsoft ha deciso di completare la sua ampia gamma di software costruendo un cloud pubblico nei propri data center. Microsoft è ora tra i primi tre player che offrono servizi cloud pubblici.
- Google Cloud Platform (GCP) è stato creato nel 2011 per fornire servizi cloud di Google. GCP è la piattaforma cloud più giovane, ma sta crescendo rapidamente. GCP migliora l’IaaS, il PaaS e il SaaS di Google. I data center di Google offrono un’ottima infrastruttura, che viene utilizzata per i servizi di ricerca di Google, YouTube e Gmail. I servizi cloud di Google utilizzano questa stessa infrastruttura e Google Cloud Platform ha il più alto tasso di crescita nel mercato dei servizi cloud.
Verdetto
Nella maggior parte dei casi, l’età della piattaforma non sarà un fattore decisivo. Tuttavia, è utile comprendere che i tre fornitori stanno competendo per lo stesso mercato. La scelta della piattaforma si ridurrà agli altri parametri che stiamo utilizzando per questo confronto.
Supporto per Macchine Virtuali
Tutte le piattaforme basate su cloud forniscono servizi di calcolo per eseguire macchine virtuali (VM), selezionare diverse configurazioni per le VM e selezionare una classe di VM. Disco, CPU, memoria e operazioni di input/output al secondo (IOPS) dipendono tutti dalla classe di VM che scegli. Le macchine virtuali e lo storage sono i servizi più utilizzati sulle piattaforme cloud.
- AWS. Le macchine virtuali in esecuzione su Amazon Web Services sono chiamate istanze Elastic Compute Cloud (EC2). È possibile selezionare istanze EC2 con impostazioni preconfigurate o configurare manualmente le impostazioni dell’hardware virtuale. Le istanze Amazon EC2 possono essere eseguite in posizioni diverse, cioè, nei data center di diverse regioni geografiche. È importante notare che AWS offre la più ampia varietà di data center dei tre fornitori.
- Azure. Le macchine virtuali di Azure utilizzano core di processore reali, che è uno dei principali vantaggi di Azure. Ad esempio, se si configura una VM per utilizzare un processore con quattro core, Azure fornisce un processore con quattro core reali (senza hyper-threading). D’altra parte, AWS e Google Cloud Platform creerebbero un processore VM con due core e quattro thread (utilizzando l’hyper-threading). I core reali offrono prestazioni CPU più elevate per le VM in esecuzione in Azure rispetto alle VM con configurazioni simili in altre piattaforme cloud.
- Google Cloud utilizza Google Compute Engine per eseguire macchine virtuali nella piattaforma Google Cloud. Anche se offre una varietà di VM più piccola rispetto a AWS e Azure, Google è più focalizzato su contenitori e Kubernetes per l’esecuzione di applicazioni scalabili in modo orizzontale con un’architettura a microservizi.
I parametri di configurazione informatica massima delle VM per AWS vs Azure vs le piattaforme cloud di Google (al momento della stesura basata sulle informazioni dai rispettivi siti web ufficiali) sono confrontati nella tabella qui sotto.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| CPU | 1,6 GHz – 3,3 GHz | 2,7 GHz – 3,7 GHz | 2,0 GHz – 4,0 GHz |
| Massimo vCPUs | 128 | 128 | 224 |
| Massima memoria | 244 | 208 | 448 |
| Memoria temporanea | 48 TB | 3 TB | 4 TB |
| Massimo vGPUs | 4 | 4 | 4 |
Verdetto
La scelta dipende dai seguenti fattori:
- Se le tue applicazioni richiedono l’esecuzione su VM utilizzando core di processore reali anziché virtuali (core di iper-threading), opta per il cloud Azure.
- Amazon fornisce la più ampia gamma di istanze EC2 con diverse combinazioni di configurazioni CPU e memoria. Se hai bisogno di utilizzare una varietà di VM con diverse quantità di risorse CPU e memoria per tipi di carichi di lavoro diversi, puoi optare per il cloud Amazon.
- Google Cloud fornisce meno combinazioni di configurazione del processore per le VM. Per questo motivo AWS e Azure sono migliori per carichi di lavoro specializzati.
Supporto dei container
Tutte e tre le piattaforme cloud supportano l’esecuzione di container, che ora sono estremamente popolari tra gli sviluppatori di applicazioni che utilizzano microservizi.
- Google ha svolto un ruolo importante nello sviluppo di Kubernetes per l’orchestrazione dei container e, di conseguenza, Google Cloud Platform offre un buon supporto per i container Kubernetes e Docker. Google Cloud Run è utilizzato per sviluppare e distribuire applicazioni containerizzate altamente scalabili.
- Amazon fornisce Amazon Elastic Container Registry, Amazon Elastic Container Service e Amazon Elastic Kubernetes Service. I servizi di container supportano Kubernetes, i container Docker e i servizi Fargate (Amazon EC2 Container Service).
- Azure dispone di due servizi di container: Azure Kubernetes Service (AKS) e Azure Container Service (ACS). Docker hub e Azure Container Registry sono utilizzati per la gestione dei container.
La tabella sottostante elenca ciascun servizio di container in AWS vs Azure vs Google Cloud.
| Servizio | AWS | Azure | Google Cloud |
| Servizi di contenitori Docker | Registro dei contenitori elastici (ECR) | Registro dei contenitori | Registro dei contenitori |
| Servizi di contenitori gestiti | Servizio di contenitori EC2 (ECS) Servizio Kubernetes di Amazon |
Servizio di contenitori di Azure (ACS) | Motore Google Kubernetes |
| Servizi di contenitori serverless | AWS Fargate | Istanze di contenitori di Azure (ACI) | Google Cloud Run |
Verdetto
Per i carichi di lavoro che eseguono applicazioni in contenitori nel cloud, optare per la piattaforma Google Cloud. Google è il primo attore sul mercato a sviluppare lo standard Kubernetes e ha la maggiore esperienza nell’esecuzione di contenitori.
Archiviazione cloud
L’archiviazione cloud, insieme alle macchine virtuali, è il servizio di piattaforma cloud più importante utilizzato, spesso incluso nei confronti tra AWS, Azure e Google Cloud. Ogni piattaforma cloud fornisce diversi tipi di archiviazione cloud con le proprie terminologie e livelli.
Archiviazione cloud di Amazon
- Amazon S3 è un servizio di archiviazione a livello di oggetti. Tutti i file e le cartelle sono archiviati come oggetti nei bucket di Simple Storage Service (S3).
- Amazon Elastic Block Storage (EBS) è un servizio di archiviazione basato su blocchi. Le unità EBS sono collegate alle istanze Amazon EC2 per fornire dischi virtuali per le macchine virtuali AWS.
- Amazon Glacier è uno storage a freddo per dati raramente utilizzati, ad esempio, backup e dati archiviati.
- Elastic File System (EFS) è un sistema di file scalabile nel cloud per Linux che può essere collegato alle istanze EC2 in esecuzione nel cloud e alle macchine in loco. NFSv4 viene di solito utilizzato per collegare le macchine a EFS. I carichi di lavoro generali e la condivisione di file sono usi popolari di EFS (configurazione di un server di file, archiviazione di dati dell’applicazione, ecc.).
Nota: Storage Gateway è un servizio speciale configurato nel cloud e in loco (su una macchina virtuale) per collegare le macchine locali allo storage cloud di AWS.
Piattaforma di archiviazione di Azure
- File di Azure è un servizio di archiviazione universale per condividere file con macchine virtuali in esecuzione in Azure e macchine locali in loco.
- Blobs di Azure è uno storage scalabile per big data, inclusi dati di testo e dati binari.
- Azure Disks sono archivi di livello blocco utilizzati come volumi per le VM di Azure.
- Azure Tables memorizza dati strutturati per database NoSQL (senza schema).
- Azure Queues o Azure Queue Storage è un tipo di archiviazione speciale per grandi quantità di messaggi utilizzati dalle applicazioni per comunicare tra i componenti dell’applicazione.
Google Cloud Storage
- Persistent disks sono archiviazione a blocchi per le macchine virtuali in esecuzione su Google Cloud (Google Cloud Compute Engine). I dischi persistenti vengono utilizzati anche per il servizio Google Kubernetes Engine.
- Object storage, con funzionalità come versioning e autorizzazioni di accesso, utilizza i bucket per archiviare gli oggetti.
- Filestore è archiviazione di file di rete utilizzata per archiviare, condividere e accedere ai dati su una rete.
Le opzioni di archiviazione cloud con AWS vs Azure vs Google Cloud sono elencate nella tabella sottostante.
| Servizio | AWS | Azure | Google Cloud |
| Archiviazione a blocchi | Archiviazione a blocchi elastica (EBS) | Archiviazione disco Azure | Dischi persistenti Google |
| Archiviazione degli oggetti | Servizio di archiviazione semplice (S3) | Archiviazione Blob Azure | Archiviazione Google Cloud |
| Archiviazione file | Sistema di file elastico (EFS) | File Azure | File Google Cloud |
| Archiviazione archivi | S3 Glacier Deep Archive S3 Accesso non frequente |
Archiviazione di archivi Azure Archiviazione Blob Azure Fredda |
Archiviazione Google Cloud Nearline, Coldline e Archive |
| Trasporto dati bulk | Famiglia Snow di AWS
Servizio di importazione/esportazione AWS |
Data Box Azure
Servizio di importazione/esportazione Azure |
Servizio di trasferimento di archiviazione |
Verdetto
Tutte e tre le piattaforme cloud offrono eccellenti servizi di archiviazione cloud per scopi diversi. Il prezzo dello storage può essere il fattore decisivo nella scelta del fornitore:
- Google Cloud offre il prezzo più basso per l’archiviazione di file e oggetti.
- Azure offre il prezzo più basso per lo storage degli oggetti. Puoi optare per Microsoft Azure come opzione di storage cloud ibrido grazie ad Azure Stack.
Servizi di Rete
I servizi di rete ti consentono di creare reti virtuali (e connettere macchine virtuali in esecuzione nel cloud a queste reti), configurare il routing e l’accesso all’interno del tuo ambiente in loco o tra ambienti cloud e fornire bilanciamento del carico per le reti.
Tutti e tre i fornitori hanno capacità di rete simili, offrendo ridondanza di rete per i loro servizi cloud.
- AWS i servizi di rete principali utilizzano un’architettura interna chiamata virtual private cloud (VPC), che è una rete logica completamente isolata.
- Google utilizza l’architettura Andromeda per la rete. Questa è la pila di virtualizzazione di rete di Google.
- L’architettura interna delle reti Azure è più simile all’architettura di rete tradizionale dei data center e delle reti private. Azure Virtual Networking (VNet) è il prodotto core di rete cloud di Microsoft.
| Servizio | AWS | Azure | Google Cloud |
| Connessione Diretta | AWS Direct Connect | Azure ExpressRoute | Google Cloud Interconnect |
| Reti di Distribuzione dei Contenuti Globali (CDN) | Amazon CloudFront | Azure CDN | Google CDN |
| DNS | Amazon Route 53 | Azure DNS Traffic Manager |
Google Cloud DNS |
| Rete Virtual Private Cloud (VPC) | VPC | Reti Virtuali (VNet) | Google VPC |
| Bilanciamento del Carico | Elastic Load Balancing (ELB) | Gateway Applicativa
Azure Load Balancer |
Cloud Load Balancer |
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 fornisce il Firewall di Rete AWS, un servizio gestito che può essere gestito in AWS Firewall Manager. Il Firewall AWS è diviso in due categorie: Firewall di Rete e Firewall per Applicazioni Web.
- Il firewall di rete è utilizzato per filtrare il traffico di rete per i protocolli di rete appropriati come indirizzi IP, porte, ecc. Include il filtraggio dei pacchetti, una rete privata virtuale (VPN), l’ispezione approfondita dei pacchetti, il filtraggio dei siti web e il filtraggio della reputazione DNS.
- Il Web Application Firewall di AWS fornisce sicurezza delle applicazioni e filtraggio del traffico. La sicurezza delle applicazioni è utilizzata per proteggere le applicazioni web da attacchi come attacchi distribuiti di negazione del servizio (DDoS), attacchi zero-day, perdite di dati, ecc. Il filtraggio del traffico si basa su intestazioni HTTP, indirizzi IP, parole chiave e stringhe URI.
Nota: Gli utenti possono utilizzare firewall di terze parti disponibili nel Marketplace di AWS in aggiunta ai firewall di AWS.
Azure
I servizi di firewall di Azure includono Azure Firewall Premium, Azure Application Gateway e Azure Web Application Firewall. Ogni servizio firewall è destinato a scopi specializzati.
- Il firewall di Azure offre la traduzione degli indirizzi di rete (NAT) e il filtraggio per indirizzi IP, porte del protocollo di controllo del trasporto (TCP) e del protocollo di datagrammi utente (UDP) e traffico HTTPS. Inoltre, Azure Firewall Premium include il sistema di rilevamento e protezione da intrusioni (IDPS) e l’ispezione TLS.
- Azure Application Gateway funge da bilanciatore di carico per il traffico HTTPS e da proxy inverso in grado di crittografare e decrittografare il traffico Secure Socket Layer (SSL). Azure Application Gateway supporta l’ispezione del traffico web e il rilevamento degli attacchi a livello HTTP. Azure Application Gateway ha un’aggiunta chiamata Azure Web Application Firewall (WAF), che viene utilizzata per ispezionare le richieste HTTP e prevenire attacchi web dannosi, Cross-Site Scripting (CSS) e SQL injection.
- I servizi firewall di Azure si integrano tra loro. Se consideriamo il firewall di Azure come un firewall di rete e un firewall per applicazioni web, possiamo categorizzare i tipi di protezione per ciascun firewall come segue:
- Firewall di rete di Azure include protezione del punto di ingresso, supporto VPN, capacità di rete geografica definita dal software (SD-WAN), supporto per WAN virtuali e gestione dell’identità e degli accessi.
- Firewall per applicazioni web di Azure include filtraggio del traffico, protezione degli script, consegna sicura, set di regole personalizzate, protezione API e sicurezza.
Google Cloud Platform
Puoi configurare le regole del firewall per il traffico ingresso/uscita e l’accesso di rete sicuro alle macchine virtuali in esecuzione sulla piattaforma Google Cloud. Le opzioni del firewall fanno parte della configurazione della rete VPC. Le regole del firewall per Google VPC funzionano in modo simile ai gruppi di sicurezza AWS.
Verdetto
Tutte e tre le piattaforme cloud forniscono eccellenti capacità di rete e coprono le esigenze degli utenti. La differenza risiede nel modo in cui i servizi sono implementati in ciascuna piattaforma cloud e quali funzionalità individuali sono disponibili per ciascun servizio.
Per ottenere una latenza di rete inferiore, seleziona una regione del data center geograficamente più vicina alla posizione fisica della tua organizzazione. Se colleghi la tua infrastruttura in loco (ad esempio, VMware vSphere) all’infrastruttura cloud pubblica e configurare connessioni di rete tra di esse, ottieni un modello di distribuzione cloud ibrido. Microsoft Azure fornisce una vasta gamma di opzioni ibride per i clienti Microsoft.
Sicurezza
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 utilizza l’isolamento della sicurezza come principio predefinito quando si crea un account, una macchina virtuale o altri oggetti per proteggere le risorse cloud dall’accesso non autorizzato. La politica di sicurezza è rigorosa per impostazione predefinita. Alcuni strumenti di sicurezza possono essere supportati in particolari regioni ma non in altre regioni.
Azure
Una delle funzionalità di sicurezza più popolari della piattaforma cloud Azure è Azure Active Directory. Active Directory è il servizio di autenticazione centralizzato sviluppato da Microsoft per l’autenticazione sicura delle macchine Windows e del software supportato. Azure Active Directory consente di integrare l’Active Directory locale del dominio Active Directory locale con Azure Active Directory nel cloud. Puoi configurare i servizi di federazione dell’Active Directory per l’accesso singolo attraverso i servizi.
Se crei un oggetto nel cloud, la configurazione di sicurezza predefinita non è così rigorosa come in AWS. AWS e Google Cloud utilizzano la politica di negazione predefinita nella configurazione dell’accesso, mentre Azure utilizza la politica di autorizzazione. Ad esempio, se crei una nuova rete virtuale e una nuova VM in Azure, tutti i protocolli e le porte sono aperti per impostazione predefinita.
I Log delle attività di Azure e il Centro sicurezza di Azure offrono molti vantaggi rispetto ad AWS. Non è necessario creare manualmente le funzioni Lambda per spostare gli eventi tra le regioni quando si utilizza Azure con la funzionalità Log delle attività.
Nota: La configurazione delle impostazioni di sicurezza può essere difficile e viene apprezzata la documentazione professionale. Tuttavia, la documentazione per Azure non è così dettagliata come per AWS.
Google Cloud Platform
Google Cloud Platform è più centralizzato e simile ad Azure. Quando Google ha lanciato i servizi cloud di Google, tutti i servizi sono stati pianificati per interagire bene con gli altri servizi e sono stati lanciati contemporaneamente (in AWS, i servizi sono stati aggiunti uno alla volta). I progetti nel tuo account sono isolati l’uno dall’altro per impostazione predefinita. Il Centro di comando della sicurezza cloud in Google Cloud è equivalente al Centro di sicurezza di Azure. Il livello di sicurezza in Google Cloud si trova da qualche parte tra la sicurezza di AWS e Azure.
AWS Security Hub, Azure Security Center e Cloud Security Command Center in Google Cloud sono gli strumenti di gestione della sicurezza per ciascuna piattaforma cloud.
Verdetto
Amazon fornisce un alto numero di certificazioni di conformità inclusi GDPR, PCI-DSS, FIPS 140-2, HIPAA/HITECH, FedRAMP e NIST 800-171. È possibile ottenere l’accesso on-demand a più di 2.500 controlli di sicurezza utilizzando AWS Artifact. Anche Microsoft Azure ha rigorosi controlli di sicurezza informatica, con più di 90 certificazioni di conformità in più di 50 regioni diverse. Google Cloud soddisfa 45 certificazioni di conformità.
Database
Tutti e tre i fornitori forniscono l’opzione di database come servizio (DBaaS) per i clienti. Con DBaaS, i clienti possono lavorare con i database senza gestire l’infrastruttura per eseguire i database. Sono supportati sia i database relazionali che quelli NoSQL.
- AWS offre la più ampia gamma di opzioni di database. Le soluzioni funzionano con elevate prestazioni, le innovazioni vengono implementate in tempo e sono disponibili tecnologie di database tradizionali. Puoi selezionare i servizi di database AWS se già utilizzi altri servizi AWS, ti aspetti un elevato livello di prestazioni e affidabilità, o hai bisogno della più ampia gamma di opzioni.
- Azure fornisce un ottimo supporto per la migrazione, incluso valutazione, automazione e ottimizzazione della migrazione. Sono disponibili opzioni flessibili di distribuzione, opzioni di licenza e distribuzione ibrida (per coloro con specifici requisiti di sicurezza e privacy). Potresti selezionare i database di Azure quando già utilizzi software Microsoft nei tuoi ambienti (incluso un ambiente ibrido basato su Microsoft), devi migrare un database nel cloud e quando la privacy è una preoccupazione particolare.
- Google Cloud Platform. I servizi di database su Google Cloud sono i più user-friendly e offrono le migliori prestazioni per i carichi di lavoro. Google offre ottime capacità per utilizzare database con container in Google Cloud. Potresti preferire i database di Google se hai bisogno di collegare un database ai container (per l’architettura a microservizi) e se hai bisogno di elevate prestazioni e di una soluzione user-friendly.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Database relazionale | Amazon RDS | Microsoft SQL Database | Google Cloud SQL |
| NoSQL Chiave-Valore | Amazon DynamoDB | Table Storage | Google Cloud Bigtable
Google Cloud Datastore |
| NoSQL Chiave-Indice | Amazon SimpleDB | Azure Cosmos DB | Google Cloud Datastore |
Verdetto
Tutte e tre le piattaforme forniscono servizi di database identici in diverse categorie. I servizi di database gestiti sono praticamente gli stessi in questa comparazione tra database AWS vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
La differenza significativa può venire quando si utilizza una licenza per Microsoft SQL Server (quando si utilizza IaaS). Ci sono capacità di ottimizzazione dei costi in Azure e AWS ma non in Google Cloud. Azure è il cloud più conveniente per Microsoft SQL Server.
Per quanto riguarda Oracle Database (utilizzando IaaS), c’è anche una differenza significativa nelle licenze. Puoi leggere le linee guida e distribuire Oracle su AWS e Azure con la flessibile scelta della configurazione VM/istanza. Su Google Cloud Platform, puoi distribuire Oracle Database solo su costosi server bare metal. Azure fornisce una connettività a bassa latenza verso il cloud di Oracle in alcune regioni grazie alla partnership tra Microsoft e Oracle.
Regioni e Zone di Disponibilità
Ogni fornitore di cloud copre queste principali aree con i propri data center: Europa, Nord America, Asia sud-orientale, Asia orientale e Cina. Questi data center sono distribuiti in unità chiamate regioni e zone di disponibilità.
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.
Una zona di disponibilità è una posizione fisica unica all’interno di una regione. Le zone di disponibilità sono isolate l’una dall’altra all’interno di una regione e sono collegate tra loro tramite reti ridondanti ad alta velocità. Se una zona di disponibilità fallisce all’interno di una regione, le altre zone di disponibilità funzionanti forniscono i servizi necessari ai clienti. Una zona di disponibilità consiste in uno o più data center.
- AWS. Amazon fornisce oltre 80 zone di disponibilità in 25 regioni geografiche.
- Azure. Ci sono più di 60 regioni in Azure con almeno 3 zone di disponibilità per regione. La piattaforma cloud di Azure ha più di 160 data center fisici in 140 paesi.
- Google Cloud Platform. Ci sono 24 regioni e 73 zone di disponibilità.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Regioni | 25 | 60+ | 24 |
| Zone di disponibilità | 80 | 180+ (almeno 3 per regione) | 73 |
| Punto di presenza (POP) | 230 | 130 | 144* |
| Paesi | 245 | 140 | 200 |
| * Posizioni di bordo della rete | |||
Nota: Periodicamente, i fornitori aggiungono zone di disponibilità e data center in diversi paesi. Consulta l’elenco dettagliato aggiornato di città e altre località di data center sui siti web di ciascun fornitore di cloud. La mappa delle località dei data center può aiutarti a selezionare i data center nella posizione desiderata.
Verdetto
Se hai bisogno di distribuire macchine virtuali nel maggior numero di località geografiche in tutto il mondo utilizzando diverse regioni e zone di disponibilità, puoi utilizzare Microsoft Azure.
Prezzi AWS vs GCP vs Azure
Il prezzo è un fattore importante che influenza la scelta di una piattaforma cloud. Conoscere il prezzo ti aiuta a stimare quanto devi spendere per i servizi cloud. È difficile confrontare i prezzi di AWS vs Azure vs Google perché i prezzi cambiano nel tempo.
I costi principali sono di solito per i servizi di calcolo come le macchine virtuali. Il prezzo dipende dalla regione in cui si trova un data center, dalla configurazione della CPU di una VM, dalla quantità di memoria, spazio su disco e tipo di disco (SSD o HDD).
La fatturazione viene fornita su base oraria e al secondo per l’esecuzione di una macchina virtuale. Se paghi per un impegno di 1 anno con una transazione (o più, ad esempio tre anni), puoi ottenere uno sconto. In questo caso, di solito dovresti selezionare un’istanza riservata del tipo necessario.
Nota: I prezzi possono cambiare nel tempo. Per ottenere il prezzo più recente, controlla le informazioni sui prezzi sui siti web di AWS, Azure e Google Cloud.
Configurazioni delle VM
Per un corretto confronto dei fornitori cloud in termini di prezzi, dovremmo selezionare una regione simile per tutti e tre i fornitori e una configurazione VM simile. AWS, Azure e Google forniscono macchine virtuali preconfigurate (è necessario selezionare un preset di configurazione).
Esempio 1
Nella tabella sottostante, puoi vedere quattro tipi di macchine virtuali con configurazioni VM simili.
Nota: Alcuni VM di Google hanno più memoria e CPU perché non esiste una configurazione al 100% identica nella classe appropriata di VM di Google in questo esempio. La configurazione più adatta per una VM di Google è selezionata per i fini di questo confronto.
Tabella 1: Tipi di istanze (macchine virtuali)
| Tipo di Istanza | Istanze AWS | RAM AWS (GB) | VM Azure | RAM Azure (GB) | VM Google | RAM Google (GB) |
| Uso Generico | m6g.xlarge | 16 | B4MS | 16 | e2-standard-4 | 16 |
| Ottimizzate per la Memoria | r6g.xlarge | 32 | E4a v4 | 32 | m1-ultramem-40 | 961 |
| Ottimizzate per il Calcolo | c6g.xlarge | 8 | F4s v2 | 8 | c2-standard-4 | 16 |
| Calcolo Accelerato | p2.xlarge | 61 | NC4as T4 v3 | 28 | a2-highcpu-1g | 85 |
Controlliamo il prezzo orario al momento della scrittura (novembre 2021) per la configurazione selezionata delle macchine virtuali.
Tabella 2: Prezzi on-demand (USD)
| Tipo di istanza | AWS | Azure | Prezzo AWS (per ora) | Prezzo Azure (per ora) | Prezzo Google (per ora) | |
| Generale | m6g.xlarge | B4MS | e2-standard-4 | 0,154 | 0,166 | 0,156 |
| Memoria ottimizzata | r6g.xlarge | E4a v4 | m1-ultramem-40 | 0,202 | 0,252 | 6,303 |
| Calcolo ottimizzato | c6g.xlarge | F4s v2 | c2-standard-4 | 0,136 | 0,169 | 0,235 |
| Calcolo accelerato | p2.xlarge | NC4as T4 v3 | a2-highcpu-1g | 0,90 | 0,526 | 3,839 |
Il prezzo per i VM in AWS e Google Cloud è simile per i VM di tipo generico e per quelli ottimizzati per la memoria. La differenza di prezzo tra la piattaforma cloud di Azure e il servizio cloud di AWS per i VM ottimizzati per il calcolo è irrilevante. Tieni però presente che questo è solo un esempio e che, se scegli un impegno di 1 anno, un fornitore diverso potrebbe avere il prezzo più economico per un tipo di istanza. Inoltre, ci sono prezzi diversi per i contenitori, il storage, i servizi di database e altri tipi di calcolo cloud.
Esempio 2
Scegliamo la macchina virtuale più piccola e la più grande per ogni piattaforma con parametri identici e confrontiamo il prezzo al mese (le informazioni seguenti sono valide al momento della stesura).
Tabella 1: Configurazione delle macchine virtuali
| Tipo VM | CPU AWS | RAM AWS | CPU Azure | RAM Azure | CPU Google | RAM Google |
| Più piccola | 2 CPU | 8 GB | 2 CPU | 8 GB | 2 CPU | 8 GB |
| Più grande | 128 CPU | 3,84 TB | 128 CPU | 3,89 TB | 160 CPU | 3,75 TB |
Tabella 2: Prezzo (USD) per le VM selezionate
| Tipo di VM | AWS | Azure | Google Cloud |
| Più piccola | $69/mese | $70/mese | $52/mese |
| Più grande | $3,97/ora | $6,79/ora | $5,32/ora |
In questo esempio, il prezzo per l’istanza più piccola in AWS e Azure è quasi lo stesso, ma il prezzo in Google Cloud Platform è significativamente inferiore. Per quanto riguarda l’istanza VM più grande, AWS offre il prezzo più basso e Azure offre il prezzo più alto. Ricorda che le VM in Azure utilizzano core CPU reali, a differenza delle VM in AWS e Google cloud dove vengono utilizzati core logici (core di hyper-threading). I core reali offrono prestazioni superiori.
Come puoi vedere da questi esempi, il miglior prezzo per i servizi cloud dipende dallo scenario e dai tuoi requisiti.
Costi di archiviazione
Archiviazione di oggetti. Ci sono alcune differenze principali tra i prezzi dell’archiviazione di oggetti in AWS e Google Cloud e tra gli approcci utilizzati per determinare il prezzo.
- In Google Cloud Platform, paghi per le operazioni con l’archiviazione di oggetti e l’egress di rete, e hai accesso istantaneo a tutti i livelli di archiviazione non frequenti. Si consiglia la modellazione dell’accesso ai dati prima di calcolare i costi.
- In AWS, il tempo di accesso all’archivio di Amazon varia da minuti a ore.
Archiviazione a blocchi. Esistono differenze tra AWS e Google Cloud. Google Cloud fornisce alta disponibilità in tutta la regione attraverso le zone di disponibilità e tra più regioni. AWS fornisce ridondanza solo all’interno della stessa zona di disponibilità. AWS ha un costo aggiuntivo per IOPS prenotate che consente ai volumi EBS di aumentare oltre i loro normali tassi di trasmissione dei dati. Non c’è limite di IOPS in Google Cloud per l’archiviazione a blocchi di Google e non si paga per IOPS aggiuntive.
AWS
- In generale, la tariffazione di AWS è complicata ed è difficile comprendere la struttura dei costi, specialmente per i nuovi clienti.
- Per ottenere uno sconto, AWS richiede il pagamento anticipato per le istanze riservate destinate a un utilizzo a lungo termine.
- Se una VM è arrestata, viene addebitato solo lo spazio di archiviazione utilizzato dai volumi EBS.
- A 12-month free trial is provided for new AWS users.
Azure
- Il software Microsoft è popolare tra i clienti ed è ampiamente utilizzato dalle organizzazioni. Questo è uno dei motivi del successo di Microsoft come provider di cloud.
- Vengono forniti sconti ai clienti esistenti di Microsoft che accedono ad Azure e utilizzano i servizi cloud di AWS. Dovresti familiarizzare con le opzioni di licenza del software Microsoft quando inizi a utilizzare Azure. C’è uno sconto del 5% per un pagamento anticipato di 12 mesi.
- Spegni correttamente le VM, senza conservare l’indirizzo IP ottenuto da una VM. Una VM deve essere deallocata per evitare addebiti se la VM non è in esecuzione in Azure.
- Il periodo di prova gratuito per i nuovi clienti di Azure è di 12 mesi e include $200 che possono essere spesi entro i primi 30 giorni dopo la registrazione e l’avvio della prova. Più di 25 prodotti Microsoft in Azure sono offerti per il periodo di prova.
Google Cloud Platform
- Google Cloud offre una struttura di pricing user-friendly. Ci sono sconti per carichi di lavoro a lungo termine senza un impegno iniziale.
- Quando si arresta una VM, non si pagano le risorse di calcolo della VM come CPU, GPU o memoria, ma si pagano le risorse collegate alla VM come dischi persistenti e indirizzi IP statici.
- Google fornisce un credito di $300 per 90 giorni per i nuovi utenti che stanno iniziando il periodo di prova gratuito. Più di 20 prodotti dei servizi cloud di Google sono offerti agli utenti in prova.
Nota: Ci sono strumenti di ottimizzazione dei costi che possono aiutarti a selezionare la configurazione ottimale dei servizi su una piattaforma cloud selezionata:
- AWS: Esploratore costi AWS, Consulente fidato AWS, Budget AWS
- Azure: Consigli di Azure
- Google Cloud Platform: Gestione dei costi
Verdetto
Non esiste una raccomandazione universale su quale piattaforma scegliere per ottenere il prezzo più basso. La scomposizione dei prezzi è complicata in un confronto tra fornitori di servizi cloud perché ciascuna piattaforma cloud utilizza modelli di pricing diversi. Utilizza il calcolatore dei prezzi AWS, il calcolatore dei prezzi Azure e il calcolatore dei prezzi di Google Cloud per ottenere il prezzo esatto per la configurazione necessaria e confrontare i prezzi. Utilizzare il calcolatore è il modo migliore per stimare le spese mensili per i servizi cloud richiesti.
Servizi di Analisi Dati e Apprendimento Automatico
Tutti e tre i fornitori offrono servizi di analisi dati, apprendimento automatico (ML) e intelligenza artificiale (AI). Questi tipi di servizi di cloud computing sono ampiamente utilizzati oggi per l’analisi dei dati, la scienza, il lavoro di ricerca, l’automazione, ecc. L’apprendimento automatico di solito include pre-elaborazione dei dati, addestramento del modello, valutazione del modello, previsione degli eventi, riconoscimento delle immagini, ecc. Le nuvole informatiche altamente scalabili sono adatte per eseguire questi tipi di compiti. La piattaforma cloud Amazon, la piattaforma cloud Azure e la piattaforma Google Cloud forniscono l’apprendimento automatico come servizio (MLaaS).
Il servizio ML più vecchio in AWS si chiama Amazon Machine Learning e il più recente è SageMaker. Amazon Machine Learning è principalmente utilizzato per l’analisi predittiva e SageMaker è preferito dai data scientist. Sia Amazon che Azure offrono integrazione con Jupiter che consente di scrivere codice in ML Studio. Uno dei migliori servizi ML forniti da Google è Vision AI (alimentato da Auto ML).
Servizi AI/ML di AWS (12):
- SageMaker
- Machine Learning
- Comprehend
- Lex
- Polly
- Rekognition
- Translate
- Transcribe
- DeepLens
- Deep Learning AMIs
- Apache MXNet on AWS
- TensorFlow on AWS
Piattaforma AI di Microsoft Azure (3 servizi):
- Machine Learning
- Azure Bot Service
- Cognitive Services
Google Piattaforma AI (9 servizi):
- Cloud Machine Learning Engine
- Dialogflow Enterprise Edition
- Cloud Natural Language
- Cloud Speech API
- Cloud Translation API
- Cloud Video Intelligence
- Cloud Job Discovery (Private Beta)
Vedi l’elenco delle funzionalità ML/AI disponibili nel confronto tra AWS, Azure e Google Cloud nella tabella sottostante.
| Amazon ML e SageMaker | Piattaforma AI Microsoft Azure | Piattaforma AI di Google | |
| Classificazione | + | + | + |
| Regressione | + | + | + |
| Clustering | + | + | + |
| Rilevamento anomalie | + | + | – |
| Raccomandazione | + | + | + |
| Ranking | + | + | – |
| Etichettatura dati | + | + | + |
| Supporto pipeline MLOps | + | + | + |
| Algoritmi integrati | + | + | + |
| Framework supportati | TensorFlow, MXNet, Keras, Gluon, PyTorch, Caffe2, Chainer, Torch | TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit, Spark ML | TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras |
API di machine learning
Oltre a piattaforme cloud eccellenti e potenti con servizi pronti all’uso, puoi utilizzare API di alto livello per lavorare con le tue applicazioni personalizzate. Puoi utilizzare questi servizi con modelli già addestrati, inserire i tuoi dati (input) e ottenere risultati (output).
In questo confronto tra AWS, Azure e Google, le API sono divise in tre gruppi:
- Traduzione, riconoscimento e analisi del testo
- Riconoscimento e analisi di video e immagini di questi tipi di contenuti
- Altri servizi non categorizzati
A comparison of speech and text processing APIs is in the table below.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Riconoscimento del discorso (da discorso a testo) | + | + | + |
| Conversione del testo in discorso | + | + | + |
| Estrazione di entità | + | + | + |
| Estrazione di frasi chiave | + | + | + |
| Riconoscimento della lingua | 100+ lingue | 120 lingue | 120+ lingue |
| Estrazione di argomenti | + | + | + |
| Correttore ortografico | – | + | – |
| Completamento automatico | – | + | – |
| Verifica vocale | + | + | – |
| Analisi delle intenzioni | + | + | + |
| Estrazione di metadati | – | – | – |
| Analisi delle relazioni | – | + | – |
| Analisi del sentiment | + | + | + |
| Analisi della personalità | – | – | – |
| Analisi della sintassi | – | + | + |
| Etichettatura delle parti del discorso | – | + | + |
| Filtraggio di contenuti inappropriati | – | + | + |
| Gestione dell’audio di bassa qualità | + | + | + |
| Traduzione | 6 lingue | 60+ lingue | 100+ lingue |
| Set di strumenti per chatbot | + | + | + |
A comparison of versatile APIs for image analysis is displayed in the next table.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Rilevamento oggetti | + | + | + |
| Rilevamento scena | + | + | + |
| Rilevamento volti | + | + | + |
| Riconoscimento facciale | + | + | – |
| Identificazione viso persona | + | + | + |
| Analisi facciale | + | + | + |
| Rilevamento contenuti inappropriati | + | + | + |
| Riconoscimento celebrità | + | + | + |
| Riconoscimento testo | + | + | + |
| Riconoscimento testo scritto | + | + | + |
| Ricerca immagini simili su Web | – | – | + |
| Rilevamento logo | – | – | + |
| Rilevamento landmark | – | + | + |
| Riconoscimento cibo | + | + | – |
| Rilevamento colori dominanti | – | + | + |
Confronto delle API di analisi video
Il processo di analisi video presenta somiglianze con il processo di analisi delle immagini, ma nel confronto tra le API di analisi video di AWS, Azure e Google Cloud, la classifica dei fornitori di cloud è diversa. A differenza del supporto per l’elaborazione delle immagini, Google non fornisce un ricco set di API per l’analisi video e molte funzionalità sono ancora in fase di sviluppo o beta. Amazon e Microsoft forniscono un set più ampio di API di analisi video e funzionalità correlate.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Rilevamento degli oggetti | + | + | + |
| Rilevamento della scena | + | + | + |
| Rilevamento dell’attività | + | – | – |
| Riconoscimento facciale | + | + | – |
| Analisi facciale e del sentimenti | + | + | – |
| Rilevamento di contenuti inappropriati | + | + | + |
| Riconoscimento di celebrità | + | + | – |
| Riconoscimento del testo | + | + | – |
| Tracciamento delle persone nei video | + | + | – |
| Trascrizione audio | – | + | + |
| Indicizzazione degli speaker | – | + | – |
| Estrazione di frame chiave | – | + | – |
| Traduzione video | – | 9 lingue | – |
| Estrazione delle parole chiave | – | + | – |
| Riconoscimento del marchio | – | + | – |
| Annotation | – | + | – |
| Rilevamento dei colori dominanti | – | – | – |
| Analisi in tempo reale | + | – | – |
Verdetto
Google Cloud Platform è la scelta giusta per eseguire operazioni di apprendimento automatico e compiti basati sull’IA, con AWS e Azure che si avvicinano in seconda posizione. AWS offre una varietà di istanze basate su hardware potente ottimizzato per compiti di IA/ML.
Microsoft offre il set più ampio di funzionalità nel confronto tra fornitori di cloud per le API di apprendimento automatico, mentre Google Cloud Platform offre il toolkit più versatile per l’analisi delle immagini.
Per quanto riguarda il confronto delle API video di AWS vs Azure vs Google Cloud Platform, Microsoft ottiene il punteggio più alto ed è il leader. Tuttavia, AWS offre le API più efficienti per l’analisi video dei video in streaming.
Conclusione
Il confronto tra AWS vs Azure vs Google Cloud è complesso perché ogni piattaforma cloud offre un ampio set di funzionalità. Quando si confrontano la piattaforma cloud Amazon, la piattaforma cloud Azure e i servizi cloud Google, concentrarsi prima di tutto sui servizi di cui si ha bisogno.
AWS è il fornitore più bloccato al venditore che mira a farti utilizzare solo la piattaforma cloud di Amazon. Al contrario, Google fornisce una politica flessibile e liberale per i clienti. Microsoft vuole mischiare i vantaggi di AWS e Google Cloud Platform e integrare Azure con altre soluzioni e fornitori.
Microsoft offre le migliori opzioni di cloud ibrido che ti consentono di utilizzare il cloud Azure con altri cloud e con server locali nel tuo data center locale. Sia Microsoft che Google forniscono applicazioni per ufficio online come Microsoft 365 e G-Suite oltre ad Azure e Google Cloud Platform.
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Source:
https://www.nakivo.com/blog/aws-vs-azure-vs-google-cloud-comparison/