Os serviços de nuvem pública são populares devido à sua alta escalabilidade, alta disponibilidade e inúmeras opções flexíveis. O número de provedores de nuvem continua a crescer, mas os três fornecedores de nuvem mais conhecidos no mercado são Amazon, Microsoft e Google, oferecendo respectivamente Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Services.
Todos eles são atraentes e fornecem ótimos recursos para infraestrutura como serviço (IaaS), software como serviço (SaaS) e plataforma como serviço (PaaS). Vamos analisar e comparar AWS, Azure e Google Cloud para ajudar você a escolher a melhor plataforma baseada em nuvem para as necessidades da sua organização.
Importante: As informações fornecidas neste artigo sobre as três plataformas são válidas no momento da escrita. Os três fornecedores podem atualizar e introduzir mudanças em suas plataformas e produtos.
A Short History of Each Cloud Platform
- AWS. A Amazon é a pioneira em serviços de nuvem. A plataforma de nuvem da Amazon é a mais antiga plataforma de nuvem pública, remontando a 2006, e tem dominado o mercado desde então. A AWS se concentra em serviços de nuvem pública em vez de híbridos ou privados.
- Azure. A plataforma de nuvem Azure está no mercado desde 2010. A Microsoft decidiu complementar sua ampla gama de software construindo uma nuvem pública em seus próprios data centers. A Microsoft agora está entre os três principais players que oferecem serviços de nuvem pública.
- A Google Cloud Platform (GCP) foi criada em 2011 para fornecer serviços em nuvem do Google. O GCP é a plataforma de nuvem mais jovem, mas está crescendo rapidamente. O GCP melhora a infraestrutura de IaaS, PaaS e SaaS do Google. Os data centers do Google oferecem uma ótima infraestrutura, que é usada para os serviços de busca do Google, YouTube e Gmail. Os serviços em nuvem do Google usam essa mesma infraestrutura, e o Google Cloud Platform possui a maior taxa de crescimento no mercado de serviços em nuvem.
Veredito
Na maioria dos casos, a idade da plataforma não será um fator decisivo. No entanto, é útil entender que os três fornecedores estão competindo pelo mesmo mercado. A escolha da plataforma se resumirá às outras métricas que estamos usando para esta comparação.
Suporte a Máquinas Virtuais
Todas as plataformas baseadas em nuvem fornecem serviços de computação para executar máquinas virtuais (VMs), selecionar diferentes configurações para VMs e selecionar uma classe de VM. Disco, CPU, memória e operações de entrada/saída por segundo (IOPS) dependem da classe de VM escolhida. Máquinas virtuais e armazenamento são os serviços mais utilizados nas plataformas em nuvem.
- AWS. As máquinas virtuais em execução na Amazon Web Services são chamadas de instâncias Elastic Compute Cloud (EC2). Você pode selecionar instâncias EC2 com configurações pré-configuradas ou configurar manualmente as configurações de hardware virtual. As instâncias Amazon EC2 podem ser executadas em locais diferentes, ou seja, data centers em regiões geográficas diferentes. Vale ressaltar que a AWS oferece a maior variedade de data centers dos três fornecedores.
- Azure. As máquinas virtuais do Azure utilizam núcleos de processador reais, o que é uma das principais vantagens do Azure. Por exemplo, se você configurar uma VM para usar um processador com quatro núcleos, o Azure fornecerá um processador com quatro núcleos reais (sem hiper-threading). Por outro lado, a AWS e a Google Cloud Platform criariam um processador de VM com dois núcleos e quatro threads (usando hiper-threading). Núcleos reais proporcionam um desempenho de CPU mais alto para VMs em execução no Azure em comparação com VMs com configurações similares em outras plataformas de nuvem.
- Google Cloud utiliza o Google Compute Engine para executar máquinas virtuais na plataforma Google Cloud. Embora ofereça uma variedade menor de VMs em comparação com AWS e Azure, o Google está mais focado em contêineres e Kubernetes para executar aplicativos horizontalmente escaláveis com uma arquitetura de microsserviços.
Os parâmetros máximos de configuração de computação de VM para AWS vs Azure vs plataformas de nuvem do Google (na época da redação, com base em informações dos respectivos sites oficiais) são comparados na tabela abaixo.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| CPU | 1,6 GHz – 3,3 GHz | 2,7 GHz – 3,7 GHz | 2,0 GHz – 4,0 GHz |
| Máximo de vCPUs | 128 | 128 | 224 |
| Máxima Memória | 244 | 208 | 448 |
| Armazenamento Temporário | 48 TB | 3 TB | 4 TB |
| Máximo de vGPUs | 4 | 4 | 4 |
Veredito
A escolha depende do seguinte:
- Se suas aplicações exigirem execução em VMs usando núcleos de processador reais em vez de virtuais (núcleos de hiper-threading), opte pela nuvem Azure.
- A Amazon oferece a maior variedade de instâncias EC2 com diferentes combinações de configuração de CPU e memória. Se você precisar usar uma variedade de VMs com diferentes quantidades de CPU e recursos de memória para diferentes tipos de cargas de trabalho, pode optar pela nuvem da Amazon.
- O Google Cloud oferece menos combinações de configuração de processador para VMs. Por isso, AWS e Azure são melhores para cargas de trabalho especializadas.
Suporte a Contêineres
Todos os três plataformas de nuvem suportam a execução de containers, que agora são extremamente populares entre os desenvolvedores de aplicações que utilizam microsserviços.
- O Google desempenhou um papel importante no desenvolvimento do Kubernetes para orquestração de containers e, como resultado, a Google Cloud Platform tem bom suporte para Kubernetes e containers Docker. O Google Cloud Run é usado para desenvolver e implantar aplicações em containers altamente escaláveis.
- A Amazon fornece o Registro de Contêiner Elástico da Amazon, o Serviço de Contêiner Elástico da Amazon e o Serviço de Kubernetes Elástico da Amazon. Os serviços de container suportam Kubernetes, containers Docker e serviços Fargate (Serviço de Contêiner EC2 da Amazon).
- O Azure tem dois serviços de container: Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) e Serviço de Container do Azure (ACS). O Docker Hub e o Registro de Contêiner do Azure são usados para gerenciar containers.
A tabela abaixo lista cada serviço de container no AWS vs Azure vs Google Cloud.
| Serviço | AWS | Azure | Google Cloud |
| Serviços de contêiner Docker | Elastic Container Registry (ECR) | Container Registry | Container Registry |
| Serviços de contêiner gerenciados | Amazon Elastic Container Service (ECS) Amazon Kubernetes Service |
Azure Container Service (ACS) | Google Kubernetes Engine |
| Serviços de contêiner sem servidor | AWS Fargate | Azure Container Instances (ACI) | Google Cloud Run |
Veredicto
Para cargas de trabalho executando aplicativos em contêiner na nuvem, opte pela Google Cloud Platform. A Google é a primeira empresa a desenvolver o padrão Kubernetes e tem a maior experiência em executar contêineres.
Armazenamento na Nuvem
O armazenamento na nuvem, juntamente com as máquinas virtuais, é o serviço de plataforma de nuvem mais importante usado, que muitas vezes é abordado em comparações entre AWS vs Azure vs Google Cloud. Cada plataforma de nuvem oferece diferentes tipos de armazenamento na nuvem com suas próprias terminologias e camadas.
Armazenamento na Nuvem da Amazon
- O Amazon S3 é um serviço de armazenamento em nível de objeto. Todos os arquivos e pastas são armazenados como objetos em buckets do Simple Storage Service (S3).
- O Amazon Elastic Block Storage (EBS) é um serviço de armazenamento baseado em blocos. Volumes do EBS são conectados a instâncias do Amazon EC2 para fornecer discos virtuais para máquinas virtuais da AWS.
- O Amazon Glacier é um armazenamento frio para dados raramente utilizados, como backups e dados arquivados.
- O Elastic File System (EFS) é um sistema de arquivos escalável na nuvem para Linux que pode ser conectado a instâncias do EC2 em execução na nuvem e a máquinas locais. O NFSv4 é geralmente usado para conectar máquinas ao EFS. Cargas de trabalho gerais e compartilhamento de arquivos são usos populares do EFS (configurar um servidor de arquivos, armazenar dados de aplicativos, etc.).
Observação: Storage Gateway é um serviço especial configurado na nuvem e localmente (em uma máquina virtual) para conectar máquinas locais ao armazenamento na nuvem da AWS.
Plataforma de Armazenamento do Azure
- Arquivos do Azure é um serviço de armazenamento universal para compartilhar arquivos com máquinas virtuais em execução no Azure e máquinas locais em execução localmente.
- Blobs do Azure é um armazenamento escalável para big data, incluindo dados de texto e dados binários.
- Os Discos Azure são armazenamento em nível de bloco usado como volumes para VMs do Azure.
- As Tabelas Azure armazenam dados estruturados para bancos de dados NoSQL (sem esquema).
- As Filas Azure ou Armazenamento de Filas Azure é um tipo de armazenamento especial para grandes quantidades de mensagens que são usadas por aplicativos para se comunicar entre os componentes do aplicativo.
O Armazenamento de Nuvem do Google
- Os discos persistentes são armazenamento de bloco para máquinas virtuais em execução no Google Cloud (Google Cloud Compute Engine). Os discos persistentes também são usados para o Serviço de Google Kubernetes Engine.
- O armazenamento de objetos, com recursos como versionamento e permissões de acesso, usa buckets para armazenar objetos.
- O Filestore é armazenamento de arquivos em rede usado para armazenar, compartilhar e acessar dados pela rede.
As opções de armazenamento em nuvem com AWS vs Azure vs Google Cloud estão listadas na tabela abaixo.
| Serviço | AWS | Azure | Google Cloud |
| Armazenamento de Blocos | Elastic Block Storage (EBS) | Azure Disk Storage | Google Persistent Disks |
| Armazenamento de Objetos | Simple Storage Service (S3) | Azure Blob Storage | Google Cloud Storage |
| Armazenamento de Arquivos | Elastic File System (EFS) | Azure Files | Google Cloud Files |
| Armazenamento de Arquivo Morto | S3 Glacier Deep Archive Acesso Infrequente do S3 |
Azure Archive Storage Azure Cool Blob Storage |
Google Cloud Storage Nearline, Coldline e Archive |
| Transporte de Dados em Massa | Família AWS Snow
Serviço de Importação/Exportação AWS |
Azure Data Box
Serviço de Importação/Exportação Azure |
Serviço de Transferência de Armazenamento |
Veredicto
Todas as três plataformas de nuvem oferecem excelentes serviços de armazenamento em nuvem para diferentes fins. O preço do armazenamento pode ser o fator decisivo ao escolher o fornecedor:
- O Google Cloud oferece o preço mais baixo para armazenamento de arquivos e objetos.
- Azure oferece o preço mais baixo para armazenamento de objetos. Você pode optar pelo Microsoft Azure como opção de armazenamento em nuvem híbrida devido ao Azure Stack.
Serviços de Rede
Os serviços de rede permitem que você crie redes virtuais (e conecte máquinas virtuais em execução na nuvem a essas redes), configure roteamento e acesso dentro do seu ambiente local ou entre ambientes de nuvem e forneça balanceamento de carga para redes.
Todos os três provedores têm capacidades de rede semelhantes, fornecendo redundância de rede para seus serviços em nuvem.
- AWS os serviços de rede principais usam uma arquitetura interna chamada rede virtual privada (VPC), que é uma rede lógica completamente isolada.
- O Google usa a arquitetura Andromeda para redes. Este é o conjunto de virtualização de rede do Google.
- A arquitetura interna das redes Azure está mais próxima da arquitetura de rede tradicional de centros de dados e redes privadas. A Rede Virtual do Azure (VNet) é o produto de rede em nuvem principal da Microsoft.
| Serviço | AWS | Azure | Google Cloud |
| Conexão Direta | AWS Direct Connect | Azure ExpressRoute | Google Cloud Interconnect |
| Redes de Distribuição de Conteúdo Global (CDNs) | Amazon CloudFront | Azure CDN | Google CDN |
| DNS | Amazon Route 53 | Azure DNS Traffic Manager |
Google Cloud DNS |
| Rede Virtual Privada (VPC) | VPC | Redes Virtuais (VNet) | Google VPC |
| Balanceamento de Carga | Elastic Load Balancing (ELB) | Gateway de Aplicação
Azure Load Balancer |
Balanceador de Carga na Nuvem |
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
A AWS fornece o AWS Network Firewall, um serviço gerenciado que pode ser gerenciado no AWS Firewall Manager. O Firewall da AWS é dividido em duas categorias: Firewall de Rede e Firewall de Aplicativos Web.
- O firewall de rede é usado para filtrar o tráfego de rede para os protocolos de rede apropriados, como endereços IP, portas, etc. Ele inclui filtragem de pacotes, uma rede privada virtual (VPN), inspeção profunda de pacotes, filtragem de sites e filtragem de reputação de DNS.
- O AWS Web Application Firewall fornece segurança de aplicativos e filtragem de tráfego. A segurança de aplicativos é usada para proteger aplicativos da web contra ataques como ataques de negação de serviço distribuídos (DDoS), ataques zero-day, vazamentos de dados, etc. A filtragem de tráfego é baseada em cabeçalhos HTTP, endereços IP, palavras-chave e strings de URI.
Nota: Os usuários podem usar firewalls de terceiros disponíveis no AWS Marketplace além dos firewalls da AWS.
Azure
Os serviços de firewall do Azure incluem Azure Firewall Premium, Azure Application Gateway e Azure Web Application Firewall. Cada serviço de firewall é destinado a propósitos especializados.
- O firewall do Azure oferece Tradução de Endereços de Rede (NAT) e filtragem para endereços IP, portas do Protocolo de Controle de Transporte (TCP) e Protocolo de Datagrama de Usuário (UDP), e tráfego HTTPS. Além disso, o Azure Firewall Premium inclui Sistema de Detecção e Proteção de Intrusões (IDPS) e inspeção TLS.
- O Azure Application Gateway atua como um balanceador de carga para tráfego HTTPS e um proxy reverso que pode criptografar e descriptografar o tráfego da Camada de Soquete Seguro (SSL). O Azure Application Gateway suporta inspeção de tráfego da web e detecção de ataques no nível HTTP. O Azure Application Gateway tem uma adição chamada Azure Web Application Firewall (WAF), que é usada para inspecionar solicitações HTTP e evitar ataques web maliciosos, Cross-Site Scripting (CSS) e injeção de SQL.
- Os serviços de firewall do Azure se complementam. Se olharmos para o firewall do Azure como um firewall de rede e um firewall de aplicativos da web, podemos categorizar os tipos de proteção para cada firewall da seguinte forma:
- O firewall de rede do Azure inclui Proteção do Ponto de Entrada, suporte VPN, capacidades de Rede de Área Ampla Definida por Software (SD-WAN), suporte a WAN virtual e gerenciamento de identidade e acesso.
- O firewall de aplicativos da web do Azure inclui filtragem de tráfego, proteção de script, entrega segura, conjuntos de regras personalizados, proteção de API e segurança.
Google Cloud Platform
Você pode configurar regras de firewall para o tráfego de entrada/saída e garantir o acesso seguro à rede para máquinas virtuais em execução na Plataforma Google Cloud. As opções de firewall fazem parte da configuração de rede VPC. As regras de firewall para VPC do Google funcionam de forma semelhante aos grupos de segurança da AWS.
Veredito
Todas as três plataformas de nuvem fornecem excelentes capacidades de rede e atendem às necessidades dos usuários. A diferença está em como os serviços são implementados em cada plataforma de nuvem e quais recursos individuais estão disponíveis para cada serviço.
Para ter uma latência de rede mais baixa, selecione uma região de centro de dados que esteja geograficamente mais próxima da localização física de sua organização. Se você conectar sua infraestrutura local (por exemplo, VMware vSphere) à infraestrutura de nuvem pública e configurar conexões de rede entre elas, você obtém um modelo de implantação de nuvem híbrida. A Microsoft Azure oferece uma ampla gama de opções híbridas para clientes da Microsoft.
Segurança
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
A AWS usa o isolamento de segurança como princípio padrão ao criar uma conta, uma máquina virtual ou outros objetos para proteger os recursos em nuvem contra acesso não autorizado. A política de segurança é estrita por padrão. Algumas ferramentas de segurança podem ser suportadas em regiões específicas, mas não em outras regiões.
Azure
Um dos recursos de segurança mais populares da plataforma de nuvem Azure é o Azure Active Directory. O Active Directory é o serviço de autenticação centralizado desenvolvido pela Microsoft para autenticação segura de máquinas Windows e software suportado. O Azure Active Directory permite integrar o Active Directory local do seu domínio de Active Directory local com o Azure Active Directory na nuvem. Você pode configurar os Serviços de Federação do Active Directory para logon único em serviços.
Se você criar um objeto na nuvem, a configuração de segurança padrão não é tão rigorosa quanto na AWS. A AWS e o Google Cloud usam a política de Negar padrão na configuração de acesso, enquanto a Azure usa a política de Permitir. Por exemplo, se você criar uma nova rede virtual e uma nova VM na Azure, todos os protocolos e portas estarão abertos por padrão.
Os Registros de Atividade do Azure e o Centro de Segurança do Azure oferecem muitas vantagens em comparação com a AWS. Você não precisa construir manualmente funções do Lambda para mover eventos entre regiões ao usar a Azure com o recurso de Registros de Atividade.
Nota: Configurar as configurações de segurança pode ser difícil e a documentação profissional é apreciada. No entanto, a documentação para a Azure não é tão detalhada quanto a da AWS.
Google Cloud Platform
A plataforma Google Cloud é mais centralizada e semelhante ao Azure. Quando o Google lançou os serviços de nuvem do Google, todos os serviços foram planejados para interagir bem com outros serviços e foram lançados de uma só vez (na AWS, os serviços foram adicionados um de cada vez). Os projetos em sua conta são isolados uns dos outros por padrão. O Centro de Comando de Segurança na Nuvem do Google é equivalente ao Centro de Segurança do Azure. O nível de segurança na Nuvem do Google está em algum lugar entre a segurança da AWS e do Azure.
O AWS Security Hub, o Azure Security Center e o Centro de Comando de Segurança na Nuvem do Google são as ferramentas de gerenciamento de segurança para cada plataforma de nuvem.
Veredito
A Amazon fornece um número elevado de certificações de conformidade, incluindo GDPR, PCI-DSS, FIPS 140-2, HIPAA/HITECH, FedRAMP e NIST 800-171. Você pode obter acesso sob demanda a mais de 2.500 controles de segurança usando o AWS Artifact. Existem controles de cibersegurança robustos também no Microsoft Azure, com mais de 90 certificações de conformidade em mais de 50 regiões diferentes. O Google Cloud atende a 45 certificações de conformidade.
Bancos de Dados
Todos os três fornecedores oferecem a opção de banco de dados como serviço (DBaaS) para clientes. Com o DBaaS, os clientes podem trabalhar com bancos de dados sem gerenciar a infraestrutura para executar bancos de dados. Tanto bancos de dados relacionais quanto bancos de dados NoSQL são suportados.
- A AWS fornece a mais ampla gama de opções de banco de dados. As soluções funcionam com alto desempenho, as inovações são implementadas no prazo e as tecnologias de banco de dados tradicionais estão disponíveis. Você pode selecionar os serviços de banco de dados da AWS se já estiver usando outros serviços da AWS, esperar um alto nível de desempenho e confiabilidade ou precisar do conjunto mais amplo de opções.
- O Azure oferece ótimo suporte para migração, incluindo avaliação, automação e otimização da migração. Opções flexíveis de implantação, opções de licenciamento e implantação híbrida estão disponíveis (para aqueles com requisitos específicos de segurança e privacidade). Você pode selecionar bancos de dados do Azure quando já estiver usando software da Microsoft em seus ambientes (incluindo um ambiente híbrido baseado na Microsoft), precisar migrar um banco de dados para a nuvem e quando a privacidade for uma preocupação particular.
- Plataforma Google Cloud. Os serviços de banco de dados na Google Cloud são os mais amigáveis ao usuário e oferecem o melhor desempenho para cargas de trabalho. A Google oferece excelentes capacidades para usar bancos de dados com containers na Google Cloud. Você pode preferir os bancos de dados do Google se precisar anexar um banco de dados a containers (para a arquitetura de microsserviços) e se precisar de alto desempenho e uma solução amigável ao usuário.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Banco de dados relacional | Amazon RDS | Banco de Dados SQL da Microsoft | Google Cloud SQL |
| NoSQL Chave-Valor | Amazon DynamoDB | Armazenamento de Tabela | Google Cloud Bigtable
Google Cloud Datastore |
| NoSQL Chave-Índice | Amazon SimpleDB | Azure Cosmos DB | Google Cloud Datastore |
Veredicto
Todas as três plataformas fornecem serviços de banco de dados idênticos em diferentes categorias. Os serviços de banco de dados gerenciados são praticamente iguais nesta comparação de banco de dados AWS vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
A diferença perceptível pode ocorrer ao usar uma licença para Microsoft SQL Server (ao usar IaaS). Existem capacidades de otimização de custos no Azure e AWS, mas não no Google Cloud. O Azure é a nuvem mais amigável em termos de custo para o Microsoft SQL Server.
Quanto ao Oracle Database (usando IaaS), também há uma diferença significativa na licença. Você pode ler o guia e implantar o Oracle na AWS e Azure com a escolha flexível de configuração de VM/instância. Na Plataforma Google Cloud, você só pode implantar o Oracle Database em servidores bare metal caros. O Azure fornece conectividade de baixa latência com a nuvem da Oracle em algumas regiões, graças à parceria entre Microsoft e Oracle.
Regiões e Zonas de Disponibilidade
Cada provedor de nuvem cobre essas principais áreas com seus data centers: Europa, América do Norte, Sudeste Asiático, Leste Asiático e China. Esses data centers são distribuídos em unidades chamadas regiões e zonas de disponibilidade.
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.
Uma zona de disponibilidade é um local físico único dentro de uma região. As zonas de disponibilidade são isoladas umas das outras dentro de uma região e são conectadas entre si por meio de redes redundantes de alta velocidade. Se uma zona de disponibilidade falhar dentro de uma região, outras zonas de disponibilidade em funcionamento fornecem os serviços necessários aos clientes. Uma zona de disponibilidade consiste em um ou mais data centers.
- AWS. A Amazon oferece mais de 80 zonas de disponibilidade em 25 regiões geográficas.
- Azure. Existem mais de 60 regiões no Azure com pelo menos 3 zonas de disponibilidade por região. A plataforma de nuvem Azure tem mais de 160 data centers físicos em 140 países.
- Google Cloud Platform. Existem 24 regiões e 73 zonas de disponibilidade.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Regiões | 25 | 60+ | 24 |
| Zonas de Disponibilidade | 80 | 180+ (pelo menos 3 por região) | 73 |
| Ponto de Presença (POP) | 230 | 130 | 144* |
| Países | 245 | 140 | 200 |
| * Locais de Borda de Rede | |||
Nota: Periodicamente, os provedores adicionam zonas de disponibilidade e centros de dados em diferentes países. Consulte a lista detalhada e atualizada de cidades e outros locais de centros de dados nos sites de cada provedor de nuvem. O mapa de localizações de centros de dados pode ajudar você a selecionar centros de dados na localização necessária.
Veredicto
Se você precisa implantar máquinas virtuais no maior número de localizações geográficas pelo mundo utilizando diferentes regiões e zonas de disponibilidade, você pode usar o Microsoft Azure.
Preços do AWS vs GCP vs Azure
O preço é um fator importante que impacta a escolha de uma plataforma de nuvem. Saber o preço ajuda você a estimar quanto precisa gastar em serviços de nuvem. É difícil comparar os preços da AWS vs Azure vs Google porque os preços mudam de tempos em tempos.
Os principais custos geralmente são para serviços de computação, como máquinas virtuais. O preço depende da região onde um centro de dados está localizado, da configuração da CPU de uma VM, da quantidade de memória, espaço em disco e tipo de disco (SSD ou HDD).
A faturação é fornecida por hora e por segundo para execução de uma máquina virtual. Se você pagar por um compromisso de 1 ano com uma transação (ou mais, por exemplo, três anos), você pode obter um desconto. Nesse caso, geralmente você deve selecionar uma instância reservada do tipo necessário.
Nota: Os preços podem mudar ao longo do tempo. Para obter o preço mais recente, verifique as informações de preços nos sites da AWS, Azure e Google Cloud.
Configurações de VM
Para uma comparação correta dos provedores de nuvem em termos de preços, devemos selecionar uma região similar para todos os três provedores e uma configuração de VM semelhante. AWS, Azure e Google fornecem máquinas virtuais pré-configuradas (você precisa selecionar um conjunto de configurações).
Exemplo 1
Na tabela abaixo, você pode ver quatro tipos de máquinas virtuais com configurações de VM semelhantes.
Nota: Alguns VMs do Google têm mais memória e CPUs porque não há configuração 100% idêntica na classe apropriada de VMs do Google neste exemplo. A configuração mais adequada para um VM do Google é selecionada para os fins desta comparação.
Tabela 1: Tipos de instâncias (máquinas virtuais)
| Tipo de Instância | Instâncias AWS | RAM AWS (GB) | VMs Azure | RAM Azure (GB) | VMs Google | RAM Google (GB) |
| Propósito Geral | m6g.xlarge | 16 | B4MS | 16 | e2-standard-4 | 16 |
| Memória Otimizada | r6g.xlarge | 32 | E4a v4 | 32 | m1-ultramem-40 | 961 |
| Computação Otimizada | c6g.xlarge | 8 | F4s v2 | 8 | c2-standard-4 | 16 |
| Computação Acelerada | p2.xlarge | 61 | NC4as T4 v3 | 28 | a2-highcpu-1g | 85 |
Vamos verificar o preço por hora no momento da escrita (novembro de 2021) para a configuração selecionada de máquinas virtuais.
Tabela 2: Preços sob demanda (USD)
| Tipo de Instância | AWS | Azure | Preço AWS (por hora) | Preço Azure (por hora) | Preço Google (por hora) | |
| Geral | m6g.xlarge | B4MS | e2-standard-4 | 0.154 | 0.166 | 0.156 |
| Otimizado para Memória | r6g.xlarge | E4a v4 | m1-ultramem-40 | 0.202 | 0.252 | 6.303 |
| Otimizado para Computação | c6g.xlarge | F4s v2 | c2-standard-4 | 0.136 | 0.169 | 0.235 |
| Computação Acelerada | p2.xlarge | NC4as T4 v3 | a2-highcpu-1g | 0.90 | 0.526 | 3.839 |
O preço das VMs no AWS e no Google Cloud é semelhante para VMs de uso geral e VMs otimizadas para memória. A diferença de preço entre a plataforma de nuvem Azure e o serviço de nuvem AWS para VMs otimizadas para computação é negligenciável. Mas observe que este é apenas um exemplo, e se você optar por um compromisso de 1 ano, um provedor diferente pode ter o preço mais barato para um tipo de instância. Além disso, existem preços diferentes para contêineres, armazenamento, serviços de banco de dados e outros tipos de computação em nuvem.
Exemplo 2
Vamos selecionar a menor máquina virtual e a maior máquina virtual para cada plataforma com parâmetros idênticos e comparar o preço por mês (as informações abaixo são válidas na data da escrita).
Tabela 1: Configuração de máquinas virtuais
| Tipo de VM | CPU do AWS | RAM do AWS | CPU do Azure | RAM do Azure | CPU do Google | RAM do Google |
| Menor | 2 CPUs | 8 GB | 2 CPUs | 8 GB | 2 CPUs | 8 GB |
| Maior | 128 CPUs | 3,84 TB | 128 CPUs | 3,89 TB | 160 CPUs | 3,75 TB |
Tabela 2: Preço (USD) para as VMs selecionadas
| Tipo de VM | AWS | Azure | Google Cloud |
| Menor | $69/mês | $70/mês | $52/mês |
| Maior | $3.97/hora | $6.79/hora | $5.32/hora |
Neste exemplo, o preço para a menor instância na AWS e Azure é quase o mesmo, mas o preço na Google Cloud Platform é significativamente menor. Quanto à maior instância de VM, a AWS oferece o preço mais baixo e a Azure oferece o preço mais alto. Lembre-se de que as VMs na Azure usam núcleos de CPU reais, ao contrário das VMs na AWS e Google Cloud, onde são usados núcleos lógicos (núcleos de hiper-threading). Os núcleos reais fornecem maior desempenho.
Como você pode ver nestes exemplos, o melhor preço para serviços de nuvem depende do cenário e de seus requisitos.
Custos de armazenamento
Armazenamento de objetos. Há algumas diferenças principais entre a precificação de armazenamento de objetos na AWS e Google Cloud e entre as abordagens usadas para determinar o preço.
- No Google Cloud Platform, você paga pelas operações com armazenamento de objetos e egresso de rede, e tem acesso instantâneo a todos os níveis de armazenamento infrequente. A modelagem de acesso aos dados é recomendada antes de calcular os custos.
- Na AWS, o tempo de acesso ao armazenamento de arquivo da Amazon varia de minutos a horas.
Armazenamento de bloco. Há diferenças entre a AWS e o Google Cloud. O Google Cloud oferece alta disponibilidade em toda a região, em zonas de disponibilidade e em várias regiões. A AWS fornece redundância apenas dentro da mesma zona de disponibilidade. A AWS possui uma cobrança extra para IOPS provisionados que permite que os volumes do EBS ultrapassem suas taxas de transmissão de dados usuais. Não há limite de IOPS no Google Cloud para armazenamento de bloco do Google e você não paga por IOPS extras.
AWS
- Em geral, a precificação da AWS é complicada e é difícil entender a estrutura de custos, especialmente para novos clientes.
- Para obter um desconto, a AWS exige o pagamento antecipado por instâncias reservadas que são para uso a longo prazo.
- Se uma VM for parada, você é cobrado apenas pelo espaço de armazenamento usado pelos volumes do EBS.
- A 12-month free trial is provided for new AWS users.
Azure
- O software da Microsoft é popular entre os clientes e amplamente utilizado por organizações. Esta é uma das razões para o sucesso da Microsoft como provedora de nuvem.
- Descontos são fornecidos para clientes existentes da Microsoft que entram no Azure e usam os serviços de nuvem da AWS. Você deve se familiarizar com as opções de licenciamento de software da Microsoft ao começar a usar o Azure. Há um desconto de 5% para pagamento antecipado de 12 meses.
- Desligue as VMs corretamente, sem preservar o endereço IP obtido por uma VM. Uma VM deve ser desalocada para evitar cobranças se a VM não estiver em execução no Azure.
- O período de teste gratuito para novos clientes do Azure é de 12 meses e inclui $200 que podem ser gastos nos primeiros 30 dias após o registro e início do teste. Mais de 25 produtos da Microsoft no Azure são oferecidos para o período de teste.
Plataforma Google Cloud
- O Google Cloud oferece uma estrutura de preços amigável ao usuário. Existem descontos para cargas de trabalho de longa duração sem um compromisso inicial.
- Quando você para uma VM, você não é cobrado pelos recursos de computação da VM, como CPU, GPU ou memória, mas é cobrado pelos recursos anexados à VM, como discos persistentes e endereços IP estáticos.
- O Google fornece um crédito de $300 por 90 dias para novos usuários que estão começando o período de teste gratuito. Mais de 20 produtos dos serviços em nuvem do Google são oferecidos para usuários de teste.
Observação: Existem ferramentas de otimização de custos que podem ajudá-lo a selecionar a configuração ótima de serviços em uma plataforma baseada em nuvem selecionada:
- AWS: AWS Cost Explorer, AWS Trusted Advisor, AWS Budgets
- Azure: Azure Advisor
- Plataforma Google Cloud: Gerenciamento de Custos
Veredito
Não há uma recomendação universal sobre qual plataforma escolher para obter o preço mais baixo. Uma divisão de preços é complicada em uma comparação de provedores de nuvem porque diferentes modelos de preços são usados por cada plataforma de nuvem. Use a calculadora de preços da AWS, a calculadora de preços da Azure e a calculadora de preços do Google Cloud para obter o preço exato para a configuração necessária e comparar os preços. Usar a calculadora é a melhor maneira de estimar os gastos mensais para os serviços de nuvem necessários.
Serviços de Análise de Dados e Aprendizado de Máquina
Os três fornecedores oferecem serviços de análise de dados, aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA). Esses tipos de serviços de computação em nuvem são amplamente utilizados hoje em dia para análise de dados, ciência, trabalho de pesquisa, automação, etc. O ML geralmente inclui pré-processamento de dados, treinamento de modelo, avaliação de modelo, previsão de eventos, reconhecimento de imagem, etc. Nuvens computacionais altamente escaláveis são adequadas para executar esses tipos de tarefas. A plataforma de nuvem da Amazon, a plataforma de nuvem da Azure e a Plataforma do Google Cloud fornecem aprendizado de máquina como serviço (MLaaS).
O serviço de ML mais antigo na AWS é chamado de Amazon Machine Learning e o mais novo é o SageMaker. O Amazon Machine Learning é usado principalmente para análise preditiva e o SageMaker é preferido pelos cientistas de dados. Tanto a Amazon quanto a Azure oferecem integração com Jupiter que permite escrever código no ML Studio. Um dos principais serviços de ML fornecidos pelo Google é o Vision AI (alimentado pelo Auto ML).
Serviços de AI/ML da AWS (12):
- SageMaker
- Machine Learning
- Comprehend
- Lex
- Polly
- Rekognition
- Translate
- Transcribe
- DeepLens
- Deep Learning AMIs
- Apache MXNet na AWS
- TensorFlow na AWS
Plataforma de AI da Microsoft Azure (3 serviços):
- Machine Learning
- Serviço de Bot do Azure
- Serviços Cognitivos
Plataforma de AI do Google (9 serviços):
- Engine de Machine Learning na Nuvem
- Edição Enterprise do Dialogflow
- Natural Language na Nuvem
- API de Speech na Nuvem
- API de Tradução na Nuvem
- Inteligência de Vídeo na Nuvem
- Descoberta de Emprego na Nuvem (Beta Privado)
Veja a lista de recursos de ML/AI disponíveis na comparação entre AWS vs Azure vs Google Cloud na tabela abaixo.
| Amazon ML e SageMaker | Plataforma de IA da Microsoft Azure | Plataforma de IA do Google | |
| Classificação | + | + | + |
| Regressão | + | + | + |
| Agrupamento | + | + | + |
| Deteção de Anomalias | + | + | – |
| Recomendação | + | + | + |
| Classificação | + | + | – |
| Rotulagem de Dados | + | + | + |
| Suporte de pipeline MLOps | + | + | + |
| Algoritmos Integrados | + | + | + |
| Frameworks Suportados | TensorFlow, MXNet, Keras, Gluon, PyTorch, Caffe2, Chainer, Torch | TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit, Spark ML | TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras |
APIs de aprendizado de máquina
Além das excelentes e poderosas plataformas em nuvem com serviços prontos para uso, você pode utilizar APIs de alto nível para trabalhar com suas aplicações personalizadas. Você pode utilizar esses serviços com modelos pré-treinados, alimentar seus dados (entrada) e obter resultados (saída).
Nesta comparação entre AWS, Azure e Google, as APIs são divididas em três grupos:
- Tradução, reconhecimento e análise de texto
- Reconhecimento de vídeo e imagem e análise desses tipos de conteúdo
- Outros serviços não categorizados
A comparison of speech and text processing APIs is in the table below.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Reconhecimento de Fala (Fala para texto) | + | + | + |
| Conversão de texto em fala | + | + | + |
| Extração de Entidades | + | + | + |
| Extração de Frases-Chave | + | + | + |
| Reconhecimento de Idioma | 100+ idiomas | 120 idiomas | 120+ idiomas |
| Extração de Tópicos | + | + | + |
| Verificação Ortográfica | – | + | – |
| Auto Completar | – | + | – |
| Verificação de Voz | + | + | – |
| Análise de Intenção | + | + | + |
| Extração de Metadados | – | – | – |
| Análise de Relações | – | + | – |
| Análise de Sentimento | + | + | + |
| Análise de Personalidade | – | – | – |
| Análise de Sintaxe | – | + | + |
| Marcação de Partes do Discurso | – | + | + |
| Filtragem de conteúdo inapropriado | – | + | + |
| Manipulação de áudio de baixa qualidade | + | + | + |
| Tradução | 6 idiomas | 60+ idiomas | 100+ idiomas |
| Conjunto de Ferramentas de Chatbot | + | + | + |
A comparison of versatile APIs for image analysis is displayed in the next table.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Deteção de Objetos | + | + | + |
| Deteção de Cena | + | + | + |
| Deteção Facial | + | + | + |
| Reconhecimento Facial | + | + | – |
| Identificação de Rosto de Pessoa | + | + | + |
| Análise Facial | + | + | + |
| Deteção de Conteúdo Inapropriado | + | + | + |
| Reconhecimento de Celebridades | + | + | + |
| Reconhecimento de Texto | + | + | + |
| Reconhecimento de Texto Escrito | + | + | + |
| Pesquisa por imagens semelhantes na Web | – | – | + |
| Deteção de Logotipo | – | – | + |
| Deteção de Pontos de Referência | – | + | + |
| Reconhecimento de Alimentos | + | + | – |
| Deteção de Cores Dominantes | – | + | + |
Comparação de APIs de análise de vídeo
O processo de análise de vídeo tem semelhanças com o processo de análise de imagem, mas na comparação das APIs de análise de vídeo da AWS vs Azure vs Google Cloud, a classificação do provedor de nuvem é diferente. Em contraste com o suporte ao processamento de imagens, o Google não fornece um conjunto amplo de APIs para análise de vídeo e muitos recursos ainda estão em desenvolvimento ou na fase beta. Amazon e Microsoft fornecem um conjunto mais amplo de APIs de análise de vídeo e recursos relacionados.
| AWS | Azure | Google Cloud | |
| Deteção de objetos | + | + | + |
| Deteção de cenário | + | + | + |
| Deteção de atividade | + | – | – |
| Reconhecimento facial | + | + | – |
| Análise facial e de sentimentos | + | + | – |
| Deteção de conteúdo inadequado | + | + | + |
| Reconhecimento de celebridades | + | + | – |
| Reconhecimento de texto | + | + | – |
| Rastreamento de pessoa em vídeos | + | + | – |
| Transcrição de áudio | – | + | + |
| Indexação de falantes | – | + | – |
| Extração de quadro-chave | – | + | – |
| Tradução de vídeo | – | 9 idiomas | – |
| Extração de palavras-chave | – | + | – |
| Reconhecimento de marca | – | + | – |
| Anotação | – | + | – |
| Deteção de cores dominantes | – | – | – |
| Análise em tempo real | + | – | – |
Veredito
O Google Cloud Platform é a escolha certa para executar operações de aprendizado de máquina e tarefas baseadas em IA, com a AWS e a Azure chegando em segundo lugar. A AWS oferece uma variedade de instâncias baseadas em hardware poderoso otimizado para tarefas de IA/ML.
A Microsoft oferece o conjunto mais amplo de recursos na comparação dos provedores de nuvem para APIs de aprendizado de máquina, enquanto o Google Cloud Platform oferece o conjunto de ferramentas mais versátil para análise de imagem.
Quanto à comparação de APIs de vídeo da AWS vs Azure vs Google Cloud Platform, a Microsoft recebe a pontuação mais alta e é a líder. No entanto, a AWS oferece as APIs mais eficientes para análise de vídeo de vídeos em streaming.
Conclusão
A comparação entre AWS vs Azure vs Google Cloud é complexa porque cada plataforma de nuvem oferece um amplo conjunto de recursos. Ao comparar a plataforma de nuvem da Amazon, a plataforma de nuvem da Azure e os serviços de nuvem do Google, concentre-se nos serviços de que você precisa, em primeiro lugar.
A AWS é o provedor mais vinculado ao fornecedor, visando fazer você usar apenas a plataforma de nuvem da Amazon. Em contraste, o Google oferece uma política flexível e liberal para os clientes. A Microsoft deseja misturar as vantagens da AWS e do Google Cloud Platform e integrar a Azure com outras soluções e provedores.
A Microsoft oferece as melhores opções de nuvem híbrida que permitem usar a nuvem Azure com outras nuvens e com servidores locais em seu data center local. Tanto a Microsoft quanto o Google fornecem aplicativos de escritório online, como o Microsoft 365 e o G-Suite, além da Azure e do Google Cloud Platform.
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Source:
https://www.nakivo.com/blog/aws-vs-azure-vs-google-cloud-comparison/