AWS est toujours plus cher que Google Cloud.
Les coûts dépendent de la conception de la charge de travail, des schémas d'utilisation et des engagements de réduction sur les deux plateformes.
Cette comparaison examine Amazon Web Services et Google Cloud en analysant leurs offres de services, leurs modèles de tarification, leur infrastructure mondiale, leurs performances, l'expérience des développeurs et leurs cas d'utilisation idéaux, aidant les organisations à choisir la plateforme cloud qui correspond le mieux à leurs exigences techniques et commerciales.
La plus grande plateforme de cloud computing offrant une vaste gamme de services d'infrastructure, de plateforme et de logiciels à travers le monde.
Une plateforme de cloud computing axée sur l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'infrastructure, construite sur les technologies internes de Google.
| Fonctionnalité | Services Web Amazon | Google Cloud |
|---|---|---|
| Maturité du marché | Très mature | Devenant rapidement mature |
| Portée des services | Extrêmement large | Concentré mais en croissance |
| Modèle de tarification | Complexe, granulaire | Plus simple, basé sur l'utilisation |
| Services de calcul | EC2, Lambda | Calculateur, Cloud Functions |
| Données et analyses | Puissant | Leader du secteur |
| Apprentissage automatique | Complet | Très avancé |
| Infrastructure mondiale | Très étendu | Très optimisé |
| Adoption par les entreprises | Très élevé | Élevé et en croissance |
AWS propose la gamme la plus large de services cloud, couvrant l'infrastructure, le développement d'applications, l'IoT et les outils d'entreprise. Google Cloud offre moins de services au total, mais se concentre fortement sur le calcul haute performance, le traitement des données et les charges de travail basées sur l'IA.
La tarification AWS est très granulaire, ce qui permet une optimisation fine mais peut rendre l'estimation difficile. Google Cloud met l'accent sur les remises pour utilisation prolongée et les engagements d'utilisation, rendant les coûts à long terme plus prévisibles.
AWS offre des performances fiables à travers une empreinte mondiale massive. Google Cloud exploite le réseau privé de Google, ce qui se traduit souvent par des performances solides pour les applications gourmandes en données et sensibles à la latence.
AWS propose une large gamme de services d'analytique et d'apprentissage automatique pour différents niveaux d'expérience. Google Cloud se distingue particulièrement dans l'analytique des mégadonnées et l'apprentissage automatique, en s'appuyant sur des technologies comme BigQuery et les Tensor Processing Units.
AWS propose des outils matures et un écosystème profond, ce qui convient aux environnements d'entreprise complexes. Google Cloud est souvent salué pour ses interfaces épurées, son leadership en matière de Kubernetes et ses flux de travail adaptés aux développeurs.
AWS est toujours plus cher que Google Cloud.
Les coûts dépendent de la conception de la charge de travail, des schémas d'utilisation et des engagements de réduction sur les deux plateformes.
Google Cloud n'est destiné qu'aux data scientists.
Google Cloud prend en charge les charges de travail à usage général en plus de l'analyse et de l'IA.
AWS est trop complexe pour les petites équipes.
AWS peut soutenir efficacement les petits projets lorsqu'on utilise des services gérés.
Google Cloud est moins fiable.
Les deux plateformes offrent une grande fiabilité grâce à une infrastructure mondiale et des garanties de niveau de service.
Choisissez AWS si vous avez besoin de la plus large sélection de services, d'une portée mondiale et d'une adoption éprouvée par les entreprises. Choisissez Google Cloud si vos charges de travail privilégient l'analyse de données, l'apprentissage automatique ou le développement centré sur Kubernetes.
L'agrégation de données télémétriques consolide les métriques, les journaux et les traces provenant de sources multiples au sein d'un pipeline unifié, tandis que la journalisation à source unique se concentre sur la capture et l'analyse des données d'une origine spécifique. Le choix optimal dépend de la complexité du système, des objectifs d'observabilité et de l'échelle opérationnelle.
Les bases de données vectorielles sont spécialisées dans le stockage et la recherche d'embeddings de grande dimension pour l'IA et les tâches de similarité, tandis que les bases de données relationnelles traditionnelles excellent dans le traitement des données structurées avec des requêtes précises et des transactions ACID. Le choix entre les deux dépend de l'importance accordée à la recherche sémantique ou à l'intégrité transactionnelle dans votre charge de travail.
La cohérence forte garantit que chaque lecture reçoit la dernière écriture, tandis que la cohérence éventuelle autorise une divergence temporaire, avec la promesse que toutes les répliques se synchroniseront au fil du temps. Ces modèles représentent des compromis fondamentalement différents entre la précision des données, la disponibilité du système et les performances opérationnelles dans les systèmes distribués.
L'infrastructure adaptative s'ajuste dynamiquement aux variations de charge de travail grâce à l'automatisation et à la mise à l'échelle en temps réel, tandis que l'infrastructure statique repose sur des ressources fixes et préconfigurées. Le choix entre les deux dépend de la variabilité de la charge de travail, de la prévisibilité budgétaire et de la maturité opérationnelle de votre environnement cloud.
La corrélation d'événements relie les journaux et les métriques de différents systèmes afin d'en révéler les causes profondes, tandis que l'analyse isolée des journaux examine chaque source de journal séparément. Les environnements cloud modernes privilégient la corrélation pour une résolution plus rapide des incidents, même si l'analyse isolée conserve son utilité pour le débogage ciblé.