Comparthing Logo
คอมพิวติ้งแบบคลาวด์เอดับเบิลยูเอสกูเกิล-คลาวด์โครงสร้างพื้นฐานเดฟออปส์

AWS กับ Google Cloud

การเปรียบเทียบนี้พิจารณา Amazon Web Services และ Google Cloud โดยการวิเคราะห์ข้อเสนอบริการ รูปแบบการกำหนดราคา โครงสร้างพื้นฐานระดับโลก ประสิทธิภาพ ประสบการณ์ของนักพัฒนา และกรณีการใช้งานที่เหมาะสม เพื่อช่วยให้องค์กรเลือกแพลตฟอร์มคลาวด์ที่ตรงกับความต้องการทางเทคนิคและธุรกิจมากที่สุด

ไฮไลต์

  • AWS เสนอบริการคลาวด์ที่ครอบคลุมมากที่สุดในบัญชีรายการ
  • กูเกิลคลาวด์โดดเด่นในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์
  • AWS ครองตลาดการใช้งานคลาวด์ในองค์กร
  • Google Cloud มีการผสานรวม Kubernetes ที่แข็งแกร่ง

บริการเว็บของ Amazon คืออะไร

แพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ที่ใหญ่ที่สุดที่ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน แพลตฟอร์ม และซอฟต์แวร์ที่หลากหลายทั่วโลก

  • ประเภทผู้ให้บริการคลาวด์: แพลตฟอร์มคลาวด์สาธารณะ
  • การเปิดตัวครั้งแรก: 2006
  • ภูมิภาคทั่วโลก: 30+ ภูมิภาค
  • จำนวนบริการ: 200+ บริการ
  • ตำแหน่งทางการตลาด: ส่วนแบ่งตลาดทั่วโลกที่ใหญ่ที่สุด

กูเกิล คลาวด์ คืออะไร

แพลตฟอร์มการประมวลผลบนคลาวด์ที่มุ่งเน้นด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีภายในของ Google

  • ประเภทผู้ให้บริการคลาวด์: แพลตฟอร์มคลาวด์สาธารณะ
  • การเปิดตัวครั้งแรก: 2008
  • ภูมิภาคทั่วโลก: 35+ ภูมิภาค
  • โฟกัสบริการ: ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์
  • ตำแหน่งทางการตลาด: ผู้ให้บริการอันดับที่สาม

ตารางเปรียบเทียบ

ฟีเจอร์บริการเว็บของ Amazonกูเกิล คลาวด์
ความสมบูรณ์ของตลาดสุกงอมมากเติบโตอย่างรวดเร็ว
ขอบเขตการให้บริการกว้างขวางอย่างยิ่งมุ่งมั่นแต่กำลังเติบโต
รูปแบบการกำหนดราคาซับซ้อน ละเอียดอ่อนใช้งานง่ายขึ้นตามการใช้งานจริง
บริการคอมพิวติ้งEC2, Lambdaคอมพิวต์เอนจิน, คลาวด์ฟังก์ชันส์
ข้อมูลและการวิเคราะห์แข็งแรงผู้นำในอุตสาหกรรม
การเรียนรู้ของเครื่องครอบคลุมทุกด้านเทคโนโลยีขั้นสูงมาก
โครงสร้างพื้นฐานระดับโลกกว้างขวางมากได้รับการปรับปรุงอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
การนำเทคโนโลยีไปใช้ในองค์กรสูงมากสูงและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ

การเปรียบเทียบโดยละเอียด

ผลิตภัณฑ์และบริการ

AWS เสนอบริการระบบคลาวด์ที่หลากหลายที่สุด ครอบคลุมโครงสร้างพื้นฐาน การพัฒนาแอปพลิเคชัน IoT และเครื่องมือสำหรับองค์กร Google Cloud มีบริการโดยรวมน้อยกว่า แต่เน้นหนักในด้านการประมวลผลสมรรถนะสูง การประมวลผลข้อมูล และปริมาณงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การกำหนดราคาและการจัดการต้นทุน

AWS ราคามีความละเอียดสูง ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งการใช้งานได้อย่างละเอียด แต่ก็อาจทำให้ประมาณการค่าใช้จ่ายได้ยาก Google Cloud เน้นส่วนลดการใช้งานต่อเนื่องและส่วนลดการใช้งานระยะยาว ทำให้ค่าใช้จ่ายในระยะยาวคาดการณ์ได้ง่ายขึ้น

ประสิทธิภาพและโครงสร้างพื้นฐาน

AWS มอบประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้ทั่วทั้งเครือข่ายทั่วโลกที่กว้างขวาง กูเกิลคลาวด์ใช้ประโยชน์จากเครือข่ายส่วนตัวของกูเกิล ซึ่งมักส่งผลให้มีประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลหนักและไวต่อความล่าช้า

ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์

AWS มีบริการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลายสำหรับระดับประสบการณ์ที่แตกต่างกัน กูเกิลคลาวด์มีความโดดเด่นเป็นพิเศษในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และแมชชีนเลิร์นนิง โดยต่อยอดจากเทคโนโลยีอย่าง BigQuery และ Tensor Processing Units

ประสบการณ์นักพัฒนาและ DevOps

AWS มีเครื่องมือที่พัฒนามาอย่างสมบูรณ์และระบบนิเวศที่รองรับอย่างลึกซึ้ง ซึ่งเหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมขององค์กรที่มีความซับซ้อน Google Cloud มักได้รับการยกย่องในเรื่องอินเทอร์เฟซที่สะอาดตา ความเป็นผู้นำด้าน Kubernetes และเวิร์กโฟลว์ที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา

ข้อดีและข้อเสีย

AWS

ข้อดี

  • +แคตตาล็อกบริการที่ใหญ่ที่สุด
  • +ความพร้อมใช้งานทั่วโลก
  • +พร้อมสำหรับองค์กร
  • +ระบบนิเวศที่สมบูรณ์เต็มที่

ยืนยัน

  • โครงสร้างราคาที่ซับซ้อน
  • เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน
  • การขยายตัวของบริการอย่างไม่มีการควบคุม
  • ความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน

กูเกิล คลาวด์

ข้อดี

  • +เครื่องมือข้อมูลที่ทรงพลัง
  • +บริการปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง
  • +รูปแบบราคาง่ายๆ
  • +ผู้นำด้าน Kubernetes

ยืนยัน

  • ระบบนิเวศที่เล็กกว่า
  • บริการน้อยลง
  • การเจาะตลาดองค์กรในระดับต่ำ
  • การสนับสนุนระบบเดิมแบบจำกัด

ความเข้าใจผิดทั่วไป

ตำนาน

AWS มักจะมีราคาแพงกว่า Google Cloud เสมอ

ความเป็นจริง

ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับการออกแบบปริมาณงาน รูปแบบการใช้งาน และข้อผูกพันส่วนลดบนทั้งสองแพลตฟอร์ม

ตำนาน

Google Cloud เหมาะสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น

ความเป็นจริง

Google Cloud รองรับเวิร์กโหลดแบบใช้งานทั่วไป นอกเหนือจากการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI

ตำนาน

AWS มีความซับซ้อนเกินไปสำหรับทีมเล็ก ๆ

ความเป็นจริง

AWS สามารถรองรับโครงการขนาดเล็กได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อใช้บริการที่มีการจัดการ

ตำนาน

Google Cloud มีความน่าเชื่อถือน้อยกว่า

ความเป็นจริง

ทั้งสองแพลตฟอร์มมีความน่าเชื่อถือสูงด้วยโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกและการรับประกันระดับบริการ

คำถามที่พบบ่อย

AWS ดีกว่า Google Cloud หรือไม่?
AWS และ Google Cloud ไม่มีแพลตฟอร์มใดที่ดีกว่าอย่างชัดเจน AWS โดดเด่นในด้านความครอบคลุมและความสมบูรณ์ ในขณะที่ Google Cloud เหมาะกับงานด้านข้อมูลและ AI
เมฆไหนถูกกว่ากัน
ราคาจะแตกต่างกันไปตามบริการและการใช้งาน แต่ Google Cloud มักจะมีส่วนลดที่ง่ายและคาดการณ์ได้มากกว่า
แพลตฟอร์มไหนดีกว่าสำหรับสตาร์ทอัพ
สตาร์ทอัพเลือกใช้ AWS เพราะความยืดหยุ่นหรือ Google Cloud สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและความสะดวกในการใช้งาน ขึ้นอยู่กับความต้องการของผลิตภัณฑ์
Google Cloud ดีสำหรับ Kubernetes หรือไม่
ใช่ Google Cloud เป็นผู้นำในด้าน Kubernetes เนื่องจากเป็นผู้ริเริ่มโครงการนี้
AWS รองรับการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่
ใช่ AWS มีบริการด้านแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ที่หลากหลาย
อันไหนมีภูมิภาคทั่วโลกมากกว่ากัน
AWS ปัจจุบันดำเนินการในภูมิภาคมากกว่า Google Cloud ทั่วโลก
บริษัทสามารถใช้ทั้งสองแพลตฟอร์มได้หรือไม่
ใช่ หลายองค์กรนำกลยุทธ์แบบมัลติคลาวด์มาใช้โดยใช้ทั้ง AWS และ Google Cloud
อะไรที่ง่ายกว่าสำหรับผู้เริ่มต้น
Google Cloud มักถูกมองว่าง่ายต่อการเริ่มต้นเนื่องจากมีอินเทอร์เฟซและราคาที่เข้าใจง่ายกว่า

คำตัดสิน

เลือก AWS หากคุณต้องการตัวเลือกบริการที่หลากหลายที่สุด การเข้าถึงทั่วโลก และการนำไปใช้ในองค์กรที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว เลือก Google Cloud หากเวิร์กโหลดของคุณให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง หรือการพัฒนาที่เน้น Kubernetes

การเปรียบเทียบที่เกี่ยวข้อง

กูเกิลคลาวด์ กับ Azure

การเปรียบเทียบนี้ประเมิน Google Cloud และ Microsoft Azure โดยการเปรียบเทียบบริการคลาวด์ วิธีการกำหนดราคา โครงสร้างพื้นฐานระดับโลก การนำไปใช้ในองค์กร ประสบการณ์ของนักพัฒนา และจุดแข็งในด้านข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด เพื่อช่วยให้องค์กรเลือกแพลตฟอร์มคลาวด์ที่เหมาะสมที่สุด

ด็อกเกอร์เทียบกับเครื่องเสมือน

การเปรียบเทียบนี้อธิบายความแตกต่างระหว่าง Docker containers และเครื่องเสมือน (virtual machines) โดยพิจารณาจากสถาปัตยกรรม การใช้ทรัพยากร ประสิทธิภาพ การแยกส่วน ความสามารถในการขยายขนาด และกรณีการใช้งานทั่วไป เพื่อช่วยให้ทีมตัดสินใจว่าวิธีการจำลองเสมือนแบบใดเหมาะสมที่สุดกับความต้องการในการพัฒนาและโครงสร้างพื้นฐานสมัยใหม่