Die drei Cloud -Service -Giganten Amazon, Google und Microsoft bieten eine Reihe von Produkten, die fast alles abdecken, was Sie für online benötigen. Sie unterscheiden sich jedoch nicht nur in der Preisgestaltung, sondern auch in Bezug auf die Benennung und Gruppierung von Service. In diesem Artikel wird sie nacheinander vergleichen, um ihre jeweiligen Vorteile zu finden.
Wir werden uns auf Dienste konzentrieren, die von Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) und Microsoft Azure bereitgestellt werden. Wir werden nicht alle Dienste abdecken und werden nicht in die Infrastrukturdetails des Cloud Computing eingehen. Wir werden jedoch viele der angebotenen Produkte skizzieren und mit einigen Cloud -Konzepten vertraut sein.
Schlüsselpunkte:
Andere Dienste und Änderungen im Laufe der Zeit:
Natürlich können wir auch andere Cloud -Dienste vorstellen. In den letzten Jahren haben Unternehmen wie Digitalocean und Linode über die drei Riesen hinaus einige Fortschritte gemacht. Es gibt jedoch einen aufstrebenden Wettbewerber, der die Bereitstellung der Cloud -Infrastruktur vollständig vereinfacht hat und den DevOps -Workflow immer noch auf die nächste Stufe bringt - Netlify. Netlify ist auch das Unternehmen, das das Konzept von "Jamstack" erstellt hat. (Weitere Informationen finden Sie unter "Einführung in Jamstack" und "Beispiele für DevOps Praxis".)
Enterprise, aber einfacher: Google Firebase, Netlify und AWS Amplify
Amazon, Google und Azure (in dieser Reihenfolge) sind immer noch fast die einzigen Unternehmen, die alle Bereiche von Cloud -Diensten abdecken. Da Netlify das Spiel vereinfacht, müssen sie jedoch alle die Art und Weise, wie sie ihre Tools präsentieren, den Entwicklern erhebliche Verbesserungen vornehmen.
Google und Amazon haben Firebase bzw. amplify gestartet, die beide eine große Anzahl von Diensten von GCP und AWS zusammenfassen und sie auf klare und benutzerfreundliche Weise an Web- und mobile Entwickler präsentieren. (Seltsamerweise scheint Microsoft Azure bewusst veraltet zu halten.)
Wie ich bereits in meinem Artikel über „100 Jamstack -Tools, APIs und Dienste zur Stromversorgung Ihrer Website“ sagte:
Google hat einen klugen Schritt gemacht, indem er die Firebase -Produktlinie von GCP "getrennt" hat, aber Amazon hat sich nur zur Hälfte der AWS -Verstärkung verlaufen. Dies ist in der Tat eine enorme Verbesserung des regulären AWS -Workflows für Anfängerbenutzer mit einem großartigen Dokumentationszentrum und einem genaueren Blick als die Art und Weise, wie Amazon normalerweise Dienste aufzeichnet. Amplify ist jedoch immer noch von derselben alten (extrem aufgeblähten) Konsole zugänglich. Sie benötigen noch eine Kreditkarte, um ein Konto zu eröffnen, die Bereitstellung ist immer noch regionalspezifisch (kein integriertes CDN, ernsthaft?) Und der Workflow ist nicht so einfach wie Firebase oder Netlify.
Google FireBase ist weit vorausgesetzt, dass AWS mit einem äußerst gut entwickelten Dokumentationsrahmen, ausgezeichneten YouTube-Kanälen und einer Vielzahl von Anwendungen ... jedoch in Bezug auf die Einfachheit hinter Netlify zurückbleibt.
Azure… Ernsthaft?azure scheint für einige
einigeMenschen (insbesondere für Unternehmensabteilungen in den USA) zu funktionieren, aber da die Such- oder TrustPilot -Abfrage der Reddit -Suche oder der Abfrage der Menschen in Kürze offenbart wird, sind die Meinungen der Menschen bestenfalls sehr 🎜>. Schwierig. Während AWS zunächst schwer zu beginnen ist, loben Benutzer häufig die Reaktionsfähigkeit und das Fachwissen seines Support -Teams. Nach meiner Erfahrung kann andererseits die Azure-Unterstützung (oder deren Gesamtmangel) so 100% automatisiert und völlig nicht vorhanden sein, dass die Lösung von Problemen als einfach (und kritisch) als die Einrichtung einer Kreditkarte nicht vorhanden ist und macht das gesamte Kit unbrauchbar.
Während Microsoft in vielerlei Hinsicht ein unbestrittener Führer ist, hat es auch eine lang erwartete Geschichte, investiert viel Energie, um aufzuholen Skype). Es bleibt abzuwarten, wie Azure läuft.
Warum Cloud Computing wählen?
Netflix, Airbnb, Spotify, Expedia, PBS und viele andere legendäre Unternehmen im öffentlichen und privaten Sektor stützen sich auf Cloud -Dienste, um ihre Online -Operationen zu unterstützen. Dies ermöglicht es ihnen, sich besser auf das zu konzentrieren, was sie gut können, und viele technische Details durch bestehende und ständig verbesserte Infrastruktur zu ermöglichen. Wenn sie die physische Infrastruktur implementieren müssen, die sie benötigen, um selbst zu arbeiten, benötigen sie ein Team von Technikern, eine große Menge an zusätzlichen Budget und Zeit, und viele Startups werden diese technischen Herausforderungen niemals bewältigen können.
für alle
, aber dies ist nicht auf große Unternehmen beschränkt. Heute können sowohl in einem großen Unternehmen als auch zwei junge Menschen zu Hause mit wenig anfänglichem Kapital auf eine erstklassige Infrastruktur für Speicher-, Computer-, Management- und vielmehr zugänglich machen, um den nächsten großen Online-Service zu erstellen, und für die Demand-buchstäblich-zu Stunde.
flexible (manchmal komplizierte) Preisgestaltung
Die Gebühren, die Sie zahlen, variieren stark von der von Ihnen benötigten Verarbeitungsleistung, der Anzahl der bereitgestellten Instanzen (d. H. Die Anzahl der virtuellen Server) und den Bereitstellungsort (siehe Abschnitt "Standort", um weitere Informationen dazu zu erhalten). . Der Großverbrauch erhält auch erhebliche Rabatte. In jedem Fall haben Sie die meiste Zeit die folgenden Vorteile:
Für weitere Informationen müssen Sie die Preisdetails für AWS, GCP und Azure lesen.
Produkte und Lösungen
Wir verwenden die Begriffe "Produkt" und "Dienstleistung" relativ locker. "Lösung" ist jedoch ein spezifischeres Konzept, das Sie beim Umgang mit Cloud -Diensten häufig hören werden. Kurz gesagt, die Lösung ist eine Reihe von vorkonfigurierten Produkten für sehr spezifische Anforderungen und bietet eine umfassende Dokumentation, Anwendungsfälle und Empfehlungen, die Sie durch den Prozess der Einführung der Cloud-Infrastruktur führen.
Einige typische "vorkonfigurierte" Lösungen umfassen:
vergleichen wir!
Amazon führte einen „Commodified“ Cloud Computing -Service mit seinem ersten AWS -Service ein, der im Jahr 2004 eingeführt wurde. Seitdem haben sie ständig innovativ und fügte Funktionen hinzu, sodass sie das breiteste Spektrum an Cloud -Diensten und Lösungen aufbauen können, um eine Wartung zu erhalten Führende Position in diesem Bereich. In vielerlei Hinsicht sind sie auch die teuersten.
Google und Microsoft schlossen sich später dem Wettbewerb an und holten schnell ein, brachte ihre eigene Infrastruktur und Philosophie ein, bietet Angebote und senkte die Preise.
Im Video unten diskutieren Vertreter jedes Unternehmens ihre Cloud -Strategie:
Berechnung
schließlich sind Computer, für die Computer sind: Computer-, Verarbeitungsdaten - Computing. Wenn Sie schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten für Grafikrendern, Datenanalyse oder irgendetwas anderes benötigen, können Sie mehr Hardware kaufen oder Cloud Computing verwenden.
Wenn Sie die Hardware kaufen, haben Sie es natürlich. Dies ist ein Kapital. Sie zahlen aber auch für die Freizeit, die der Computer in keiner tatsächlichen Verarbeitung und der damit verbundenen Wartung durchführt. Dies kann sehr teuer sein, wenn Sie ein Rechenzentrum erstellen.
Andererseits müssen Sie bei Verwendung von Cloud Computing nur das bezahlen, was Sie verwenden, und können in wenigen Minuten Tausende von Verarbeitungsknoten skalieren (wenn Sie nicht vorsichtig sind, können Sie Ihre Kreditkarte streichen).
Elastic Computing Cloud (EC2) ist das Flaggschiff von Amazon für skalierbare Computing on Demand und konkurriert mit der virtuellen Maschine von Google und der Azure -Sets von Virtual Machine Scale. Amazon ist die umfassendste, aber wie bereits erwähnt, kann die Preisgestaltung für EC2 sehr kompliziert sein, ebenso wie die VM -Preise von Azure. Die Produktflexibilität von Google ist geringer, aber die Preisgestaltung ist einfacher zu verstehen.
Eine andere Option besteht darin, einen Computerprozess für Web- und mobile Anwendungen zu mieten, die Sie verwenden können, wenn Ihre Bewerbung die Spezifikationen dieses Dienstes erfüllt, um viel Geld zu sparen (siehe AWS Elastic BeaneStalk und Google App für weitere Information Engine).
Wenn Sie Software -Container mit Docker bereitstellen möchten, sollten Sie sich mit dem Elastic Container Service (ECR) von Amazon (ECR) untersuchen. Die äquivalenten Produkte von Google sind Kubernetes Engine- und Containerregistrierung. Azure unterstützt Docker auch durch seinen Azure Kubernetes Service (AKS), liefert jedoch derzeit nicht die Funktionalität eines privaten Docker -Registrals.
Da Azure ein Microsoft -Produkt ist, können Sie auch Windows -Client -Anwendungen über den Remote -Desktop -Client -Service bereitstellen.
Speicher
Zusätzlich zum Computer ist Speicher eine wichtige Säule von Cloud -Diensten. In der Cloud können Sie alles von einem kleinen GB bis zu mehreren PB (1 PB = 1.024 TB = 1.048.576 GB) genauso leicht speichern. Beachten Sie jedoch: Die Implementierung dieser Lösungen ist nicht einfach, da es sich nicht um regelmäßiges Hosting handelt. Sie benötigen nur einen Benutzernamen und ein Kennwort, um Dateien über FTP hochzuladen. Stattdessen müssen Sie mit einer API oder einem Drittanbieterprogramm interagieren, und es kann einige Zeit dauern, bis Sie Ihren Speicher vollständig in der Cloud betreiben können.
Um Objekte (d. H. Fast alles) zu speichern, ist der Simple Storage Service (S3) von Amazon der längste laufende Service. Daher verfügt er über eine Menge Dokumentation, einschließlich kostenloser Webinare, Artikel und Tutorials und sehr aktive Diskussionsforen, in denen Amazon -Entwickler entwickelt werden Geben Sie regelmäßig ein sehr nützliches Feedback. Natürlich sind die von Google Cloud Storage und Microsoft Azure Speicher bereitgestellten Dienste genauso zuverlässig und leistungsfähig, aber die Ressourcen, die Sie finden, können nicht einmal mit den Ressourcen von Amazon verglichen werden. Trotzdem haben Google und Microsoft möglicherweise einen besseren Preisvorteil. Lesen Sie also die Details.
Neben Speicher und Archiv bieten sie spezifischere Optionen wie Amazon CloudFront - für das Erstellen von Inhaltsdeliefernetzwerken (CDNs) - die mit der Cloud -CDN- und Azure -Inhaltsnetzwerke von Google übereinstimmen. Wenn Sie jedoch spezielle Anforderungen haben, lesen Sie unbedingt ihre Website.
Analyse
Jetzt nehmen wir es ernst, weil wir den Ort betreten, an dem wir die Computer-, Speicher- und Lieferfunktionen optimal nutzen, und alles auf einmal. Die Wahrheit ist, dass es Dinge gibt, die Sie einfach nirgendwo anders ausführen können als Cloud Computing (dh, es sei denn, Sie können sich riesige Infrastrukturinvestitionen leisten). Sprechen wir also über die Analyse.
Die Herausforderung von Big Data besteht darin, extrem große Datensätze zu verarbeiten (zu groß genug, um in den Speicher zu passen), sie zu verstehen, sie vorherzusagen und sogar bei der Modellierung vollständig neuer Situationen wie neuen Produkten, neuen Dienstleistungen, neuen Therapien zu helfen , Städte Planungsmethoden usw.
Dies erfordert sehr spezifische Technologie- und Programmiermodelle, von denen eines von MapReduce entwickelt wurde, das von Google entwickelt wurde. Wenn Google eine Reihe von Produkten (z. (Echtzeitdatenverarbeitung), DataProc (Hosted Spark and Hadoop), Datalab (Massive Data Exploration, Analysis und Visualisierung), Pub/Sub (Nachrichten- und Streaming-Daten) und Cloud Life Sciences (zur Verarbeitung bis zur PB-Grad Genome Es ist keine Überraschung, dass akademische und biomedizinische Daten im Vordergrund des Bereichs in großem Maßstab stehen. Elastic MapReduce (EMR) und Hdinsight sind die Interpretationen von Big Data durch Amazon und Azure. Weitere Informationen finden Sie in den Big Data -Lösungen, die sie alle anbieten: GCP, AWS und Azure. Sie müssen jedoch nicht in die Big -Data -Kategorie fallen, um Daten zu verstehen. Eine große Menge an strukturierten oder sogar unstrukturierten Daten kann Ihnen helfen, Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. Dies wird als Business Intelligence (BI) bezeichnet, und die Strategien hier können sehr vielfältig sein und werden je nach Feld sehr unterschiedlich sein. Wenn Ihr Unternehmen Datensätze hat, gibt es möglicherweise wertvolle Erkenntnisse, die darauf warten, abgebaut zu werden. In diesem Fall nimmt nur Amazon diese Nische durch QuickSight an.
und für all dies müssen Sie höchstwahrscheinlich maschinelles Lernen (ML) verwenden, eine Gabel künstlicher Intelligenz (KI). Interessanterweise hat Google in dieser Hinsicht auch einen Vorteil, da seine KI -Plattform nicht nur für allgemeine ML verwendet wird, sondern auch Produkte nutzt, die sie für ihre eigenen Anwendungen erstellen und sehr spezifische Zugriffsoberflächen für ML bereitstellen, einschließlich APIs für visuelle KI. Stimme zum Text, natürliche Sprache und Übersetzung. Gemeinsame Alternativen sind maschinelles Lernen auf AWS und Azure maschinellem Lernen.
Position
Beim Bereitstellen von Diensten möchten Sie möglicherweise ein Rechenzentrum in der Nähe Ihrer primären Zielgruppe auswählen. Wenn Sie beispielsweise Immobilien- oder Einzelhandels -Hosting an der Westküste der USA durchführen, möchten Sie Ihren Service dort bereitstellen, um die Latenz zu minimieren und eine bessere Benutzererfahrung (UX) zu bieten. Natürlich können Sie immer noch aus der Ferne einsetzen, aber UX wird leiden.
Amazon hat eine breite Abdeckung:
azure hat auch eine sehr breite Abdeckung:
Azure -Position. Microsoft -Diagramme
Google hat eine solide Berichterstattung in den USA, in Europa und in Asien und eine gewisse Berichterstattung in Südamerika, aber keine Berichterstattung in Afrika.
Google Cloud -Speicherort
Aber bitte beachten Sie, dass die Kosten für den Einsatz an verschiedenen Orten unterschiedlich sind und die USA und Europa (in dieser Reihenfolge) normalerweise die billigsten sind.
Weitere Details:
Andere Produkte und Dienstleistungen
Wie bereits erwähnt, haben wir nur einige der wichtigsten Cloud -Dienste behandelt. Schauen wir uns jedoch vor dem Abschluss einen kurzen Blick auf einige der Produkte, auf die Sie sich konzentrieren möchten.
Netzwerk
Datenbank
Entwicklertools, Management, Sicherheit, Identität, Katastrophenwiederherstellung ...
mehr drin, aber lass uns heute hier aufhören!
Andere Teilnehmer
Wir stellen hier nur große Unternehmen vor, aber der Cloud -Raum ist sehr aktiv. Mehrere Anbieter bieten eine zuverlässige Infrastruktur zu äußerst wettbewerbsfähigen Preisen. Viele von ihnen konzentrieren sich eher auf die Bedürfnisse von Entwicklern als auf die Bedürfnisse des Unternehmens, und es ist möglicherweise wert, es zu versuchen, insbesondere wenn Ihre Skalierungsbedürfnisse irgendwo zwischen Klein und Medium liegen.
Einige Alternativen:
Was soll ich als nächstes tun?
Amazon, Google und Microsoft sowie fast alle aufgeführten Alternativen bieten Start -up -Transaktionen und sogar kostenlose Punkte für neue Konten an, was bedeutet, dass Sie in der Cloud ohne Kreditkarte und ohne zukünftige Verpflichtungen Experimente durchführen können.
Hab keine Angst! Es kann viele Optionen geben, aber Sie können sich zunächst auf Ihre Bedürfnisse konzentrieren. Wenn Sie eine sehr bestimmte Lösung oder einen bestimmten Ort benötigen oder nur ein bescheidener Entwickler sind, der möglicherweise besser für ein kleines Unternehmen geeignet ist, beginnen Sie dort.
FAQ für Vergleiche von AWS, Google Cloud und Azure
AWS-, Google Cloud- und Azure -Preismodelle variieren stark. AWS berechnet stundenlang, während Google Cloud in Minute berechnet, was für kurzfristige oder unregelmäßige Verwendung kostengünstiger sein kann. Azure hingegen bietet flexiblere Preisoptionen, einschließlich Minute und Stunde. Darüber hinaus bieten alle drei Plattformen eine Vielzahl von Rabatten und Belohnungen an, z. B. reservierte Instanzen für AWS, laufende Nutzungsrabatte für Google Cloud und Mischung von Leistungen und reservierten Instanzrabatten für Azure.
Alle drei Plattformen bieten leistungsstarke Datenspeicheroptionen. AWS bietet Dienste wie Amazon S3 (für Objektspeicher), Amazon EBS (für Blockspeicher) und Amazon Glacier (für Langzeitarchivspeicher). Google Cloud bietet Google Cloud -Speicher (für Objektspeicher), persistente Festplatten (für Blockspeicher) sowie Nearline und Coldline (für Archivspeicher). Azure bietet Azure-Blob-Speicher für Objektspeicher, Azure-Festplattenspeicher für Blockspeicher und Azure-Archivspeicher für den langfristigen Archivspeicher.
AWS, Google Cloud und Azure bieten umfassende Funktionen für maschinelles Lernen. AWS bietet Amazon Sagemaker, einen vollständig verwalteten Dienst, mit dem Entwickler maschinelle Lernmodelle erstellen, trainieren und bereitstellen können. Google Cloud bietet Plattformen von Google Cloud KI und maschinellem Lernen, einschließlich vorgebrachte Modelle und Dienste zum Erstellen, Trainer und Bereitstellen benutzerdefinierter Modelle. Azure bietet Azure Machine Learning, eine Cloud-basierte Umgebung für das Training, Bereitstellen, Automatisieren, Verwalten und Verfolgen von ML-Modellen.
AWS, Google Cloud und Azure bieten alle leistungsstarke Netzwerkfunktionen. AWS bietet Amazon VPC (zum Erstellen von virtuellen Netzwerken), Amazon Route 53 (für DNS -Dienste) und AWS Direct Connect (für private Netzwerkverbindungen). Google Cloud bietet Google Cloud VPC (zum Erstellen von virtuellen Netzwerken), Google Cloud DNS (für DNS -Dienste) und Google Cloud Interconnect (für private Netzwerkverbindungen). Azure bietet Azure Virtual Network (zum Erstellen von virtuellen Netzwerken), Azure -DNS (für DNS -Dienste) und Azure Expressroute (für private Netzwerkverbindungen).
Alle drei Plattformen priorisieren die Sicherheit und bieten eine Reihe von Funktionen, um Benutzerdaten zu schützen. AWS bietet Dienste wie AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Shield (für DDOS -Schutz) und AWS Macie (für Datenschutz). Google Cloud bietet Google Cloud IAM, Google Cloud Armor für den DDOS -Schutz und die Prävention von Google Cloud Data Loss für die Datenschutzdatenschutz. Azure bietet Azure Active Directory, Azure DDOS -Schutz und Azure -Informationsschutz für die Datenschutzdatenschutz.
AWS, Google Cloud und Azure bieten alle leistungsstarke Rechenleistung. AWS bietet Dienste wie Amazon EC2 (für virtuelle Server), AWS Lambda (für serverloses Computer) und Amazon ECS (für Containerorchestrierung). Google Cloud bietet Google Compute Engine (für virtuelle Server), Google Cloud -Funktionen (für serverloses Computing) und Google Kubernetes Engine (für Containerorchestrierung). Azure bietet Azure Virtual Machines (für virtuelle Server), Azure -Funktionen (für serverlose Berechnung) und Azure Kubernetes -Dienst (für Container -Orchestrierung).
AWS, Google Cloud und Azure bieten eine Vielzahl von Datenbankdiensten. AWS bietet Dienste wie Amazon RDS (für relationale Datenbanken), Amazon DynamoDB (für NoSQL -Datenbanken) und Amazon Redshift (für Data Warehouses). Google Cloud bietet Google Cloud SQL (für relationale Datenbanken), Google Cloud -Datenspeicher (für NoSQL -Datenbanken) und Google BigQuery (für Data Warehouses). Azure bietet Azure SQL -Datenbank (für relationale Datenbanken), Azure Cosmos DB (für NoSQL -Datenbanken) und Azure -Synapsenanalysen (für Data Warehouses).
AWS, Google Cloud und Azure bieten alle leistungsstarke Analysen. AWS bietet Dienste wie Amazon Athena (für Abfragedienste), Amazon Quicksight (für Business Intelligence) und AWS -Kleber (für ETL -Dienste). Google Cloud bietet Google BigQuery (für Query -Dienste), Google Data Studio (für Business Intelligence) und Google Cloud DataFlow (für ETL -Dienste). Azure bietet Azure Data Lake Analytics (für Abfragedienste), Power BI (für Business Intelligence) und Azure Data Factory (für ETL -Dienste).
AWS, Google Cloud und Azure bieten eine Vielzahl von Entwickler -Tools. AWS bietet Dienste wie AWS Codestar (für Projektmanagement), AWS CodeCommit (für die Quellenkontrolle) und AWS -Codebuild (für Baudienste). Google Cloud bietet Google Cloud Source -Repositories (für Quellensteuerung), Google Cloud Build (für Erstellen von Diensten) und Google Cloud Deployment Manager (für die Bereitstellung von Diensten) an. Azure bietet Azure DevOps für Projektmanagement-, Quell- und Build -Dienste sowie Azure Resource Manager für Bereitstellungsdienste.
AWS, Google Cloud und Azure bieten alle leistungsstarke IoT -Funktionen. AWS bietet Dienste wie AWS IoT Core (für Gerätekonnektivität), AWS IoT Analytics (für Datenanalysen) und AWS IoT -Geräte -Defender (für Sicherheit). Google Cloud bietet Google Cloud IoT Core (für Gerätekonnektivität), Google Cloud IoT Edge (für Edge Computing) und Google Cloud IoT Security (für Sicherheit). Azure bietet Azure IoT -Hub für die Gerätekonnektivität, die Azure -IoT -Kante für Edge Computing und das Azure Security Center für IoT für Sicherheit.
Ich hoffe, die oben genannten Informationen werden Ihnen hilfreich sein!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Nebenseitigkeitsvergleich von AWS, Google Cloud und Azure. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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