AWS, Azure un Google Cloud: Visaptverošs salīdzinājums globāliem uzņēmumiem

Mākoņskaitļošana ir revolucionizējusi uzņēmumu darbību, piedāvājot mērogojamību, elastību un izmaksu efektivitāti. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure un Google Cloud Platform (GCP) ir vadošie mākoņpakalpojumu sniedzēji, un katrs no tiem piedāvā plašu pakalpojumu klāstu. Pareizās platformas izvēle var būt sarežģīts lēmums, īpaši globāliem uzņēmumiem ar dažādām vajadzībām. Šis visaptverošais ceļvedis sniedz detalizētu AWS, Azure un Google Cloud salīdzinājumu, aptverot galvenās jomas, lai palīdzētu jums pieņemt pamatotu lēmumu.

1. Mākoņplatformu pārskats

Pirms iedziļināmies detaļās, īsi iepazīstināsim ar katru platformu:

AWS (Amazon Web Services): Tirgus līderis AWS piedāvā plašu pakalpojumu klāstu, sākot no skaitļošanas un krātuves līdz datu bāzēm, analītikai un mašīnmācībai. Tas ir pazīstams ar savu nobriedušo ekosistēmu, plašo dokumentāciju un lielu kopienas atbalstu.
Azure (Microsoft Azure): Azure izmanto Microsoft esošās korporatīvās attiecības un koncentrējas uz hibrīda mākoņrisinājumiem. Tā lepojas ar spēcīgu integrāciju ar Windows Server, .NET un citiem Microsoft produktiem.
GCP (Google Cloud Platform): GCP ir pazīstams ar savām stiprajām pusēm datu analītikā, mašīnmācībā un konteinerizācijā. Tas uzsver inovācijas un atvērtā pirmkoda tehnoloģijas.

2. Skaitļošanas pakalpojumi

Skaitļošanas pakalpojumi ir jebkuras mākoņplatformas pamats, nodrošinot virtuālās mašīnas un citus resursus lietojumprogrammu darbināšanai.

2.1. Virtuālās mašīnas

AWS: Piedāvā Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud), nodrošinot plašu instanču tipu klāstu, kas optimizēts dažādām darba slodzēm, tostarp vispārējas nozīmes, skaitļošanai optimizētas, atmiņai optimizētas un paātrinātas skaitļošanas instances. Atbalsta dažādas operētājsistēmas, tostarp Linux, Windows Server un macOS. EC2 piedāvā arī Spot Instances par pazeminātu cenu, izmantojot brīvo jaudu.
Azure: Nodrošina Azure virtuālās mašīnas, kas ir līdzīgas EC2, ar dažādiem instanču izmēriem un operētājsistēmu izvēli. Piedāvā Azure Spot virtuālās mašīnas par pazeminātu cenu, kas ir salīdzināmas ar AWS Spot Instances. Tāpat labi integrējas ar lokālām Hyper-V vidēm hibrīda mākoņa scenārijiem.
GCP: Piedāvā Compute Engine, nodrošinot virtuālās mašīnas ar pielāgojamām konfigurācijām un ilgtermiņa lietošanas atlaidēm. Atbalsta plašu operētājsistēmu klāstu un piedāvā priekšlaicīgi pārtraucamas VM (preemptible VMs) izmaksu efektīvām, kļūmju noturīgām darba slodzēm.

Piemērs: Globāls e-komercijas uzņēmums varētu izmantot EC2 AWS, lai pārvaldītu pīķa trafiku svētku sezonās. Viņi var ātri palielināt instanču skaitu, lai apmierinātu pieprasījumu, un pēc tam samazināt to, kad trafiks mazinās.

2.2. Konteinerizācija

AWS: Piedāvā Elastic Container Service (ECS) Docker konteineru darbināšanai un Elastic Kubernetes Service (EKS) Kubernetes klasteru pārvaldībai. Tāpat nodrošina AWS Fargate, bezserveru skaitļošanas dzinēju konteineriem.
Azure: Piedāvā Azure Container Instances (ACI) atsevišķu konteineru darbināšanai, nepārvaldot virtuālās mašīnas, un Azure Kubernetes Service (AKS) Kubernetes klasteru pārvaldībai.
GCP: Piedāvā Google Kubernetes Engine (GKE), pārvaldītu Kubernetes pakalpojumu, kas pazīstams ar savām progresīvajām funkcijām un integrāciju ar Google konteineru tehnoloģiju. Tāpat nodrošina Cloud Run, bezserveru skaitļošanas platformu konteineriem.

Piemērs: Starptautisks loģistikas uzņēmums varētu izmantot Kubernetes GCP, lai orķestrētu savas konteinerizētās lietojumprogrammas, nodrošinot efektīvu resursu izmantošanu un augstu pieejamību dažādos reģionos.

2.3. Bezserveru skaitļošana

AWS: Piedāvā AWS Lambda, bezserveru skaitļošanas pakalpojumu, kas ļauj palaist kodu, nenodrošinot un nepārvaldot serverus. Ideāli piemērots notikumu vadītām lietojumprogrammām un mikropakalpojumiem.
Azure: Nodrošina Azure Functions, bezserveru skaitļošanas pakalpojumu, kas līdzīgs AWS Lambda. Atbalsta dažādas programmēšanas valodas un labi integrējas ar citiem Azure pakalpojumiem.
GCP: Piedāvā Cloud Functions, bezserveru skaitļošanas pakalpojumu, kas ļauj palaist kodu, reaģējot uz notikumiem. Labi integrējas ar citiem GCP pakalpojumiem un atbalsta dažādas programmēšanas valodas.

Piemērs: Starptautiska ziņu organizācija varētu izmantot AWS Lambda, lai automātiski mainītu žurnālistu visā pasaulē augšupielādēto attēlu izmērus, optimizējot tos dažādām ierīcēm un ekrāna izmēriem.

3. Krātuves pakalpojumi

Krātuves pakalpojumi nodrošina noturīgu un mērogojamu datu glabāšanu.

3.1. Objektu krātuve

AWS: Piedāvā Amazon S3 (Simple Storage Service), ļoti mērogojamu un noturīgu objektu krātuves pakalpojumu. Atbalsta dažādas krātuves klases dažādiem piekļuves modeļiem un izmaksu prasībām.
Azure: Nodrošina Azure Blob Storage, līdzīgu objektu krātuves pakalpojumu ar dažādiem krātuves līmeņiem dažādiem lietošanas gadījumiem.
GCP: Piedāvā Cloud Storage, mērogojamu un noturīgu objektu krātuves pakalpojumu ar dažādām krātuves klasēm dažādām veiktspējas un izmaksu prasībām.

Piemērs: Globāls mediju uzņēmums varētu izmantot Amazon S3, lai glabātu savu lielo video failu arhīvu, izmantojot dažādas krātuves klases, lai optimizētu izmaksas, pamatojoties uz piekļuves biežumu.

3.2. Bloku krātuve

AWS: Piedāvā Amazon EBS (Elastic Block Storage), nodrošinot bloka līmeņa krātuves sējumus EC2 instancēm.
Azure: Nodrošina Azure Managed Disks, piedāvājot pārvaldītus bloku krātuves sējumus Azure virtuālajām mašīnām.
GCP: Piedāvā Persistent Disk, nodrošinot noturīgus bloku krātuves sējumus Compute Engine instancēm.

Piemērs: Finanšu iestāde varētu izmantot Azure Managed Disks, lai glabātu datus savām misijai kritiskajām datu bāzēm, kas darbojas Azure virtuālajās mašīnās.

3.3. Failu krātuve

AWS: Piedāvā Amazon EFS (Elastic File System), nodrošinot pilnībā pārvaldītu, mērogojamu failu sistēmu lietošanai ar EC2 instancēm.
Azure: Nodrošina Azure Files, piedāvājot pilnībā pārvaldītus failu koplietojumus, kas pieejami, izmantojot SMB protokolu.
GCP: Piedāvā Filestore, nodrošinot pilnībā pārvaldītu failu krātuvi Compute Engine instancēm.

Piemērs: Globāla dizaina aģentūra varētu izmantot Amazon EFS, lai koplietotu projektu failus starp dizaineriem, kas strādā dažādos kontinentos, nodrošinot reāllaika sadarbību.

4. Datu bāzu pakalpojumi

Datu bāzu pakalpojumi nodrošina pārvaldītus datu bāzu risinājumus dažādām datu glabāšanas un izgūšanas vajadzībām.

4.1. Relāciju datu bāzes

AWS: Piedāvā Amazon RDS (Relational Database Service), atbalstot dažādus datu bāzu dzinējus, tostarp MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle un SQL Server. Tāpat nodrošina Amazon Aurora, ar MySQL un PostgreSQL saderīgu datu bāzi, kas optimizēta veiktspējai un pieejamībai.
Azure: Nodrošina Azure SQL Database, pilnībā pārvaldītu relāciju datu bāzes pakalpojumu. Tāpat piedāvā Azure Database for MySQL, Azure Database for PostgreSQL un Azure Database for MariaDB.
GCP: Piedāvā Cloud SQL, pārvaldītu datu bāzes pakalpojumu, kas atbalsta MySQL, PostgreSQL un SQL Server. Tāpat nodrošina Cloud Spanner, globāli izplatītu, mērogojamu un stingri konsekventu datu bāzi.

Piemērs: Globāla ceļojumu aģentūra varētu izmantot Azure SQL Database, lai glabātu un pārvaldītu savus klientu datus, rezervācijas informāciju un cenu datus.

4.2. NoSQL datu bāzes

AWS: Piedāvā Amazon DynamoDB, pilnībā pārvaldītu NoSQL datu bāzes pakalpojumu.
Azure: Nodrošina Azure Cosmos DB, globāli izplatītu, vairāku modeļu datu bāzes pakalpojumu.
GCP: Piedāvā Cloud Datastore, NoSQL datu bāzes pakalpojumu tīmekļa un mobilajām lietojumprogrammām. Tāpat nodrošina Cloud Bigtable, mērogojamu NoSQL datu bāzes pakalpojumu liela mēroga analītikai.

Piemērs: Globāla sociālo mediju platforma varētu izmantot Amazon DynamoDB, lai glabātu un pārvaldītu savus lietotāju profilus, ziņas un aktivitāšu plūsmas, gūstot labumu no tās mērogojamības un veiktspējas.

4.3. Datu noliktavas

AWS: Piedāvā Amazon Redshift, ātru, pilnībā pārvaldītu datu noliktavas pakalpojumu.
Azure: Nodrošina Azure Synapse Analytics, mākonī bāzētu datu noliktavas pakalpojumu.
GCP: Piedāvā BigQuery, pilnībā pārvaldītu, bezserveru datu noliktavas pakalpojumu.

Piemērs: Starptautisks mazumtirgotājs varētu izmantot Google BigQuery, lai analizētu savus pārdošanas datus no dažādiem reģioniem, gūstot ieskatu klientu uzvedībā un tendencēs.

5. MI un mašīnmācīšanās pakalpojumi

MI un mašīnmācīšanās pakalpojumi ļauj uzņēmumiem veidot un ieviest inteliģentas lietojumprogrammas.

AWS: Piedāvā plašu MI/ML pakalpojumu klāstu, tostarp Amazon SageMaker mašīnmācīšanās modeļu veidošanai, apmācībai un ieviešanai, Amazon Rekognition attēlu un video analīzei, Amazon Comprehend dabiskās valodas apstrādei un Amazon Lex sarunu saskarņu veidošanai.
Azure: Nodrošina Azure Machine Learning mašīnmācīšanās modeļu veidošanai, apmācībai un ieviešanai, Azure Cognitive Services iepriekš sagatavotām MI iespējām un Azure Bot Service sarunu saskarņu veidošanai.
GCP: Piedāvā Vertex AI mašīnmācīšanās modeļu veidošanai, apmācībai un ieviešanai, Cloud Vision API attēlu analīzei, Cloud Natural Language API dabiskās valodas apstrādei un Dialogflow sarunu saskarņu veidošanai.

Piemērs: Globāls veselības aprūpes sniedzējs varētu izmantot Azure Machine Learning, lai prognozētu pacientu atkārtotas hospitalizācijas rādītājus, uzlabojot pacientu aprūpi un samazinot izmaksas. Viņi varētu izmantot datus no elektroniskajiem veselības ierakstiem un citiem avotiem, lai apmācītu modeli, kas identificē pacientus ar augstu atkārtotas hospitalizācijas risku.

6. Tīklošanas pakalpojumi

Tīklošanas pakalpojumi nodrošina infrastruktūru mākoņa resursu savienošanai un lokālo tīklu paplašināšanai.

AWS: Piedāvā Amazon VPC (Virtual Private Cloud) izolētu tīklu izveidei, AWS Direct Connect īpašu tīkla savienojumu izveidei un AWS Transit Gateway tīkla pārvaldības vienkāršošanai vairākos VPC.
Azure: Nodrošina Azure Virtual Network izolētu tīklu izveidei, Azure ExpressRoute īpašu tīkla savienojumu izveidei un Azure Virtual WAN filiāļu un datu centru savienošanai.
GCP: Piedāvā Virtual Private Cloud (VPC) izolētu tīklu izveidei, Cloud Interconnect īpašu tīkla savienojumu izveidei un Cloud VPN drošu savienojumu izveidei, izmantojot internetu.

Piemērs: Globāls ražošanas uzņēmums varētu izmantot AWS Direct Connect, lai izveidotu īpašu tīkla savienojumu starp savu galveno biroju un AWS vidi, nodrošinot drošu un uzticamu datu pārsūtīšanu.

7. Drošība un atbilstība

Drošība un atbilstība ir kritiski apsvērumi jebkurai mākoņa izvietošanai.

AWS: Piedāvā visaptverošu drošības pakalpojumu komplektu, tostarp AWS Identity and Access Management (IAM) lietotāju piekļuves pārvaldībai, AWS Key Management Service (KMS) šifrēšanas atslēgu pārvaldībai, AWS Shield DDoS aizsardzībai un AWS CloudTrail API izsaukumu auditēšanai. AWS lepojas arī ar plašu atbilstības sertifikātu klāstu, tostarp SOC 2, HIPAA un PCI DSS.
Azure: Nodrošina Azure Active Directory (Azure AD) lietotāju identitāšu un piekļuves pārvaldībai, Azure Key Vault noslēpumu un šifrēšanas atslēgu pārvaldībai, Azure DDoS Protection DDoS aizsardzībai un Azure Security Center drošības pārvaldībai. Azure ir arī daudzi atbilstības sertifikāti, kas paredzēti dažādām nozarēm un reģioniem.
GCP: Piedāvā Cloud Identity and Access Management (IAM) lietotāju piekļuves pārvaldībai, Cloud Key Management Service (KMS) šifrēšanas atslēgu pārvaldībai, Cloud Armor DDoS aizsardzībai un Cloud Security Command Center drošības pārvaldībai. GCP nodrošina arī spēcīgu atbilstības sertifikātu kopumu.

Piemērs: Starptautiskai bankai jāievēro stingri noteikumi par datu drošību un privātumu. Tā varētu izmantot Azure Key Vault, lai pārvaldītu šifrēšanas atslēgas, un Azure Security Center, lai uzraudzītu savu vidi attiecībā uz drošības apdraudējumiem.

8. Cenu modeļi

Izmaksu optimizācijai ir būtiski izprast katra mākoņpakalpojumu sniedzēja cenu modeļus.

AWS: Piedāvā dažādus cenu modeļus, tostarp maksu par faktisko lietošanu (pay-as-you-go), rezervētās instances, spot instances un ietaupījumu plānus.
Azure: Nodrošina līdzīgas cenu iespējas, tostarp maksu par faktisko lietošanu, rezervētās instances un spot VM.
GCP: Piedāvā ilgtermiņa lietošanas atlaides, saistību atlaides un priekšlaicīgi pārtraucamas VM.

Cenas var būt sarežģītas un lielā mērā atkarīgas no lietošanas paradumiem. Ieteicams izmantot mākoņpakalpojumu sniedzēju izmaksu aprēķināšanas rīkus un regulāri uzraudzīt savus mākoņa izdevumus.

Piemērs: Programmatūras izstrādes uzņēmums varētu izmantot AWS Reserved Instances, lai samazinātu izmaksas par savu izstrādes un testēšanas vidi. Viņi var apņemties izmantot konkrētus instanču tipus uz vienu vai trīs gadiem apmaiņā pret ievērojamu atlaidi.

9. Pārvaldības rīki

Pārvaldības rīki palīdz pārvaldīt un uzraudzīt jūsu mākoņa resursus.

AWS: Piedāvā AWS Management Console, AWS Command Line Interface (CLI), AWS CloudFormation infrastruktūrai kā kodam un Amazon CloudWatch uzraudzībai un reģistrēšanai.
Azure: Nodrošina Azure Portal, Azure CLI, Azure Resource Manager (ARM) infrastruktūrai kā kodam un Azure Monitor uzraudzībai un reģistrēšanai.
GCP: Piedāvā Google Cloud Console, gcloud CLI, Cloud Deployment Manager infrastruktūrai kā kodam un Cloud Monitoring un Cloud Logging uzraudzībai un reģistrēšanai.

Piemērs: DevOps komanda varētu izmantot AWS CloudFormation, lai automatizētu savas infrastruktūras izvietošanu, nodrošinot konsekvenci un atkārtojamību dažādās vidēs.

10. Globālā infrastruktūra

Visiem trim pakalpojumu sniedzējiem ir plaša globālā infrastruktūra ar datu centriem daudzos reģionos visā pasaulē.

AWS: Ir lielākais globālais pārklājums ar reģioniem un pieejamības zonām visā pasaulē.
Azure: Ir strauji augošs globālais reģionu un pieejamības zonu tīkls.
GCP: Turpina paplašināt savu globālo klātbūtni ar jauniem reģioniem un pieejamības zonām.

Mākoņpakalpojumu sniedzēja ar globālu klātbūtni izvēle ir būtiska uzņēmumiem, kas apkalpo klientus vairākos reģionos. Datu lokalizācijas un atbilstības prasības bieži nosaka, kur dati ir jāglabā un jāapstrādā.

Piemērs: Starptautiskai bankai ir jāievēro datu suverenitātes noteikumi dažādās valstīs. Tā varētu izmantot Azure reģionus Eiropā, lai glabātu un apstrādātu datus Eiropas klientiem, un AWS reģionus Āzijā, lai glabātu un apstrādātu datus Āzijas klientiem.

11. Kopiena un atbalsts

Kopienas lielums un aktivitāte, kā arī atbalsta resursu pieejamība ir svarīgi faktori, kas jāņem vērā.

AWS: Ir lielākā un aktīvākā kopiena ar plašu dokumentāciju, forumiem un partneru tīklu. Piedāvā dažādus atbalsta plānus, sākot no pamata līdz uzņēmuma līmenim.
Azure: Gūst labumu no Microsoft izveidotās ekosistēmas un piedāvā visaptverošu dokumentāciju, forumus un atbalsta plānus.
GCP: Ir augoša kopiena un piedāvā detalizētu dokumentāciju, forumus un atbalsta plānus.

Piemērs: Mazs jaunuzņēmums varētu lielā mērā paļauties uz kopienas forumiem un tiešsaistes dokumentāciju, lai iemācītos lietot AWS pakalpojumus. Liels uzņēmums varētu izvēlēties premium atbalsta plānu, lai nodrošinātu ātru reakcijas laiku un īpašus atbalsta resursus.

12. Noslēgums

Pareizās mākoņplatformas izvēle ir atkarīga no jūsu specifiskajām vajadzībām un prioritātēm. AWS piedāvā visnobriedušāko ekosistēmu un plašāko pakalpojumu klāstu. Azure labi integrējas ar Microsoft produktiem un ir spēcīga izvēle hibrīda mākoņa scenārijiem. GCP izceļas datu analītikā, mašīnmācībā un konteinerizācijā. Pieņemot lēmumu, apsveriet savas darba slodzes prasības, budžeta ierobežojumus, drošības un atbilstības vajadzības, kā arī esošo tehnoloģiju kopumu.

Galu galā labākā pieeja bieži ietver hibrīda vai vairāku mākoņu stratēģiju, izmantojot katras platformas stiprās puses, lai optimizētu veiktspēju, izmaksas un noturību. Rūpīgi izvērtējot savas iespējas un izprotot katra mākoņpakalpojumu sniedzēja spējas, jūs varat pilnībā atraisīt mākoņskaitļošanas potenciālu un veicināt inovācijas savā globālajā biznesā.