AWS 与 Google Cloud Platform：深度比较 – PromptCloud

在基础设施即服务 (IaaS) 方面，亚马逊网络服务和谷歌云平台是长期垄断这一领域的两个杰出参与者。 尽管 AWS 近年来已成为云解决方案的黄金标准，但 Google Cloud Platform 绝对是需要您关注和考虑的东西。 与任何事情一样，在某些领域中，一个比另一个更重要，您可以比较每种解决方案的优缺点，以确定适合您特定用例的理想解决方案。

在 PromptCloud，我们分享了使用 AWS 和 GCP 的经验，并且已经将两者用于多个不同的网络爬虫项目。 在这篇文章中，我们将说明这两种解决方案在采用、功能、定价和配置方面的异同。 让我们开始吧。

采用率和市场份额

AWS 已经成为云解决方案的代名词，它已经收购了大约一半的 IaaS 市场这一事实不应该让它感到任何意外。 凭借其先发优势和 5 年的领先优势，AWS 确实已经成熟了很多，并且能够提供更多的功能和选项。 至于GCP，作为一个相对较新的进入者，它还有很长的路要走。

例如，虽然 AWS 有一个完全托管的 SQL 解决方案，它支持 MariaDB、Microsoft SQL 服务器和 Aurora，但 GCP 的对应物仅限于 MySQL。

AWS 还提供了 Lambda，这是一种无服务器计算解决方案，让您无需专门的请求实例即可运行代码。 谷歌有一个类似的产品支持 Node.js 中的无服务器功能。 在可访问性方面，AWS 凭借其跨地域的大量数据中心再次击败了 GCP。

价钱

就定价而言，GCP 以其具有竞争力的价格获得了更高的优势。 AWS 提供的 2 个 CPU/8GB RAM 实例每月花费 69 美元，而使用 GCP，每月只需 52 美元。 对于云存储，GCP 收费 2 美分/GB/月，而 AWS 收费 2.3 美分/GB/月。 在他们的辩护中，AWS 提供了一个多区域的云存储选项，数据可以分布在不同地区的服务器上，而额外的成本可以忽略不计。 您可以查看我们的Amazon EC2 定价计算器，以便轻松计算价格。

AWS 过去采用按小时计费的定价结构，而 GCP 采用按分钟计费的模式，最短持续时间为 10 分钟。 推迟到下一小时会产生额外费用，例如，在 AWS 上，1.01 小时将被视为 2 小时。 对于使用云进行简短分析的人来说，这曾经是一个关键的区别。

现在不再是这种情况，GCP 和 AWS 现在都遵循按秒付费的定价模式。 除了这个 GCP 最近为所有虚拟机和操作系统引入了按秒计费，随后 AWS 为 Linux 虚拟机提供了相同的计费。

请记住，如果您进行的分析时间少于 10 分钟，则最好选择无服务器选项，因为虚拟机启动速度较慢，并且可能会导致您花费更多，而无服务器功能的计费周期为 100 毫秒。

最重要的是，GCP 倾向于在没有任何条件的情况下为长期使用提供折扣，这与 AWS 要求用户提前运行更长时间的实例以获得折扣资格不同。 有了这个，如果虚拟机运行一整个月，GCP 用户可以享受 30% 的额外折扣。

除此之外，GCP 还为承诺使用量提供高达 57% 的折扣，用户可以每月保留 CPU 和 RAM 使用量，无论虚拟机、地理区域或配置如何。 GCP 在定价方面显然是赢家。

实例配置

如果您正在寻找大型实例，AWS 无疑会胜出。 虽然 GCP 中的最高实例配置是 96 个 CPU/624 GB RAM，但 AWS 以惊人的 128 个 CPU 和 2TB RAM 实例击败了它们。

虽然 AWS 是满足大规模需求的方法，但 GCP 非常灵活，这将非常棒，尤其是在您预算紧张的情况下。 除了 AWS 等预定义的实例包之外，GCP 还允许您完全自定义您的实例，包括您需要的 CPU 数量和 RAM 数量。 如果您的要求是小规模且具体的，您会发现这些自定义选项有助于节省成本。 如果您进行大量快速分析，您还可以探索两家提供商提供的临时实例解决方案。

AWS 提供的另一个很棒的产品是现货实例，它让您可以为您愿意在实例上花费的金额出价，而且它通常比标准产品便宜。 GCP 提供了类似的选项，但略有不同，称为抢占式实例。 这些实例最多可运行 24 小时，但如果 Google 需要计算能力，则很容易中断。 中断时，GCP 会触发您预定义的关闭脚本，该脚本将保存您当前的分析状态。 这更容易，因为它可以自动化，并且可以节省高达 80% 的标准成本。

文档和帮助

由于其年龄和社区的贡献，AWS 在文档和帮助的易用性方面处于领先地位。 由于贵公司需要复杂的服务器配置，学习曲线会很陡峭，因此选择一个易于获得帮助的解决方案至关重要。 谷歌云平台，如果你需要大量的帮助，作为一个新进入者并不是最好的选择。

大数据处理

作为地球上最大的搜索引擎拥有和运营的云解决方案，GCP 有其强大的一面，尤其是在大数据处理方面。 使用 GCP，管理海量数据将变得很容易。 BigQuery是 Google 提供的一项服务，可帮助您以闪电般的速度存储、排序和分析数据。 虽然操作起来有点复杂，但这让 GCP 在涉及大量数据的用例中占了上风。

机器学习准备

亚马逊和谷歌都有自己的机器学习平台，可以与他们的云解决方案紧密集成。 Amazon 的 ML 框架在很大程度上是自动化的，可以无缝地应用于 AWS 中存储的数据。 谷歌通过提供对支持谷歌搜索和其他著名应用程序的最先进算法的访问，领先一步。 借助 Google 的平台，用户还可以选择构建自己的 ML 模型。 Amazon 提供的一些建模方法包括回归、二元分类和多类分类。 谷歌的产品更先进，它包括视频分析、图像分析、语音识别、文本分析和翻译。 这两个平台都可以根据云帐户上可用的数据自动建议算法。 亚马逊的产品相对便宜，数据分析和培训每小时 0.42 美元，而谷歌每小时收费 0.49 美元。

入门

如果您希望试用 AWS 和 GCP 以确定更适合您的用例的一种，这两种解决方案都提供免费试用。 AWS 提供 12 个月的免费试用，非常慷慨，足以评估解决方案并了解其优缺点。 他们的免费试用包括每月 750 小时的小型 1 CPU/1GB RAM 以及 30GB 的存储空间和每月 750 小时的托管数据库实例。 这与许多其他免费产品捆绑在一起，这是一个太好了，不能放弃的优惠。 您可以在 AWS 网站上找到有关试用的更多详细信息。

Google 的免费试用服务没有 12 个月 300 美元的信用额度那么有吸引力，这更像是折扣而不是免费试用。 他们还提供永久免费的实例，该实例具有 0.2 CPU/0.6GB RAM，磁盘空间为 30 GB 和 5GB 云存储。

最终判决

在这两家领先的云服务提供商之间进行选择可能会令人困惑和不知所措。 如果您的需求需要太多功能和附加组件，最好使用 AWS。 但是，如果您正在寻求具有更好大数据兼容性的袖珍型云解决方案，那么 GCP 就是您的最佳选择。 AWS 提供大量文档和帮助指南以及 12 个月的免费试用期，是初学者和寻求强大基础设施的人的绝佳选择。 在比较各个方面后，我们发现 AWS 是大型业务用例的更好解决方案。