技術專欄

集結國內外精選文章,掌握最新雲端技術新知與應用 

iKala Cloud / 部落格 / 基礎架構 / 雲端平台怎麼選?比較三大雲端供應商 GCP 與 AWS 與 Azure

雲端平台怎麼選?比較三大雲端供應商 GCP 與 AWS 與 Azure

(本文於2018.7更新)
不知道該如何選擇雲端服務供應商嗎?各家的規格與計費方式都不盡相同,該怎麼挑選適合的服務,以最少的成本獲得最大的效益?本文針對 Google Cloud Platform (GCP)、 Amazon Web Service (AWS)、 Microsoft Azure (Azure) 三大雲端平台進行調查,比較四項重要的指標,分別是:

1.基礎設施  2.機器類型  3.計費方式  4.服務項目

如果想要觀看更詳盡的說明,我們也整理好相關的實用連結,希望透過這些比較,能替您省去不少時間,並挑選到適合的雲端服務。

基礎建設

現在,雲端需求日益爭高,雲端大廠們的競爭也越來越激烈,為了要提升連線速度,Google 已在日前宣布打造橫跨日本、關島、澳洲三地的 環狀海底電纜,同時也積極地擴建機房,希望可以提供更優質的服務。以目前的基礎建設來說,AWS 在全球 19 個地理區域(Region)運作,並有 55 個可用區域(Availability Zones)、Azure 有 36 個地理區域。而  Google 目前有 17 個地理區域及 52 個可用區域,其中更包含台灣的彰濱機房,因此對於台灣使用者來說,平均連線延遲可以降至 8ms,比 AWS 快上10倍!此外 2018 年也將於香港、大阪等地的建立機房,可見身為市場後進者的 Google 正當仁不讓的急起直追中!

*GCP 洛杉磯機房 2018年 7月上線

*GCP 芬蘭機房 2018年6月上線

*GCP 亞太區第 7 座機房出爐,將於 2019 座落大阪!

GCP AWS Azure
地理區域數量 17 19 36
未來預計新增的地理區域數量 3 4 10
台灣機房
連結 Cloud Locations AWS Global Infrastructure Azure

GCP/AWS/Azure 基礎建設比較表。資料來源:GCP 與 AWS 與 Azure 官網

 data-lazy-src=

 data-lazy-src=

 data-lazy-src=

機器類型與計算能力

在雲端的世界中,根據不同的虛擬化方式,可以有容器(Container)與虛擬機器(Virtual Machine,簡稱 VM) 等不同形式的虛擬化機器,不過 VM 比起 Container 有較高的控制程度,開發者可以完整的掌控網路以及系統設定,所以這邊的計算能力,我們關注不同的 VM 類型。

透過 GCPAWSAzure 的規格表,我們可以看到雙方除了基本款之外,還有針對 CPU 或是 Memory 優化的 VM 可供選擇。在選擇性上,Azure 可選擇的類型種類較多,階層分得比較細,不過在 GCP 您可以客製化您的類型 (custom type),自行定義規格。整體來說,雙方提供的計算規格與能力差不多,需要考慮的應是價錢計算的衡量。下表以這三大廠牌相近的機器規格和費用進行比較,GCP(n1-standard-1)、AWS(m3.medium)、Azure(D1 v2)。

現在聯繫 iKala Cloud,瞭解更多 GCP 加值服務!

GCP AWS Azure
地區 美國 美國 美國
作業系統 Linux Linux Linux
機器類型 n1-standard-1 m3.medium D1 v2
虛擬CPU數 1 1 1
記憶體 3.75GB 3.75GB 3.5GB
每月價格 (一般) USD 24.08 USD 49.05 USD 56.21
RI 一年 (不含upfront) USD 24.08 USD 35.04 USD 38.84

GCP 與 AWS 與 Azure 機器類型比較表。資料來源:GCP 與 AWS 與 Azure 官網

*2017年3月GCP提供了 Committed Use Discount,最高還可獲得57%的折扣。

計費方式

現在的雲端服務都是採用「用多少算多少」的計費方式,雖然方便,但如果一開始沒有看清楚所選的服務,很可能會有超出預期的花費。好在雲端供應商都有提供免費試用方案,讓我們能在一段期間內體驗功能,也了解費用如何計算。以 GCP 來說,提供 12 個月 300 美元的額度 (另有「永久免費額度」),您可以自由選擇想要體驗的機器類型;而 AWS 則是提供 1 年基本款的虛擬機器 EC2,時間相對較長,但是無法更換其他機器類型;Azure 的永久免費產品可以試用 12 個月,其餘產品則需於 30 天內以價值 200 美元的 Azure 點數進行試用。

 

GCP AWS Azure
免費試用方案 GCP 免費試用方案
一年,300美金額度,另有永久免費額度
AWS 試用方案
一年每月 750 小時的執行個體使用量
Azure 試用方案
30天,價值 $200 元的 Azure 點數。其餘永久免費產品,可試用 12 個月。
計費方式 基本執行個體規格,以計費 基本執行個體規格,以秒計費 基本執行個體規格,以小時計費
優惠方式 連續使用滿一個月即可獲得 7 折優惠,還有機會獲得 43 折優惠 預繳 1 或 3 年的方案,可以有 5 至 7 折的折扣 1 年期或 3 年期的預付方案,最多可省下 72% 的隨用隨付費用。
價格計算 Pricing Calculator Simple Monthly Calculator 定價計算機

GCP 與 AWS 與 Azure 計費方式比較表。資料來源:GCP 與 AWS 與 Azure 官網

如果您的應用不是隨時都需要虛擬機器進行計算,並且具備容錯能力的話,那麼除了標準規格外,可以選擇 GCP 上的搶占式執行個體(Preemptible VM)、AWS 的競價型執行個體(Spot instance)、Azure的 低優先順序 VM 以降低花費。運作方式其實是差不多的,在 GCP 上,搶占是指當整體資源不足時,您會收到通知:您的機器將於 24 小時內被關閉,釋放這些多餘的資源給其他個體使用。而在 AWS 的競價型個體,是透過使用者出價的高低,決定機器是否開啟。根據整體系統附載情況會有一個浮動的價格,通常系統附載較低的時候,價格會被調低,引誘使用者來開啟機器。Azure 低優先順序 VM 運作模式與 GCP 類似,此外將從小時計費改成以秒計費,您可以透過 Azure Batch 計算機來瞭解相關價格。

如果想要進行更深入的價格比較,歡迎使用 GCP 提供的價格比較器 Pricing Calculator,針對每一項服務看 GCP 能為您省下多少錢!

pricing-calculator

GCP 提供的價格比較器。圖/截圖自Pricing Calculator

服務項目

還記得 2008 年 Google 人生第一號雲端服務 App Engine 嗎?當時根本沒人用,完全是 Google 自嗨的產品。可是事實是 Google 走的比較遠。當時別說 PaaS,連雲端這個概念可能都還沒有太多著墨,又有誰會想用呢?於是 Google 近 2 年開始動作:將 IaaS 的部分補足也就是 Compute Engine (GCE);同時也補足了符合現代 service 精神的容器引擎 Container Engine (GKE);最後比 PaaS 更向前一步,將不遠的理想- Serverless 的部分追上,如 BigQuery,並強推 managed service,如 Dataproc, ML Engine, Cloud Functions, AutoML 等。

結果終於有了一系列的完整的服務-從 Ops 到 NoOps. 若您的服務是全新的,則可以嘗試 GKE, managed services;若您的服務是 Legacy 的,您也可以試試從 GCE 切入。以下便是 GCP、AWS、Azure 服務項目的比較,GCP 該有的都有;而 Azure、AWS 沒有的,GCP 也都有了!

GCP vs AWS : https://cloud.google.com/free/docs/map-aws-google-cloud-platform
GCP vs Azure : https://cloud.google.com/free/docs/map-azure-google-cloud-platform

目前雲端市場競爭激烈,各家廠商都積極布局資料中心以及相關的硬體設施,以擴大營運版圖,同時也不斷地傳出費率調降的優惠資訊,吸引更多使用者加入雲端運算的行列。因此,目前看到的規格以及費率,未來都有可能更動,若採用預先付款的合約方式 (如 AWS RI 的 upfront 部分),就需要評估優惠是否符合效益,以免因小失大。或許未來您不會只採用一家雲端服務供應商,而是結合各家特色與優勢,強化您的產品服務,用更聰明的方式付費,暢遊雲端!

GCP 全面支援 ASP.NET : https://ikala.cloud/gcp-asp-net/
ASP.NET Core 在 Google App Engine (GAE) 上運行網頁應用程式

延伸閱讀

  1. 拆解雲端 Message Service:Google Cloud Pub/Sub vs. AWS SQS 優劣分析
  2. VPC Network:GCP 和 AWS 功能比較
  3. 拆解 GCP 和 AWS 雲端負載平衡功能和比較
  4. 機器學習該選誰?Google vs Amazon vs Microsoft AI 比較大全 (一)

分享本文:
FacebookLineTwitter
回到頂端