By Veritis
Amazon, Microsoft und Google dominieren die öffentliche Cloud-Landschaft und bieten die sichersten, flexibelsten und zuverlässigsten Cloud-Dienste. Ihre jeweiligen Cloud-Plattformen AWS, Azure und GCP bieten den Kunden eine Reihe von Speicher-, Rechen- und Netzwerkoptionen.
Zu den gemeinsamen Merkmalen der drei Plattformen gehören u. a. sofortige Bereitstellung, Self-Service, automatische Skalierung, Identitätsmanagement, Sicherheit und Compliance.
Augenblicklich kann AWS in Bezug auf Funktionalität und Reifegrad als wesentlich größer als Azure und GCP angesehen werden.
Doch auch die beiden anderen entwickeln sich schneller und beweisen ihre Marktdominanz.
AWS Vs Azure Vs GCP: Feature-wise Comparison
| Details | AWS | Azure | GCP |
| Compute Services | 1) AWS Beanstalk 2) Amazon EC2 3) Amazon EC2 Auto-.Scaling 4) Amazon Elastic Container Registry 5) Amazon Elastic Kubernetes Service 6) Amazon Lightsail 7) AWS Serverless Application Repository 8) VMware Cloud für AWS 9) AWS Batch 10) AWS Fargate 11) AWS Lambda 12) AWS Outposts 13) Elastic Load Balancing |
1) Platform-as-a-service (PaaS) 2) Function-as-a-service (FaaS) 3) Service Fabric 4) Azure Batch 5) Cloud Services 6) Container Instances Batch 7) Azure Container Service (AKS) 8) Virtual Machines Compute Engine 9) Virtual Machine Scale Sets |
1) App Engine 2) Docker Container Registry 3) Instant Groups 4) Compute Engine 5) Graphics Processing Unit (GPU) 6) Knative 7) Kubernetes 8) Funktionen |
| Speicherdienste | 1) Simple Storage Service (S3) 2) Elastic Block Storage (EBS) 3) Elastic File System (EFS) 4) Storage Gateway 5) Snowball 6) Snowball Edge 7) Snowmobile |
1) Blob Storage 2) Queue Storage 3) File Storage 4) Disk Storage 5) Data Lake Store |
1) Cloud Storage 2) Persistent Disk 3) Transfer Appliance 4) Transfer Service |
| AI/ML | 1) SageMaker 2) Comprehend 3) Lex 4) Polly 5) Rekognition 6) Machine Learning 7) Translate 8) Transcribe 9) DeepLens 10) Deep Learning AMIs 11) Apache MXNet auf AWS 12) TensorFlow auf AWS |
1) Machine Learning 2) Azure Bot Service 3) Cognitive Services |
1) Cloud Machine Learning Engine 2) Dialogflow Enterprise Edition 5) Cloud Natural Language 6) Cloud Speech API 7) Cloud Translation API 8) Cloud Video Intelligence 9) Cloud Job Discovery (Private Beta) |
| Datenbankdienste | 1) Aurora 2) RDS 3) DynamoDB 4) ElastiCache 5) Redshift 6) Neptune 7) Datenbank-Migrationsdienst |
1) SQL-Datenbank 2) Datenbank für MySQL 3) Datenbank für PostgreSQL 4) Data Warehouse 5) Server-Stretch-Datenbank 6) Cosmos DB 7) Tabellenspeicher 8) Redis Cache 9) Data Factory |
1) Cloud SQL 2) Cloud Bigtable 3) Cloud Spanner 4) Cloud Datastore |
| Backup Services | Glacier | 1) Archivspeicher 2) Backup 3) Site Recovery |
1) Nearline (Daten mit häufigem Zugriff) 2) Coldline (Daten mit seltenem Zugriff) |
| Serverless Computing | 1) Lambda 2) Serverless Application Repository |
Funktionen | Google Cloud Functions |
| Stärken | 1) Dominante Marktposition 2) Umfangreiche, ausgereifte Angebote 3) Unterstützung für große Unternehmen 4) Globale Reichweite 5) Flexibilität und ein breiteres Spektrum an Dienstleistungen |
1) Zweitgrößter Anbieter 2) Integration mit Microsoft-Tools und -Software 3) Breites Funktionsspektrum 4) Hybride Cloud 5) Unterstützung für Open Source 6) Ideal für Startups und Entwickler |
1) Konzipiert für cloud-native Unternehmen 2) Engagement für Open Source und Portabilität 3) Flexible Verträge 4) DevOps-Expertise 5) Vollständig container-basiertes Modell 6) Kostengünstigsteeffizient |
| Caching | Elastic Cache | Redis Cache | Cloud CDN |
| File Storage | EFS | Azure Files | ZFS und Avere |
| Netzwerke | Virtuelles Netzwerk (VNET) | Virtuelle Private Cloud (VPC) | Cloud Virtual Network |
| Sicherheit | AWS Security Hub | Azure Security Center | Cloud Security Command Center |
| Standort | 77 Verfügbarkeitszonen in 24 geografischen Regionen | Präsenz in über 60 Regionen weltweit | Präsenz in 24 Regionen und 73 Zonen. Erhältlich in mehr als 200 Ländern und Gebieten |
| Dokumentation | Best in class | High quality | High quality |
| Preisgestaltung/Rabattoptionen | Einjähriges kostenloses Probejahr mit einem Rabatt von bis zu 75 % bei einer 1-3-Jahres-Verpflichtung | Bis zu 75 % Rabatt bei einer Verpflichtung von einem bis drei Jahren | GCP-Guthaben von 300 US-Dollar für 12 Monate neben einem Rabatt von bis zu 30 % für die dauerhafte Nutzung |
AWS Vs Azure Vs Google Cloud: Preisgestaltung
Bei der Auswahl eines Public-Cloud-Anbieters gilt der Preisaspekt als wichtigster Impuls, der die Entscheidungsfindung von IT-Unternehmen beeinflusst.
Der folgende Vergleich zwischen AWS, Azure und GCP in Bezug auf Preis und Maschinentyp hilft Ihnen bei Ihrer Entscheidungsfindung:
| Maschinentyp | AWS | Azure | GCP |
| Kleinste Instanz | Eine Instanz mit 2 virtuellen CPUs und 8 GB RAM kostet Sie rund 69 USD/Monat. | Eine Instanz mit 2 virtuellen CPUs und 8 GB RAM kostet Sie etwa 70 USD/Monat. | Eine Instanz mit 2 virtuellen CPUs und 8 GB RAM kostet Sie etwa 52 USD/Monat. |
| Größte Instanz | Die größte Instanz mit 3,84 TB RAM und 128 vCPUs kostet Sie etwa USD 3,97/Stunde. | Die größte Instanz mit 3.89 TB RAM und 128 vCPUs kostet ca. USD 6,79/Stunde. | Die größte Instanz mit 3,75 TB RAM und 160 vCPUs kostet ca. USD 5.32/Stunde. |
Neben den oben genannten Preismodellen gibt es noch ein weiteres Modell, das erwähnenswert ist!!!
AWS und Azure bieten ihre Cloud-Dienste mit minutengenauer Abrechnung an, während GCP ihnen voraus ist, indem es eine sekundengenaue Abrechnung anbietet. Darüber hinaus bietet GCP verschiedene Preisnachlässe und flexible Verträge an, um einen maximalen Nachfrageschub zu erreichen.
Amazon Web Services (AWS)
Als Pionier des Cloud Computing war Amazon vor über einem Jahrzehnt der erste Anbieter auf dem Markt für Cloud-Dienste und ist sowohl bei der Anzahl der Produkte als auch der Kunden führend, wobei AWS als Maßstab für die Qualität von Cloud-Diensten gilt.
AWS bietet eine Reihe von Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Angeboten, die sich in die Bereiche Computing, Datenbank, Content Delivery und Storage sowie Networking unterteilen lassen.
AWS ermöglicht einen reibungslosen und flexiblen Datenerfassungsfluss mit serverlosen Services wie Amazon Kinesis Streams, Amazon SQS Queues und AWS Lambda Functions. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Webanwendungsplattform, das Betriebssystem, die Datenbank und die Programmiersprachen u. a. nach ihren Anforderungen auszuwählen.
Die Nutzung der Cloud-Infrastrukturressourcen kann mit AWS-Verwaltungstools wie AWS CloudTrail und Amazon CloudWatch zur Verfolgung der Benutzeraktivitäten und AWS Config zur Verwaltung des Ressourcenbestands und der Änderungen überwacht werden.
AWS trägt zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität und des Geschäftswachstums von Unternehmen bei. Zu den Nachteilen von AWS gehören die komplexe Infrastruktur und die voreingestellten Service-Limits, die sich an den durchschnittlichen Benutzeranforderungen orientieren.
Amazon-Rechenzentren sind die größten unter den drei Cloud-Anbietern und befinden sich in 77 Regionen der Welt.
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Microsoft Azure
Die Microsoft Azure-Plattform wurde für den Aufbau, die Bereitstellung und die Verwaltung verschiedener Dienste und Anwendungen über ein riesiges Netzwerk von Microsoft-verwalteten Rechenzentren entwickelt. Zu den Azure-Angeboten gehören Compute, Networking, Datenmanagement, Datenbanken und Performance.
Azure Site Recovery ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, Site-to-Site-Replikation und Datenwiederherstellung auf VMs zu orchestrieren, die auf Azure selbst gehostet werden. Azure bietet Zone Redundant Storage (ZRS) oder Datenspeicherredundanz über mehrere Rechenzentrumsregionen hinweg.
Azure ExpressRoute erleichtert die Anbindung des Rechenzentrums an Azure über eine private Verbindung, ohne das Internet zu nutzen, und bietet so höhere Sicherheit, größere Zuverlässigkeit und geringere Latenz.
Azure verfügt außerdem über umfangreiche Netzwerkfunktionen, darunter die Unterstützung mehrerer Site-to-Site-Verbindungen zu virtuellen Netzwerken sowie die Möglichkeit, virtuelle Netzwerke in verschiedenen Regionen miteinander zu verbinden.
Azure bietet die niedrigsten On-Demand- und ermäßigten Instanzpreise. Spezialisierte Entwickler können mit dem Azure Machine Learning Studio Algorithmen schreiben, testen und bereitstellen.
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Google Cloud Platform (GCP)
Mit einer intuitiven Benutzeroberfläche, niedrigeren Kosten, preemptiblen Instanzen und flexiblen Berechnungsoptionen ist GCP eine attraktive Alternative zu AWS und Azure. Google verwendet eine umfassende Verschlüsselung aller Daten und Kommunikationskanäle, einschließlich des Datenverkehrs zwischen den Rechenzentren.
Zu den Bereichen, in denen Google Cloud stark mit AWS konkurriert, gehören die Konfigurierbarkeit von Instanzen und Zahlungen, Datenschutz und Datensicherheit, Kosteneffizienz und maschinelles Lernen.
Während alle drei Cloud-Anbieter Rabatte von bis zu 75 Prozent für eine Bindung von ein bis drei Jahren anbieten, bietet Google zusätzlich einen Dauerrabatt von bis zu 30 Prozent auf jeden Instance-Typ, der mehr als 25 Prozent pro Monat läuft.
Während AWS eine einjährige kostenlose Testphase anbietet, bietet GCP ein Guthaben von 300 US-Dollar für 12 Monate sowie ein kostenloses Tier, das nicht zeitlich begrenzt ist. Das GCP-Guthabenmodell eignet sich eher für Unternehmen, die neu in den Bereich der Cloud-Dienste einsteigen.
Google bietet mehrere Standard-APIs für die Bereiche maschinelles Sehen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Übersetzung. Ingenieure für maschinelles Lernen können Modelle erstellen, die auf der Open-Source-Bibliothek TensorFlow für tiefes Lernen der Cloud Machine Learning Engine von Google basieren.
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A Three-way Battle
Die Unterschiede zwischen den drei großen Cloud-Diensten lassen sich anhand verschiedener Parameter wie Compute, Storage, Datenbanken, Standorte und Dokumentation erkennen.
- Compute: AWS bietet die Elastic Compute Cloud (EC2) an, die alle Rechenservices durch die Verwaltung virtueller Maschinen abwickelt, die über vorkonfigurierte Einstellungen verfügen und auch von den Nutzern nach Bedarf konfiguriert werden können. Auf der anderen Seite bietet Azure virtuelle Maschinen und Skalierungssätze für virtuelle Maschinen, während GCP die Google Compute Engine (GCE) anbietet, die die gleichen Funktionen erfüllt.
- Speicherung: Amazon S3 (Simple Storage Service) ist die beste Option für die Speicherung mit umfangreicher Dokumentation, bewährter Technologie und gutem Community-Support. Microsoft Azure Storage und Google Cloud Storage bieten ebenfalls zuverlässige Speicherdienste.
- Datenbanken: Mehrere Tools und Serviceoptionen für Datenbanken werden von allen großen Dienstanbietern angeboten. Amazons Relational Database Service (RDS) unterstützt die wichtigsten Datenbanken wie Oracle und PostgreSQL und verwaltet alles von der Aktualisierung bis zum Patching. Azure SQL Database bietet Funktionen zur Verwaltung von SQL-Datenbanken für Azure, während es sich um Cloud SQL für GCP handelt.
- Standort: AWS, Azure und GCP bieten eine große Abdeckung auf der ganzen Welt und sorgen für eine optimale Anwendungsleistung, indem sie den geringstmöglichen Weg zum vorgesehenen Kundenstamm haben. Während Amazon über 77 Verfügbarkeitszonen verfügt, ist Azure in mehr als 60 Regionen und Google in 33 Ländern vertreten, wobei regelmäßig neue Regionen hinzukommen.
- Dokumentation: Alle drei Anbieter bieten eine hochwertige Dokumentation, wobei AWS Azure und GCP leicht voraus ist.
AWS Vs Azure Vs Google Cloud: Key Takeaways!
Nachdem wir die wichtigsten Vor- und Nachteile dieser drei Cloud-Anbieter durchgegangen sind, ist es offensichtlich, dass jeder von ihnen auf seine eigene Art und Weise einzigartig ist und den Kunden verschiedene Optionen bietet.
Aber wenn wir sie genau betrachten, können wir sehen, dass AWS in dieser Cloud-Schlacht Azure vs. AWS vs. GCP den größten Fußabdruck sichert. Auch wenn AWS die Nase vorn hat, ist es noch ungewiss, wie lange AWS die Vorherrschaft genießen wird.
Azure und GCP streben unermüdlich danach, sich einen maximalen Anteil am globalen Cloud-Markt zu sichern.
Azure macht sich die Tatsache zunutze, dass „es einfach ist, MS-Tools in die Azure-Cloud zu integrieren“. So kann Azure leicht Organisationen umarmen, um MS-Tools zu verwenden.
Auf der anderen Seite kann GCP mit den besten Preismodellen den Kunden bei Kostenproblemen helfen.
AWS, Azure und GCP: Marktanteile und Wachstumsrate
Seit den Anfängen des Cloud Computing hat AWS andere auf dem globalen Cloud-Markt dominiert. AWS genießt eine Vormachtstellung, indem es sich rund 32 Prozent des weltweiten Marktanteils sichert. Microsoft Azure folgt AWS mit 19 % des weltweiten Marktanteils.
Und GCP liegt mit einem weltweiten Marktanteil von 10 % an dritter Stelle.
Cloud-Marktanteil im Überblick:
- AWS – 32%
- Microsoft Azure – 19%
- GCP – 7%
Das Auswahldilemma
Der Krieg um die Vorherrschaft in der Cloud findet zwischen den großen Drei statt. Zwar haben sich eine Reihe anderer Anbieter wie IBM und Oracle an Cloud-Dienste herangewagt, doch sind sie noch weit davon entfernt, einen bedeutenden Marktanteil zu erobern.
Jede der drei Cloud-Plattformen AWS, Azure und GCP ist auf ihre Weise einzigartig und bietet Unternehmen eine Fülle von Optionen, aus denen sie je nach ihren spezifischen Anforderungen auswählen können.
Ob AWS seine Vormachtstellung behalten wird oder ob die anderen in naher Zukunft aufholen werden, bleibt abzuwarten.
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Post Updated: 01. Januar 2021