Immer mehr Unternehmen setzen auf Cloud Computing. Egal, ob du einen einzelnen Cloud-Service nutzt oder deine gesamte Infrastruktur in ein neues Cloud-Ökosystem migrierst, du bist nicht der Einzige, der die zusätzlichen Vorteile von Cloud-Technologien nutzen möchte.
Von Verbesserungen in der Skalierbarkeit, Sicherheit und Flexibilität bis hin zur Reduzierung von Kosten und Umweltbelastung gibt es eine Fülle von Gründen, den Schritt in die Cloud zu wagen. Natürlich ist der Übergang nicht mehr so einfach, wie er einmal war.
Seit seinen Anfängen hat sich das Cloud-Ökosystem zu einer komplexen, sich ständig erweiternden Myriade von Anbietern, Technologien, Produkten, und Dienstleistungen entwickelt. Wenn du versuchst, die verschiedenen Kombinationen über diese Vertikalen hinweg zusammenzusetzen, kann deine Auswahl an Optionen schnell in die Tausende klettern. Es wird schnell klar, dass es so etwas wie eine zu große Auswahl gibt.
Wie in jeder Branche gibt es eine Handvoll Unternehmen, die sich vom Rest abheben und Marktführer werden. Wenn wir an Cloud Computing Anbieter denken, gibt es drei Namen, die die Liste anführen: Google Cloud Platform, Amazon Web Services, und Microsoft Azure.
Heute werden wir zwei Cloud-Giganten vergleichen, Google Cloud Platform und Amazon Web Services. Wir werden tief in die Produkte und Dienstleistungen der beiden Anbieter eintauchen. Wir wollen Klarheit schaffen und den Vergleich dieser beiden Cloud-Anbieter vereinfachen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.
Obwohl wir hier bei Kinsta ausschließlich die Google Cloud Platform nutzen, werden wir dir eine unvoreingenommene Meinung bieten. Beide Plattformen bieten umfangreiche Vorteile, aber welche die richtige für dich ist, hängt letztendlich von den individuellen Anforderungen deines Unternehmens ab.
Warum Google Cloud vs. Amazon Web Services
Wenn du planst, Cloud-Dienste zu nutzen, wirst du zweifelsohne die drei Anbieter Google Cloud, Amazon Web Services und Microsoft Azure entdecken. Heute werden wir uns auf den Vergleich von zwei dieser Anbieter konzentrieren, nämlich Google Cloud vs. AWS.
Diese Cloud-Giganten sind bekannte Namen in der Tech-Branche. Beide Unternehmen dominieren seit mehr als einem Jahrzehnt in ihren jeweiligen Branchen. Sie sind als weltweit führende Unternehmen bekannt und streben akribisch nach Innovation und Exzellenz. Beide verfügen über eine Fülle von Fachkenntnissen in der Tech-Branche, mit denen man kaum konkurrieren kann.
Mit ihren jeweiligen technologischen Grundlagen ist es nicht verwunderlich, dass sie branchenführende Cloud-Computing-Plattformen entwickelt haben. Im September 2020 hat Gartner Google und AWS erneut als Leader in ihrem Infrastructure as a Service (IaaS) Magic Quadrant benannt.
Für Amazon ist dies das 10. Jahr in Folge, in dem AWS sich die obere rechte Ecke des Leader-Quadranten in Gartners Magic Quadrant für Cloud Infrastructure as a Service (IaaS) gesichert hat. AWS erhielt die höchste Platzierung für die Fähigkeit zur Ausführung und die weiteste für die Vollständigkeit der Vision.
Google Cloud und AWS dominieren weiterhin die Branche
Google Cloud und AWS dominieren den Cloud Computing-Bereich, seit IaaS-Lösungen im Jahr 2008 an Zugkraft gewonnen haben.
Im August 2020 nannte ein Bericht von Gartner sowohl Google als auch Amazon in einer Gruppe von 5 öffentlichen Cloud-Infrastrukturanbietern, die 80% des IaaS-Marktes ausmachen. Ein Trend, der sich nur noch weiter fortsetzen wird, da beide Unternehmen ihre Position auf dem Markt festigen wollen.
Trotz der globalen Pandemie, die die großen Volkswirtschaften zum Stillstand bringt, prognostiziert Gartner ein weltweites Public-Cloud-Umsatzwachstum von 6,3 % im Jahr 2020. Angetrieben von einer Explosion der Remote-Arbeit, können wir vernünftigerweise vergleichbare Ergebnisse im Cloud-Bereich erwarten. Vor allem, da der Bericht ein Wachstum von 94% im Desktop as a Service (DaaS) Markt beschreibt. Vor diesem Hintergrund kann man erwarten, dass Google und Amazon weiter expandieren werden.
Während beide Unternehmen im IaaS-Bereich begonnen haben, kannst du dich jetzt an Google Cloud und AWS wenden, um Hunderte von Lösungen für IaaS, SaaS und PaaS zu erhalten. Beide Unternehmen arbeiten weiterhin an Innovationen und fügen ihrer ständig wachsenden Liste neue Cloud-Service-Angebote hinzu.
Google Cloud Platform-Umsatz im Jahr 2020
Alphabets Ergebnisse für das vierte Quartal und das Geschäftsjahr 2019 zeigten, dass das Unternehmen weiterhin ein starkes Wachstum verzeichnete, wobei der Gesamtumsatz im Vergleich zum Vorjahr um 18 % stieg. Während es an Transparenz bei den Einnahmen von Google Cloud mangelt, meldete das Unternehmen ein beeindruckendes Wachstum von über 100 %, was das Unternehmen zum Jahresende auf eine jährliche Run-Rate von 10 Milliarden US-Dollar brachte.
Im Jahr 2020 sorgte der Ausbruch der Coronavirus-Pandemie dafür, dass die Muttergesellschaft von Google Cloud – Alphabet – zum ersten Mal seit dem Börsengang im Jahr 2004 einen Umsatzrückgang in einem Quartal verzeichnete. Vor diesem düsteren Hintergrund hat sich Google Cloud tatsächlich gegen den Trend entwickelt und das Wachstum scheinbar nur beschleunigt.
In Q1 konnte Google Cloud dank Google Meet deutlich zulegen, als das Videokonferenz-Tool ein Hit für Remote Worker wurde. Die Gewinnmitteilungen für Q1, Q2 und Q3 zeigen ein Muster des anhaltenden Umsatzwachstums für die Google Cloud Platform im Jahresvergleich. Auf dem Weg zum Ende des Jahres 2020 wird der Google Cloud-Umsatz voraussichtlich auf eine jährliche Run-Rate von über 13 Milliarden US-Dollar steigen – ein prognostiziertes Wachstum von 30 % im Jahr 2019.
Amazon Web Services-Umsatz im Jahr 2020
Im Jahr 2019 meldete Amazons Q4 Earnings Release einen AWS-Umsatz von fast 10 Milliarden US-Dollar. Das bringt das Unternehmen auf eine jährliche Umsatz-Run-Rate von mehr als 40 Milliarden US-Dollar.
Mit dem Auftreten der Coronavirus-Pandemie im Jahr 2020 hat sich das Wachstum von AWS deutlich verlangsamt. Die Gewinnmeldungen für Q1, Q2 und Q3 zeigen, dass das Wachstum im Jahresvergleich zurückgegangen ist und sich in den jeweiligen Quartalen auf eine Wachstumsrate von unter 30 % eingependelt hat. Dies ist eine deutliche Verlangsamung gegenüber dem Wachstum von 40-50 % in den letzten 3 Jahren.
Das ist kein Weltuntergangsszenario, denn AWS hat jetzt einen Jahresumsatz von 43 Milliarden US-Dollar und es wird erwartet, dass diese Zahl nach Abschluss des vierten Quartals weiter steigt. Die Ausnahme könnte sein, wenn du ein Amazon-Aktionär bist, vor allem nachdem Jeff Bezos den Amazon-Aktionären gesagt hat, dass sie sich „zurücklehnen“ sollen, während ihre COVID-19-Antwort den Betriebsgewinn auffrisst.
Google Cloud vs. Amazon Web Services Eigenschaften im Vergleich
Es ist keine einfache Aufgabe, die Plattformen von Google Cloud und AWS zu vergleichen. Ihre weitläufigen und ständig wachsenden Cloud-Services umfassen mittlerweile hunderte von Produkten, aus denen du wählen kannst. Erschwerend kommt hinzu, dass die Anbieter oft unterschiedliche Namenskonventionen für vergleichbare Produkte verwenden. Um sich also nicht im Detail zu verlieren, ist ein gewisses Maß an Wissen und Verständnis erforderlich.
Um die Aufgabe zu vereinfachen, gruppieren sowohl die Google Cloud Platform als auch die Amazon Web Services Platform ihre Produkte dankenswerterweise unter denselben Kategorieüberschriften. Um den Prozess zu beschleunigen und dir Zeit zu sparen, haben wir uns die Arbeit gemacht, die am häufigsten genutzten Dienste aus geschäftskritischen Kategorien zu vergleichen.
In diesem Abschnitt werden wir die Produkte untersuchen, die eine typische Cloud-Bereitstellung ausmachen: Rechenleistung, Netzwerk, Sicherheit und Speicher. Hier bei Kinsta haben wir die Erfahrung aus erster Hand, diese Dienste zu nutzen, um marktführende Hosting-Lösungen zu liefern.
Wir behandeln auch die kritischen Überlegungen, die diese Dienste umgeben. Service-Support, Plattform-Stabilität, Preisgestaltung und Abrechnungsstruktur.
Compute-Funktionen
Beim Vergleich von Google Cloud und Amazon Web Services konzentrieren wir uns auf die virtuellen Maschinen (VMs).
Diese Emulationen von Computersystemen bieten die Funktionalität eines physischen Computers und führen fast jeden Workload aus, den du dir vorstellen kannst. Sie sind die Grundlage deiner Cloud-Umgebung und es ist entscheidend, dass du ein VM-Setup wählst, das zu deinen geschäftlichen Anforderungen passt.
Beide Cloud-Anbieter haben einen ähnlichen Ansatz für VMs gewählt, obwohl sie unterschiedliche Namenskonventionen für ihre individuellen Produktangebote verwenden.
Compute Engine ist das Serviceangebot auf der Google Cloud Platform, während Amazon Web Services Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) heißt. Jeder Anbieter verwendet auch unterschiedliche Terminologie und Konzepte.
Dankenswerterweise hat Google die Terminologie und Konzepte von Amazon EC2 auf die von Compute Engine abgebildet – was du in der Tabelle unten sehen kannst:
Funktion | Amazon EC2 | Compute Engine |
Virtuelle Maschinen | Instanzen | Instanzen |
Machine Images | Amazon Machine Image | Image |
Temporäre virtuelle Maschinen | Spot Instanzen | Bezugsberechtigt VMs |
Firewall | Sicherheitsgruppen | Firewall-Regeln der Compute Engine |
Automatische Skalierung der Instanz | Automatische Skalierung | Compute-Engine-Autoscaler |
Lokal angehängte Festplatte | Ephemeral Disk | Lokale SSD |
VM import | Unterstützte Formate: RAW, OVA, VMDK, and VHD | Unterstützte Formate: RAW, OVA, VMDK, and VHD |
Einsatzort | Zonal | Zonal |
Mapping der High-Level-Terminologie für Amazon EC2 auf Google Compute Engine (Tabelle Quelle: Google)
Funktionen der virtuellen Maschine
Wenn du virtuelle Maschineninstanzen auf der Compute Engine Amazon EC2 bereitstellst, bieten beide Dienste viele Funktionen, die sich stark ähneln, dazu gehören:
- Die Möglichkeit, gespeicherte Festplatten-Images zu verwenden, um Instanzen zu erstellen
- On-Demand-Funktionen zum Starten und Beenden von Instanzen
- Restriktionsfreie Verwaltung deiner Instanzen
- Die Möglichkeit, deine Instanzen zu taggen
- Eine Vielzahl von verfügbaren Betriebssystemen, die auf deiner Instanz installiert werden können
Zugriff auf virtuelle Maschinen
Wenn es um den Zugriff auf deine VM geht, gibt es eine Reihe von wichtigen Unterschieden in der Herangehensweise zwischen Compute Engine und Amazon EC2.
Wenn du Terminal-Zugriff auf eine Instanz in Amazon EC2 haben möchtest, musst du deinen eigenen SSH-Schlüssel mitbringen.
Compute Engine bietet einen flexibleren Ansatz für den Terminalzugriff. Du kannst einen SSH-Schlüssel erstellen, wann immer du ihn brauchst, auch wenn die Instanz bereits läuft. Dank des browserbasierten SSH-Terminals von Compute Engine, das über die Google Cloud Console verfügbar ist, musst du diese Schlüssel auch nicht auf deinem lokalen Computer speichern.
Instanztypen der virtuellen Maschine
Wenn du deine virtuelle Maschine bereitstellst, bieten sowohl Compute Engine als auch Amazon EC2 Einfachheit durch eine Reihe von vordefinierten Instanzen. Diese Instanzen beinhalten spezifische Konfigurationen von virtueller CPU, RAM und Netzwerk.
Sowohl Google als auch Amazon bieten Hunderte von virtuellen Maschinentypen an, die in einer Vielzahl von Konfigurationen verfügbar sind. Jede bietet Flexibilität und erlaubt es dir, deine Konfigurationen anzupassen, um deine VM-Ressourcen zu skalieren, um die einzigartigen Bedürfnisse deines Unternehmens zu erfüllen.
Du kannst dies tun, indem du die Anzahl der CPUs und den verfügbaren Arbeitsspeicher auf extreme High-End-Spezifikationen erhöhst.
Die Anbieter maximieren mit den folgenden:
- Google Compute Engine VMs, die auf bis zu 416 vCPUs und 11.776 GB RAM skalieren
- Amazon EC2 VMs, die bis zu 448 vCPUs und 24.576 GB RAM skalieren
Über die Bandbreite der VM-Typen hinweg verwenden beide Plattformen weitgehend die gleiche Kategorisierung. Allerdings kann es sein, dass ein Anbieter in bestimmten Kategorien einen Maschinentyp anbietet, den der andere nicht hat.
Abhängig von deinen Geschäftsanforderungen kannst du aus Maschinentypen in Kategorien wie Shared Core, General-Purpose, speicheroptimiert, rechenoptimiert, speicheroptimiert, GPU und High-Performance wählen.
Um dir den besten VM-Vergleich zwischen Amazon EC2 und Compute Engine zu bieten, haben wir die folgende Tabelle zusammengestellt, die die aktuellsten Maschinentypen für beide Dienste auflistet.
Maschinen Typ | Amazon EC2 | Compute Engine |
Geteilter Core | N/A | f1-micro – g1-small e2-micro – e2-medium |
Allgemeiner Zweck | a1.medium – a1.metal t4g.nano – t4g.2xlarge t3.nano – t3.2xlarge t3a.nano – t3a.2xlarge t2.nano – t2.2xlarge m6g.medium – m6gd.metal m5.large – m5d.metal m5a.large – m5ad.24xlarge m5n.large – m5dn.24xlarge m4.large – m4.16xlarge |
e2-standard-2 – e2-standard-32 e2-highmem-2 – e2-highmem-16 e2-highcpu-2 – e1-highcpu-32 n1-standard-1 – n1-standard-96 n1-highmem-2 – n1-highmem-96 n1-highcpu-2 – n1-highcpu-96 n2-standard-2 – n2-standard-80 n2-highmem-2 – n2-highmem-80 n2-highcpu-2 – n2-highcpu-80 n2d-standard-2 – n2d-standard-224 n2d-highmem-2 – n2d-highmem-96 n2d-highcpu-2 – n2d-highcpu-224 |
Speicher-optimiert | r6g.medium – r6gd.metal r5.large – r5d.metal r5a.large – r5ad.24xlarge r5n.large – r5dn.24xlarge r4.large – r4.16xlarge x1e.xlarge – x1e.32xlarge x1.16xlarge – x1.32xlarge u-6tb1.metal -u24tb1.metal z1s.large – z1d.metal |
m1-ultramem-40 – m1-ultramem-160 m1-megamem-96 m2-ultramem-208 – m2-ultramem-416 |
Compute-optimiert | c6g.medium – c6gd.metal c5.large – c5d.metal c5a.large – c5ad.24xlarge c5n.large – c5n.metal c4.large – c4.8xlarge |
c2-standard-4 – c2-standard-60 |
Speicheroptimiert | i3.large – i3.metal i3en.large – i3en.metal d2.xlarge – d2.8xlarge h1.2xlarge – h1.16xlarge |
N/A |
GPU | p4d.24xlarge p3.2xlarge – p3db.24xlarge p2.xlarge – p2.16xlarge inf1.xlarge – inf1.24xlarge g4dn.xlarge – g4dn.metal g3s.xlarge – g3.16xlarge f1.2xlarge – f1.16xlarge |
NVIDIA® Tesla® T4 – NVIDIA® Tesla® K80 NVIDIA® Tesla® T4 Virtual Workstation – NVIDIA® Tesla® P100 Virtual Workstation |
Hochleistung | N/A | N/A |
Benutzerdefinierte VM Ressourcen Konfiguration | Ja | Ja |
Images für virtuelle Maschinen
Um die Bereitstellung deiner virtuellen Maschinen zu beschleunigen, kannst du Maschinen-Images verwenden.
Diese sind typischerweise so konfiguriert, dass sie ein Betriebssystem und die erforderliche unterstützende Webserver- und Datenbanksoftware enthalten. Sowohl Compute Engine als auch Amazon EC2 nutzen Machine Images, um neue Instanzen zu erstellen. Zusätzlich zu den Standardkonfigurationen erlauben beide die Verwendung von Images, die von einem Drittanbieter veröffentlicht wurden, oder von benutzerdefinierten Images, die für den privaten Gebrauch erstellt wurden.
Die Plattformen sind ähnlich genug, dass du den gleichen Workflow für die Image-Erstellung sowohl bei Amazon EC2 als auch bei Compute Engine verwenden kannst.
Wenn es um die Speicherung von Bildern geht, verfolgen sie leicht unterschiedliche Ansätze. Auf der Google Cloud werden die Bilder mit Compute Engine gespeichert, während Amazon EC2 seine Bilder in verschiedenen Diensten speichert – Amazon Simple Storage Service (S3) oder Amazon Elastic Block Store (EBS).
Der eindeutige Vorteil, den Amazon EC2 gegenüber Compute Engine bietet, ist die Möglichkeit, auf ein Community-Repository mit vorgefertigten Images zuzugreifen und die Möglichkeit, eigene Images öffentlich verfügbar zu machen (sollte dies eine Anforderung sein).
Auf der Kehrseite bietet Compute Engine den Vorteil von global verfügbaren Maschinen-Images. Während Amazon Machine Images geo-locked sind, was bedeutet, dass sie nur in einer bestimmten Region verfügbar sind.
Automatische Instanz-Skalierung von virtuellen Maschinen
Einer der größten Vorteile der Cloud ist die Möglichkeit, deine Workload-Ressourcen an die Nachfrage anzupassen. Dies geht in beide Richtungen, indem die Ressourcen in Spitzenzeiten erhöht werden, um die Leistung aufrechtzuerhalten und umgekehrt die Ressourcen in ruhigen Zeiten reduziert werden, um die Verschwendung zu begrenzen und die Ausgaben zu kontrollieren. Dieser Prozess ist weithin als Autoscaling bekannt.
Sowohl Compute Engine als auch Amazon EC2 unterstützen und implementieren Autoscaling in ähnlicher Weise und ermöglichen es dir, Ressourcen in Übereinstimmung mit benutzerdefinierten Richtlinien zu erstellen und zu entfernen.
Amazon EC2 skaliert Instances automatisch in einer Gruppe, wobei jede Instance anhand einer definierten Startkonfiguration erstellt wird. Instanzen werden basierend auf einem von drei ausgewählten Skalierungsplänen erstellt oder entfernt
- Manuell – du weist die automatische Skalierung manuell an
- Zeitplan – du konfigurierst bestimmte Zeitrahmen für die automatische Skalierung von Ressourcen
- Dynamisch – du erstellst Richtlinien zur Skalierung deiner Instances basierend auf Amazon CloudWatch-Metriken oder Amazon Simple Queue Service (SQS)-Warteschlangen.
Compute Engine skaliert Instances in einer verwalteten Instance-Gruppe. Jede Instanzgruppe wird aus einer Instanzvorlage mit Ressourcen erstellt, die basierend auf einer Autoscaling-Richtlinie skaliert werden. Im Gegensatz zu Amazon EC2 unterstützt der Autoscaler von Compute Engine nur dynamische Skalierung.
Temporäre virtuelle Maschineninstanzen
Wenn du die Möglichkeiten des Cloud Computing nutzen möchtest, aber nur über ein begrenztes Budget verfügst, lohnt es sich, die Option von temporären Instanzen zu erkunden. Das sind virtuelle Maschinen, die auf freien Zyklen von Ressourcen laufen, die anderen Prozessen zugewiesen sind.
Temporäre Instanzen sind nur sporadisch verfügbar und werden daher am besten für Aufgaben verwendet, die:
- unterbrochen werden können, ohne dass du Arbeit verlierst
- nicht in einem bestimmten Zeitrahmen abgeschlossen werden müssen, typischerweise Workloads mit niedriger Priorität
- keine höhere Rechenleistung haben müssen, wie z.B. das Rendern von Videos
Sowohl Amazon EC2 als auch Compute Engine bieten eine Version von temporären Instanzen an. Obwohl sie unterschiedliche Preismodelle und Namenskonventionen verwenden, teilen sie eine Reihe von gemeinsamen Attributen bei ihren temporären VMs:
- vollständig steuerbar sind, während sie laufen
- auf dem gleichen Leistungsniveau laufen wie On-Demand-Instanzen
- auf eine Untermenge von Maschinentypen und Maschinen-Images im Vergleich zu On-Demand-Instanzen beschränkt sind
Amazon EC2 temporäre VMs werden als Spot-Instances bezeichnet. Sie sind in zwei Formaten verfügbar:
- Undefinierte Spot-Instances – du kaufst eine Spot-Instance für einen unbestimmten Zeitraum und zahlst den Preis, der für den Zeitraum gilt, in dem deine Instances laufen. Diese Art von Instanz kann zu einem vergünstigten Preis von bis zu 90 % des normalen On-Demand-Preises erhältlich sein. Du kannst die aktuellen Spot-Preise gegenüber den On-Demand-Preisen über den Spot Instance Advisor überprüfen und vergleichen.
- Spot-Instances für eine vordefinierte Dauer – du kaufst einen Zeitblock im Voraus. Verfügbar in stündlichen Schritten für bis zu 6 Stunden. Nur mit Vorausplanung erhältst du Zugriff auf Rabatte von 30-50 %.
Compute Engine temporäre VMs werden Preemptible Virtual Machines genannt. Sie sind länger verfügbar als ihre Amazon EC2-Pendants und laufen bis zu 24 Stunden (wenn sie nicht zurückgefordert werden), bevor sie automatisch beendet werden. Sie haben eine feste Preisstruktur und sind mit einem Preisnachlass von bis zu 80% gegenüber den On-Demand-Tarifen für gleichwertige VM-Instanzen erhältlich.
Netzwerk-Funktionen
Amazon Web Services und Google Cloud haben jeweils eine beeindruckende globale Cloud-Infrastruktur entwickelt. Ihre ausgedehnten Netzwerke bestehen aus Hunderten von miteinander verbundenen Rechenzentren auf der ganzen Welt.
Jeder Anbieter hat ein hochmodernes Cloud-Netzwerk entwickelt, das für hohe Fehlertoleranz, unzählige Redundanzszenarien und niedrige Latenzzeiten ausgelegt ist. Jeder bietet Netzwerkdienste an, die Hochgeschwindigkeitsverbindungen zu VMs, anderen Cloud-Diensten und lokalen Servern bereitstellen.
In diesem Abschnitt werden wir die Netzwerkprodukte und -dienste von Google und Amazon genauer unter die Lupe nehmen und vergleichen.
Produkt | Amazon Web Services | Google Cloud Platform |
CDN | Amazon CloudFront | Cloud CDN |
Dedizierte Zusammenschaltung | AWS Direct Connect | Cloud Interconnect |
DNS | AWS Route 53 | Cloud DNS |
Load Balancing | Elastic Load Balancing | Cloud Load Balancing |
Virtuelle Netzwerke | Amazon Virtual Private Cloud | Google Virtual Private Cloud |
Tiers | N/A | Network Service Tiers |
Standorte
Beide Anbieter setzen den rasanten Ausbau ihrer jeweiligen Infrastruktur fort, neue Rechenzentrumsstandorte sind im Aufbau oder für die Zukunft geplant. Wenn man die Standortzahlen für die Netzwerkverfügbarkeit vergleicht, scheint es zu knapp zu sein.
Google Cloud Netzwerk Standorte
Google rühmt sich mit Cloud-Netzwerkstandorten, die derzeit in 37 Regionen, 73 Zonen, 144 Netzwerk-Edge-Standorten und mehr als 200 Ländern und Territorien verfügbar sind. Kürzlich kamen neue Standorte in Seoul, Salt Lake City, Las Vegas und Jakarta hinzu.
In der Zukunft wird Google Cloud weiter in die folgenden Standorte expandieren: Warschau (Polen), Doha (Katar), Toronto (Kanada), Paris (Frankreich), Mailand (Italien), Santiago (Chile), und Madrid (Spanien).
Amazon Web Services Netzwerk-Standorte
AWS bietet nun Cloud-Netzwerkstandorte, die in 24 Regionen, 77 Zonen, 210 Netzwerk-Edge-Standorten und 245 Ländern und Territorien verfügbar sind. Während die Zahlen zu knapp erscheinen, ist das Netzwerk von Amazon größer und bietet mehrere Verfügbarkeitszonen in doppelt so vielen Regionen wie Google. Das würde ihnen einen Vorteil verschaffen, wenn es um die Latenz geht.
Demnächst plant Amazon die Eröffnung weiterer Rechenzentren in Hyderabad (Indien), Jakarta (Indonesien), Osaka (Japan), Madrid (Spanien) und Zürich (Schweiz).
Content Delivery Netzwerk (CDN)
AWS und Google Cloud bieten jeweils ein Content Delivery Network (CDN) Produkt an. Beide bieten die Möglichkeit, deine Inhalte und Services schneller an die Endnutzer zu liefern, indem sie sie über ihre globale Infrastruktur replizieren und hosten, um einen lokalisierten Zugriff zu ermöglichen. Dies bedeutet schnellere Ladezeiten, eine geringere Belastung der Bandbreite und eine bessere Reaktionsfähigkeit für deine Anwendungen, Webseiten und Services.
Amazon CloudFront und Cloud CDN bieten jeweils erweiterte Sicherheit, um die am häufigsten auftretenden DDoS-Angriffe auf Netzwerk- und Transportebene standardmäßig abzuwehren. Sie bieten außerdem eine tiefe Integration in ihre jeweiligen Plattformen, wodurch du zusätzliche Tools zur Überwachung und Verbesserung der Leistung freischalten kannst.
Load Balancing
Sowohl Google Cloud als auch AWS bieten Load Balancing Services an. Richtig konfiguriert, helfen sie dir, den Datenverkehr automatisch auf mehrere Instanzen zu verteilen, um die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz deiner Anwendungen zu verbessern. Sie bieten diese Dienste in unterschiedlichen Konfigurationen an, die wir uns nun genauer ansehen werden.
AWS Load Balancing
Der Load Balancing Service von AWS heißt Elastic Load Balancing (ELB). Er hat die folgenden Eigenschaften und Fähigkeiten:
- Du kannst den AWS Load Balancing Service sowohl intern als auch extern nutzen.
- Damit kannst du den Datenverkehr auf Instanzen in einer oder mehreren Verfügbarkeitszonen in einer bestimmten Region lenken.
- Regelmäßige Health Checks werden auf den Zielinstanzen durchgeführt, wenn eine Instanz ungesund wird, wird der Traffic umgeleitet.
- ELB kann mit dem AWS Auto Scaling Service integriert werden, dies ermöglicht das automatische Hinzufügen und Entfernen von Instanzen, wenn Auto Scaling die Skalierung nach oben oder unten vornimmt.
- Ein Application Load Balancer ist für inhaltsbasiertes Routing und SSL verfügbar
- Ein Network Load Balancer ist für hohen Durchsatz, niedrige Latenz, Layer 4 Verbindungen verfügbar.
Schau dir den Abschnitt Elastic Load Balancing Vergleich an, um einen detaillierteren Funktionsvergleich zu erhalten.
Google Cloud Load Balancing
Googles Load Balancing Service trägt den treffenden Namen Cloud Load Balancing. Er bietet unterschiedliche Eigenschaften und Möglichkeiten:
- Die Google Cloud Load Balancing Dienste sind zwischen internem und externem Zugriff getrennt.
- Im Gegensatz zu ELB erhältst du bei der Bereitstellung eines externen Compute Engine Load Balancers eine einzige IP-Adresse, die global erreichbar ist. Diese IP-Adresse wird für die Lebensdauer des Load Balancers verwendet und kann somit für DNS-Einträge, allowlists und die Konfiguration in Apps genutzt werden.
Die verschiedenen Arten von Compute Engine Load Balancern sind:
- Netzwerk-Loadbalancing – entwickelt für externes Layer 4 Loadbalancing, es unterstützt UDP und TCP Traffic Balancing über mehrere Ports oder Portbereiche.
- HTTP(S) Load Balancing mit TCP und SSL Proxy – entwickelt für externes Layer 7 Load Balancing, der Traffic wird durch verschiedene globale und regionale Protokolle ausgeglichen. Der Traffic wird automatisch an das nächstgelegene Backend umgeleitet, basierend auf der verfügbaren Kapazität.
- Interner TCP/UDP-Lastausgleich – softwaredefinierter regionaler Lastausgleich, der den Traffic von deiner Instanz zu einer Backend-Instanz umleitet.
- Interner HTTP(S)-Lastausgleich – Bereitstellung von proxy-basiertem Lastausgleich von Layer 7-Anwendungsdaten, mit erweitertem Traffic-Management und TLS-Terminierung.
Private Konnektivität zu anderen Netzwerken
Wenn du eine private Verbindung zu Instanzen außerhalb deiner Cloud-Setup-Cloud, wie deiner On-Premises-Umgebung, herstellen möchtest, bieten sowohl AWS als auch Google Cloud Dienste für verschiedene Anforderungen an:
Virtual Private Network (VPN)
Die jeweiligen Angebote von Cloud Router und Amazon VPC ermöglichen es dir, ein privates Gateway zwischen ihrer Cloud und deinen Netzwerken zu erstellen
Private Konnektivität zu einer VPC
Wenn ein VPN nicht die Geschwindigkeit bietet, die du für bestimmte Workloads brauchst, wird eine dedizierte Ressource benötigt. Beide Anbieter bieten private Konnektivitätsservices mit einer Netzwerkleitung an, die ein dediziertes Kapazitätsniveau bietet:
- Bei AWS kannst du über den Service Direct Connect eine private Standleitung bei einem AWS-Partner einrichten. Damit hast du Zugriff auf eine 1-10 Gbps-Verbindung, die dir Verbindungsgeschwindigkeiten ab 50 Mbps bietet.
- Google ermöglicht es dir, über seinen Dedicated Interconnect Service eine direkte physische Verbindung zu deiner Google VPC von einer Partnereinrichtung mit 10 Gbit/s-Schritten zu erstellen. Wie AWS bietet auch Partner Interconnect Verbindungsgeschwindigkeiten ab 50 Mbit/s.
Hochgeschwindigkeits-Konnektivität zu anderen Cloud-Diensten
Beide Anbieter bieten High-Speed-Konnektivität für den Zugriff auf Cloud-Services außerhalb deiner VPC.
Der Direct Connect-Service von AWS erstellt eine separate virtuelle Schnittstelle, über die du auf alle AWS-Cloud-Services zugreifen kannst.
Google Cloud hat eine größere Auswahl an Diensten:
- Direct Peering – ermöglicht dir den Zugriff auf alle Google Cloud-Services über eine private Netzwerkleitung zu einem der Edge Points of Presence von Google.
- Carrier Peering – bietet die gleichen Interkonnektivitätsdienste, nur wird die Verbindung von einem Google Partner gemietet.
- Privater Google-Zugang für Hosts vor Ort – bietet privaten Zugang über Dedicated Interconnect oder Partner Interconnect.
Content Delivery Netzwerk Konnektivität
Beide Anbieter bieten vergünstigte Egress-Tarife von deinen Cloud-Ressourcen zu einem CDN-Anbieter. Amazon bietet diese Tarife nur für seinen eigenen CDN-Service, Amazon CloudFront. Google bietet CDN Interconnect an, welches vergünstigte Egress-Tarife über mehrere CDN-Anbieter bietet.
DNS
Beide Anbieter bieten verwaltete DNS-Dienste über ihre jeweiligen Amazon Route 53– und Cloud DNS-Angebote an. Beide unterstützen fast alle DNS-Datensatztypen, Anycast-basiertes Serving und die Registrierung von Domain-Namen.
Wo sie sich unterscheiden, unterstützt Amazon Route 53 zwei Routing-Optionen, was bei Cloud DNS nicht der Fall ist. Geografie-basiertes Routing, das es dir erlaubt, Inhalte auf geografische Standorte zu beschränken. Und latenzbasiertes Routing, das den Datenverkehr basierend auf den von den DNS-Diensten gemessenen Latenzwerten umleitet.
In der folgenden Tabelle findest du eine Liste der Funktionen, die in beiden Diensten enthalten sind:
Funktion | Amazon Route 53 | Cloud DNS |
Zone | Gehostete Zone | Managed Zone |
Unterstützung für die meisten DNS Eintragstypen | Ja | Ja |
Any-cast-basiertes Serving | Ja | Ja |
Latenz-basiertes Routing | Ja | Nein |
Geographisch-basiertes Routing | Ja | Nein |
DNSSEC für DNS Service | Nein | Ja |
Private Zonen / Split Horizon | Ja | Ja |
Netzwerk Service Tiers
Bislang ist die Google Cloud Platform der einzige Anbieter, der seinen Kunden Netzwerkservice-Tiers anbietet. Durch die Wahl zwischen einem Standard- und einem Premium-Tier hast du die Flexibilität, dein Netzwerk auf Basis von Leistung und Preis zu optimieren.
Premium-Tier
Wenn du dich für den Premium-Tier entscheidest, kannst du Googles Netzwerk mit hoher Leistung und niedriger Latenz. Dein Datenverkehr wird priorisiert und über die schnellsten Pfade mit den wenigsten Hops geroutet, um die Transportgeschwindigkeit zu beschleunigen und die Sicherheit zu erhöhen. Außerdem erhältst du Zugang zum globalen Netzwerk-Lastausgleich und bist durch ein globales SLA geschützt.
Standard Tier
Wenn du dich für den Standard-Tier entscheidest, bist du mit dem weniger leistungsfähigen Netzwerk von Google verbunden, das aber immer noch sehr wettbewerbsfähig mit anderen öffentlichen Cloud-Diensten ist. Deine Load Balancing Services bleiben regional und du bist nicht durch ein Global SLA geschützt. Diese Option ist für diejenigen, bei denen die Kosten die Leistung überwiegen.
Speicher-Funktionen
Es gibt fünf verschiedene Arten von Speicherdiensten, die von den Amazon und Google Cloud Plattformen angeboten werden. Es ist wichtig, die verschiedenen Speicher- und Festplattentypen zu verstehen, da sie einen direkten Einfluss auf deine Leistung haben.
Distributed Object Storage
Distributed Object Storage ist eine Methode, um Daten als Objekte zu speichern, auch bekannt als Blobs. Sie ermöglicht es dir, große Datenmengen zu speichern, zu schützen und darauf zuzugreifen, um sie in einer Vielzahl von Szenarien wie Webseiten, mobilen Apps, Backups, Archivierung und Big-Data-Analysen zu nutzen.
Amazon Simple Storage Service (S3) und Google Cloud Storage sind die konkurrierenden verteilten Objektspeicherdienste. Sie funktionieren beide ähnlich und erlauben es dir, Objekte in einem Bucket zu speichern. Jeder Bucket kann mit einem eindeutigen Schlüssel identifiziert werden und jedes Objekt hat einen zugehörigen Metadatensatz mit Informationen wie Objektgröße, Datum der letzten Änderung und Medientyp.
Beide Anbieter bieten auch ein ähnliches Feature-Set für ihre Dienste, darunter:
- Die Fähigkeit statische Medien und Webinhalte zu hosten
- Objektversionierung – ein Objekt kann in mehreren verschiedenen Versionen gespeichert werden, um Datenverluste durch versehentliches Überschreiben von Objekten zu verhindern
- Object Lifecycle Management – erlaubt es, die Migration und Löschung von Objekten durch voreingestellte Lebenszyklusrichtlinien zu automatisieren
- Update-Benachrichtigungen – die so konfiguriert werden können, dass Benachrichtigungen ausgegeben werden, wenn Objekte erstellt, aktualisiert oder gelöscht werden. Google Cloud Storage bietet einen granulareren Ansatz bei den Benachrichtigungstypen.
- Service Level Agreement (SLA) – sowohl Amazon S3 als auch Cloud Storage bieten SLA-Betriebszeitgarantien mit einem gestaffelten Rückerstattungsbetrag, sobald die Betriebszeit unter 99,95% fällt.
Unten findest du eine Tabelle mit einem detaillierten Vergleich der Terminologie und Funktionen:
Funktion | Amazon S3 | Cloud Storage |
Einheit des Einsatzes | Bucket | Bucket |
Einsatz Kennung | Global eindeutiger Schlüssel | Global eindeutiger Schlüssel |
File System Emulation | Limitiert | Limitiert |
Objekt Metadaten | Ja | Ja |
Objekt Versionierung | Ja | Ja |
Verwaltung des Lebenszyklus von Objekten | Ja | Ja |
Update-Benachrichtigungen | Ereignis-Benachrichtigungen | Pub/Sub-Benachrichtigungen für Cloud-Speicher, Cloud-Speicher-Trigger für Cloud-Funktionen und Objektänderungsbenachrichtigungen |
Serviceklassen | Standard, Standard-Häufiger Zugriff, Eine Zone-Häufiger Zugriff, Amazon Glacier | Standard, Nearline, Coldline, Archiv |
Einsatzort | Regional | Überregional und regional |
Preise | Preisgestaltung nach gespeicherter Datenmenge pro Monat, Netzwerk-Egress und Anzahl der üblichen API-Anfragen | Preisgestaltung nach gespeicherter Datenmenge pro Monat, Netzwerk-Egress und Anzahl der üblichen API-Anfragen |
Blockspeicher
Blockspeicher ist der Prozess des Hinzufügens einer virtuellen Festplatte zu einer Cloud-basierten virtuellen Maschine.
Beide Anbieter bieten Block-Storage-Dienste an, die sich in ihre jeweiligen VM-Compute-Services integrieren und mehrere Block-Storage-Typen anbieten, die auf unterschiedliche Leistungs- und Preisstufen konfiguriert werden können.
Google bietet Persistent Disk in Kombination mit Compute Engine für seinen Blockspeicherdienst an. Während Amazon den Elastic Block Store (EBS) in Verbindung mit Amazon EC2 bietet. Beide bieten dir die Möglichkeit, Festplatten auf zwei verschiedene Arten anzuhängen:
Network-Attached Disks
Bei einer Network-Attached Disk wird ein Festplattenvolumen über das Netzwerk des Cloud-Anbieters mit deiner VM-Instanz verbunden. Dies bringt die Cloud-Vorteile der eingebauten Redundanz, des Snapshotings und des einfachen Entfernens und Wiederanschließens von Festplatten mit sich.
Werfen wir einen Blick auf die Funktionsvergleiche zwischen den Blockspeicherdiensten von Google und Amazon:
Funktion | Amazon EBS | Google Persistent Disks |
Volumen Typen | EBS Provisioned IOPS SSD, EBS General Purpose SSD, Throughput Optimized HDD, Cold HDD | Zonale Standard-Persistent-Disks (HDD), regionale Persistent-Disks, zonale SSD-Persistent-Disks, regionale SSD-Persistent-Disks |
Regeln zur Volumenlokalisierung | Muss in der gleichen Zone sein wie die Instanz, an die sie angehängt ist | Muss in der gleichen Zone sein wie die Instanz, an die sie angehängt ist |
Volumen Anhang | Ein einzelnes Volume, das an bis zu 16 Instanzen angehängt werden kann – jede mit Lese- und Schreibberechtigung für das gemeinsame Volume | Ein einzelnes Volume kann an bis zu 10 Instanzen im Nur-Lese-Modus angehängt werden |
Angehängte Volumen pro Instanz | Bis zu 40 | Bis zu 128 |
Maximale Volumengröße | 16 TiB | 64 TB |
Redundanz | Zonal | Zonal oder multi-zonal je nach Volumentyp |
Snapshotting | Ja | Ja |
Schnappschuss Lokalität | Regional | Global |
Es gibt einige deutliche Funktionsunterschiede, die eine genauere Betrachtung erfordern:
Volume Attachment und Detachment
Sobald du ein Disk-Volume erstellt hast, kannst du es an eine einzelne Compute Engine oder Amazon EC2-Instanz anhängen. Diese Instanz kann dann das Festplattenvolumen mounten und formatieren. Du kannst das Volume auch aushängen und trennen, um es einer anderen Instanz wieder zuzuordnen.
Bis vor kurzem hatte Google einen signifikanten Vorteil, indem es die Möglichkeit bot, ein einzelnes Volume an mehrere Instanzen im Nur-Lese-Modus anzuhängen. Dies änderte sich mit Amazons Einführung von EBS Multi-Attach, wodurch ein einzelnes Volume an bis zu 16 AWS Nitro-basierte Instanzen innerhalb der gleichen Verfügbarkeitszone angehängt werden kann. Dabei hat jede Instanz Lese- und Schreibrechte für das gemeinsame Volume.
Volume Snapshotting
Google Persistent Disk und Amazon EBS ermöglichen es dir, Snapshots deines Plattenvolumens zu erstellen und zu speichern. So kannst du zu einem späteren Zeitpunkt neue Volumes erstellen, indem du den Snapshot verwendest.
Der Prozess der Erstellung von Snapshots ist bei allen Diensten ähnlich. Zunächst wird eine vollständige Kopie des Volumes erstellt, wobei zukünftige Snapshots nur die Änderungen des vorherigen Volumes kopieren.
Es ist die Verfügbarkeit, die sich unterscheidet. Google Snapshots haben den Vorteil, dass sie global verfügbar sind und in jeder Region ohne zusätzliche Gebühren oder Anforderungen genutzt werden können. Amazon EBS Snapshots sind anders, sie sind standardmäßig nur in einer Region verfügbar. Wenn du einen Snapshot mit AWS in einer anderen Region verfügbar machen möchtest, musst du ausdrücklich kopieren und Gebühren für den Datentransfer in Kauf nehmen.
Lokal angeschlossene Festplatten
Ein lokal angeschlossener Datenträger ist direkt mit der physischen Maschine verbunden, auf der deine Instanz läuft. Diese direkte Verbindung bietet die Vorteile einer geringeren Latenz und eines höheren Durchsatzes einer gesteigerten Leistung.
Schauen wir uns genauer an, wie lokal angehängte Festplatten in Compute Engine und Amazon EC2 in Bezug auf Funktionen in ihren jeweiligen Blockspeicherdiensten vergleichen:
Block Speicher | Amazon EC2 | Google Persistent Disks |
Service name | Instance store | Local SSD |
Volumen Anhang | Gebunden an den Instanztyp | Kann an jede nicht-shared-core Instanz angehängt werden |
Gerätetyp | Variiert je nach Instanztyp – HDD, SSD, etc. | SSD |
Angehängte Volumes pro Instanz | Variiert je nach Instanztyp – bis zu 24 | 24 |
Speicherkapazität | Variiert je nach Instanztyp – bis zu 2500 GB pro Volume | 356 GB per volume |
Live migration | Nein | Ja |
Redundanz | Keine | Keine |
Dateispeicher
Wenn du einen Dateispeicher als Teil deines Cloud-Setups haben musst, gibt es sowohl von AWS als auch von Google Cloud ein entsprechendes Angebot. Sie heißen Amazon Elastic File System (EFS) und Google Filestore, wobei letzterer eine neue Version ist, die Ende 2018 aus dem Beta-Test hervorgegangen ist.
Beide bieten einen vollständig verwalteten Service, bei dem du schnell Dateisysteme erstellen und konfigurieren kannst, während die zugrunde liegende Infrastruktur und die damit verbundene Bereitstellung, das Patchen und die Wartung von deinem Anbieter übernommen werden. Die Sicherheit der Daten wird durch Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung gewährleistet, mit der Möglichkeit, deine Instanzen zu skalieren, um Änderungen der Leistungsanforderungen zu erfüllen.
Ein großer Unterschied zwischen den beiden Anbietern ist, dass Amazon EFS mit dem neueren Network File System Protocol, NFSv4, arbeitet. Während Googles Filestore Service das ältere NFSv3 Protokoll nutzt. Während Studien gezeigt haben, dass NFSv4 signifikante Leistungsverbesserungen gegenüber NFSv3 bietet, sind die Durchsatz- und IOPS-Leistungsspezifikationen beider Anbieter auffallend ähnlich.
Amazon EFS bietet eine Leistung von bis zu 10 GB/Sek. und über 500.000 IOPS, während Filestore bei 16 GB/Sek. und 480.000 IOPS sein Maximum erreicht. Laienhaft ausgedrückt: Beide bieten dir eine Speicherinfrastruktur, die in der Lage ist, deine leistungsstärksten Workloads mit geringer Latenz zu bewältigen.
Cool Storage
Wenn du planst, Daten zu speichern, auf die nur selten zugegriffen wird, ohne dass du sofortige Verfügbarkeit brauchst, solltest du Cool Storage in Betracht ziehen.
Sowohl Amazon S3 als auch Cloud Storage bieten eine kostengünstige Speicherklasse für diese Art von Daten. Amazon S3 bietet die infrequenten Speicherklassen Standard-IA und One Zone-IA. Während Cloud Storage die unregelmäßigen Klassen Nearline und Coldline anbietet.
Cold Storage oder Archivierung von Daten
Wenn du planst, Daten für Archivierungszwecke zu speichern, die nicht regelmäßig oder schnell abgerufen werden müssen, bieten sowohl Amazon als auch Google eine zusätzliche Cold Storage Klasse für diesen Datentyp an. Sie sind bekannt als Amazon Glacier und Google Archival Cloud Storage.
Beides sind kostengünstige Speicheroptionen für die langfristige Aufbewahrung von Daten, auf die vielleicht weniger als einmal im Jahr zugegriffen wird.
Sicherheits-Features
Bei der Suche nach einem Cloud-Anbieter wird die Sicherheit eine der wichtigsten Überlegungen sein. Wenn du die Cloud-Sicherheit vergleichst, solltest du dich auf die Kontrollen, Richtlinien, Prozesse und Technologien konzentrieren, die deine Cloud-basierten Daten, Systeme und Infrastrukturen schützen.
Sowohl Amazon Web Services als auch Google Cloud sind dafür bekannt, modernste Cloud-Sicherheit zu bieten. Sie verpflichten sich, die Forschung und Entwicklung ihrer Plattformen kontinuierlich voranzutreiben, um einer sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungslandschaft standzuhalten.
Beide Anbieter bieten Cloud-Sicherheit auf drei verschiedene Arten an:
- Sicherheit ihrer Cloud – sie bieten dir standardmäßig Schutz durch Sicherheitsfunktionen, die in die zugrunde liegende Infrastruktur ihrer Cloud-Plattform eingebaut sind.
- Sicherheit in der Cloud – ermöglicht es dir, den Schutz deiner Anwendungen und Daten durch zusätzliche Sicherheitsprodukte und -dienste zu verbessern, die innerhalb ihrer Cloud-Plattform verfügbar sind
- Sicherheit an jedem Ort – Schutz deiner Assets unabhängig vom Standort, indem die Sicherheitsfunktionen über die Cloud-Plattform hinaus mit Protokollen wie Verschlüsselung erweitert werden
Schauen wir uns die wichtigsten Überlegungen an, wenn wir Google Cloud Security mit AWS Security vergleichen.
Compliance
Datenschutz und Compliance sind eine immer größer werdende Flut von regulatorischen Kontrollen, die von Regierungen und der Industrie gleichermaßen auf Informationen angewendet werden. Compliance muss bei der Wahl deiner Cloud-Plattform berücksichtigt werden.
Sowohl die AWS- als auch die Google-Cloud-Plattform erfüllen einige der strengsten Compliance-Anforderungen, darunter CSA STAR, GDPR, HIPPA, PCI-DSS und eine Reihe von ISO-Standards.
Beide Anbieter bieten Compliance-Programme an, die Zertifizierungen, Gesetze, Vorschriften, Frameworks und Datenschutz mit einem deutlichen Crossover umfassen.
Amazons Cloud-Plattform und AWS Compliance-Programme erfüllen 75 Compliance-Standards. Die Compliance-Angebote von Google Cloud erfüllen ebenfalls 75 Compliance-Standards. Das macht beide Anbieter zu einer praktikablen Option, auch wenn du in einem stark regulierten Sektor wie dem Gesundheitswesen oder den Finanzdienstleistungen arbeitest.
Die GDPR sorgt weiterhin für Schlagzeilen im Bereich der Compliance. Du kannst sicher sein, dass sowohl AWS als auch Google Cloud-Plattformen GDPR-konform sind und jeweils ein Resource Center anbieten. Sie helfen dir dabei, die Anforderungen an den Schutz, die Verarbeitung und den Schutz der Privatsphäre aller Daten europäischer Bürger zu erfüllen.
Verschlüsselung
Verschlüsselung spielt eine entscheidende Rolle beim Schutz deiner Daten. Die Praxis der Verschlüsselung von Daten – die es nahezu unmöglich macht, sie ohne einen Entschlüsselungscode zu entziffern – sollte unabhängig davon, wo deine Daten gespeichert sind, implementiert werden. Sicherstellen, dass deine Daten sicher sind, auch wenn sie während der Übertragung oder im Ruhezustand abgefangen werden
Sowohl Google Cloud als auch AWS bieten standardmäßig eine Verschlüsselung der Daten während der Übertragung und im Ruhezustand mit 256-bit AES. Beide bieten dir eine Reihe von Optionen, um deine Daten entweder mit serverseitiger oder kundenseitiger Verschlüsselung zu schützen.
Google Cloud Key Management und AWS Key Management Service (KMS) sind die konkurrierenden Verschlüsselungsdienste im Angebot. Beide bieten dir die Möglichkeit, die Schlüssel, die zum Verschlüsseln und digitalen Signieren deiner Daten verwendet werden, einfach zu erstellen und zu verwalten.
Firewalls
Als erste Verteidigungslinie für deine IT-Infrastruktur ist eine Firewall dafür verantwortlich, dein Netzwerk vor unerwünschten Eindringlingen zu schützen. Sowohl Google Cloud als auch Amazon bieten einen hochmodernen Firewall-Schutz für ihre Cloud-Plattformen.
Darüber hinaus bieten beide Anbieter Firewall-as-a-Service-Produkte an, um den Schutz zu verbessern, wenn du eine Virtual Private Cloud (VPC) betreibst, DDoS-Angriffe abwehrst und die Verwaltung deines Firewall-Setups zentralisierst.
AWS Network Firewall und Google Cloud Firewalls sind die konkurrierenden Dienste, die es dir ermöglichen, den Netzwerksicherheitszugang in deinen VPCs mit nur wenigen Klicks einzurichten. Wenn du Schutz vor DDoS-Attacken suchst, kannst du zwischen den ähnlich benannten Diensten von AWS Shield oder Google Cloud Armor wählen.
Wenn es um die zentrale Konfiguration und Verwaltung von Firewall-Regeln für deine in der Cloud gehosteten Accounts und Anwendungen geht, bietet Amazon dies als separaten Service namens AWS Firewall Manager an. Features und Funktionen, die Google als Teil seines Kerndienstes Cloud Firewall anbietet.
Identity Access Management (IAM)
Die Kontrolle darüber, wer Zugriff auf was hat, spielt eine entscheidende Rolle bei der Systemsicherheit, dies ist allgemein als Identity Access Management bekannt. Es ist der erste Schritt, um zu verhindern, dass unerwünschte Besucher Zugang zu sensiblen Informationen erhalten.
Sowohl Google Cloud als auch AWS bieten Identity Access Management Services innerhalb ihrer Cloud-Plattform an. Sie geben dir eine granulare Kontrolle darüber, wer Zugriff auf deine Anwendungen hat, auf welche Daten sie zugreifen können und was sie mit deinen Daten machen können.
Nachfolgend sind die wichtigsten konkurrierenden IAM-Dienste aufgeführt, die angeboten werden:
Identity and Access Management Console
Dies ist der zentralisierte IAM-Dienst, der dir vollständige Transparenz und Kontrolle über die Verwaltung deiner Cloud-Ressourcen bietet. Er gibt Administratoren die Macht, zu kontrollieren, wer auf bestimmte Ressourcen zugreifen kann.
- AWS – AWS Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
- Google Cloud – Cloud Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
Managed Services für Microsoft Active Directory
Wenn du IAM bereits mit Microsofts Active Directory implementierst und planst, dies auch in der Cloud fortzusetzen, bieten dir beide Cloud-Anbieter einen gehärteten Service für den Betrieb von Microsoft AD.
- AWS – AWS Directory Service
- Google Cloud – Managed Service für Microsoft Active Directory
Single Sign-On
Verwalte und steuere den Nutzerzugriff auf mehrere Konten und Anwendungen sowohl vor Ort als auch in der Cloud zentral über einen Single Sign-On-Zugang. So kannst du die Produktivität und UX deiner Mitarbeiter durch einen einfachen Zugang verbessern.
- AWS – AWS Single Sign-On
- Google Cloud – Single Sign-On (SSO)
Mobile und Web Application Control
Nutze die Vorteile eines Cloud-basierten IAM-Services, mit dem du deine mobilen und Web-Apps mit Benutzeranmeldung, Sign-In und Zugriffskontrolle ausstatten kannst.
- AWS – Amazon Cognito
- Google Cloud – Identity Platform
Geteilte Verantwortung
Die Implementierung von Sicherheit und Compliance in der Cloud ist eine geteilte Verantwortung.
Es ist wichtig, dass du verstehst, wer für was verantwortlich ist, wenn es um die Implementierung einer robusten Cloud-Sicherheitsstrategie geht. Ein Missverständnis hier wird Sicherheitslücken schaffen, die leicht vermeidbar sind.
Amazon Web Services und Google Cloud Platform bieten eine umfassende Anleitung zu ihren Modellen der geteilten Verantwortung für Cloud-Sicherheit. Unten findest du eine grafische Darstellung der beiden Modelle auf hoher Ebene.
AWS Modell der geteilten Verantwortung
Google Cloud Shared Responsibility Modell
Support
Wenn du einen neuen Cloud Service einführst, wirst du auf Situationen stoßen, in denen dir das nötige Wissen oder die Expertise fehlt, um eine Aufgabe zu erfüllen. In diesen Situationen möchtest du einen Cloud-Anbieter, der dir die zusätzliche Anleitung und Unterstützung bietet, die du brauchst, um solche Hindernisse zu überwinden.
Sowohl AWS als auch Google Cloud sind bekannt für ihre umfangreichen Bibliotheken mit technischer Dokumentation. Außerdem verfügen sie über florierende Cloud-Communities mit Tausenden von Cloud-Experten, die immer bereit sind, ihr Wissen zu teilen.
Hier kannst du in einer Fülle von Themen stöbern, die von Tutorials über Diskussionen bis hin zu persönlichen Treffen reichen. Unten findest du die Links zu den jeweiligen Dokumentations- und Community-Support-Portalen:
Du kannst die meisten Probleme, auf die du stößt, mit dem Support aus den oben genannten Quellen lösen. Irgendwann wirst du in eine Situation kommen, in der du sofortige, fortgeschrittene Expertise und praktischen Support benötigst. In dieser Situation ist es sinnvoll, eine offizielle Support-Lösung zu haben, direkt von deinem Cloud-Anbieter oder einem autorisierten Drittanbieter.
Sowohl AWS als auch Google Cloud bieten im Rahmen ihres Supportmodells einen Basis-Support an. Daneben gibt es eine Reihe von zusätzlichen kostenpflichtigen Premium-Plänen. Wenn du einen Premium-Plan in Betracht ziehst, solltest du dich informieren und verstehen, was darin enthalten ist. Dies beinhaltet auch die damit verbundenen Gebühren, um sicherzustellen, dass du einen Plan auswählst, den du brauchst und dessen Preis du dir leisten kannst.
Google Cloud Support-Pläne
Google Cloud hat 4 verfügbare Supportpläne, die sich in zwei Arten aufteilen – rollenbasierter Support und Premium Support.
Der rollenbasierte Support ist in drei Stufen unterteilt – Basic, Development, Production:
- Die Preise reichen von kostenlos bis $250/Monat pro Nutzer.
- Jede zusätzliche Stufe bietet mehr Supporttypen, schnellere Reaktionszeiten, mehr Kommunikationskanäle, höhere Verfügbarkeit und Eskalationsmöglichkeiten für dringende Probleme.
- Die Supportpläne für Entwicklung und Produktion können für eine maximale Abdeckung kombiniert werden.
Der Premium-Support ist der höchste verfügbare Plan:
- Die Preise können bis zu 150.000 $/Jahr betragen, mit zusätzlichen 4 % der GCP- und/oder Google Workspace-Ausgaben.
- Du erhältst garantierte Support-Reaktionszeiten innerhalb von 15 Minuten, 24/7-Support für kritische Probleme, einen Technical Account Manager, intelligente Support-Systeme und sogar Schulungen.
- Der Plan ist vollständig anpassbar, so dass du den Support für die Produkte und Services anpassen kannst, die für dein Unternehmen am wichtigsten sind.
AWS Cloud Support-Pläne
AWS hat auch 4 verfügbare Support-Pläne, die sich in kostenlos und Premium aufteilen.
Der Premium-Support ist in 3 Stufen unterteilt – Developer, Business und Enterprise:
- Die Preise beginnen bei $29/Monat + 3% der AWS-Nutzung und skalieren aufwärts bis $1200/Monat, basierend auf einem Prozentsatz der monatlichen AWS-Nutzung, der sinkt, je mehr du ausgibst.
- Jede weitere Stufe erhöht deinen Support mit Best-Practice-Checks, zusätzlichen Kommunikationskanälen, 24/7-Verfügbarkeit, Problemreaktionszeiten innerhalb von 15 Minuten bei geschäftskritischen Systemausfällen, einer Support-API, einem Technical Account Manager, und Schulungsressourcen.
- Höhere Pläne sind auch anpassbar, so dass du die Produkte und Dienste auswählen kannst, für die du Premium-Support wünschst.
Wir bei Kinsta wissen, wie wichtig es ist, dass du in Notzeiten von Experten unterstützt wirst. Aus diesem Grund besteht das gesamte Kinsta-Supportteam aus erfahrenen WordPress- und Linux-Ingenieuren. Egal ob du ein KMU oder ein Fortune 500 Unternehmen bist, du bekommst den gleichen Level an engagiertem Premium-Support.
Abrechnung und Preisgestaltung
Zweifelsohne ist ein genauer Preisvergleich zwischen Cloud-Anbietern einer der schwierigsten Aspekte des Entscheidungsprozesses. Jeder Anbieter hat eine einzigartige Abrechnungs- und Preismethodik mit unzähligen Variablen und beweglichen Teilen.
Um dir zu helfen, die Herausforderung eines Preisvergleichs zwischen Cloud-Anbietern besser zu verstehen, sind im Folgenden nur einige Variablen aufgeführt, die die Preisgestaltung für deine gewünschte Cloud-Bereitstellung beeinflussen werden:
- Virtuelle Maschinen – Anzahl der Instanzen, Ram-Anforderungen, Anzahl der CPUs, reservierte oder temporäre Instanzen
- Storage Disks – benötigte Speichermenge, Datentypen, Redundanzanforderungen, netzwerkgebunden oder lokal gebunden
- Subskriptionsmodell – ob du sekundenweise, minutenweise, stundenweise, tageweise, monatsweise oder jährlich kaufst
- Support – für welche Stufe du dich entscheidest, ob du deinen Support anpasst, deine durchschnittlichen monatlichen Cloud-Ausgaben
- Zahlungsmodell – ob du dich für einen Pay-as-you-go-Service, eine reservierte Instanz oder einen langfristigen Nutzungsvertrag entscheidest
- Standort – der Standort des Rechenzentrums beeinflusst ebenfalls die Preisgestaltung
Je größer deine Cloud-Installation, desto größer die Komplexität. Vor allem, wenn man die unterschiedlichen Technologien der verschiedenen Cloud-Anbieter berücksichtigt. Nimm zum Beispiel VMs, die unterschiedliche Technologie kann es unmöglich machen, die Anforderungen an RAM und CPU zu vergleichen.
Aber keine Angst, wir haben einige Tools, Informationen und Anleitungen, die dir helfen, deinen eigenen Preisvergleich zwischen Google Cloud und AWS zu erstellen.
AWS vs. Google Cloud Vergleich der Preise
Es gibt buchstäblich Hunderte von verschiedenen Produkten, die von Google Cloud und AWS angeboten werden. Jedes hat seine eigenen Services, Technologien und Preismodelle. Die verfügbaren Optionen bedeuten, dass die Kombinationen für die Bereitstellung leicht in die Tausende gehen können. Es ist nicht verwunderlich, dass viele überwältigt sind, selbst wenn sie die Kombinationen aus Speicher und Rechenleistung für die einfachste Bereitstellung untersuchen.
Preisrechner für die Cloud
Glücklicherweise haben beide Anbieter ihre eigenen umfassenden Preiskalkulatoren. Er enthält jedes Produkt und jeden Service, die Spezifikationen und die damit verbundenen Kosten. Dies ist dein erster Schritt, um eine vergleichbare Preisschätzung zu erstellen.
Für den Zweck dieses Preisvergleichs werden wir die VM-Compute-Kosten von Amazon EC2 und Google Compute Engine untersuchen. Wir haben diese Vergleichsoption gewählt, da laut Gartner zwei Drittel der gesamten Cloud-Ausgaben typischerweise auf Compute-Ressourcen entfallen. Außerdem bilden die Compute-Ressourcen in den meisten Fällen die Grundlage für deine Cloud-Bereitstellung. Also, ohne weitere Verzögerung, lass uns tief in die Materie eintauchen.
Annahmen für den Cloud-Preisvergleich
Um einen genauen Vergleich zu erstellen, wählen wir die gleiche Region, CPUs und das gleiche Betriebssystem für unser Compute-Setup:
- Region: Northern Virginia – US East
- Betriebssystem: Linux
- vCPUs/Kerne: 4
Wir haben dann VM-Instanzen mit vergleichbaren RAM-Spezifikationen für die verschiedenen Maschinentypen ausgewählt:
- Allgemeine Zwecke
- Rechenoptimiert
- Speicher-Optimiert
- GPU-Instanzen/VMs
Du wirst feststellen, dass das Wechseln zwischen verschiedenen Variablen der Instanztypen, der Region, des Betriebssystems und der CPUs den Preis pro Stunde erheblich verändern kann.
Unten findest du eine Tabelle mit den ausgewählten Instanzen zum Vergleich:
Instanz Typ | Amazon EC2 | EC2 RAM(GiB) | Compute Engine | Google RAM (GiB) |
Allgemeiner Zweck | t4g.xlarge | 16 | n1-standard-4 | 15 |
Compute Optimiert | c6g.xlarge | 8 | c2-standard-4 | 16 |
Speicheroptimiert | r6g.xlarge | 32 | n2-highmem-4 | 32 |
GPU | g4dn.xlarge | 16 | NVIDIA® Tesla® T4 | 64 |
Pay-As-You Go
AWS und Google Cloud bieten ein On-Demand Pay-as-you-go Preismodell an. Dieses Modell eignet sich am besten für Einzelpersonen, die eine unregelmäßige Nutzung der Cloud erwarten, da es dir einen flexiblen Ansatz ermöglicht, Dienste hinzuzufügen und zu entfernen, wenn du sie haben musst. Natürlich hat dieses Maß an Flexibilität seinen Preis und macht das Pay-as-you-go-Modell zum teuersten pro Stunde.
Instanz Typ | Amazon EC2 | EC2 Price (per hour) |
Compute Engine | Google Price (per hour) |
Allgemeiner Zweck | t4g.xlarge | $0.134 | n1-standard-4 | $0.150 |
Compute Optimiert | c6g.xlarge | $0.136 | c2-standard-4 | $0.188 |
Speicher Optimiert | r6g.xlarge | $0.201 | n2-highmem-4 | $0.295 |
GPU | g4dn.xlarge | $0.526 | NVIDIA® Tesla® T4 | $1.40 |
Tabelle mit Stundenpreisen von Amazon EC2 vs. Compute Engine
Wie du in der obigen Tabelle sehen kannst, bietet Amazon EC2 einen deutlich niedrigeren Preis pro Stunde über die verschiedenen Instanztypen hinweg im Vergleich zu Googles Compute Engine. Diese Tatsache wird noch beeindruckender, wenn man bedenkt, dass der Stundenpreis von Compute Engine einen Sustained Usage Discount einbezieht. Dieser Rabatt wird angewendet, wenn die Nutzung in einem Monat über einem bestimmten Schwellenwert liegt und bietet Einsparungen von 15 % bis zu 60 %.
Wenn du nur für kurze Zeiträume nach Computer-Ressourcen suchst, lohnt es sich, temporäre Instanzen in Betracht zu ziehen.
Diese werden von Amazon als Spot Instances und von Google als Preemptible Virtual Machines bezeichnet und bieten dir signifikante Kosteneinsparungen von bis zu 90% gegenüber den On-Demand-Preisen, indem sie die freien Rechenressourcen der Cloud-Anbieter nutzen.
Solange du damit einverstanden bist, dass deine Workloads unterbrochen werden, wenn die Ressourcen plötzlich woanders benötigt werden.
Langfristige Verpflichtungs-Pläne
Wenn du langfristig planst – und dich im Voraus langfristig an deine Cloud-Implementierung binden kannst – wirst du erhebliche Einsparungen gegenüber einem Pay-as-you-go-Modell erzielen.
Amazon und Google bieten beide ein langfristiges Preismodell mit einer Vorabverpflichtung von 1 oder 3 Jahren an. Google nennt seine Pläne Committed Use, während Amazon den Begriff Reserved Instances verwendet. Beide bieten einen signifikanten Rabatt gegenüber On-Demand-Preisen. Bis zu 70% bei Compute Engine und bis zu 72% bei Amazon EC2.
Auch hier solltest du mit den Variablen spielen, um deine Bedürfnisse zu erfüllen – Region, Instanztyp, CPUs, Betriebssystem – da dies alles deinen Preis pro Stunde beeinflussen wird. Bei Amazon EC2 kannst du auch die Höhe des Rabatts beeinflussen, je nachdem, wann und wie du zahlst.
Es gibt auch die Möglichkeit, konvertierbare Instanztypen zu wählen, die es dir erlauben, auf eine neuere VM zu wechseln, wenn diese verfügbar wird.
Nicht konvertierbare Instanzen, bei denen der volle Betrag im Voraus bezahlt wird, bieten den größten Rabatt. Für diesen Vergleich über eine 1- und 3-jährige Verpflichtung haben wir diese Optionen verwendet.
1-Jahresverpflichtung
Wie du in der folgenden Tabelle sehen kannst, ist Amazon EC2 für eine 1-Jahres-Instanz im Vergleich zu Compute Engine günstiger.
Instanz Typ | Amazon EC2 | EC2 Price (per hour) |
Compute Engine | Google Price (per hour) |
Allgemeiner Zweck | t4g.xlarge | $0.079 | n1-standard-4 | $0.125 |
Compute Optimiert | c6g.xlarge | $0.080 | c2-standard-4 | $0.141 |
Speicher Optimiert | r6g.xlarge | $0.118 | n2-highmem-4 | $0.177 |
GPU | g4dn.xlarge | $0.309 | NVIDIA® Tesla® T4 | $0.880 |
Tabelle mit Stundensätzen für eine 1-Jahres-Verpflichtung für Amazon EC2 vs. Compute Engine
Amazon EC2 ist durchweg bis zu 40% günstiger für eine 1-Jahres-Commitment-Instanz gegenüber Compute Engine.
Der Preisunterschied vergrößert sich, da Amazon als Belohnung für das Engagement einen größeren Rabatt von 40% gegenüber Pay-as-you-go-Modellen für alle Instanztypen anbietet. Während Googles Rabatt als Belohnung für deine Treue nur 15-20% beträgt.
Es ist wichtig anzumerken, dass durch den Wechsel zu keiner Vorauszahlung und der konvertierbaren Instanzoption auf Amazon EC2 dein Rabattbetrag unter 30% fällt und den Preisunterschied etwas verringert.
3-Jahres-Verpflichtung
Wenn wir uns die Tabelle unten ansehen, erleben wir ein Déjà-vu: Amazon EC2 ist bei einer 3-Jahres-Verpflichtung im Vergleich zur Compute Engine weiterhin durchgängig günstiger.
Instanz Typ | Amazon EC2 | EC2 Preis (pro Stunde) |
Compute Engine | Google Preis (pro Stunde) |
Allgemeiner Zweck | t4g.xlarge | $0.050 | n1-standard-4 | $0.046 |
Compute Optimiert | c6g.xlarge | $0.051 | c2-standard-4 | $0.094 |
Speicher Optimiert | r6g.xlarge | $0.075 | n2-highmem-4 | $0.126 |
GPU | g4dn.xlarge | $0.198 | NVIDIA® Tesla® T4 | $0.640 |
Tabelle mit den Stundensätzen für eine 3-Jahres-Verpflichtung zu Amazon EC2 vs. Compute Engine
Allerdings haben wir eine Ausnahme in der Kategorie Allgemeiner Zweck, Compute Engine widersetzt sich dem Trend und ist unter einer 3-Jahres-Verpflichtung günstiger.
Ansonsten bleibt der Preisunterschied bei Compute Optimized und Memory Optimized Optionen bei einer 3-Jahres-Verpflichtung bei etwa 40%. Im GPU-Vergleich vergrößert er sich sogar auf rund 60%, eine massive Ersparnis.
Auch hier sollte ich anmerken, dass der Wechsel zu No Upfront Payment und der Convertible Instance Option auf Amazon EC2 eine deutlichere Reduzierung deines Rabattes zur Folge hat. Dies spiegelt das erhöhte Risiko wider, VM-Instanzen über 3 Jahre zu halten.
Cloud Computing entwickelt sich schnell weiter, eine Bindung wird dich daran hindern, neuere, schnellere und effizientere VM-Instanzen zu nutzen.
Kostenlose Testversionen
Wenn du noch nicht bereit bist, auf einen Cloud-Service umzusteigen, bieten sowohl AWS als auch Google Cloud die Option eines kostenlosen Tiers für eine breite Palette ihrer Produkte an. Damit erhältst du eine vordefinierte Ressourcenmenge über einen bestimmten Zeitraum – perfekt, wenn du einen Service testen möchtest.
Beide Anbieter bieten auch „always free“-Cloud-Services an, die ideal sind, wenn du nur sehr geringe Nutzungsanforderungen hast und es dir nichts ausmacht, wenn dein Betrieb unterbrochen wird. Lass uns einen genaueren Blick darauf werfen.
AWS Free Tier
Wenn du das AWS Free Tier erkundest, erhältst du kostenlosen Zugang zu einer Reihe von 85 Cloud-Produkten und -Services.
Das AWS Free Tier hat drei verschiedene Arten:
- Immer kostenlos – ein kostenloses Angebot, das nie abläuft und für alle AWS-Kunden verfügbar ist
- 12 Monate kostenlos – in den ersten 12 Monaten nach deiner Erstanmeldung bei AWS kostenlos verfügbar
- Trials – kostenlos für einen kurzen Zeitraum nach der Aktivierung eines bestimmten Services
Du kannst eine große Auswahl an Produkten aus den Bereichen Compute, Storage, Datenbank, IoT, AI und vielen mehr ausprobieren.
Wenn du gerade erst anfängst, lohnt es sich, die Compute- und Storage-Optionen in Betracht zu ziehen, die nach der Anmeldung für 12 Monate kostenlos sind:
- Compute – Amazon EC2-Zugang für 750 Stunden pro Monat mit einer t2. oder t3. Micro-Instanz.
- Speicher – Amazon S3 Standardspeicher von 5GB pro Monat mit 2.000 put 20.000 get requests
Google Cloud Free Tier
Die Erkundung des GCP Free Tier erscheint ein wenig restriktiver als die AWS Alternative. Allerdings erhältst du trotzdem Zugriff auf 24 Cloud-Produkte und -Services. Die im Gegensatz zu AWS immer kostenlos angeboten werden, natürlich innerhalb der monatlichen Nutzungsgrenzen.
Zusätzlich zu den kostenlosen Angeboten von AWS erhalten neue Google Cloud-Kunden ein kostenloses Guthaben in Höhe von 300 US-Dollar, das für JEDES der Google Cloud-Produkte und -Services verwendet werden kann.
Auch wenn deine Optionen eingeschränkter sind, kannst du immer noch eine aufregende Auswahl an Produkten aus den Bereichen IoT, KI, Storage, Datenbank, und Compute entdecken, die die am häufigsten nachgefragten Cloud-Dienste weitgehend abdecken.
Ähnlich wie bei AWS solltest du für den Anfang die Compute- und Storage-Optionen ausprobieren, die bei GCP immer kostenlos bleiben:
- Compute – Compute Engine Zugriff auf eine F1-Micro-Instanz mit 30GB HDD pro Monat und einem 5GB Snapshot.
- Suche – Cloud Storage Verfügbarkeit von 5GB für Standard Storage mit 5.000 put und 50.000 get Anfragen
Wenn es darum geht, die kostenlosen Tiers zu vergleichen, hat GCP eindeutig die Nase vorn. Gleich und gleich gesellt sich gern, sie bieten dir einen viel breiteren Zugang zum Ausprobieren ihrer verschiedenen Produkte und Services. Ideal, wenn du noch nicht bereit bist, dich auf eine Cloud-Bereitstellung einzulassen.
Ist Google Cloud billiger als AWS?
Wenn es um Cloud Compute-Ressourcen geht, die das Rückgrat der meisten Cloud-Bereitstellungen und Ausgaben bilden, lautet die Antwort nein. AWS ist definitiv günstiger als die Google Cloud Platform für VM-Instanzen.
Allerdings wird die Antwort viel „wolkiger“, wenn man sich von den einfachen Compute-Ressourcen wegbewegt. Nachdem ich mehrere Produkte, Dienste und Preismodelle untersucht habe, gibt es keinen klaren Gewinner im Preiskrieg.
Du musst deine eigene Antwort auf diese Frage finden, und sie wird ganz von den einzigartigen Anforderungen deines Unternehmens abhängen. Welchen Standort für dein Rechenzentrum du gewählt hast, deine Netzwerkanforderungen, die Art der Workloads, die du ausführst, die Saisonalität. Die Liste ist unendlich lang.
Eines ist sicher, es gibt Angebote und die Möglichkeit, dass Google Cloud billiger als AWS ist, besteht sicherlich. Es hängt einfach von deinem Setup und den benötigten Services ab.
Um Azure in den Mix zu bringen, schau dir unseren Cloud Computing Vergleich von AWS vs. Azure an.
Zusammenfassung
Unser Ziel ist es, die endgültige Antwort auf die Frage zu finden, welche Cloud-Plattform die bessere ist: Google Cloud oder Amazon Web Services?
Auf unserer Reise ist es klar, dass Google Cloud und AWS Marktführer sind. Beide Plattformen bieten ein umfangreiches Angebot an Cloud-Produkten und -Services, die auf dem neuesten Stand der Technik sind. Sie bieten dir erhebliche Vorteile gegenüber einer On-Premises-Bereitstellung, wenn es um Skalierbarkeit, Leistung, Sicherheit und Kosten geht. Egal, für wen du dich entscheidest, du erhältst einen erstklassigen Service zu einem wettbewerbsfähigen Preis.
Bei Kinsta nutzen wir die GCP-Plattform, um unsere Webhosting-Lösungen mit einer erstklassigen Performance auszustatten. Der Premium Tier Netzwerkservice bietet signifikante Leistungsverbesserungen bei der Reduzierung von Latenzzeiten und der Minimierung von Ausfallzeiten.
Was die Entwicklung angeht, so ist es klar, dass Google Cloud die Plattform deutlich verbessert. Dieses Jahr hat ein beeindruckendes Wachstum der Cloud-Umsätze und der Akzeptanz neuer Dienste, wie Google Meet, gesehen. 2021 wird voraussichtlich ein weiteres spannendes Jahr für die GCP werden.
Letztendlich hängt die Antwort darauf, was besser ist, von den individuellen Bedürfnissen deines Unternehmens ab. Wie auch immer diese Antwort aussieht, recherchiere, folge unserem Google Cloud vs. AWS Leitfaden und triff die beste Entscheidung für dein Unternehmen.
„AWS hat jahrzehntelange Erfahrung in der Bereitstellung von Cloud-Computing-Services“
Wie kommen Sie zu einer solchen Aussage?
Ansonsten hat mir der Artikel gefallen 😉