截至 2025 年，所有三大云提供商（Azure、AWS 和 Google Cloud）都取得了长足的发展。他们引入了新的实例类型，创建了强大的分析平台，改进了容器编排解决方案，并提供了更高级的 AI 功能。
每个人都希望高效且经济地使用云，但选项的数量可能让人不知所措。您应该使用 Amazon S3 还是 Azure Blob 进行存储？Redshift 比 BigQuery 或 Azure Synapse 更适合您的分析需求吗？哪个提供商拥有最简单的容器部署路径？哪个拥有最好的内置安全工具？
此云服务比较备忘单旨在回答此类问题。我们将重点介绍每个主要领域（存储、数据库、计算、分析、容器、网络、安全和 ML），以便您为您的项目选择最佳解决方案。
存储：从块到对象
存储服务至关重要，因为几乎每个应用程序都依赖于快速、可靠、低成本的数据存储。现代云提供商提供文件、对象、块和其他存储选项。
关键标准
- 性能和延迟： 能够快速读取和写入数据
- 集成： 与其他云产品（如无服务器函数的触发器）顺利配合使用
- 定价： 用于存储、检索或数据传输的透明定价模型
- 冗余： 跨多个区域或单个数据中心复制的对象
- 用户可以通过选择最适合其需求的存储层（热、冷、存档）来优化成本。
- 该服务与许多 Azure 服务集成，例如 Data Lake、Synapse 和 Functions。
- 它还支持软删除和时间点还原等功能。
- S3 通常被视为对象存储的标准。
- 借助其生命周期管理，您可以自动将数据移动到更便宜的层，例如 Glacier。
- 当新对象到达时，S3 会触发无服务器函数 （Lambda）。
- GCS 有简单的类（Standard、Nearline、Coldline、Archive）。
- 它还具有具有内置版本控制的全局复制选项。
- 可与 BigQuery 和 Dataflow 等服务轻松集成。
在 2024 年比较这些解决方案时，这三种解决方案都非常成熟，并提供强大的对象存储。但是，如果您处于完全 Amazon Web Services Azure 环境中，则可以根据您的主要提供商选择 S3 或 Blob。如果您想要简单性和全球覆盖，GCS 通常会获胜。
数据库：RDBMS、NoSQL 等
数据库是任何存储结构化或半结构化数据的应用程序的核心。争论通常围绕着选择托管关系数据库、NoSQL 解决方案和多模型数据库展开。
关键标准
- 可扩展性： 能够轻松处理读取和写入扩展
- 数据模型灵活性： SQL、NoSQL 或混合
- 迁移工具： 云提供商提供的解决方案，用于从本地或其他云迁移
- 成本： 适合您工作负载的定价模型（例如，按次付费或按月实例）
- Azure SQL 是完全托管的，并提供与本地 SQL Server 的兼容性。
- Cosmos DB 是一种多模型、全球分布式数据库，支持适用于 MongoDB、Cassandra 或 SQL 的 API。它旨在将延迟降至最低，因此无论用户位于何处，应用都可以快速读取或写入数据。
- RDS 支持多种引擎，例如 MySQL、MariaDB、Oracle、PostgreSQL、Aurora 和 SQL Server。
- DynamoDB 是一种 NoSQL 键值存储，以其大规模的低延迟性能而闻名，非常适合高流量应用程序。
- Cloud SQL 通过自动备份来管理 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server 实例。
- Firestore 是一种无服务器 NoSQL 解决方案，可提供强大的一致性、与 Firebase 的快速集成以及轻松的实时数据同步。
如果您正在寻找高度可用的 SQL，所有提供商都有很好的解决方案。对于全球 NoSQL，Cosmos DB 和 DynamoDB 都很受欢迎。如果您更喜欢更轻松的学习曲线并且已经在使用 GCP，Firestore 可能是您的首选。每个提供商都有迁移服务，因此 AWS 到 Azure 备忘单或 Google Cloud 备忘单可以帮助您弄清楚如何在它们之间移植数据。
计算：VM、无服务器和高性能计算 （HPC）
计算服务允许您运行代码，无论是小型网站、机器学习批处理作业还是大型 HPC 集群。每个提供商都提供各种实例类型（CPU、GPU、内存优化）以及无服务器选项。
关键标准
- 可扩展性： 自动扩展、按调用付费或集群编排
- 多种计算模型： 传统 VM、容器、无服务器、HPC 或 GPU/TPU 等专用硬件
- 定价模型： 按需、预留实例或 Spot 实例
- 集成： 计算层可轻松连接到存储、网络或分析
- Azure VM 对于 IaaS（基础结构即服务）非常简单，具有 Windows 和 Linux 选项。
- Azure Functions 是事件驱动的无服务器计算，非常适合快速触发器或后台任务。
- EC2 提供最广泛的实例系列选择，包括基于 ARM 的 Graviton（可实现经济高效的性能）、用于加速计算（如机器学习或 3D 渲染）的 GPU 实例，以及用于大容量数据处理的存储优化型实例。
- Lambda 率先推出了按调用付费的无服务器模型，非常适合微服务和事件驱动型架构。
Google Compute Engine/Cloud Run 函数
- Compute Engine 按秒计费，提供自定义机器类型，并提供抢占式虚拟机，以降低 HPC 或批处理作业的成本。
- Cloud Run Functions 是一个简单的无服务器选项，可与 GCP 服务完美集成。
如果您有独特的硬件要求，例如 GPU 或 FPGA，您可能会倾向于 AWS 的大量选择或 Google 的自定义设置。Azure 与本地 Microsoft 环境紧密集成，这可能是企业工作负载的决定性因素。
分析：数据湖和仓库
分析服务允许您从原始数据中获得可作的见解。现代解决方案将大数据存储与数据仓库、BI 集成和 ML 功能相结合。
关键标准
- 查询性能： 支持 PB 级查询，响应时间快
- BI 集成： 能够轻松连接到 Looker、Tableau、Power BI 和其他商业智能工具。
- ML 支持： 能够嵌入机器学习模型或与 ML 服务集成
- 定价： 按查询付费、预置容量与无服务器定价
- 该服务汇集了 SQL、Spark 和数据湖功能。
- 它还支持与 Power BI 和 Azure 机器学习集成。
- Redshift 是一个成熟的数据仓库，具有大规模并行处理功能。
- 它包括 Redshift Spectrum 等功能，可通过 ML 集成直接在 S3 中查询数据。
- 采用按查询付费定价的无服务器数据仓库。
- 内置机器学习 BigQuery ML 以及与 GCP 存储服务的直接集成。
如果您大量使用 Microsoft 生态系统，Synapse 很有吸引力。Redshift 仍然是 AWS 的有力选择。如果您想要一种几乎零作的分析方法，BigQuery 非常出色。当您看到对 2024 年云比较备忘单的引用时，您可能会注意到 BigQuery 的无服务器模型在简单性方面经常排名靠前。
容器和编排
将应用程序捆绑到可移植容器中，可以跨环境部署软件。同时，Kubernetes 和类似的编排平台简化了日常作 — 扩展、滚动更新和确保高可用性。
关键标准
- Kubernetes 集成： 托管控制平面、自动升级和自动扩展
- 多云支持： 能够跨多个提供商或本地运行容器
- CI/CD： 内置管道或与外部工具轻松集成
- 无服务器选项：AWS Fargate 或 Google Cloud Run 等解决方案，无需管理节点即可运行容器
- AKS 使用 Azure Active Directory 简化了标识。
- 它还具有自动升级、自动扩展支持以及与 GitHub Actions 和 Azure DevOps 的强大集成。
- EKS 提供托管的 Kubernetes 控制平面。
- ECS 是一种更简单的 AWS 原生容器服务。
- 两者都可以与 Fargate 一起用于无服务器容器。
- 自从 Google 创建 Kubernetes 以来，GKE 经常因其易用性、自动升级和深厚的 Kubernetes 根基而受到称赞。
- 它还可以与 Google Cloud Logging and Monitoring 很好地配合使用。
如果您想要以最小的摩擦获得纯 Kubernetes 体验，许多开发人员更喜欢 GKE。AKS 非常适合已经在使用 Active Directory 和 Azure 工具的公司。EKS/ECS 非常灵活，并且具有 AWS Fargate 等功能，无需管理服务器。
网络和内容交付
一个全球性的可靠网络可以成就或破坏用户体验。您需要内容交付网络 （CDN）、负载平衡和高级安全性来快速向世界各地的用户交付数据。
关键标准
- 全球足迹： 用于减少缓存和延迟的边缘站点
- 负载均衡： 能够处理 L4/L7 负载均衡
- 安全： 内置 DDoS 保护、WAF、SSL 证书管理
- 定价： 透明的出口费用，有助于避免意外账单
- Front Door 使用智能路由将流量分散到全球终结点，从而减少延迟并提高全球应用程序性能。
- Azure CDN 与其他 Azure 服务集成，包括安全选项。
- CloudFront 直接与 S3、EC2 和 Lambda@Edge 相关联，支持动态内容转换和动态交付，从而提供无缝的用户体验。
- 它还包括用于 DDoS 保护和轻松证书管理的 AWS Shield。
- Cloud CDN 利用 Google 的专用光纤网络实现低延迟交付。
- 它还具有最少的设置，尤其是在您使用 Cloud Load Balancing 时。
所有提供商都提供强大的全球网络。如果您已经在 AWS 上拥有整个应用程序，那么 CloudFront 是一个自然的选择。Azure Front Door 和 Azure CDN 专为 Microsoft 环境量身定制。Google Cloud CDN 以易用性和快速性能而闻名，尤其是对于 GCP 上托管的网站或 API。
管理和安全性
管理数十项服务并确保安全性对所有云用户都至关重要。您需要身份和访问管理 （IAM）、治理工具、日志记录和监控。
关键标准
- IAM： 精细权限、多因素身份验证、基于角色的访问
- 统辖： 资源标记、成本分配、合规性检查
- 可观察性： 统一的指标、日志、跟踪
- 内置安全性： 加密、密钥管理、机密处理
- Azure Entra ID 简化了身份管理、单一登录和多重身份验证。
- Azure Monitor 聚合指标和日志，并支持自定义仪表板和警报。
- IAM 以其精细的策略控制和跨账户信任而闻名。
- CloudWatch 跟踪 AWS 服务中的指标、日志和事件。
- Google 的 IAM 方法很简单，专注于角色和最小的摩擦。
- Cloud Monitoring（以前称为 Stackdriver）是用于日志、指标和跟踪的统一服务。
您可以在这些云中的任何一个上管理大规模部署，但选择通常取决于现有身份提供商或环境的复杂性。对于大量使用 Active Directory 的公司，Azure AD 通常是 Azure 的强大驱动力。
机器学习 （ML） 和人工智能 （AI）
ML 和 AI 解决方案在当今是必不可少的。每个主要的云提供商都提供完全托管的 ML 平台，从而消除了模型创建、训练和部署方面的大部分复杂性。
关键标准
- 模型开发： 支持 Notebook、AutoML 或 GPU/TPU
- MLOps： 用于模型版本控制、CI/CD 和模型 A/B 测试的工具
- 集成： 连接到您现有的数据湖或分析平台
- 成本效益： 即用即付的训练和推理
- Azure 机器学习涵盖从准备数据到部署数据的整个 ML 生命周期。
- OpenAI Services 直接与基础模型集成，解锁生成式 AI 用例。
- 这两项服务都与 Azure Synapse 和 Power BI 相关联，可实现简单的数据引入和强大的分析。
- Amazon SageMaker 在单个环境中处理数据标记、特征工程、训练、调整和部署。
- Bedrock 提供对基础模型的开箱即用访问，使其非常适合生成式 AI。
- 这两项服务都与 S3 和 Redshift 等 AWS 数据源无缝集成。
- Vertex AI 将多个 AI 产品统一到一个平台中。
- 它还提供 AutoML、管道和内置解决方案，如 Vertex AI Workbench。
- 此外，该平台还可以轻松地与 GCS 和 BigQuery 连接以获取数据。
如果您想要端到端解决方案，Azure ML 和 SageMaker 非常强大。Google 的 Vertex AI 专注于简化 ML 作和添加 AutoML 功能以减少代码。其中任何一个都可以处理大规模 ML，但正确的选择取决于您的生态系统和现有数据管道。
使用 Incredibuild 进行云开发优化
选择首选云服务后，下一个重大挑战是加快您的开发工作流程。大型代码库通常需要较长的编译时间，运行自动化测试会减慢您的发布周期。
Incredibuild 通过在多台机器（本地或云端）之间分配构建和测试任务来提供帮助。 如何？
- 并行构建：Incredibuild 将任务拆分为更小的块并进行分配，从而缩短整体构建时间
- 与 CI/CD 集成： 它还适用于您现有的管道工具，如 Jenkins、GitHub Actions 或 Azure DevOps，因此您不需要进行重大检查。
- 云不可知论： 无论您使用的是 Azure、AWS 还是 Google Cloud，Incredibuild 都可以利用可用的计算资源。
更短的构建和测试周期意味着您可以进行更多试验、更快地修复问题并更频繁地部署更新。在快节奏的环境中，这是一个关键优势。
如果您要从 AWS 迁移到 Azure，或者按照 Google Cloud 备忘单为新项目编写，您最不需要的就是较长的构建时间。Incredibuild 可以帮助您快速行动，无论您选择哪个提供商。
注册 30 天免费试用 ，了解 Incredibuild 如何加速您的工作流程。
