有很多文章將谷歌云提供商（GCP）與亞馬遜云服務（AWS）進行比較，但這篇文章并不想要做比較。

作者主要是一個AWS用戶，但最近一直使用GCP工作，盡管AWS更加成熟并擁有許多服務，但GCP有一些服務和一些優(yōu)勢，使其成為某些用例的更好提供者。而本文則簡要總結(jié)了GCP相對于AWS的優(yōu)勢。

AWS亞馬遜云

本文將重點介紹GCP優(yōu)于AWS的地方以及作者認為GCP可能是更好選擇的用例。

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1、網(wǎng)絡協(xié)議棧

網(wǎng)絡協(xié)議棧是GCP的一大亮點，它使用Google的全球超低延遲內(nèi)部網(wǎng)絡。GCP使用全球代號為Andromeda的軟件定義網(wǎng)絡（SDN），可提供令人難以置信的性能，特別是針對低延遲的微服務和大數(shù)據(jù)處理。

GCP中的虛擬私有云（VPC）是全球性的，如果你選擇的話，你可以在不同的區(qū)域中定義它們，整個網(wǎng)絡都是軟件定義的，具有很大的靈活性。你的負載均衡器在邊緣位置工作，提供全球負載均衡和自動擴展。

借助GCP，你可以非常輕松地使用Geo分布式數(shù)據(jù)構(gòu)建一個全球基礎架構(gòu)。這對于其他云提供商來說非常困難。

2、開發(fā)者經(jīng)驗

雖然我主要是AWS用戶，但作為開發(fā)者，我必須承認我更喜歡使用GCP工作。它的cli很棒，它是一致的、快速的且容易使用。你也可以輕松訪問alpha和beta特性。

GCP的控制臺體驗可能是所有云提供商中最好的，尤其是擁有云腳本（cloud shell），你可以從瀏覽器直接獲得終端，并從瀏覽器安全地連接到虛擬機（VM），而無需設置任何SSH密鑰，這非常完美！

GCP VM的啟動速度非?？欤華WS快得多，這使得橫向擴展特別敏感。它的定價很公道，你可以自定義所需的CPU和RAM數(shù)量，這樣非常方便！ GCP幾乎允許所有實例類型連接GPU。這可以將任何標準或自定義實例轉(zhuǎn)換為支持機器學習（ML）的VM。

借助Cloud Identity，GCP的身份管理工作得非常出色。它與G suite集成并提供單點登錄（SSO），因此無需使用其他云提供商非常流行的解決方案（如OneLogin）。

最后，大多數(shù)服務都提供模擬器。這非常好，我可以立刻使用筆記本電腦測試所有應用程序，而無需使用任何第三方工具或復雜的集成。

3、Pub/Sub（發(fā)布/訂閱）

AWS提供了許多用于消息傳遞的服務，例如SQS，SNS，Kinesis，Event Bridge，Kafka等，而GCP僅提供Pub/Sub。說實話，你不需要其他任何東西，它是一項非常好且便宜的服務，可用于從數(shù)據(jù)流到微服務的各種用例。這是一項全球服務，可以擴展來處理大量的數(shù)據(jù)，而且速度非?？?。

Pub/Sub非常容易集成和使用，它支持許多客戶端和協(xié)議。它還為消費者提供兩種模式：push和pull。最重要的是它非常劃算，也完全沒有服務器!

4、數(shù)據(jù)庫

Google特別關注數(shù)據(jù)，他們非常擅長管理和擴展大數(shù)據(jù)，為每個用例提供靈活的解決方案。

尤其是他們提供的3種解決方案，我認為這是其他競爭對手沒有的，而這些就是大數(shù)據(jù)解決方案。公司與其他云提供商一起正在建立數(shù)據(jù)湖，將大量數(shù)據(jù)存儲到S3之類的廉價存儲中來提高成本效益。他們在電子醫(yī)療記錄（EMR）上使用像Spark這樣的傳統(tǒng)框架來處理它并對其進行優(yōu)化，以便能夠使用Parquet這樣的格式從S3查詢它。

維護數(shù)據(jù)湖非常復雜，特別是在數(shù)據(jù)經(jīng)常發(fā)生變化的情況下。這可能會變得難以管理，最終成本會升高。如果我們可以將大數(shù)據(jù)存儲在可擴展且經(jīng)濟劃算的數(shù)據(jù)庫中，那不是很好嗎？這樣會容易得多。GCP有一些不錯的選擇。雖然對象存儲一直很便宜，但只要這3個解決方案不太龐大，它們就可以用于大數(shù)據(jù)。

5、Big Table（大表）

Big Table是一個完全托管的NoSQL數(shù)據(jù)庫?？梢詫⑵渑cAWS DynamoDB進行比較，但它們有所不同。DynamoDB是一種NoSQL，可以擴展以處理數(shù)百萬個事務，但每個項只能存儲400Kb，其目標不是處理大數(shù)據(jù)。

另一方面，Big Table是千萬億字節(jié)級的數(shù)據(jù)庫。它提供一致的10ms以下的延遲，因此非常快速可靠，也易于擴展并且經(jīng)濟劃算。

6、Big Query（大查詢）

BigQuery是GCP的黃金產(chǎn)品，由于它是一個很大的產(chǎn)品，因此很難解釋它到底是什么。它定義為：一個無服務器、高度可擴展且經(jīng)濟劃算的云數(shù)據(jù)倉庫，旨在幫助你快速做出明智的決策，以便你輕松地進行業(yè)務轉(zhuǎn)型。

最接近的AWS產(chǎn)品是Redshift和Redshift Spectrum。BigQuery是無服務器的，并且可以擴展來查詢大量數(shù)據(jù)，它內(nèi)置了ML和BI模型，可用于各種用例。我喜歡BigQuery的地方是你可以用它來做任何事情，可以存儲日志或帳單信息。它具有比BigTable高的延遲，但也更便宜一些。

作為BI的數(shù)據(jù)倉庫，Redshift可能更好，但對人工智能（AI）和機器學習（ML）來說， BigQuery更好。

7、Spanner

Cloud Spanner是針對區(qū)域和全球應用程序數(shù)據(jù)的完全托管，可擴展的關系數(shù)據(jù)庫服務。我認為其他云提供商中沒有與之類似的數(shù)據(jù)庫。這是龐大的，但也是完全相關的。它使你可以大規(guī)模使用常規(guī)SQL并具有強大的一致性事務。

你還記得SQL與NoSQL之間的權(quán)衡嗎？現(xiàn)在它們已經(jīng)不存在了，你可以使用SQL并在全球范圍內(nèi)進行擴展，但是價格并不便宜。

8、ML/AI

Google擁有最好的機器學習平臺。它為所有類型的用戶和用例提供了工具。從用于深度學習的低級虛擬機到高級API，服務數(shù)量巨大。

借助SageMaker，AWS正在慢慢迎頭追趕，并且已經(jīng)非常接近GCP，但是GCP仍然提供了更新的和準確的工具集。它提供了專門用于深度學習，與Kubernetes和機器學習訓練等更好集成的虛擬機。

9、Kubernetes

關于Kubernetes，沒有什么可說的，與其他云提供商相比，GCP具有優(yōu)勢。 GCP比其他云提供商更便宜、更新、更快、更易于使用。由于其靈活性和價格優(yōu)勢，GKE可能是世界上最好的云服務。它允許輕松地從本地遷移到云。它安全并且易于設置，提供出色的自動縮放，很容易監(jiān)視。

最好的是GCP賦予了Kubernetes權(quán)力，并提供了一個友好的生態(tài)系統(tǒng)來運行幾乎所有工作負載，從微服務或數(shù)據(jù)流到大數(shù)據(jù)管道。Kubernetes生態(tài)系統(tǒng)非常龐大，所有這些工具都已在GCP中進行了驗證和測試。

AWS更加專注于無服務器，而GCP專注于Kubernetes，這兩種技術(shù)都很棒。

10、成本

一般來說，GCP比其他云提供商便宜，因為它始終取決于你使用的服務以及使用方式。如果你使用Kubernetes，就成本效率而言，GCP無疑是贏家。

在計算和存儲成本方面，它也是顯而易見的贏家。GCP提供了一種更好的方法來補貼長期使用，并且秒殺搶購的虛擬機則非常便宜。

在秒殺搶購虛擬機上運行的GKE群集的價格很難與之匹敵。

11、用例

AWS仍然是最好的云提供商，它具有比GCP更成熟的產(chǎn)品和更多的服務。它還擁有龐大的用戶群和更好的支持。如果你有疑問，請使用AWS。亞馬遜在追趕GCP 機器學習功能方面做得非常出色，還降低了某些服務的成本。但我仍然認為，對于以下某些用例，GCP可能是更好的選擇：

機器學習，特別是深度學習或使用Kubernetes時。

歸功于Pub/Sub和DataFlow大數(shù)據(jù)流處理。得益于網(wǎng)絡協(xié)議棧，GCP的延遲降低了，管道運行速度更快且成本更低。對于批處理，兩個提供者都同樣出色。

分布式實時系統(tǒng)。如果你的微服務要求極低的延遲，則Google SDN + pub/sub是一個很好的解決方案。例如Go微服務+ gRPC運行得非?？臁Ａ硗?，Akka非常適合GCP。

Kubernetes。這是GCP的主要優(yōu)勢，如果你想要以低成本高效運行便攜基礎架構(gòu)，GKE是一個很好的工具。對于無服務器，AWS可能是一個更好的選擇。

全球大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫。如果你不想使用數(shù)據(jù)湖，而又想大規(guī)模存儲大數(shù)據(jù)，那么Spanner或Big Table是令人驚嘆的數(shù)據(jù)庫，它們可以使你的生活更加輕松。

簡而言之，如果你想在Kubernetes上運行快速低延遲的微服務或你有大量數(shù)據(jù)，請考慮使用GCP。

12、最重要的資產(chǎn)，是開發(fā)者們

強烈建議你在兩個平臺上試用服務并開發(fā)小型概念驗證模型（POC），以便在兩個平臺上獲得經(jīng)驗。兩家提供商都有免費套餐。不要只考慮來自咨詢?nèi)耸康膱蟾?，你需要自己做判斷，并嘗試這兩種平臺。

我個人喜歡Kubernetes，它使你的代碼可跨平臺移植，從而使它們之間的切換變得容易得多。

如果你是AWS用戶，請先閱讀平臺概述，然后檢查最佳實踐。之后，請閱讀適用于AWS專業(yè)人士的指南。

與AWS相比，GCP還非常易于保護和管理。最后看看GCP必須提供的所有服務，它正在迅速趕上。

我們正處于軟件開發(fā)的關鍵時刻，因此無論你選擇哪種平臺，都將是一個很好的選擇。只要記住最重要的資產(chǎn)是什么，并對其進行投資，這個資產(chǎn)就是：開發(fā)者們！

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