AWS vs Azure vs Google Cloud : choisir la bonne plateforme
Les services de cloud public sont populaires en raison de leur grande évolutivité, de leur haute disponibilité et de leurs nombreuses options flexibles. Le nombre de fournisseurs de cloud continue d’augmenter, mais les trois plus connus sur le marché sont Amazon, Microsoft et Google, qui proposent respectivement Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Services. Tous trois sont attractifs et offrent des fonctionnalités intéressantes pour l’infrastructure en tant que service (IaaS), les logiciels en tant que service (Saas) et les plateformes en tant que service (PaaS). Passons en revue et comparons AWS, Azure et Google Cloud afin de vous aider à choisir la plateforme cloud la mieux adaptée aux besoins de votre organisation. 
Brève histoire de chaque plateforme cloud
- AWS. Amazon est le pionnier des services cloud. La plateforme cloud Amazon est la plus ancienne plateforme cloud publique, datant de 2006, et elle domine le marché depuis lors. AWS se concentre sur les services de cloud public plutôt que sur les services hybrides ou privés.
- Azur. La plateforme cloud Azure est présente sur le marché depuis 2010. Microsoft a décidé de compléter sa large gamme de logiciels par la création d’un cloud public dans ses propres centres de données. Microsoft figure désormais parmi les trois principaux acteurs proposant des services de cloud public.
- Google Cloud Platform (GCP) a été créé en 2011 pour fournir les services cloud de Google. GCP est la plateforme cloud la plus récente, mais elle connaît une croissance rapide. GCP améliore les services IaaS, PaaS et Saas de Google. Les centres de données de Google offrent une excellente infrastructure, qui est utilisée pour les services de recherche Google, YouTube et Gmail. Les services cloud de Google utilisent cette même infrastructure, et Google Cloud Platform affiche le taux de croissance le plus élevé du marché des services cloud.
Verdict
Dans la plupart des cas, l’âge de la plateforme ne sera pas un facteur déterminant. Cependant, il est utile de comprendre que les trois fournisseurs se disputent le même marché. Le choix de la plateforme dépendra des autres critères que nous utilisons pour cette comparaison.
Prise en charge des Virtuelles Maschinen
Toutes les plateformes basées sur le cloud fournissent des services informatiques permettant d’exécuter des machines virtuelles (VMs), de sélectionner différentes configurations pour les VMs et de choisir une classe de VMs. Le disque, le processeur, la mémoire et les opérations d’entrée/sortie par seconde (IOPS) dépendent tous de la classe de VM que vous choisissez. Les machines virtuelles et le stockage sont les services les plus utilisés sur les plateformes cloud.
- AWS. Les machines virtuelles fonctionnant dans Amazon Web Services sont appelées instances Amazon EC2. Vous pouvez sélectionner des instances EC2 avec des paramètres préconfigurés ou configurer manuellement les paramètres du matériel virtuel. Les instances Amazon EC2 peuvent fonctionner dans différents centres de données, c’est-à-dire dans des centres de données situés dans différentes régions géographiques. Il convient de noter qu’AWS offre la plus grande variété de centres de données parmi les trois fournisseurs.
- Azur. Les machines virtuelles Azure utilisent de véritables cœurs de processeur, ce qui constitue l’un des principaux avantages d’Azure. Par exemple, si vous configurez une machine virtuelle pour utiliser un processeur à quatre cœurs, Azure fournit un processeur à quatre cœurs réels (sans hyper-threading). D’autre part, AWS et Google Cloud Platform créeraient un processeur VM avec deux cœurs et quatre threads (à l’aide de l’hyper-threading). Les cœurs réels offrent des performances processeur supérieures pour les VMs exécutées dans Azure par rapport aux VMs dotées de configurations similaires sur d’autres plateformes cloud.
- Google Cloud utilise Google Compute Engine pour exécuter des machines virtuelles dans Google Cloud Platform. Bien qu’il offre une gamme de machines virtuelles moins variée que AWS et Azure, Google se concentre davantage sur les conteneurs et Kubernetes pour exécuter des applications évolutives horizontalement avec une architecture microservice.
Les paramètres de configuration informatique maximale des machines virtuelles pour les plateformes cloud AWS, Azure et Google (au moment de la rédaction, d’après les informations fournies sur leurs sites Web officiels respectifs) sont comparés dans le tableau ci-dessous.
| AWS | Azur | Google Cloud | |
| processeur | 1,6 GHz – 3,3 GHz | 2,7 GHz – 3,7 GHz | 2,0 GHz – 4,0 GHz |
| Nombre maximal de vCPU | 128 | 128 | 224 |
| Mémoire maximale | 244 | 208 | 448 |
| Stockage temporaire | 48 To | 3 To | 4 To |
| Nombre maximal de vGPU | 4 | 4 | 4 |
Verdict
Le choix dépend des éléments suivants :
- Si vos applications doivent fonctionner sur des VMs utilisant des cœurs de processeur réels plutôt que virtuels (cœurs hyper-threading), optez pour le cloud Azure.
- Amazon propose la plus large gamme d’instances EC2 avec différentes combinaisons de configurations de processeur et de mémoire. Si vous avez besoin d’utiliser plusieurs VMs avec différentes quantités de ressources CPU et mémoire pour différents types de charges de travail, vous pouvez opter pour le cloud Amazon.
- Google Cloud propose moins de combinaisons de configurations de processeurs pour VMs. C’est pourquoi AWS et Azure sont plus adaptés aux charges de travail spécialisées.
Support pour conteneurs
Les trois plateformes cloud prennent en charge l’exécution de conteneurs, qui sont désormais extrêmement populaires parmi les développeurs d’applications utilisant des microservices.
- Google a joué un rôle important dans le développement de Kubernetes pour l’orchestration de conteneurs. Par conséquent, Google Cloud Platform offre une prise en charge satisfaisante des conteneurs Kubernetes et Docker. Google Cloud Run est utilisé pour développer et déployer des applications conteneurisées hautement évolutives.
- Amazon fournit Amazon Elastic Container Registry, Amazon Elastic Container Service et Amazon Elastic Kubernetes Service. Les services de conteneurs prennent en charge Kubernetes, les conteneurs Docker et les services Fargate (Amazon EC2 Container Service).
- Azure propose deux services de conteneurs : Azure Kubernetes Service (AKS) et Azure Container Service (ACS). Le hub Docker et Azure Container Registry sont utilisés pour la gestion des conteneurs.
Le tableau ci-dessous répertorie chaque service de conteneur dans AWS, Azure et Google Cloud.
| Service | AWS | Azur | Google Cloud |
| Services de conteneurs Docker | Registre de conteneurs élastiques (ECR) | Registre des conteneurs | Registre des conteneurs |
| Services de conteneurs gérés | Service de conteneurs EC2 (ECS)Service Amazon Kubernetes | Service de conteneurs Azure (ACS) | Moteur Google Kubernetes |
| Services de conteneurs sans serveur | AWS Fargate | Instances de conteneurs Azure (ACI) | Google Cloud Run |
Verdict
Pour les charges de travail exécutant des applications conteneurisées dans le cloud, optez pour Google Cloud Platform. Google est le premier acteur du marché à avoir développé la norme Kubernetes et possède la plus longue expérience dans l’exécution de conteneurs.
Stockage dans le cloud
Le stockage dans le cloud, avec les machines virtuelles, est le service de plateforme cloud le plus important, souvent abordé dans les comparaisons entre AWS, Azure et Google Cloud. Chaque plateforme cloud propose différents types de stockage dans le cloud avec ses propres terminologies et niveaux.
Stockage dans le cloud Amazon
- Amazon S3 est un service de stockage au niveau des objets. Tous les fichiers et dossiers sont stockés sous forme d’objets dans des compartiments de stockage Simple Storage Service (S3).
- Amazon Elastic Block Storage (EBS) est un service de stockage basé sur des blocs. Les volumes EBS sont connectés aux instances Amazon EC2 afin de fournir des disques virtuels aux machines virtuelles AWS.
- Amazon Glacier est un service de stockage à froid pour les données rarement utilisées, telles que les sauvegardes et les données archivées.
- Elastic File System (EFS) est un système de fichiers évolutif dans le cloud pour Linux qui peut être connecté à des instances EC2 exécutées dans le cloud et à des machines sur site. NFSv4 est généralement utilisé pour connecter des machines à EFS. Les charges de travail générales et le partage de fichiers sont des utilisations courantes d’EFS (configuration d’un serveur de fichiers, stockage de données d’application, etc.).
Remarque: Storage Gateway est un service spécial configuré dans le cloud et sur site (sur une machine virtuelle) pour connecter les machines locales au stockage dans le cloud AWS.
Plateforme de stockage Azure
- Azure Files est un service de stockage universel permettant de partager des fichiers avec des machines virtuelles exécutées dans Azure et des machines locales exécutées sur site.
- Azure Blob est un stockage évolutif pour les données volumineuses, notamment les données textuelles et binaires.
- Les disques Azure sont des stocks de blocs utilisés comme volumes pour les VMs Azure.
- Azure Tables stocke des données structurées pour les bases de données NoSQL (sans schéma).
- Azure Queues ou Azure Queue Storage est un type de stockage spécial destiné aux volumes importants de messages utilisés par les applications pour communiquer entre les composants applicatifs.
Stockage dans le cloud Google
- Les disques persistants sont du stockage en blocs destiné aux machines virtuelles fonctionnant dans Google Cloud (Google Cloud Compute Engine). Les disques persistants sont également utilisés pour Google Kubernetes Engine Service.
- Le stockage objet, avec des fonctionnalités telles que le versionnage et les autorisations d’accès, utilise des compartiments pour stocker les objets.
- Filestore est un système de stockage de fichiers en réseau utilisé pour stocker, partager et accéder à des données sur un réseau.
Les options de stockage dans le cloud avec AWS, Azure et Google Cloud sont répertoriées dans le tableau ci-dessous.
| Service | AWS | Azur | Google Cloud |
| Stockage en blocs | Stockage élastique en bloc (EBS) | Stockage sur disque Azure | Disques persistants Google |
| Stockage d’objets | Service de stockage simple (S3) | stockage Azure Blob | Stockage dans le cloud Google |
| Stockage de fichiers | Système de fichiers élastique (EFS) | Fichiers Azure | Fichiers Google Cloud |
| Stockage d’archives | S3 Glacier Deep ArchiveS3 Infrequent Access | Stockage d’archives AzureStockage Blob Azure Cool | Google Stockage dans le cloud Nearline, Coldline et Archive |
| Transporteur de données en vrac | Famille AWS SnowService AWS Import/Export | Azure Data BoxService Azure Import/Export | Service de transfert de stockage |
Verdict
Les trois plateformes cloud offrent d’excellents services de stockage dans le cloud pour différents usages. Le prix du stockage peut être le facteur déterminant dans le choix du fournisseur :
- Google Cloud propose les tarifs les plus bas pour le stockage de fichiers et d’objets.
- Azure propose les prix les plus bas pour le stockage d’objets. Vous pouvez opter pour Microsoft Azure comme option de stockage dans le cloud hybride grâce à Azure Stack.
Services réseau
Les services réseau vous permettent de créer des réseaux virtuels (et de connecter des machines virtuelles fonctionnant dans le cloud à ces réseaux), de configurer le routage et l’accès au sein de votre environnement sur site ou entre les environnements cloud, et d’assurer l’équilibrage de charge pour les réseaux. Les trois fournisseurs disposent de capacités réseau similaires, offrant une redondance réseau pour leurs services cloud.
- Les services de mise en réseau de base AWS utilisent une architecture interne appelée « cloud privé virtuel » (VPC), qui est un réseau logique complètement isolé.
- Google utilise l’architecture Andromeda pour la mise en réseau. Il s’agit de la pile de virtualisation réseau de Google.
- L’architecture interne des réseaux Azure est plus proche de l’architecture réseau traditionnelle des centres de données et des réseaux privés. Azure Virtual Networking (VNet) est le produit phare de Microsoft pour le cloud.
| Service | AWS | Azur | Google Cloud |
| Connexion directe | AWS connexion directe | Azure ExpressRoute | Google Cloud Interconnect |
| Réseaux mondiaux de diffusion de contenu (CDN) | Amazon CloudFront | CDN Azure | Réseau de diffusion de contenu Google |
| DNS | Route 53 d’Amazon | Gestionnaire de trafic DNS Azure | DNS Google Cloud Cloud |
| Réseau de cloud privé virtuel (VPC) | VPC | Réseaux virtuels (VNet) | Google VPC |
| Équilibrage de charge | Équilibrage de charge élastique (ELB) | Passerelle d’applications Azure Load Balancer | Équilibreur de charge cloud |
Pare-feu
Un pare-feu vous permet de configurer l’accès uniquement à ce dont vous avez besoin et uniquement from sources autorisées. Les trois plateformes cloud fournissent un pare-feu géré permettant de configurer un accès réseau sécurisé aux machines virtuelles et aux services qui s’y trouvent. Dans la comparaison entre AWS, Azure et Google Cloud, les pare-feu partagent de nombreuses similitudes.AWS AWS fournit AWS Network Firewall, un service géré qui peut être géré dans AWS Firewall Manager. Le pare-feu AWS se divise en deux catégories : pare-feu réseau et pare-feu d’application Web.
- Le pare-feu réseau est utilisé pour filtrer le trafic réseau afin de sélectionner les protocoles réseau appropriés, tels que les adresses IP, les ports, etc. Il comprend le filtrage des paquets, un réseau privé virtuel (VPN), l’inspection approfondie des paquets, le filtrage des sites Web et le filtrage de la réputation DNS.
- Le pare-feu pour applications Web AWS assure la sécurité des applications et le filtrage du trafic. La sécurité des applications sert à protéger les applications web from les attaques telles que les attaques par déni de service distribué (DDoS), les attaques zero-day, les fuites de données, etc. Le filtrage du trafic est basé sur les en-têtes HTTP, les adresses IP, les mots-clés et les chaînes URI.
Remarque : les utilisateurs peuvent utiliser des pare-feu tiers disponibles sur AWS Marketplace en plus des pare-feu AWS.Azure Les services de pare-feu Azure comprennent Azure Firewall Premium, Azure Application Gateway et Azure Web Application Firewall. Chaque service de pare-feu est destiné à des fins spécifiques.
- Le pare-feu Azure offre la traduction d’adresses réseau (NAT) et le filtrage des adresses IP, des ports TCP (Transport Control Protocol) et UDP (User Datagram Protocol), ainsi que du trafic HTTPS. De plus, Azure Firewall Premium inclut un système de détection et de protection contre les intrusions (IDPS) et une inspection TLS.
- Azure Application Gateway agit comme un équilibreur de charge pour le trafic HTTPS et un proxy inverse capable de chiffrement et de déchiffrement du trafic SSL (Secure Socket Layer). Azure Application Gateway prend en charge l’inspection du trafic web et la détection des attaques au niveau HTTP. Azure Application Gateway dispose d’un module supplémentaire appelé Azure Web Application Firewall (WAF), qui sert à inspecter les requêtes HTTP et à prévenir les attaques Web malveillantes, les attaques de type Cross-Site Scripting (CSS) et les injections SQL.
- Les services Azure Firewall se complètent mutuellement. Si nous considérons le pare-feu Azure comme un pare-feu de mise en réseau et un pare-feu d’application Web, nous pouvons classer les types de protection pour chaque pare-feu comme suit :
- Le pare-feu réseau Azure comprend la protection des points d’entrée, la prise en charge VPN, des fonctionnalités de réseau étendu défini par logiciel (SD-WAN), la prise en charge WAN virtuelle et la gestion des identités et des accès.
- Le pare-feu pour applications web Azure comprend le filtrage du trafic, la protection des scripts, la livraison sécurisée, des ensembles de règles personnalisés, la protection des API et la sécurité.
Google Cloud PlatformVouspouvez configurer des règles de pare-feu pour le trafic entrant/sortant et assurer la sécurité de l’accès réseau aux machines virtuelles exécutées sur Google Cloud Platform. Les options de pare-feu font partie de la configuration réseau VPC. Les règles de pare-feu pour Google VPC fonctionnent de manière similaire aux groupes de sécurité AWS.
Verdict
Les trois plateformes cloud offrent d’excellentes capacités de mise en réseau et répondent aux besoins des utilisateurs. La différence réside dans la manière dont les services sont mis en œuvre dans chaque plateforme cloud et dans les fonctionnalités individuelles disponibles pour chaque service. Afin de réduire la latence du réseau, sélectionnez une région de centre de données géographiquement la plus proche de l’emplacement physique de votre organisation. Si vous connectez votre infrastructure sur site (par exemple, VMware vSphere) à l’infrastructure cloud publique et configurez les connexions réseau entre elles, vous obtenez un modèle de déploiement cloud hybride. Microsoft Azure offre une large gamme d’options hybrides aux clients Microsoft.
Sécurité
Un pare-feu contribue à améliorer la sécurité du réseau sur site et dans le cloud. Cependant, les plateformes basées sur le cloud offrent des fonctionnalités supplémentaires qui améliorent la sécurité. Les trois plateformes cloud offrent un excellent niveau de sécurité grâce à des connexions chiffrées vers leurs services cloud. Cependant, les clients peuvent avoir besoin de vérifier et de modifier les configurations de sécurité afin de répondre à leurs conditions à remplir en matière de sécurité.AWS utilise l’isolation de sécurité comme principe par défaut lorsque vous créez un compte, une machine virtuelle ou d’autres objets afin de protéger les ressources cloud contre tout accès non autorisé. La politique de sécurité est stricte par défaut. Certains outils de sécurité peuvent être pris en charge dans certaines régions, mais pas dans d’autres.Azure L’une des fonctionnalités de sécurité les plus populaires de la plateforme cloud Azure est Azure Active Directory. Active Directory est le service d’authentification centralisé développé par Microsoft pour l’authentification par sécurité des machines Windows et des logiciels pris en charge. Azure Active Directory vous permet d’intégrer l’Active Directory sur site de votre domaine Active Directory local à Azure Active Directory dans le cloud. Vous pouvez configurer les services Active Directory Federation Services pour une authentification unique sur tous les services. Si vous créez un objet dans le cloud, la configuration de sécurité par défaut n’est pas aussi stricte que dans AWS. AWS et Google Cloud utilisent la politique par défaut « Refuser » dans la configuration d’accès, tandis qu’Azure utilise la politique « Autoriser ». Par exemple, si vous créez un nouveau réseau virtuel et une nouvelle machine virtuelle dans Azure, tous les protocoles et ports sont ouverts par défaut. Les journaux d’activité Azure et Azure Security Center offrent de nombreux avantages par rapport à AWS. Vous n’avez pas besoin de créer manuellement des fonctions Lambda pour déplacer des événements entre les régions lorsque vous utilisez Azure avec la fonctionnalité Journaux d’activité.Remarque : La configuration des paramètres de sécurité peut s’avérer difficile et une documentation professionnelle est appréciée. La documentation pour Azure n’est toutefois pas aussi détaillée que celle pour AWS.Google Cloud Platform Google Cloud Platform est plus centralisé et similaire à Azure. Lorsque Google a lancé ses services cloud, tous les services ont été conçus pour interagir efficacement avec les autres services et ont été lancés simultanément (dans AWS, les services ont été ajoutés un par un). Les projets de votre compte sont isolés les uns des autres par défaut. Le Cloud Security Command Center dans Google Cloud est l’équivalent de l’Azure Security Center. Le niveau de sécurité de Google Cloud se situe entre celui d’AWS et celui d’Azure. AWS Security Hub, Azure Security Center et Cloud Security Command Center dans Google Cloud sont les outils de gestion de la sécurité pour chaque plateforme cloud.
Verdict
Amazon fournit un grand nombre de certifications de conformité, notamment GDPR, PCI-DSS, FIPS 140-2, HIPAA/HITECH, FedRAMP et NIST 800-171. Vous pouvez accéder à la demande à plus de 2 500 contrôles de sécurité par AWS Artifact. Microsoft Azure dispose également de solides contrôles de sécurité, avec plus de 90 certificats de conformité dans plus de 50 régions différentes. Google Cloud répond à 45 certifications de conformité.
Bases de données
Les trois fournisseurs proposent à leurs clients une option de base de données en tant que service (DBaaS). Avec DBaaS, les clients peuvent travailler avec des bases de données sans avoir à gérer l’infrastructure nécessaire à leur fonctionnement. Les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL sont toutes deux prises en charge.
- AWS offre la plus large gamme d’options de la base de données. Les solutions fonctionnent avec des Performances élevées, les innovations sont mises en œuvre dans les délais impartis et les technologies de bases de données traditionnelles sont disponibles. Vous pouvez choisir les services de base de données AWS si vous utilisez déjà d’autres services AWS, si vous recherchez un niveau élevé de performances et de fiabilité, ou si vous avez besoin d’un ensemble d’options aussi large que possible.
- Azure offre une prise en charge complète de la migration, notamment en matière d’évaluation, d’automatisation et d’optimisation. Des options de déploiement flexibles, des options de licence et un déploiement hybride sont disponibles (pour ceux qui ont des exigences spécifiques en matière de sécurité et de confidentialité). Vous pouvez choisir les bases de données Azure lorsque vous utilisez déjà des logiciels Microsoft dans vos environnements (y compris un environnement hybride basé sur Microsoft), que vous devez migrer une base de données vers le cloud et que la confidentialité est une préoccupation particulière.
- Plateforme Google Cloud. Les services de base de données dans Google Cloud sont les plus conviviaux et offrent les meilleures Performances pour les charges de travail. Google offre d’excellentes fonctionnalités pour utiliser des bases de données avec des conteneurs dans Google Cloud. Vous pouvez préférer les bases de données Google si vous avez besoin d’associer une base de données à des conteneurs (pour l’architecture microservice) et si vous avez besoin d’une solution offrant des Performances élevées et une interface conviviale.
| AWS | Azur | Google Cloud | |
| Base de données relationnelle | Amazon RDS | Base de données Microsoft SQL | Google Cloud SQL |
| NoSQL clé-valeur | Amazon DynamoDB | Stockage de table | Google Cloud BigtableGoogle Cloud Magasin de données |
| NoSQL Key-Index | Amazon SimpleDB | Azure Cosmos DB | Google Cloud Magasin de données |
Verdict
Les trois plateformes fournissent des services de base de données identiques dans différentes catégories. Les services de bases de données gérés sont pratiquement identiques dans cette comparaison entre AWS, Microsoft Azure et Google Cloud. La différence notable peut apparaître lors de l’utilisation d’une licence pour Microsoft SQL Server (lors de l’utilisation d’IaaS). Azure et AWS offrent des fonctionnalités d’optimisation des coûts, mais ce n’est pas le cas de Google Cloud. Azure est le cloud le plus économique pour Microsoft SQL Server. Quant à la base de données Oracle (utilisant IaaS), il existe également une différence significative en matière d’octroi de licences. Vous pouvez consulter le guide et effectuer le déploiement d’Oracle dans AWS et Azure en choisissant librement la configuration de la machine virtuelle/instance. Dans Google Cloud Platform, vous pouvez déployer base de données Oracle uniquement sur des serveurs bare metal coûteux. Azure offre une connectivité à faible latence au cloud Oracle dans certaines régions grâce au partenariat entre Microsoft et Oracle.
Régions et zones de disponibilité
Chaque fournisseur de cloud couvre les principales régions suivantes avec ses centres de données : Europe, Amérique du Nord, Asie du Sud-Est, Asie de l’Est et Chine. Ces centres de données sont répartis en unités appelées régions et zones de disponibilité.Une région est un ensemble de centres de données construits dans une zone géographique particulière (distincte). La région est la zone où se trouvent physiquement les centres de données. Les centres de données sont reliés entre eux par des réseaux à faible latence (périmètre défini par la latence). Les régions sont les plus grandes unités de fournisseurs de cloud qui contiennent des zones de disponibilité. Une région est totalement indépendante des autres régions.Une zone de disponibilité est un emplacement physique unique au sein d’une région. Les zones de disponibilité sont isolées les unes des autres au sein d’une région et sont reliées entre elles par des réseaux redondants à haut débit. Si une zone de disponibilité tombe en panne dans une région, les autres zones de disponibilité dotées de la fonctionnalité fournissent les services nécessaires aux clients. Une zone de disponibilité comprend un ou plusieurs centres de données.
- AWS. Amazon propose plus de 80 zones de disponibilité dans 25 régions géographiques.
- Azur. Azure compte plus de 60 régions, avec au moins 3 zones de disponibilité par région. La plateforme cloud Azure compte plus de 160 centres de données physiques répartis dans 140 pays.
- Plateforme Google Cloud. Il existe 24 régions et 73 zones de disponibilité.
| AWS | Azur | Google Cloud | |
| Régions | 25 | 60+ | 24 |
| Zones de disponibilité | 80 | 180+ (au moins 3 par région) | 73 |
| Point de présence (POP) | 230 | 130 | 144* |
| Pays | 245 | 140 | 200 |
| * Emplacements périphériques du réseau | |||
Remarque: les fournisseurs ajoutent périodiquement des zones de disponibilité et des centres de données dans différents pays. Consultez la liste détaillée et mise à jour des villes et autres emplacements des centres de données sur le site Web de chaque fournisseur de cloud. La carte des emplacements des centres de données peut vous aider à sélectionner les centres de données situés à l’emplacement souhaité.
Verdict
Si vous avez besoin de déployer des machines virtuelles dans le plus grand nombre d’emplacements géographiques à travers le monde par l’utilisation de différentes régions et zones de disponibilité, vous pouvez utiliser Microsoft Azure.
Tarifs AWS, GCP et Azure
Le prix est un facteur important qui influe sur le choix d’une plateforme cloud. Connaître le prix vous aide à estimer combien vous devrez dépenser pour les services cloud. Il est difficile de comparer les tarifs d’AWS, d’Azure et de Google, car ceux-ci changent régulièrement. Les principaux coûts concernent généralement les services informatiques tels que les machines virtuelles. Le prix dépend de la région où se trouve le centre de données, de la configuration processeur d’une machine virtuelle, de la quantité de mémoire, de l’espace disque et du type de disque (SSD ou HDD). La facturation est effectuée par heure et à la seconde pour l’exécution d’une machine virtuelle. Si vous payez pour un engagement d’un an en une seule transaction (ou plus, par exemple trois ans), vous pouvez bénéficier d’une réduction. Dans ce cas, vous devez généralement sélectionner une instance réservée du type requis.Remarque: les prix indiqués sur peuvent varier au fil du temps. Pour connaître les derniers tarifs, consultez les informations tarifaires sur les sites Web AWS, Azure et Google Cloud.
Configurations VM
Pour comparer correctement les fournisseurs de cloud en termes de prix, nous devons sélectionner une région similaire pour les trois fournisseurs et une configuration VM similaire. AWS, Azure et Google fournissent des machines virtuelles préconfigurées (vous devez sélectionner un préréglage de configuration).
Exemple 1
Dans le tableau ci-dessous, vous pouvez voir quatre types de machines virtuelles avec des configurations VM similaires.Remarque: certaines VMs Google disposent de plus de mémoire et de processeurs, car il n’existe pas de configuration 100 % identique dans la classe appropriée de VMs Google dans cet exemple. La configuration la plus adaptée pour une machine virtuelle Google est sélectionnée aux fins de cette comparaison.Tableau 1 : Types d’instances (machines virtuelles)
| Type d’instance | Instances AWS | RAM AWS (Go) | VMs virtuelles Azure | RAM Azure (Go) | VMs virtuelles Google | Mémoire vive Google (Go) |
| Usage général | m6g.xlarge | 16 | B4MS | 16 | e2-norme-4 | 16 |
| Mémoire optimisée | r6g.xlarge | 32 | E4a v4 | 32 | m1-ultramem-40 | 961 |
| Optimisation informatique | c6g.xlarge | 8 | F4 v2 | 8 | c2-standard-4 | 16 |
| Calcul accéléré | p2.xlarge | 61 | NC4as T4 v3 | 28 | a2-haut-processeur-1g | 85 |
Vérifions le prix par heure au moment de la rédaction (novembre 2021) pour la configuration sélectionnée des machines virtuelles.Tableau 2 : Tarifs à la demande (USD)
| Type d’instance | AWS | Azur | Tarifs AWS (par heure) | Tarifs Azure (par heure) | Tarifs Google (par heure) | |
| Usage général | m6g.xlarge | B4MS | e2-norme-4 | 0,154 | 0,166 | 0,156 |
| Mémoire optimisée | r6g.xlarge | E4a v4 | m1-ultramem-40 | 0,202 | 0,252 | 6,303 |
| Optimisation des calculs | c6g.xlarge | F4 v2 | c2-standard-4 | 0,136 | 0,169 | 0,235 |
| Calcul accéléré | p2.xlarge | NC4as T4 v3 | a2-haut-processeur-1g | 0,90 | 0,526 | 3,839 |
Le prix des VMs dans AWS et Google Cloud est similaire pour les VMs à usage général et les VMs optimisées pour la mémoire. La différence de prix entre la plateforme cloud Azure et le service cloud AWS pour les VMs optimisées pour le calcul est négligeable. Mais notez qu’il ne s’agit là que d’un exemple, et que si vous optez pour un engagement d’un an, un autre fournisseur peut proposer le prix le plus bas pour un type d’instance. De plus, les prix varient selon les conteneurs, le stockage, les services de base de données et les autres types de cloud computing.
Exemple 2
Sélectionnons la plus petite machine virtuelle et la plus grande machine virtuelle pour chaque plateforme avec des paramètres identiques et comparons le prix mensuel (les informations ci-dessous sont valables au moment de la rédaction).Tableau 1 : Configuration des machines virtuelles
| Type de VM | processeur AWS | AWS RAM | Processeur Azure | RAM Azure | Processeur Google | Mémoire vive Google |
| Le plus petit | 2 processeurs | 8 Go | 2 processeurs | 8 Go | 2 processeurs | 8 Go |
| Le plus grand | 128 processeurs | 3,84 To | 128 processeurs | 3,89 To | 160 processeurs | 3,75 To |
Tableau 2 : Prix (USD) des VMs sélectionnées
| Type de VM | AWS | Azur | Google Cloud |
| Le plus petit | 69 $ par mois | 70 $ par mois | 52 $ par mois |
| Le plus grand | 3,97 $/heure | 6,79 $/heure | 5,32 $/heure |
Dans cet exemple, le prix de la plus petite instance dans AWS et Azure est presque identique, mais celui dans Google Cloud Platform est nettement inférieur. En ce qui concerne l’instance VM la plus grande, AWS propose le prix le plus bas et Azure le prix le plus élevé. N’oubliez pas que les VMs dans Azure utilisent des cœurs de processeur réels, contrairement aux VMs dans AWS et Google Cloud qui utilisent des cœurs logiques (cœurs hyper-threading). Les cœurs réels offrent des performances supérieures.Comme vous pouvez le constater from ces exemples, le meilleur prix pour les services cloud dépend du scénario et de vos conditions à remplir.
Coûts de stockage
Stockage d’objets. Il existe quelques différences majeures entre les tarifs de stockage d’objets chez AWS et Google Cloud, ainsi qu’entre les approches utilisées pour déterminer ces tarifs.
- Dans Google Cloud Platform, vous payez pour les opérations liées au stockage d’objets et à la sortie réseau, et vous avez un accès instantané à tous les niveaux de hiérarchisation de stockage peu fréquents. Il est recommandé de modéliser l’accès aux données avant de calculer les coûts.
- Dans AWS, le temps d’accès au stockage d’archives Amazon varie from quelques minutes à plusieurs heures.
Stockage en bloc. Il existe des différences entre AWS et Google Cloud. Google Cloud offre une haute disponibilité dans toute la région, dans toutes les zones de disponibilité et dans plusieurs régions. AWS fournit une redondance uniquement au sein d’une même zone de disponibilité. AWS facture des frais supplémentaires pour les IOPS provisionnées qui permettent aux volumes EBS de dépasser leurs débits de transmission de données habituels. Il n’y a pas de limite IOPS dans Google Cloud pour le stockage en blocs Google et vous ne payez pas pour les IOPS supplémentaires.AWS
- En général, la tarification AWS est complexe et il est difficile de comprendre la structure des coûts, en particulier pour les nouveaux clients.
- Pour bénéficier d’une remise, AWS exige le paiement anticipé des instances réservées destinées à une utilisation à long terme.
- Si une machine virtuelle est arrêtée, vous n’êtes facturé que pour l’espace de stockage utilisé par les volumes EBS.
- Un essai gratuit de 12 mois est offert aux nouveaux utilisateurs AWS.
Azur
- Les logiciels Microsoft sont très appréciés des clients et largement utilisés par les entreprises. C’est l’une des raisons du succès de Microsoft en tant que fournisseur de cloud.
- Des remises sont accordées aux clients Microsoft existants qui se connectent à Azure et utilisent les services du cloud AWS. Vous devez vous familiariser avec les options de licence des logiciels Microsoft lorsque vous commencez à utiliser Azure. Une remise de 5 % est accordée pour tout paiement anticipé de 12 mois.
- Éteignez correctement les VMs, sans conserver l’adresse IP obtenue par une machine virtuelle. Une machine virtuelle doit être désallouée pour éviter toute facturation si elle ne fonctionne pas dans Azure.
- L’essai gratuit pour les nouveaux clients Azure est de 12 mois et comprend 200 $ pouvant être dépensés dans les 30 jours après l’inscription et le début de l’essai. Plus de 25 produits Microsoft dans Azure sont proposés pour la période d’essai.
Plateforme Google Cloud
- Google Cloud propose une structure tarifaire conviviale. Des remises sont accordées pour les charges de travail à long terme sans engagement préalable.
- Lorsque vous arrêtez une machine virtuelle, vous n’êtes pas facturé pour les ressources informatiques de la machine virtuelle telles que le processeur, le processeur graphique ou la mémoire, mais vous êtes facturé pour les ressources associées à la machine virtuelle telles que les disques persistants et les adresses IP statiques.
- Google offre un crédit de 300 $ valable 90 jours aux nouveaux utilisateurs qui commencent la période d’essai gratuit. Plus de 20 produits from les services cloud de Google sont proposés aux utilisateurs à titre d’essai.
Remarque: il existe des outils d’optimisation des coûts qui peuvent vous aider à sélectionner la configuration optimale des services sur une plateforme cloud sélectionnée :
- AWS: AWS Cost Explorer, AWS Trusted Advisor, AWS Budgets
- Azure: Azure Advisor
- Google Cloud Platform : gestion des coûts
Verdict
Il n’existe pas de recommandation universelle quant à la plateforme à choisir pour obtenir le prix le plus bas. La comparaison des prix entre les fournisseurs de cloud est compliquée, car chaque plateforme cloud utilise des modèles de tarification différents. Utilisez le calculateur de prix AWS, le calculateur de prix Azure et le calculateur de prix Google Cloud pour obtenir le prix exact de la configuration requise et comparer les prix. L’utilisation du calculateur est le meilleur moyen d’estimer les dépenses mensuelles pour les services cloud requis.
Services d’analyse de données et d’apprentissage automatique
Les trois fournisseurs proposent des services d’analyse de données, d’apprentissage automatique (ML) et d’intelligence artificielle (IA). Ces types de services de cloud computing sont aujourd’hui largement utilisés pour l’analyse de données, la science, la recherche, l’automatisation, etc. Le ML contient généralement le prétraitement des données, l’entraînement du modèle, l’évaluation du modèle, la prédiction d’événements, la reconnaissance d’images, etc. Les clouds informatiques hautement évolutifs sont adaptés à l’exécution de ce type de tâches. La plateforme cloud Amazon, la plateforme cloud Azure et la plateforme Google Cloud proposent des services d’apprentissage automatique (MLaaS). L’ancien service ML d’AWS s’appelle Amazon Machine Learning et le nouveau s’appelle SageMaker. Amazon Machine Learning est principalement utilisé pour l’analyse prédictive, tandis que SageMaker est préféré par les scientifiques des données. Amazon et Azure proposent tous deux une intégration avec Jupiter qui vous permet d’écrire du code dans ML Studio. L’un des principaux services ML fournis par Google est Vision AI (optimisé par Auto ML).Services AWS d’, d’IA et d’apprentissage automatique (12) :
- SageMaker
- Apprentissage automatique
- Comprendre
- Lex
- Polly
- Rekognition
- Traduire
- Transcrire
- DeepLens
- AMI d’apprentissage profond
- Apache MXNet sur AWS
- TensorFlow sur AWS
Plateforme Microsoft Azure AI (3 services) :
- Apprentissage automatique
- Service Azure Bot
- Services cognitifs
Plateforme IA Google (9 services) :
- Moteur d’apprentissage automatique dans le cloud
- Dialogflow Édition Entreprise
- Langage naturel dans le cloud
- API Cloud Speech
- API de traduction dans le cloud
- Intelligence vidéo dans le cloud
- Cloud Job Découverte (bêta privée)
Consultez la liste des fonctionnalités ML/IA disponibles dans le tableau comparatif AWS vs Azure vs Google Cloud ci-dessous.
| Amazon ML et SageMaker | Plateforme d’IA Microsoft Azure | Plateforme IA Google | |
| Classification | + | + | + |
| Régression | + | + | + |
| Regroupement | + | + | + |
| Détection d’anomalies | + | + | – |
| Recommandation | + | + | + |
| Classement | + | + | – |
| Étiquetage des données | + | + | + |
| Prise en charge du pipeline MLOps | + | + | + |
| Algorithmes intégrés | + | + | + |
| Cadres pris en charge | TensorFlow, MXNet, Keras, Gluon, PyTorch, Caffe2, Chainer, Torch | TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit, Spark ML | TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras |
API d’apprentissage automatique
Outre d’excellentes plateformes cloud puissantes avec des services prêts à l’emploi, vous pouvez utiliser des API de haut niveau pour travailler avec vos applications personnalisées. Vous pouvez utiliser ces services avec des modèles déjà formés, alimenter vos données (entrée) et obtenir des résultats (sortie). Dans cette comparaison entre AWS, Azure et Google, les API sont divisées en trois groupes :
- Traduction, reconnaissance et analyse de texte
- Reconnaissance et analyse vidéo et image de ces types de contenu
- Autres services non classés
Le tableau ci-dessous présente une comparaison des API de traitement de la parole et du texte.
| AWS | Azur | Google Cloud | |
| Reconnaissance vocale (conversion de la parole en texte) | + | + | + |
| Conversion de texte en parole | + | + | + |
| Extraction d’entités | + | + | + |
| Extraction de phrases clés | + | + | + |
| Reconnaissance linguistique | Plus de 100 langues | 120 langues | Plus de 120 langues |
| Extraction de sujets | + | + | + |
| Vérification orthographique | – | + | – |
| Saisie automatique | – | + | – |
| Vérification vocale | + | + | – |
| Analyse des intentions | + | + | + |
| Extraction de métadonnées | – | – | – |
| Analyse des relations | – | + | – |
| Analyse des sentiments | + | + | + |
| Analyse de personnalité | – | – | – |
| Analyse syntaxique | – | + | + |
| Marquage des parties du discours | – | + | + |
| Filtrage du contenu inapproprié | – | + | + |
| Gestion audio de mauvaise qualité | + | + | + |
| Traduction | 6 langues | Plus de 60 langues | Plus de 100 langues |
| Ensemble d’outils pour chatbot | + | + | + |
Le tableau suivant présente une comparaison des API polyvalentes pour l’analyse d’images.
| AWS | Azur | Google Cloud | |
| Détection d’objets | + | + | + |
| Détection de scène | + | + | + |
| Détection des visages | + | + | + |
| Reconnaissance faciale | + | + | – |
| Identification faciale | + | + | + |
| Analyse faciale | + | + | + |
| Détection de contenu inapproprié | + | + | + |
| Reconnaissance des célébrités | + | + | + |
| Reconnaissance de texte | + | + | + |
| Reconnaissance de texte écrit | + | + | + |
| Rechercher des images similaires sur le Web | – | – | + |
| Détection de logo | – | – | + |
| Détection des points de repère | – | + | + |
| Reconnaissance des aliments | + | + | – |
| Détection des couleurs dominantes | – | + | + |
Comparaison des API d’analyse vidéoLe processus d’analyse vidéo présente des similitudes avec celui de l’analyse d’images, mais dans la comparaison des API d’analyse vidéo entre AWS, Azure et Google Cloud, le classement du fournisseur de cloud diffère. Contrairement à la prise en charge de l’image, Google ne propose pas un ensemble complet d’API pour l’analyse vidéo et de nombreuses fonctionnalités sont encore en cours de développement ou en version bêta. Amazon et Microsoft fournissent un ensemble plus large d’API d’analyse vidéo et de fonctionnalités associées.
| AWS | Azur | Google Cloud | |
| Détection d’objets | + | + | + |
| Détection de scène | + | + | + |
| Détection d’activité | + | – | – |
| Reconnaissance faciale | + | + | – |
| Analyse faciale et analyse des sentiments | + | + | – |
| Détection de contenu inapproprié | + | + | + |
| Reconnaissance des célébrités | + | + | – |
| Reconnaissance de texte | + | + | – |
| Suivi des personnes sur les vidéos | + | + | – |
| Transcription audio | – | + | + |
| Indexation des haut-parleurs | – | + | – |
| Extraction d’images clés | – | + | – |
| Traduction vidéo | – | 9 langues | – |
| Extraction de mots-clés | – | + | – |
| Reconnaissance de la marque | – | + | – |
| Annotation | – | + | – |
| Détection des couleurs dominantes | – | – | – |
| Analyse en temps réel | + | – | – |
Verdict
Google Cloud Platform est le choix idéal pour exécuter des opérations d’apprentissage automatique et des tâches basées sur l’IA, suivi de près par AWS et Azure. AWS propose une variété d’instances basées sur différents matériels puissants optimisés pour les tâches d’IA/ML. Microsoft offre l’ensemble de fonctionnalités le plus complet parmi les fournisseurs de cloud en matière d’API d’apprentissage automatique, tandis que Google Cloud Platform propose la boîte à outils la plus polyvalente pour l’analyse d’images. En ce qui concerne la comparaison des API vidéo entre AWS, Azure et Google Cloud Platform, Microsoft obtient le score le plus élevé et se positionne en tête. Cependant, AWS propose les API les plus efficaces pour l’analyse vidéo des vidéos en streaming.
Conclusion
La comparaison entre AWS, Azure et Google Cloud est complexe, car chaque plateforme cloud offre un large éventail de fonctionnalités. Lorsque vous comparez la plateforme cloud Amazon, la plateforme cloud Azure et les services cloud Google, concentrez-vous avant tout sur les services dont vous avez besoin. AWS est le fournisseur le plus verrouillé, dont l’objectif est de vous faire utiliser exclusivement la plateforme cloud Amazon. En revanche, Google offre une politique flexible et libérale à ses clients. Microsoft souhaite combiner les avantages d’AWS et de Google Cloud Platform et intégrer Azure à d’autres solutions et fournisseurs. Microsoft propose les meilleures options de cloud hybride qui vous permettent d’utiliser le cloud Azure avec d’autres clouds et avec des serveurs sur site dans votre centre de données local. Microsoft et Google proposent tous deux des applications bureautiques en ligne telles que Microsoft 365 et G-Suite, en plus d’Azure et de Google Cloud Platform. Il convient de rappeler que les charges de travail dans le cloud sont tout aussi exposées aux risques de perte de données que les autres types de charges de travail, en particulier aux perturbations causées par le ransomware. Téléchargez l’Édition gratuite de la solution robuste de protection des données from NAKIVO pour protéger vos charges de travail dans le cloud. NAKIVO Backup & Replication prend en charge la sauvegarde pour Amazon EC2 instances vers un stockage local et dans le cloud. Vous pouvez également sauvergarder les données from serveurs physiques sur site, from machines virtuelles VMware, from machines virtuelles Hyper-V et d’autres données vers Amazon S3 ou Wasabi.
