AWS vs Azure vs Google Cloud: scegliere la piattaforma giusta

I servizi cloud pubblici sono molto diffusi grazie alla loro elevata scalabilità, alta disponibilità e numerose opzioni flessibili. Il numero di provider cloud continua a crescere, ma i tre più noti sul mercato sono Amazon, Microsoft e Google, che offrono rispettivamente Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Services.Tutti e tre sono interessanti e offrono ottime funzioni per Infrastructure as a Service (IaaS), Software as a Service (SaaS) e Platform as a Service (PaaS). Esaminiamo e confrontiamo AWS, Azure e Google Cloud per aiutarti a scegliere la piattaforma basata su cloud più adatta alle esigenze della tua organizzazione.

Back Up Directly to Cloud

Avoid a single point of failure with NAKIVO by backing up virtual, cloud and physical workloads directly to the most popular clouds and other S3-compatible platforms.

DISCOVER SOLUTION

Importante: Le informazioni fornite in questo articolo sulle tre piattaforme sono valide al momento della stesura. I tre vendor possono aggiornare e apportare modifiche alle loro piattaforme e ai loro prodotti.

Breve storia di ciascuna piattaforma cloud

• AWS. Amazon è il pioniere dei servizi cloud. La piattaforma cloud Amazon è la più antica piattaforma cloud pubblica, risalente al 2006, e da allora domina il mercato. AWS si concentra sui servizi cloud pubblici piuttosto che su quelli ibridi o privati.
• Azure . La piattaforma cloud Azure è presente sul mercato dal 2010. Microsoft ha deciso di integrare la sua vasta gamma di software creando un cloud pubblico nei propri data center. Microsoft è ora tra i primi tre operatori che offrono servizi cloud pubblici.
• Google Cloud Platform (GCP) è stata creata nel 2011 per fornire servizi cloud Google . GCP è la piattaforma cloud più giovane, ma sta crescendo rapidamente. GCP migliora IaaS, PaaS e SaaS di Google. I data center di Google offrono un’ottima infrastruttura, utilizzata per i servizi di ricerca Google, YouTube e Gmail. I servizi cloud di Google utilizzano la stessa infrastruttura e Google Cloud Platform ha il tasso di crescita più elevato nel mercato dei servizi cloud.

Verdetto

Nella maggior parte dei casi, l’età della piattaforma non sarà un fattore decisivo. Tuttavia, è utile comprendere che i tre fornitori sono in competizione per lo stesso mercato. La scelta della piattaforma si ridurrà agli altri parametri che stiamo utilizzando per questo confronto.

Supporto per le VM

Tutte le piattaforme basate su cloud forniscono servizi di elaborazione per eseguire VM, selezionare diverse configurazioni per le VM e selezionare una classe di VM. Le operazioni al secondo relative a disco, CPU, memoria e input/output (IOPS) dipendono tutte dalla classe di VM scelta. Le VM e lo storage sono i servizi più utilizzati sulle piattaforme cloud.

• AWS . Le VM in esecuzione su Amazon Web Services sono denominate istanze di Amazon EC2. È possibile selezionare istanze di EC2 con impostazioni preconfigurate o configurare manualmente le impostazioni dell’hardware virtuale. Le istanze di Amazon EC2 possono essere eseguite in diverse posizioni, ovvero in data center situati in diverse aree geografiche. Vale la pena notare che AWS offre la più ampia varietà di data center tra i tre fornitori.
• Azure . Le VM Azure utilizzano core di processori reali, il che rappresenta uno dei principali vantaggi di Azure. Ad esempio, se si configura una VM per utilizzare un processore con quattro core, Azure fornisce un processore con quattro core reali (senza hyper-threading). D’altra parte, AWS e Google Cloud Platform creerebbero un processore VM con due core e quattro thread (utilizzando l’hyper-threading). I core reali offrono prestazioni CPU più elevate per le VM in esecuzione su Azure rispetto alle VM con configurazioni simili su altre piattaforme cloud.
• Google Cloud utilizza Google Compute Engine per eseguire VM nella piattaforma Google Cloud. Sebbene offra una varietà di VM inferiore rispetto ad AWS e Azure, Google è più focalizzata sui contenitori e su Kubernetes per l’esecuzione di applicazioni scalabili orizzontalmente con un’architettura microservizi.

I parametri di configurazione massima di elaborazione delle VM per le piattaforme cloud AWS, Azure e Google (al momento della stesura del presente documento, sulla base delle informazioni fornite dai rispettivi siti web ufficiali) sono confrontati nella tabella sottostante.

	AWS	Azure	Google Cloud
CPU	1,6 GHz – 3,3 GHz	2,7 GHz – 3,7 GHz	2,0 GHz – 4,0 GHz
vCPU massime	128	128	224
Memoria massima	244	208	448
Temporary storage	48 TB	3 TB	4 TB
vGPU massime	4	4	4

Verdetto

La scelta dipende dai seguenti fattori:

• Se le vostre applicazioni richiedono l’esecuzione su VM che utilizzano core di processori reali anziché virtuali (core hyper-threading), optate per il cloud Azure.
• Amazon offre l’intervallo più ampio di istanze di EC2 con diverse combinazioni di configurazioni di CPU e memoria. Se avete bisogno di utilizzare una varietà di VM con quantità diverse di risorse CPU e memoria per diversi tipi di carichi di lavoro, potete optare per il cloud Amazon.
• Google Cloud offre un numero inferiore di combinazioni di configurazioni del processore per le VM. Ecco perché AWS e Azure sono più adatti per carichi di lavoro specializzati.

Supporto per contenitori

Tutte e tre le piattaforme cloud supportano l’esecuzione di contenitori, che ora sono estremamente popolari tra gli sviluppatori di applicazioni che utilizzano microservizi.

• Google ha svolto un ruolo importante nello sviluppo di Kubernetes per l’orchestrazione dei contenitori e, di conseguenza, Google Cloud Platform offre un buon supporto per Kubernetes e i contenitori Docker . Google Cloud Run viene utilizzato per sviluppare e implementare applicazioni containerizzate altamente scalabili.
• Amazon fornisce Amazon Elastic Container Registry, Amazon Elastic Container Service e Amazon Elastic Kubernetes Service. I servizi container supportano Kubernetes, i contenitori Docker e i servizi Fargate (Amazon EC2 Container Service).
• Azure offre due servizi container: Azure Kubernetes Service (AKS) e Azure Container Service (ACS). Per la gestione dei contenitori vengono utilizzati Docker Hub e Azure Container Registry.

La tabella seguente elenca tutti i servizi di contenitori di AWS, Azure e Google Cloud.

Servizio	AWS	Azure	Google Cloud
Servizi di contenitore Docker	Registro di contenitori elastico (ECR)	Registro container	Registro container
Servizi container gestiti	Servizio contenitore EC2 (ECS)Servizio Amazon Kubernetes	Servizio contenitore Azure (ACS)	Google Kubernetes Engine
Servizi di contenitori serverless	AWS Fargate	Azure Container Instances (ACI)	Google Cloud Run

Verdetto

Per i carichi di lavoro che eseguono applicazioni containerizzate nel cloud, optare per Google Cloud Platform. Google è il primo operatore sul mercato ad aver sviluppato lo standard Kubernetes e vanta la più lunga esperienza nell’esecuzione di contenitori.

Storage sul cloud

Il storage sul cloud, insieme alle VM, è il servizio di piattaforma cloud più importante, spesso oggetto di confronti tra AWS, Azure e Google Cloud. Ogni piattaforma cloud fornisce diversi tipi di storage sul cloud con terminologie e livelli propri.

Amazon Storage sul cloud

• Amazon S3 è un servizio di storage a livello di oggetto. Tutti i file e le cartelle sono archiviati come oggetti nei bucket Simple Storage Service (S3).
• Amazon Elastic Block Storage (EBS) è un servizio di storage basato su blocchi. I volumi EBS sono collegati alle istanze di Amazon EC2 per fornire dischi virtuali alle VM AWS.
• Amazon Glacier è un servizio di storage a freddo per dati utilizzati raramente, ad esempio backup e dati archiviati.
• Elastic File System (EFS) è un file system scalabile nel cloud per Linux che può essere collegato alle istanze di EC2 in esecuzione nel cloud e alle macchine in loco. NFSv4 viene solitamente utilizzato per connettere le macchine a EFS. I carichi di lavoro generali e la condivisione di file sono usi comuni di EFS (configurazione di un file server, archiviazione di dati delle applicazioni, ecc.

Nota : Storage Gateway è un servizio speciale configurato nel cloud e onsite (su una VM) per connettere le macchine locali allo storage sul cloud AWS.

Piattaforma di archiviazione Azure

• Azure Files è un servizio di archiviazione universale per condividere file con VM in esecuzione in Azure e macchine locali in esecuzione onsite.
• Archiviazione BLOB di Azure è uno storage scalabile per big data, inclusi dati di testo e dati binari.
• Azure Disks è un servizio di storage a livello di blocco utilizzato come volumi per le VM Azure.
• Azure Tables archivia dati strutturati per database NoSQL (senza schema).
• Azure Queues o Azure Queue Storage è un tipo di storage speciale per grandi quantità di messaggi utilizzati dalle applicazioni per comunicare tra i componenti dell’applicazione.

Storage sul cloud di Google

• I dischi persistenti sono archivi a blocchi per VM in esecuzione su Google Cloud (Google Cloud Compute Engine). I dischi persistenti vengono utilizzati anche per Google Kubernetes Engine Service.
• L’archiviazione di oggetti, con funzioni quali il controllo delle versioni e le autorizzazioni di accesso, utilizza bucket per archiviare gli oggetti.
• Filestore è un archivio file di rete utilizzato per archiviare, condividere e accedere ai dati su una rete.

Le opzioni di storage sul cloud con AWS vs Azure vs Google Cloud sono elencate nella tabella sottostante.

Servizio	AWS	Azure	Google Cloud
Block Storage	Elastic Block Storage (EBS)	Azure Disk Storage	Google Persistent Disks
Object Storage	Servizio di storage semplice (S3)	Archiviazione BLOB di Azure	Storage sul cloud di Google
File Storage	Elastic File System (EFS)	Azure Files	Google Cloud Files
Archive Storage	S3 Glacier Deep ArchiveS3 Infrequent Access	Archiviazione di AzureArchiviazione BLOB di Azure	Archiviazione di Google Cloud Nearline, Coldline e and Archive
Bulk Data Transport	AWS Snow FamilyAWS Import/Export Service	Azure Data BoxAzure Import/Export	Servizio di trasferimento dello storage sul cloud

Verdetto

Tutte e tre le piattaforme cloud offrono eccellenti servizi di storage sul cloud per diversi scopi. Il prezzo dello storage potrebbe essere il fattore decisivo nella scelta del vendor:

• Google Cloud offre il prezzo più basso per lo storage di file e oggetti.
• Azure offre il prezzo più basso per lo storage di oggetti. È possibile optare per Microsoft Azure come opzione di storage sul cloud ibrido grazie ad Azure Stack.

Servizi di rete

I servizi di rete consentono di creare reti virtuali (e di connettere a tali reti VM in esecuzione nel cloud), configurare il routing e l’accesso all’interno dell’ambiente onsite o tra ambienti cloud e fornire il bilanciamento del carico per le reti.Tutti e tre i provider hanno capacità di rete simili, fornendo ridondanza di rete per i loro servizi cloud.

• I servizi di rete principali di AWS utilizzano un’architettura interna chiamata cloud privato virtuale (VPC), che è una rete logica completamente isolata.
• Google utilizza l’architettura Andromeda per la rete. Si tratta dello stack di virtualizzazione della rete di Google.
• L’architettura interna delle reti Azure è più simile all’architettura di rete tradizionale dei data center e delle reti private. Azure Virtual Networking (VNet) è il prodotto di rete cloud principale di Microsoft.

Servizio	AWS	Azure	Google Cloud
Connessione diretta	AWS Direct Connect	Azure ExpressRoute	Google Cloud Interconnect
Reti di distribuzione dei contenuti (CDN) globali	Amazon CloudFront	Azure CDN	Google CDN
DNS	Amazon Route 53	Azure DNSTraffic Manager	Google Cloud DNS
Rete Virtual Private Cloud (VPC)	VPC	Reti virtuali (VNet)	Google VPC
Bilanciamento del carico	Bilanciamento del carico elastico (ELB)	Application GatewayAzure Load Balancer	Cloud Load Balancer

Firewall

Un firewall consente di configurare l’accesso solo a ciò che è necessario necessario e solo dalle fonti consentite. Tutte e tre le piattaforme cloud forniscono un firewall gestito per configurare l’accesso di rete sicuro alle VM e ai servizi su di esse. Nel confronto tra AWS, Azure e Google Cloud, i firewall presentano molte somiglianze. AWS AWS fornisce AWS Network Firewall, un servizio gestito che può essere gestito in AWS Firewall Manager. AWS Firewall si divide in due categorie: Network Firewall e Web Application Firewall.

• Il firewall di rete viene utilizzato per filtrare il traffico di rete per i protocolli di rete appropriati, come indirizzi IP, porte, ecc. Include il filtraggio dei pacchetti, una rete privata virtuale (VPN), l’ispezione approfondita dei pacchetti, il filtraggio dei siti web e il filtraggio della reputazione DNS.
• AWS Web Application Firewall fornisce sicurezza delle applicazioni e filtraggio del traffico. La sicurezza delle applicazioni viene utilizzata per proteggere le applicazioni web da attacchi quali attacchi DDoS (Distributed Denial of Service), attacchi zero-day, fughe di dati, ecc. Il filtraggio del traffico si basa su intestazioni HTTP, indirizzi IP, parole chiave e stringhe URI.

Nota: Gli utenti possono utilizzare firewall di terze parti disponibili nell’AWS Marketplace oltre ai firewall AWS. Azure I servizi firewall di Azure includono Azure Firewall Premium, Azure Application Gateway e Azure Web Application Firewall. Ciascun servizio firewall è destinato a scopi specifici.

• Il firewall Azure offre Network Address Translation (NAT) e filtraggio per indirizzi IP, porte Transport Control Protocol (TCP) e User Datagram Protocol (UDP) e traffico HTTPS. Inoltre, Azure Firewall Premium include il sistema di rilevamento e protezione delle intrusioni (IDPS) e l’ispezione TLS.
• Azure Application Gateway funge da bilanciatore di carico per il traffico HTTPS e da proxy inverso in grado di eseguire la crittografia e la decrittografia del traffico Secure Socket Layer (SSL). Azure Application Gateway supporta l’ispezione del traffico web e il rilevamento degli attacchi a livello HTTP. Azure Application Gateway ha un’aggiunta chiamata Azure Web Application Firewall (WAF), che viene utilizzata per ispezionare le richieste HTTP e prevenire attacchi web dannosi, Cross-Site Scripting (CSS) e SQL injection.
• I servizi firewall di Azure si completano a vicenda. Se consideriamo il firewall Azure come un firewall di rete e un firewall per applicazioni web, possiamo classificare i tipi di protezione per ciascun firewall come segue:
  • Il firewall di rete Azure include protezione dei punti di ingresso, supporto VPN, funzionalità SD-WAN (Software-Defined Wide Area Network), supporto WAN virtuale e gestione delle identità e degli accessi.
  • Il firewall per applicazioni web Azure include filtraggio del traffico, protezione degli script, consegna sicura, set di regole personalizzati, protezione delle API e sicurezza.

Google Cloud Platform È possibile configurare regole firewall per il traffico in entrata/uscita e proteggere l’accesso alla rete delle VM in esecuzione su Google Cloud Platform. Le opzioni firewall fanno parte della configurazione di rete VPC. Le regole firewall per Google VPC funzionano in modo simile ai gruppi di sicurezza AWS.

Verdetto

Tutte e tre le piattaforme cloud offrono eccellenti capacità di rete e soddisfano le esigenze degli utenti. La differenza sta nel modo in cui i servizi sono implementati in ciascuna piattaforma cloud e nelle singole funzioni disponibili per ciascun servizio.Per ridurre la latenza di rete, selezionare una regione del data center geograficamente più vicina all’ubicazione fisica della propria organizzazione. Se si collega l’infrastruttura onsite (ad esempio, VMware vSphere ) all’infrastruttura cloud pubblica e si configurano le connessioni di rete tra di esse, si ottiene un modello di distribuzione cloud ibrido. Microsoft Azure offre un’ampia gamma di opzioni ibride per i clienti Microsoft.

Sicurezza

Un firewall contribuisce a migliorare la sicurezza della rete in loco e nel cloud. Tuttavia, esistono funzioni aggiuntive per le piattaforme basate su cloud che migliorano la sicurezza. Tutte e tre le piattaforme cloud offrono un eccellente livello di sicurezza con connessioni crittografate ai propri servizi cloud. Tuttavia, i clienti potrebbero dover controllare e modificare le configurazioni di sicurezza per soddisfare i propri requisiti di sicurezza. AWS AWS utilizza l’isolamento di sicurezza come principio predefinito quando si crea un account, una VM o altri oggetti per proteggere le risorse cloud da accessi non autorizzati. Il criterio di sicurezza è rigoroso per impostazione predefinita. Alcuni strumenti di sicurezza possono essere supportati in determinate regioni ma non in altre. Azure Una delle funzioni di sicurezza più popolari della piattaforma cloud Azure è Azure Active Directory. Active Directory è il servizio di autenticazione centralizzato sviluppato da Microsoft per l’autenticazione sicura dei computer Windows e del software supportato. Azure Active Directory consente di integrare l’Active Directory onsite del dominio Active Directory locale con Azure Active Directory nel cloud. È possibile configurare Active Directory Federation Services per il single sign-on tra i servizi. Se si crea un oggetto nel cloud, la configurazione di sicurezza predefinita non è così rigorosa come in AWS. AWS e Google Cloud utilizzano il criterio predefinito “Nega” nella configurazione degli accessi, mentre Azure utilizza il criterio “Consenti”. Ad esempio, se si crea una nuova rete virtuale e una nuova VM in Azure, tutti i protocolli e le porte sono aperti per impostazione predefinita.I registri delle attività di Azure e Azure Security Center offrono molti vantaggi rispetto ad AWS. Non è necessario creare manualmente funzioni Lambda per spostare gli eventi tra le regioni quando si utilizza Azure con la funzione Registri delle attività.

Nota: La configurazione delle impostazioni di sicurezza può essere difficile ed è apprezzabile la presenza di una documentazione professionale. La documentazione per Azure, tuttavia, non è dettagliata come quella per AWS.

Google Cloud Platform Google Cloud Platform è più centralizzata e simile ad Azure. Quando Google ha lanciato i servizi cloud Google, tutti i servizi sono stati progettati per interagire bene con gli altri servizi e sono stati lanciati contemporaneamente (in AWS, i servizi sono stati aggiunti uno alla volta). I progetti nel tuo account sono isolati l’uno dall’altro per impostazione predefinita. Il Cloud Security Command Center in Google Cloud è equivalente all’Azure Security Center. Il livello di sicurezza in Google Cloud è a metà strada tra la sicurezza di AWS e quella di Azure.AWS Security Hub, Azure Security Center e Cloud Security Command Center in Google Cloud sono gli strumenti di gestione della sicurezza per ciascuna piattaforma cloud.

Verdetto

Amazon fornisce un numero elevato di certificazioni di conformità tra cui GDPR, PCI-DSS, FIPS 140-2, HIPAA/HITECH, FedRAMP e NIST 800-171. È possibile ottenere l’accesso su richiesta a oltre 2.500 controlli di sicurezza utilizzando AWS Artifact. Anche Microsoft Azure dispone di solidi controlli di sicurezza informatica, con oltre 90 certificati di conformità in più di 50 regioni diverse. Google Cloud soddisfa 45 certificazioni di conformità .

Database

Tutti e tre i fornitori offrono ai clienti l’opzione database as a service (DBaaS). Con DBaaS, i clienti possono lavorare con i database senza dover gestire l’infrastruttura necessaria per eseguirli. Sono supportati sia i database relazionali che quelli NoSQL.

• AWS offre la più ampia gamma di opzioni di database. Le soluzioni funzionano con prestazioni elevate, le innovazioni vengono implementate in tempo e sono disponibili tecnologie di database tradizionali. È possibile selezionare i servizi di database AWS se si utilizzano già altri servizi AWS, se si desidera un livello elevato di prestazioni e affidabilità o se si necessita della più ampia gamma di opzioni.
• Azure offre un ottimo supporto per la migrazione, compresa la valutazione, l’automazione e l’ottimizzazione della migrazione. Sono disponibili opzioni di implementazione flessibili, opzioni di licenza e implementazione ibrida (per chi ha requisiti specifici di sicurezza e privacy). Potresti scegliere i database Azure se utilizzi già software Microsoft nei tuoi ambienti (incluso un ambiente ibrido basato su Microsoft), se devi migrare un database sul cloud e se la privacy è una preoccupazione particolare.
• Google Cloud Platform. I servizi di database in Google Cloud sono i più intuitivi e offrono le migliori prestazioni per i carichi di lavoro. Google offre eccellenti funzionalità per l’utilizzo di database con contenitori in Google Cloud. Potresti preferire i database Google se devi collegare un database ai contenitori (per l’architettura microservizi) e se hai bisogno di prestazioni elevate e di una soluzione intuitiva.

	AWS	Azure	Google Cloud
Database relazionale	Amazon RDS	Database Microsoft SQL	Google Cloud SQL
NoSQL Key-Valore	Amazon DynamoDB	Storage tabelle	Google Cloud BigtableGoogle Cloud Archivio dati
NoSqL Key-Index	Amazon SimpleDB	Azure Cosmos DB	Google Cloud Archivio dati

Verdetto

Tutte e tre le piattaforme forniscono servizi di database identici in diverse categorie. I servizi di database gestiti sono quasi gli stessi in questo confronto tra AWS, Microsoft Azure e Google Cloud.La differenza più evidente potrebbe emergere quando si utilizza una licenza per Microsoft SQL Server (quando si utilizza IaaS). Azure e AWS offrono funzionalità di ottimizzazione dei costi, mentre Google Cloud no. Azure è il cloud più conveniente per Microsoft SQL Server.Per quanto riguarda Oracle Database (utilizzando IaaS), esiste anche una differenza significativa nelle licenze. È possibile leggere la guida e implementare Oracle in AWS e Azure con la scelta flessibile della configurazione VM/istanza. In Google Cloud Platform, è possibile implementare Oracle Database solo su costosi server bare metal. Azure fornisce connettività a bassa latenza al cloud Oracle in alcune regioni grazie alla partnership tra Microsoft e Oracle.

Regioni e zone di disponibilità

Ogni provider cloud copre queste aree principali con i propri data center: Europa, Nord America, Sud-est asiatico, Asia orientale e Cina. Questi data center sono distribuiti all’interno di unità chiamate regioni e zone di disponibilità. Una regione è un insieme di data center costruiti in una particolare area geografica (separata). La regione è l’area in cui i data center esistono fisicamente. I data center sono collegati tra loro tramite reti a bassa latenza (il perimetro definito dalla latenza). Le regioni sono le unità più grandi dei provider cloud che contengono zone di disponibilità. Una regione è completamente indipendente dalle altre regioni. Una zona di disponibilità è una ubicazione fisica unica all’interno di una regione. Le zone di disponibilità sono isolate l’una dall’altra all’interno di una regione e sono collegate tra loro tramite reti ridondanti ad alta velocità. Se una zona di disponibilità all’interno di una regione smette di funzionare, le altre zone di disponibilità funzionanti forniscono i servizi necessari ai clienti. Una zona di disponibilità è costituita da uno o più data center.

• AWS . Amazon fornisce oltre 80 zone di disponibilità in 25 regioni geografiche.
• Azure . Ci sono più di 60 regioni in Azure con almeno 3 zone di disponibilità per regione. La piattaforma cloud Azure ha più di 160 data center fisici in 140 paesi.
• Google Cloud Platform . Ci sono 24 regioni e 73 zone di disponibilità.

	AWS	Azure	Google Cloud
Regioni	25	60+	24
Zone di disponibilità	80	180+ (almeno 3 per regione)	73
Punto di presenza (POP)	230	130	144*
Paesi	245	140	200
* Ubicazioni periferiche della rete

Nota : Periodicamente, i provider aggiungono zone di disponibilità e data center in diversi paesi. Consulta l’elenco dettagliato e aggiornato delle città e delle altre ubicazioni dei data center sul sito web di ciascun provider cloud. La mappa delle ubicazioni dei data center può aiutarti a selezionare i data center nella posizione desiderata.

Verdetto

Se hai bisogno di effettuare l’implementazione di VM in un numero il più alto possibile di posizioni geografiche in tutto il mondo utilizzando diverse regioni e zone di disponibilità, puoi utilizzare Microsoft Azure.

Prezzi di AWS, GCP e Azure

Il prezzo è un fattore importante che influisce sulla scelta di una piattaforma cloud. Conoscere il prezzo ti aiuta a stimare quanto dovrai spendere per i servizi cloud. È difficile confrontare i prezzi di AWS, Azure e Google perché cambiano di volta in volta.I costi principali riguardano solitamente i servizi di elaborazione, come le VM. Il prezzo dipende dall’ubicazione del data center, dalla configurazione della CPU di una VM, dalla quantità di memoria, dallo spazio su disco e dal tipo di disco (SSD o HDD).La fatturazione viene effettuata su base oraria e al secondo per l’esecuzione di una VM. Se si paga per un impegno di 1 anno con una sola transazione (o più, ad esempio tre anni), è possibile ottenere uno sconto. In questo caso, di solito è necessario selezionare un’istanza riservata del tipo necessario. Nota : I prezzi possono variare nel tempo. Per conoscere i prezzi più recenti, controlla le informazioni sui prezzi sui siti web di AWS, Azure e Google Cloud.

Configurazioni VM

Per un corretto confronto tra i provider cloud in termini di prezzi, dovremmo selezionare una regione simile per tutti e tre i provider cloud e una configurazione VM simile. AWS, Azure e Google forniscono VM preconfigurate (è necessario selezionare una configurazione predefinita).

Esempio 1

Nella tabella sottostante sono riportati quattro tipi di VM con configurazioni VM simili.

Nota : alcune VM Google dispongono di più memoria e CPU poiché in questo esempio non esiste una configurazione identica al 100% nella classe appropriata di VM Google. Ai fini di questo confronto, è stata selezionata la configurazione più adatta per una VM Google.

Tabella 1: Tipi di istanze (VM)

Tipo di istanza	Istanze AWS	RAM AWS (GB)	VM Azure	RAM Azure (GB)	VM Google	RAM Google (GB)
General Purpose	m6g.xlarge	16	B4MS	16	e2-standard-4	16
Ottimizzazione memoria	r6g.xlarge	32	E4a v4	32	m1-ultramem-40	961
Ottimizzato per il calcolo	c6g.xlarge	8	F4s v2	8	c2-standard-4	16
Accelerated Computing	p2.xlarge	61	NC4as T4 v3	28	a2-highcpu-1g	85

Controlliamo il prezzo per ora al momento della stesura (novembre 2021) per la configurazione selezionata delle VM. Tabella 2: Prezzi on demand (USD)

Tipo di istanza	AWS	Azure	Google	Prezzi AWS (per ora)	Prezzi Azure (per ora)	Prezzi Google (per ora)
Uso generico	m6g.xlarge	B4MS	e2-standard-4	0,154	0,166	0.156
Ottimizzazione memoria	r6g.xlarge	E4a v4	m1-ultramem-40	0.202	0.252	6.303
Calcolo ottimizzato	c6g.xlarge	F4s v2	c2-standard-4	0,136	0,169	0,235
Calcolo accelerato	p2.xlarge	NC4as T4 v3	a2-highcpu-1g	0,90	0,526	3,839

Il prezzo delle VM in AWS e Google Cloud è simile per le VM generiche e quelle ottimizzate per la memoria. La differenza di prezzo tra la piattaforma cloud Azure e il servizio cloud AWS per le VM ottimizzate per l’elaborazione è trascurabile. Tuttavia, si noti che questo è solo un esempio e che, se si seleziona un impegno di 1 anno, un altro provider cloud potrebbe offrire il prezzo più conveniente per un tipo di istanza. Inoltre, esistono prezzi diversi per contenitori, storage, servizi di database e altri tipi di cloud computing.

Esempio 2

Selezioniamo la VM più piccola e quella più grande per ciascuna piattaforma con parametri identici e confrontiamo il prezzo mensile (le informazioni riportate di seguito sono valide al momento della stesura del documento). Tabella 1: Configurazione delle VM

Tipo di VM	CPU AWS	RAM AWS	CPU Azure	RAM Azure	CPU Google	RAM Google
Minimo	2 CPU	8 GB	2 CPU	8 GB	2 CPU	8 GB
Il più grande	128 CPU	3,84 TB	128 CPU	3,89 TB	160 CPU	3,75 TB

Tabella 2: Prezzo (USD) per le VM selezionate

Tipo di VM	AWS	Azure	Google Cloud
Più piccolo	$69/mese	$70/mese	$52/mese
Più grande	$3,97/ora	$6,79/ora	$5,32/ora

In questo esempio, il prezzo per l’istanza più piccola in AWS e Azure è quasi lo stesso, ma il prezzo in Google Cloud Platform è significativamente inferiore. Per quanto riguarda l’istanza VM più grande, AWS offre il prezzo più basso e Azure quello più alto. Ricordate che le VM in Azure utilizzano core CPU reali, a differenza delle VM in AWS e Google Cloud, dove vengono utilizzati core logici (core hyper-threading). I core reali offrono prestazioni più elevate. Come si può vedere da questi esempi, il prezzo migliore per i servizi cloud dipende dallo scenario e dai requisiti.

Costi di archiviazione

Archiviazione oggetti. Esistono alcune differenze principali tra i prezzi dell’archiviazione oggetti in AWS e Google Cloud e tra gli approcci utilizzati per determinare il prezzo.

• In Google Cloud Platform, si pagano le operazioni con l’archiviazione a oggetti e l’uscita di rete e si ha accesso immediato a tutti i livelli di archiviazione non frequenti. Si consiglia di modellare l’accesso ai dati prima di calcolare i costi.
• In AWS, il tempo di accesso all’archiviazione Amazon varia da pochi minuti a diverse ore.

Storage a blocchi. Esistono differenze tra AWS e Google Cloud. Google Cloud offre un’elevata disponibilità all’interno dell’intera regione, tra le zone di disponibilità e tra più regioni. AWS offre ridondanza solo all’interno della stessa zona di disponibilità. AWS applica un costo aggiuntivo per gli IOPS provisionati che consentono ai volumi EBS di superare le normali velocità di trasmissione dei dati. In Google Cloud non vi è alcun limite IOPS per l’archiviazione a blocchi Google e non si pagano IOPS extra. AWS

• In generale, i prezzi di AWS sono complicati ed è difficile comprendere la struttura dei costi, soprattutto per i nuovi clienti.
• Per ottenere uno sconto , AWS richiede il pagamento anticipato per le istanze riservate destinate a un utilizzo a lungo termine.
• Se una VM viene arrestata, ti verrà addebitato solo lo spazio di storage utilizzato dai volumi EBS.
• Ai nuovi utenti AWS viene offerta una prova gratuita di 12 mesi.

Azure

• Il software Microsoft è molto apprezzato dai clienti e ampiamente utilizzato dalle organizzazioni. Questo è uno dei motivi del successo di Microsoft come provider cloud.
• Sono previsti sconti per i clienti Microsoft esistenti che accedono ad Azure e utilizzano i servizi cloud AWS. È necessario acquisire familiarità con le opzioni di licenza del software Microsoft quando si inizia a utilizzare Azure. È previsto uno sconto del 5% per il pagamento anticipato di 12 mesi.
• Spegnere correttamente le VM , senza conservare l’indirizzo IP ottenuto da una VM. Una VM deve essere deallocata per evitare addebiti se non è in esecuzione in Azure.
• Il periodo di prova gratuito per i nuovi clienti Azure è di 12 mesi e include 200 $ che possono essere spesi entro i primi 30 giorni dalla registrazione e dall’inizio della prova. Durante il periodo di prova sono disponibili più di 25 prodotti Microsoft in Azure.

Google Cloud Platform

• Google Cloud offre una struttura dei prezzi intuitiva. Sono previsti sconti per carichi di lavoro di lunga durata senza impegno iniziale.
• Quando si arresta una VM , non vengono addebitate le risorse di elaborazione della VM come CPU, GPU o memoria, ma vengono addebitate le risorse collegate alla VM come dischi persistenti e indirizzi IP statici.
• Google offre un credito di 300 $ per 90 giorni ai nuovi utenti che iniziano il periodo di prova gratuita . Agli utenti in prova vengono offerti più di 20 prodotti dei servizi cloud di Google.

Nota : Esistono strumenti di ottimizzazione dei costi che possono aiutarti a selezionare la configurazione ottimale dei servizi su una piattaforma cloud selezionata:

• AWS : AWS Cost Explorer, AWS Trusted Advisor, AWS Budgets
• Azure : Azure Advisor
• Google Cloud Platform: Gestione dei costi

Verdetto

Non esiste una raccomandazione universale su quale piattaforma scegliere per ottenere il prezzo più basso. Il confronto dei prezzi tra i provider cloud è complicato, poiché ogni piattaforma cloud utilizza modelli di prezzo diversi. Utilizzate il calcolatore dei prezzi AWS , il calcolatore dei prezzi Azure e il calcolatore dei prezzi Google Cloud per ottenere il prezzo esatto della configurazione necessaria e confrontare i prezzi. L’utilizzo del calcolatore è il modo migliore per stimare le spese mensili per i servizi cloud obbligatori.

Servizi di analisi dei dati e machine learning

Tutti e tre i fornitori offrono servizi di analisi dei dati, machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Questi tipi di servizi di cloud computing sono oggi ampiamente utilizzati per l’analisi dei dati, la scienza, la ricerca, l’automazione, ecc. Il ML comprende solitamente la pre-elaborazione dei dati, l’addestramento dei modelli, la valutazione dei modelli, la previsione degli eventi, il riconoscimento delle immagini, ecc. I cloud computing altamente scalabili sono adatti per l’esecuzione di questo tipo di attività. La piattaforma cloud Amazon, la piattaforma cloud Azure e la piattaforma Google Cloud forniscono il machine learning come servizio (MLaaS).Il servizio ML più vecchio in AWS si chiama Amazon Machine Learning, mentre quello più recente è SageMaker. Amazon Machine Learning è utilizzato principalmente per l’analisi predittiva, mentre SageMaker è preferito dai data scientist. Sia Amazon che Azure offrono l’integrazione con Jupiter, che consente di scrivere codice in ML Studio. Uno dei principali servizi ML forniti da Google è Vision AI (basato su Auto ML). AWS Servizi AI/ML (12):

• SageMaker
• Machine Learning
• Comprehend
• Lex
• Polly
• Rekognition
• Translate
• Transcribe
• DeepLens
• Deep Learning AMIs
• Apache MXNet su AWS
• TensorFlow su AWS

Microsoft Azure Piattaforma AI (3 servizi):

• Machine Learning
• Azure Bot Service
• Cognitive Services

Google AI Piattaforma (9 servizi):

• Cloud Machine Learning Engine
• Dialogflow Edizione Enterprise
• Cloud Natural Language
• Cloud Speech API
• Cloud Translation API
• Cloud Video Intelligence
• Cloud Job Rilevamento (Beta privata)

Consulta l’elenco delle funzioni ML/AI disponibili nel confronto tra AWS, Azure e Google Cloud nella tabella sottostante.

	Amazon ML e SageMaker	Piattaforma AI Microsoft Azure	Piattaforma AI Google
Classificazione	+	+	+
Regressione	+	+	+
Clustering	+	+	+
Rilevamento anomalie	+	+	–
Raccomandazione	+	+	+
Classifica	+	+	–
Etichettatura dati	+	+	+
Supporto pipeline MLOps	+	+	+
Algoritmi integrati	+	+	+
Framework supportati	TensorFlow, MXNet, Keras, Gluon, PyTorch, Caffe2, Chainer, Torch	TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit, Spark ML	TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras

API di machine learning

Oltre alle eccellenti e potenti piattaforme cloud con servizi pronti all’uso, è possibile utilizzare API di alto livello per lavorare con le proprie applicazioni personalizzate. È possibile utilizzare questi servizi con modelli già addestrati, inserire i propri dati (input) e ottenere risultati (output).In questo confronto tra AWS, Azure e Google, le API sono divise in tre gruppi:

• Traduzione, riconoscimento e analisi
• Riconoscimento di video e immagini e analisi di questi tipi di contenuti
• Altri servizi non classificati

La tabella seguente presenta un confronto tra le API di elaborazione del parlato e del testo.

	AWS	Azure	Google Cloud
Riconoscimento vocale (da voce a testo)	+	+	+
Conversione da testo a voce	+	+	+
Estrazione entità	+	+	+
Estrazione delle frasi chiave	+	+	+
Riconoscimento della lingua	100+ lingue	120 lingue	120+ lingue
Estrazione argomenti	+	+	+
Controllo ortografico	–	+	–
Completamento automatico	–	+	–
Verifica vocale	+	+	–
Analisi delle intenzioni	+	+	+
Estrazione metadati	–	–	–
Analisi delle relazioni	–	+	–
Analisi del sentiment	+	+	+
Analisi della personalità	–	–	–
Analisi sintattica	–	+	+
Etichettatura delle parti del discorso	–	+	+
Filtraggio di contenuti inappropriati	–	+	+
Gestione audio di bassaqualità audio	+	+	+
Traduzione	6 lingue	60+ lingue	100+ lingue
Set di strumenti chatbot	+	+	+

La tabella avanti mostra un confronto tra API versatili per l’analisi delle immagini.

	AWS	Azure	Google Cloud
Rilevamento oggetti	+	+	+
Rilevamento scena	+	+	+
Rilevamento volti	+	+	+
Riconoscimento facciale	+	+	–
Identificazione del volto di una persona	+	+	+
Analisi facciale	+	+	+
Rilevamento di contenuti inappropriati	+	+	+
Riconoscimento di personaggi famosi	+	+	+
Riconoscimento del testo	+	+	+
Testo scritto Riconoscimento	+	+	+
Cerca immagini simili sul Web	–	–	+
Rilevamento logo	–	–	+
Rilevamento punti di riferimento	–	+	+
Riconoscimento degli alimenti	+	+	–
Rilevamento dei colori dominanti	–	+	+

Confronto tra API di analisi video Il processo di analisi video presenta analogie con quello di analisi delle immagini, ma nel confronto tra AWS, Azure e Google Cloud delle API di analisi video, la classifica dei provider cloud è diversa. A differenza del supporto per l’elaborazione delle immagini, Google non fornisce un ricco set di API per l’analisi video e molte funzioni sono ancora in fase di sviluppo o in versione beta. Amazon e Microsoft forniscono un set più ampio di API di analisi video e funzioni correlate.

	AWS	Azure	Google Cloud
Rilevamento oggetti	+	+	+
Rilevamento di scene Rilevamento	+	+	+
Rilevamento attività	+	–	–
Riconoscimento facciale	+	+	–
Analisi facciale e sentimentale	+	+	–
Rilevamento di contenuti inappropriati	+	+	+
Riconoscimento delle celebrità	+	+	–
Riconoscimento del testo	+	+	–
Tracciamento delle persone nei video	+	+	–
Trascrizione audio	–	+	+
Indice degli oratori	–	+	–
Estrazione fotogrammi chiave	–	+	–
Traduzione video	–	9 lingue	–
Estrazione parole chiave	–	+	–
Riconoscimento del marchio	–	+	–
Annotazione	–	+	–
Rilevamento dei colori dominanti	–	–	–
Analisi-Analisi temporale	+	–	–

Verdetto

Google Cloud Platform è la scelta giusta per eseguire operazioni di machine learning e attività basate sull’intelligenza artificiale, con AWS e Azure al secondo posto. AWS fornisce una varietà di istanze basate su diversi hardware potenti ottimizzati per attività di IA/ML.Microsoft offre la più ampia gamma di funzioni nel confronto tra i provider cloud per le API di machine learning, mentre Google Cloud Platform offre il toolkit più versatile per l’analisi delle immagini.Per quanto riguarda il confronto tra le API video di AWS, Azure e Google Cloud Platform, Microsoft ottiene il punteggio più alto ed è il leader. Tuttavia, AWS offre le API più efficienti per l’analisi video dei video in streaming.

Conclusione

Il confronto tra AWS, Azure e Google Cloud è complesso perché ogni piattaforma cloud offre un’ampia gamma di funzioni. Quando si confrontano la piattaforma cloud Amazon, la piattaforma cloud Azure e i servizi cloud Google, è importante concentrarsi innanzitutto sulle funzioni di cui si ha bisogno.AWS è il provider cloud più vincolato al vendor, che mira a far utilizzare esclusivamente la piattaforma cloud Amazon. Al contrario, Google offre un criterio flessibile e liberale per i clienti. Microsoft vuole combinare i vantaggi di AWS e Google Cloud Platform e integrare Azure con altre soluzioni e fornitori.Microsoft offre le migliori opzioni di cloud ibrido che consentono di utilizzare il cloud Azure con altri cloud e con server onsite nel proprio data center locale. Sia Microsoft che Google forniscono applicazioni per l’ufficio online come Microsoft 365 e G-Suite oltre ad Azure e Google Cloud Platform. È importante ricordare che i carichi di lavoro cloud sono esposti alle minacce di perdita dei dati proprio come gli altri tipi di carichi di lavoro, in particolare alle interruzioni causate dal ransomware. Scaricate la versione gratuita della solida soluzione di protezione dei dati di NAKIVO per proteggere i vostri carichi di lavoro cloud. NAKIVO Backup & Replication supporta il backup delle istanze di Amazon EC2 su storage locale e sul cloud. È inoltre possibile eseguire il backup dei dati da server fisici in loco, macchine virtuali VMware, macchine virtuali Hyper-V e altri dati su Amazon S3 o Wasabi.

Try NAKIVO Backup & Replication

Get a free trial to explore all the solution’s data protection capabilities. 15 days for free. Zero feature or capacity limitations. No credit card required.

Try for Free