Выбор облачной платформы — дело непростое, особенно когда на рынке есть такие гиганты, как AWS, Google Cloud и Azure. Все они хороши, но в чем же их различия и какое решение подойдет вам?
Обратите внимание, что выбор между AWS, Google Cloud и Azure зависит от конкретных нужд проекта и инфраструктуры компании.
Облачные платформы — это сервисы, которые предоставляют вычислительные ресурсы, хранилище данных, базы данных, сетевые возможности и другие IT-услуги через Интернет. Эти платформы позволяют компаниям и разработчикам создавать, управлять и масштабировать свои приложения и данные без необходимости инвестировать в собственное оборудование.
Каждая платформа имеет свои фишки. AWS славится надежностью, GCP — скоростью в анализе данных, Azure — гибкостью в гибридных решениях. Разберемся подробнее.
AWS (Amazon Web Services) — это, можно сказать, старожил среди облаков. У них невероятно широкий спектр услуг и обширная сеть дата-центров по всему миру. Если вам нужны мощные инструменты для больших данных, машинного обучения или DevOps, AWS вас не разочарует.
Платформа предлагает виртуальные серверы (EC2), хранилище данных (S3), базы данных (RDS), и другие инструменты для разработки, развертывания и управления приложениями.
С помощью EC2 вы получаете полный контроль над конфигурацией серверов, можете выбирать нужную мощность и масштабировать ресурсы по мере роста нагрузки. По сути, это аренда мощного железа без необходимости покупать его.
S3 — это бесконечное хранилище данных. Загружайте туда файлы любого размера и типа, и они будут доступны в любой точке мира. S3 обеспечивает высокую надежность и безопасность хранения, а также предлагает удобные инструменты для управления данными.
Не хотите возиться с настройкой и обслуживанием баз данных? Вы можете выбрать популярные движки вроде MySQL, PostgreSQL или Oracle и быстро развернуть управляемую базу данных. AWS позаботиться о резервных копиях, обновлениях и масштабировании.
Lambda — еще один сервис AWS, который позволяет запускать код без выделенных серверов. Загружаете функцию, и AWS автоматически исполняет её в ответ на события. Это идеальный выбор для микросервисов и событийно-ориентированных архитектур.
AWS особенно популярен среди стартапов и крупных корпораций благодаря своей гибкости и широкому набору услуг.
Google Cloud — это мощная и гибкая платформа, которая предлагает широкий спектр инструментов и сервисов для разработки, развертывания и управления приложениями. Если вы хотите использовать передовые технологии и интеграцию с продуктами Google, эта платформа — отличный выбор.
Google был одним из основателей Kubernetes, поэтому неудивительно, что их сервис работает так хорошо. GKE автоматизирует развертывание, управление и масштабирование контейнерных приложений, позволяя вам сосредоточиться на разработке.
App Engine — это платформа как услуга (PaaS), которая позволяет разрабатывать и развертывать приложения без необходимости управления серверной инфраструктурой. Для хранения данных Google Cloud предлагает Cloud Storage. Cloud Storage поддерживает несколько классов хранения, что позволяет выбрать вариант, подходящий вашему бюджету. BigQuery — это мощный аналитический сервис для обработки больших данных. Он позволяет быстро выполнять SQL-запросы по огромным наборам данных и получать результаты в считанные секунды. BigQuery идеально подходит для аналитических задач, бизнес-интеллекта и машинного обучения.
Почему Google Cloud?
Microsoft Azure — лучший друг всех пользователей продуктов Microsoft. Здесь найдется и Windows Server, и Active Directory, и SQL Server. Azure отлично подходит для корпоративных клиентов и гибридных облаков, предлагая широкий спектр решений для разработчиков и DevOps инженеров.
Azure Virtual Machines предоставляют виртуальные серверы с полной свободой настройки. Вы можете выбрать нужную операционную систему, конфигурацию и мощность. Azure VM легко масштабируются и обеспечивают высокую производительность для любых задач — от веб-приложений до сложных вычислительных проектов. Azure App Service — это платформа как услуга (PaaS), которая позволяет быстро создавать, развертывать и масштабировать веб-приложения и API. Поддерживаются различные языки программирования, включая .NET, Java, PHP, Node.js и Python.
Azure SQL Database — это полностью управляемая реляционная база данных с поддержкой автоматических обновлений, резервного копирования и масштабирования. Это идеальный выбор для приложений, требующих высокой производительности и безопасности данных. Azure SQL Database поддерживает совместимость с SQL Server, что облегчает миграцию и интеграцию.
Azure Active Directory — это облачная служба идентификации и управления доступом, которая предоставляет функции единого входа (SSO), многофакторной аутентификации и управления доступом к приложениям. Azure AD обеспечивает безопасность и удобство управления пользователями и группами в облачных и локальных приложениях.
Самая популярная облачная платформа в 2024 – это AWS. AWS вышел на рынок в 2006 году, что дало ему значительное преимущество благодаря раннему доступу к облачным технологиям. Это позволило компании накопить богатый опыт и построить масштабную, надежную инфраструктуру, гарантируя заоблачное качество и стабильность своих услуг.
Во-вторых, AWS предлагает более 200 различных услуг, покрывая всевозможные потребности бизнеса и разработчиков. Такой широкий спектр решений позволяет клиентам находить все необходимое в одном месте, делая AWS универсальным выбором.
Кроме того, AWS имеет крупнейшую в мире сеть дата-центров, которая охватывает множество регионов и зон доступности. Глобальное присутствие обеспечивает низкую задержку и высокую доступность для пользователей по всему миру. Наличие таких дата-центров позволяет легко масштабировать решения и поддерживать бизнес-операции в разных странах – а ведь международных бизнесов только растет.
Еще одной значимой причиной популярности AWS является его постоянное стремление к инновациям. Amazon активно инвестирует в разработку новых технологий и улучшение существующих сервисов, регулярно анонсируя сотни новых функций и услуг.
AWS предлагает гибкие модели ценообразования, включая оплату по факту использования, предоплату и скидки для длительного использования.
Вокруг AWS сформировалась обширная экосистема и партнерская сеть. Платформа поддерживает огромное сообщество разработчиков, партнеров и независимых поставщиков ПО, что создает обширную сеть интеграций и решений. Это упрощает миграцию и использование облачных технологий, предоставляя клиентам множество готовых решений.
Для автоматизации процессов разработки и развертывания AWS предоставляет целый набор инструментов: CodeCommit для хранения кода, CodeBuild для автоматической сборки, CodeDeploy для развертывания приложений и CodePipeline для организации CI/CD-процессов.
CloudFormation позволяет описывать всю инфраструктуру в виде шаблонов, используя формат JSON или YAML. Это делает настройку и управление ресурсами на AWS предсказуемыми и воспроизводимыми.
Если вы предпочитаете программировать инфраструктуру на знакомом языке, CDK предоставляет более гибкий и удобный способ описания инфраструктуры. CDK позволяет использовать языки программирования (TypeScript, Python, Java, C#) для определения облачных ресурсов.
Для автоматизации обновлений, мониторинга и автошкалирования в Google Cloud используется GKE, или, Google Kubernetes Engine.
Cloud Build — это полностью управляемый сервис CI/CD, который позволяет автоматизировать сборку, тестирование и развертывание кода. Он поддерживает интеграцию с репозиториями GitHub, GitLab и Bitbucket, а также позволяет создавать многоэтапные конвейеры для различных задач.
Deployment Manager позволяет описывать инфраструктуру как код (IaC) с использованием YAML. Этот инструмент позволяет автоматизировать создание и управление ресурсами Google Cloud, обеспечивая повторяемость и контроль версий.
Cloud Functions — это серверлесс-платформа, которая позволяет запускать код в ответ на события. Cloud Run позволяет развертывать и управлять контейнерными приложениями, используя модель оплаты по факту использования. Он поддерживает любые контейнеры – очень удобно для развертывания микросервисов.
Azure DevOps — это полный набор инструментов для управления жизненным циклом разработки. Включает в себя Azure Repos (хранилище кода), Azure Pipelines (CI/CD), Azure Boards (управление проектами), Azure Test Plans (тестирование) и Azure Artifacts (управление пакетами).
Azure Artifacts поддерживает NuGet, npm, Maven и Python. Этот инструмент позволяет управлять зависимостями и версиями пакетов в рамках CI/CD-конвейеров.
Bicep — это язык развертывания ресурсов для Azure, который упрощает создание и управление инфраструктурой как код (IaC). Bicep является альтернативой сложным и многословным JSON-шаблонам Azure Resource Manager (ARM) и обеспечивает более читабельный и упрощённый способ описания инфраструктуры.
AWS гибок в ценообразовании, GCP привлекает прозрачностью и конкурентоспособными тарифами, Azure же предлагает выгодные условия для тех, кто уже работает в экосистеме Microsoft.
AWS предлагает множество тарифных планов, включая оплату по мере использования (pay-as-you-go), резервирование ресурсов и использование скидок на долгосрочные контракты.
Бесплатный уровень на 12 месяцев от AWS включает в себя ограниченное количество ресурсов: EC2 (750 часов в месяц), S3 (5 ГБ хранилища), и RDS (750 часов в месяц). После этого уровня затраты начинаются с обычных расценок.
Цены:
GCP предлагает автоматические скидки за длительное использование (sustained use discounts), что может снизить затраты без необходимости предварительных контрактов.
GCP предлагает бесплатный уровень с 300 долларов кредита на первый год и ряд бесплатных ресурсов – 5 ГБ хранилища в Cloud Storage и 1 GB в Cloud Firestore.
Ценовая политика:
Azure предлагает оплату по мере использования, резервирование ресурсов и гибкие скидки. Также доступны скидки за использование Microsoft Software Assurance.
Доступно 12 месяцев бесплатного использования основного функционала, а также постоянные бесплатные 1 ГБ хранилища в BLOB Storage и 250 ГБ в SQL Database.
Цены:
В мире IT, перемены — это постоянная реальность. С каждым днём появляются новые тренды и технологии, и платформы вынуждены быстро адаптироваться, чтобы оставаться актуальными. Именно по этой логике сейчас у каждой облачной платформы, выстроен функционал в области ИИ и МО.
Amazon SageMaker платформа позволяет создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с помощью удобного интерфейса и встроенных алгоритмов. SageMaker поддерживает популярные фреймворки TensorFlow и PyTorch, и предлагает инструменты для подготовки данных и оценки моделей.
Кроме того, AWS предоставляет Deep Learning AMIs — это образы виртуальных машин, специально подготовленные для глубокого обучения, упрощая настройку среды для тренировки моделей.
Amazon Rekognition предлагает возможности для анализа изображений и видео, включая распознавание объектов, лиц и текстов. Для обработки естественного языка AWS предоставляет Amazon Comprehend, который помогает извлекать смысл из текстов и анализировать тональность.
Про AWS Lambda мы уже говорили выше. Она упрощает интеграцию с ИИ и МО, позволяя быстрее реагировать на события и запускать модели.
Google Cloud активно развивает свои предложения в области ИИ и МО. Google AI Platform предоставляет набор инструментов для создания, обучения и развертывания моделей ИИ. Платформа поддерживает интеграцию с TensorFlow и другими фреймворками.
BigQuery ML — позволяет создавать модели машинного обучения прямо в BigQuery, используя SQL-запросы. Это упрощает работу с данными и делает создание моделей доступным для пользователей, которые не являются специалистами в области ИИ.
AutoML от Google Cloud предлагает автоматизированные решения для создания и настройки моделей ИИ. Эта платформа позволяет создавать модели для обработки изображений, текста и табличных данных, даже если у вас нет глубоких знаний в области машинного обучения.
Для анализа языка и изображений по аналогии с aws у Google Cloud есть Google Cloud Natural Language и Google Cloud Vision.
Azure Cognitive Services представляет собой набор API, которые позволяют добавлять ИИ-функции в приложения. Эти услуги включают анализ изображений, видео, речи и текста. Например, Computer Vision и Face API помогают в распознавании и анализе визуального контента, а Text Analytics предоставляет функции для обработки текста.
Azure Databricks — это платформа для обработки больших данных и создания моделей ИИ на базе Apache Spark. Она интегрируется с другими службами Azure и упрощает работу с данными. Также Azure Cognitive Search добавляет ИИ-функции в поиск, а Azure Bot Services предоставляет возможности для создания чат-ботов и виртуальных агентов.
Подытожим: AWS, Google Cloud и Azure — каждая из этих платформ готова предоставить нужные инструменты для достижения ваших целей. Оцените потребности вашего проекта, сделайте обоснованный выбор среди имеющихся облачных платформ и внедряйте новые технологии. Ваше будущее не за облаками!