AWS, Google Cloud czy Azure: którego dostawcę chmury wybrać?

Uczciwym punktem wyjścia do tego porównania jest stwierdzenie, że AWS, Google Cloud i Azure poradzą sobie w zasadzie z tymi samymi obciążeniami. Moc obliczeniowa, pamięć masowa, zarządzane bazy danych, orkiestracja kontenerów, funkcje serverless – wszyscy trzej dostawcy oferują wiarygodne wersje każdej z tych usług. Gdyby tabela porównawcza funkcji mówiła wszystko, ten artykuł byłby znacznie krótszy. Prawdziwe różnice, które realnie wpływają na zespół, leżą gdzie indziej.

AWS: największy ekosystem i cena tej różnorodności

AWS wystartował jako pierwszy i ma zdecydowanie największy katalog usług, a do tego największą pulę inżynierów, którzy już go znają, najbogatszy ekosystem narzędzi zewnętrznych i dokumentację niemal dla każdego przypadku brzegowego, na jaki traficie. Ta różnorodność jest zarazem jego największą praktyczną wadą: AWS ma ogromną liczbę usług o nakładających się zastosowaniach, a jego konsola i model cenowy są powszechnie uważane za najmniej przystępne z całej trójki – zwłaszcza dla zespołu bez osobnego specjalisty od chmury. AWS to zwykle bezpieczny, łatwy do obrony wybór – nikt nie będzie kwestionował takiej decyzji – ale „bezpieczny” nie znaczy „prosty”.

Google Cloud: najmocniejszy tam, gdzie najmocniejsza jest inżynieria Google

Najmocniejszą stroną Google Cloud jest infrastruktura do pracy z danymi i uczenia maszynowego – BigQuery do analityki – a także naprawdę mocna oferta kontenerowa, bo to w Google powstał Kubernetes, co widać w jego zarządzanej usłudze Kubernetes. Konsola i doświadczenie programisty są zwykle uważane za bardziej przystępne niż w AWS. Ceną jest mniejszy ekosystem i wyraźnie mniejsza pula inżynierów z głębokim, specjalistycznym doświadczeniem w GCP w porównaniu z AWS.

Azure: domyślny wybór tam, gdzie biznes już działa na Microsofcie

Najwyraźniejsza przewaga Azure ujawnia się w organizacjach, które już opierają się na stosie Microsoftu – Active Directory, Office 365, .NET – gdzie integracja Azure z resztą ekosystemu Microsoftu jest głęboka i naprawdę oszczędza czas inżynierów. Poza tym kontekstem samodzielna przewaga Azure jest mniej wyraźna, choć dzięki relacjom sprzedażowym z dużymi firmami i certyfikatom zgodności to częsty domyślny wybór w większych organizacjach, które już mocno korzystają z produktów Microsoftu.

Co tak naprawdę powinno przesądzić o wyborze

• Co wasz zespół już zna. Różnica w produktywności między inżynierem, który od lat pracuje na danej platformie, a takim, który uczy się jej od zera, jest nieporównywalnie większa niż jakakolwiek różnica między samymi platformami.
• Z czego już korzystacie. Firma mocno oparta na Microsofcie → Azure ma realną przewagę. Duże obciążenia związane z danymi i ML → narzędzia Google Cloud są w tym naprawdę mocne. Start od zera → dokumentacja AWS i dostępność specjalistów na rynku zmniejszają ryzyko.
• Struktura cen, a nie stawka z cennika. Pod względem samego kosztu mocy obliczeniowej cała trójka jest mniej więcej porównywalna; prawdziwa różnica tkwi w opłatach za transfer danych wychodzących (egress), strukturze rabatów za instancje rezerwowane i tym, jak łatwo przez przypadek zostawić uruchomione coś drogiego. Przygotujcie wycenę dla rzeczywistego, spodziewanego obciążenia, zamiast porównywać ceny katalogowe.
• Multi-cloud to realny koszt, a nie darmowa polisa ubezpieczeniowa. Korzystanie z więcej niż jednego dostawcy brzmi rozsądnie, ale oznacza naukę i utrzymywanie dwóch zestawów narzędzi, modeli IAM i konfiguracji sieci. Rzadko się to opłaca zespołowi, który nie działa jeszcze w skali, w której rzadka awaria regionalna jednego dostawcy byłaby naprawdę katastrofalna.

Dla większości zespołów budujących nowy produkt właściwe pytanie brzmi nie tyle „która chmura jest obiektywnie najlepsza”, ile „na której chmurze mój zespół najszybciej osiągnie produktywność i która pasuje do tego, na co już się zdecydowaliśmy”. Na takie pytanie znacznie łatwiej odpowiedzieć, niż sugerują strony marketingowe.

W Burncode pracujemy ze wszystkimi trzema dostawcami, a częścią prac nad infrastrukturą chmurową dla nowych klientów jest właśnie to: pomoc w wyborze dostawcy (lub migracji do niego), który naprawdę pasuje do stosu technologicznego i zespołu, a następnie porządna konfiguracja – zamiast gromadzenia ustawień, których nikt w pełni nie rozumie.