AWS vs. Azure vs. Google Cloud: Ein vollständiger Vergleich

Eigenschaften im Vergleich

Alle drei Cloud-Plattformen bieten auf die eine oder andere Weise ähnliche Funktionen. Aber lass uns die beiden vergleichen, um ihre Unterschiede im Detail zu verstehen.

Compute-Dienste

Schauen wir uns zunächst die Compute-Services aller drei Cloud-Anbieter an.

Amazon Web Services (AWS) 

AWS bietet mehrere Instanzen von AWS Elastic Compute Cloud (EC2) an. Mit EC2 können wir virtuelle Server, so genannte Instanzen, mieten, um Anwendungen auszuführen. Auf diese Weise können wir die Rechenressourcen ohne Vorabkosten für die Hardware nutzen.

Hier sind die verschiedenen Arten von EC2-Instanzen:

Darüber hinaus bietet AWS die Optionder automatischen Skalierung für EC2-Instanzen, die automatisch Instanzen hinzufügen oder entfernen, wenn sich die Anforderungen der Anwendung ändern. So können wir die Anwendung jederzeit nach oben oder unten skalieren.

Neben EC2 bietet AWS weitere Rechenservices wie AWS Lambda für serverloses Computing, AWS Fargate für containerisierte Anwendungen und Amazon ECS/EKS für die Verwaltung von Docker- und Kubernetes-Arbeitslasten. Diese Dienste bieten Flexibilität für unterschiedliche Computing-Anforderungen, von ereignisgesteuerten Anwendungen bis hin zur vollständig verwalteten Container-Orchestrierung.

Microsoft Azure

Microsoft Azure bietet Azure Virtual Machines an , mit denen du je nach Arbeitsbelastung zwischen verschiedenen Betriebssystemen wählen kannst, darunter Windows, Linux und andere.

Einige der wichtigsten Vorteile sind: 

• Automatische Skalierung auf so viele virtuelle Maschinen wie nötig. 
• Nutze die maßgeschneiderte Hardware von Azure Boost und einen optimierten Hypervisor, um die Leistung zu verbessern. 
• Unterstützt dank seiner GPU-Fähigkeiten und High-Performance-Computing (HPC) anspruchsvolle Rechenaufgaben.
• Biete schnelle Disaster-Recovery-Lösungen an, um sicherzustellen, dass wir im Falle von Systemausfällen widerstandsfähig bleiben.

Azure bietet auch den Azure Kubernetes Service (AKS) an, um Nutzer bei der Bereitstellung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen zu unterstützen. AKS basiert auf der Open-Source-Plattform Kubernetes und bietet die folgenden Vorteile:

• Automatisiere das Clustermanagement und die Netzwerkkonfiguration.
• Vereinfachtes Debugging, automatisierte Knotenwartung und CI/CD-Unterstützung durch GitHub Actions für AKS.
• Flexibilität bei der Bereitstellung auf Linux-, Windows- und IoT-Infrastrukturen mit Azure Arc-aktiviertem AKS.

Google Cloud 

Google bietet eine Compute Enginenamens Google Compute Engine und eine Container-Orchestrierungsplattform, Google Kubernetes Service (GKS).

Die Compute Engine ermöglicht es Nutzern, virtuelle Maschinen für beliebige Workloads zu erstellen und sie online auf der Cloud-Infrastruktur laufen zu lassen. Umgekehrt ist GKE perfekt für Nutzer mit wenig oder gar keinem Fachwissen, denn es ermöglicht uns, Container auf Autopilot zu schalten. 

Lagerung und Datenbanken

Speicher- und Datenbankdienste dienen beim Cloud Computing unterschiedlichen Zwecken: 

• Speicherdienste sind für die Speicherung und Verwaltung von Rohdaten, Dateien und Objekten konzipiert, bieten aber keine integrierten Abfrage- oder Transaktionsfunktionen.
• Die Datenbankdienste hingegen sind für die Datenorganisation strukturiert und ermöglichen Abfragen, Indizierungen und Transaktionsunterstützung. Dazu gehören relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und Cloud Data Warehouses für groß angelegte Analysen.

Schauen wir uns die Speicher- und Datenbankangebote der einzelnen Cloud-Plattformen an.

Amazon Web Services (AWS)

AWS bietet drei wichtige Speicher- und Datenbankoptionen:

• Amazon S3 (Simple Storage Service) ist ein Objektspeicherdienst, der Objekte in Buckets (Container zum Speichern der Objekte) speichert. Wir können sie nutzen, um Data Lakes aufzubauen, Backups zu erstellen und wichtige Daten wiederherzustellen.
• Amazon EBS (Elastic Block Store) ist ein Blockspeicherdienst für Amazon EC2, der auf SSD- und HDD-basierten Volume-Typen laufen kann. Sie kann zum Aufbau von I/O-intensiven Anwendungen und zur Größenanpassung von Clustern für Big-Data-Analytics-Engines verwendet werden.
• Amazon RDS (Relational Database Service) ist ein verwalteter relationaler Datenbankdienst, der PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server und Oracle unterstützt.
• Amazon DynamoDB ist eine serverlose NoSQL-Datenbank, die für Anwendungen mit niedriger Latenz und hohem Umfang wie Spiele, IoT und Echtzeitanalysen entwickelt wurde.
• Amazon Redshift ist ein Cloud Data Warehouse, das für umfangreiche Analysen und Business Intelligence (BI)-Lasten optimiert ist.

Microsoft Azure

Microsoft Azure bietet außerdem drei Hauptdienste an:

• Azure Blob Storage kann unstrukturierte Daten wie Bilder und Videos speichern und darauf zugreifen. Sie hilft beim Aufbau von Data Lakes und skaliert flexibel für High-Performance-Computing und ML-Workloads. Wir können sie für mobile, Web- und Cloud-native Anwendungen nutzen, da sie gängige Entwicklungsframeworks wie .NET, Python, Java und Node.js unterstützt. 
• Azure Disk Storage ist ein hochleistungsfähiger Blockspeicherdienst, der für Azure Virtual Machines (VMs) entwickelt wurde. Es kann für input/output-intensive Anwendungen wie SAP HANA und Enterprise-Produktionsworkloads wie SQL Server und NoSQL verwendet werden.  
• Azure SQL Database ermöglicht die Speicherung strukturierter Daten, die relationale Operationen erfordern. Es bietet einen Daten-API-Builder, der die Datenbankobjekte in GraphQL-APIs umwandelt, und Dev-Container-Vorlagen, die die Programmierung mit vorkonfigurierten Umgebungen beginnen.
• Azure Cosmos DB ist eine global verteilte NoSQL-Datenbank, die für Echtzeitanwendungen und KI-gesteuerte Workloads optimiert ist.
• Azure Synapse Analytics ist ein Cloud-Data-Warehouse, das für Big Data-Analysen und Business Intelligence (BI) entwickelt wurde. Es bietet eine nahtlose Integration mit Power BI und maschinellen Lernmodellen.

Google Cloud

Google Cloud bietet außerdem drei Hauptoptionen:

• Google Cloud Storage ist ein vollständig verwalteter Objektspeicherdienst, der mit Funktionen wie Object Lifecycle Management und Autoclass automatisch die Kosten optimiert.
• Google Persistent Disk ist eine Blockspeicherlösung. Wie Azure Disk Storage bietet er Blockspeicher für virtuelle Maschineninstanzen. Außerdem verschlüsselt es die Daten automatisch während der Übertragung. Wir können SSD und HDD verwenden und je nach Anwendungsbedarf hoch- oder runterskalieren. 
• Google BigQuery ist ein serverloses Cloud Data Warehouse, das für Hochleistungsanalysen und Echtzeitabfragen entwickelt wurde. Sie wird oft für KI, ML und Business Intelligence verwendet.
• Cloud Spanner ist eine vollständig verwaltete relationale Datenbank, die SQL-Konsistenz mit NoSQL-Skalierbarkeit kombiniert, was ideal für globale Anwendungen mit hohen Verfügbarkeitsanforderungen ist.
• Firestore ist eine serverlose NoSQL-Dokumentendatenbank, die für Mobil-, Web- und Echtzeitanwendungen optimiert ist.

Netzwerk und Bereitstellung von Inhalten

Cloud-Anbieter bieten Netzwerk- und Content-Delivery-Services an, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Leistung zu verbessern.

Amazon Web Services (AWS)

Amazon bietet die folgenden Netzwerk- und Content-Dienste an: 

• Die Virtual Private Cloud (VPC) ermöglicht das Starten von AWS-Ressourcen in einem isolierten virtuellen Netzwerk. Sie bietet mehr Kontrolle über deine Umgebung und ermöglicht es dir, virtuelle Netzwerke anzupassen, z. B. den IP-Adressbereich auszuwählen und Routing-Tabellen zu konfigurieren.
• Direct Connect baut ein dediziertes Netzwerk auf, das mit AWS verbunden ist und den kürzesten Weg zu den AWS-Ressourcen bietet. Sie verbessert die Anwendungsleistung und sichert die Daten während der Übertragung. Die Daten kommen bei der Übertragung nie mit dem öffentlichen Internet in Berührung und bleiben nur im globalen AWS-Netzwerk. So wird sichergestellt, dass wir große Datenmengen reibungslos und zuverlässig übertragen können.
• CloudFront liefert Inhalte sicher, mit geringer Latenz und hohen Übertragungsgeschwindigkeiten. Weltweit hat Amazon über 600 Points of Presence (PoPs) mit automatischer Netzwerkzuordnung, was die Latenzzeit reduziert. Auf diese Weise werden die Daten mit eingebauter Datenkompression und Verschlüsselung auf Feldebene innerhalb von Millisekunden an Zuschauer in der ganzen Welt geliefert.

Microsoft Azure

Azure bietet außerdem drei Netzwerk- und CDN-Dienste an:

• Virtual Network ermöglicht es uns, ein privates Netzwerk in der Cloud aufzubauen. Es erleichtert die Kommunikation von Azure-Ressourcen mit dem Internet, die Kommunikation zwischen Azure-Ressourcen wie VMs und die Kommunikation mit On-Premises-Ressourcen wie VPNs. Außerdem filtert es den Netzwerkverkehr mithilfe von Sicherheitsgruppen oder virtuellen Appliances.
• ExpressRoute schafft private Verbindungen zwischen Azure-Rechenzentren und Infrastruktur vor Ort oder in einer Colocation-Umgebung. So kannst du dich sicher mit Azure verbinden, ohne das öffentliche Internet zu nutzen, und schnellere und zuverlässigere Datenübertragungen durchführen.
• Azure CDN bringt die Inhalte näher zu den Nutzern und sendet weniger Datenverkehr zum Ursprungspunkt. Das reduziert die Latenzzeit und bietet ein besseres Online-Erlebnis.

Google Cloud

Wie AWS und Azure bietet auch Google drei Netzwerk- und CDN-Dienste an, und zwar:

• Virtual Private Cloud (VPC) ermöglicht die automatische und manuelle Konfiguration von virtuellen Topologien, einschließlich Subnetzbereichen und Netzwerkrichtlinien. Er kann auch CIDR-Bereiche ohne Ausfallzeiten erweitern. 
• Cloud Interconnect überträgt Daten zwischen Google VPC und anderen Netzwerken mit niedrigen Latenzzeiten und hochverfügbaren Verbindungen. Sie bietet interne IP-Adressen, die von beiden Netzwerken aus erreichbar sind. 
• Das Cloud Content Delivery Network (Cloud CDN) beschleunigt Webanwendungen mithilfe des globalen Netzwerks von Google und unterstützt jeden Ursprung, einschließlich Compute Engine, Cloud Storage und GKE-Backends.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

KI und maschinelles Lernen revolutionieren die Industrie, indem sie vorausschauende Analysen, Automatisierung und intelligentere Entscheidungen ermöglichen. Da diese Technologien immer wichtiger werden, wollen wir untersuchen, wie AWS, Azure und Google Cloud KI/ML-Lösungen anbieten.

Amazon Web Services (AWS)

AWS bietet Amazon SageMaker an, das den Zugriff auf alle Daten vereinheitlicht, die in Data Lakes, Warehouses oder anderen Datenquellen gespeichert sind. Es hat einen generativen KI-Assistenten, mit dem du ML-Modelle erstellen, trainieren und einsetzen kannst.

AWS bietet auch vorgefertigte KI-Services, wie z. B.:

• Amazon Bedrock - Ein vollständig verwalteter Service für die Bereitstellung von Foundation Models (FMs) von führenden KI-Unternehmen wie Anthropic, Meta und Stability AI.
• Amazon Rekognition - Ein leistungsstarkes Werkzeug zur Bild- und Videoanalyse.
• Amazon Polly und Amazon Lex - KI-gestützte Text-to-Speech- und KI-Dienste für Unterhaltungen.

Microsoft Azure

Azure bietet Azure AI Services an, um KI-Anwendungenmit angepassten APIs und Modellen zu erstellen. Diese Dienste bieten dir Zugang zu branchenführenden KI-Modellen, darunter die von Microsoft, OpenAI und Meta.

Weitere wichtige AI/ML-Dienste sind:

• Azure AI Foundry - Ein einheitliches Toolkit für den Zugriff auf KI-Modelle und -Dienste.
• Azure Machine Learning - Eine Plattform zum Erstellen, Trainieren und Verwalten von ML-Modellen in großem Maßstab.
• Azure OpenAI Dienst - Bietet API-Zugriff auf die GPT-Modelle von OpenAI für die Verarbeitung natürlicher Sprache und generative KI.

Google Cloud

Google Cloud ist ein führendes Unternehmen im Bereich KI und ML. Google AI bietet mit TensorFlow ein Open-Source-Framework an, mit dem sich ML-Modelle leicht erstellen lassen, die in jeder Umgebung laufen können. Außerdem bietet es Vertex AI an, eine End-to-End-Plattform für das Training, den Einsatz und die Skalierung von KI-Modellen. 

Andere KI-Dienste umfassen:

• Cloud AI APIs - Gebrauchsfertige KI-Modelle für Seh-, Sprach-, Text- und Übersetzungsaufgaben.
• Deep Learning VMs und TPUs - Optimierte Infrastruktur für KI-Workloads, die die speziell entwickelten Tensor Processing Units (TPUs) von Google nutzt.

Entwickler-Tools

Entwicklertools helfen Programmierern, Code effizient zu schreiben und zu debuggen, um die Softwareentwicklung zu optimieren. Schauen wir uns also an, wie jede Plattform dies unterstützt.

Amazon Web Services (AWS)

AWS bietet drei wichtige Entwickler-Tools:

• AWS CodePipeline automatisiert kontinuierliche Bereitstellungspipelines, verringert die Notwendigkeit, Server einzurichten oder zu verwalten, neue Funktionen zu veröffentlichen und Fehler zu beseitigen, um uns von manuellen Aufgaben zu befreien.
• AWS CodeBuild erstellt und testet Code mit automatischer Skalierung. Wir müssen unsere Server nicht verwalten oder skalieren - stattdessen geben wir nur den Speicherort unseres Quellcodes an und wählen geeignete Build-Einstellungen. CodeBuild erledigt dann den Rest für uns. 
• Serverless Computing, oder AWS Lambda, führt den Code aus, ohne dassKönig über Server oder Cluster. Wir können Lambda-Funktionen in verschiedenen Programmiersprachen schreiben, darunter Node.js, Python, Go und Java.

Microsoft Azure

Microsoft Azure bietet die folgenden Entwickler-Tools:

• Azure DevOps ermöglicht eine intelligentere Planung und schnellere Auslieferung zusammen mit modernen Entwicklungsdiensten. Wir können zwischen einer kompletten DevOps-Lösung oder nur einem Produkt wählen, das zu unserem Arbeitsablauf passt. Insgesamt umfasst es Azure Boards für die agile Planung, Azure Pipelines für CI/CD, Azure Test Plan für das Testen, GitHub Advanced Security für DevOps, Azure Repos und Azure Artifacts für eine bessere Zusammenarbeit und Managed DevOps Pools, um Teams zu unterstützen. 
• Azure Functions führen ereignisgesteuerten serverlosen Code in der Sprache deiner Wahl aus. Sie verarbeiten Daten in Echtzeit und ermöglichen eine Workflow-Orchestrierung.
• Github Actions automatisiertSoftware-Workflows mit CI/CD, stellt Code von GitHub aus bereit und vereinfacht Code-Reviews und Branch-Management.

Google Cloud

Google Cloud bietet die folgenden Entwickler-Tools:

• Cloud Functions vereinfacht die Arbeit der Entwickler und erhöht die Entwicklungsgeschwindigkeit. Als Entwickler schreibst du nur den Code, und Google Cloud kümmert sich um die operative Infrastruktur. 
• Cloud Run ist eine verwaltete Plattform für die Erstellung von Apps und Websites. Sie führt Frontend- und Backend-Dienste, Batch-Jobs, Host-LLMs und Warteschlangenverarbeitungs-Workloads ohne jegliche Infrastrukturverwaltung aus.
• Cloud Build ist eine serverlose CI/CD-Plattform zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von Software. Es unterstützt verschiedene Programmiersprachen, darunter Java, Go und Node.js, und kann verwendet werden, um Software zu erstellen und sie in verschiedenen Umgebungen wie VMs, Kubernetes oder Firebase einzusetzen.

Preisgestaltung und Kostenstruktur

Nachdem wir nun die wichtigsten Merkmale aller drei Cloud-Plattformen kennengelernt haben, wollen wir uns ihre Preismodelle und Kostenstrukturen ansehen. 

AWS-Preise

AWS verfolgt ein Pay-as-you-go-Preismodell, d.h. du zahlst nur für die Dienste, die du nutzt.ns. Außerdem bietet es zusätzliche kostensparende Optionen:

• Reserved Instances (RIs) - Ermäßigte Preise für Instances, die im Voraus für 1 oder 3 Jahre erworben werden und einer bestimmten Availability Zone zugeordnet sind.
• Spot-Instances - Bietet erhebliche Rabatte (bis zu 90 % auf die On-Demand-Preise) für ungenutzte Kapazitäten, aber Instances können unterbrochen werden.
• Savings Plans - Flexibles Preismodell, das ähnliche Kosteneinsparungen wie RIs bietet, aber mehr Flexibilität bei der Datenverarbeitung zulässt.
• AWS Free Tier - Bietet 12 Monate kostenlosen Zugang zu mehr als 20 Diensten und einen immer kostenlosen Tier für bestimmte Dienste mit geringer Nutzung.

Preiskalkulator: Mit dem Preisrechner von AWS kannst dudie Preise pro Instanztyp und Service berechnen.

Microsoft Azure Preise

Microsoft Azurebietet auchein Pay-as-you-go-Modell und bietet verschiedene kostensparende Optionen:

• Azure Reserved Virtual Machine Instances (Azure RIs) - Im Voraus bezahlte VMs für 1 oder 3 Jahre, mit einer monatlichen Zahlungsoption ohne zusätzliche Kosten.
• Virtuelle Spot-Maschinen (Spot-VMs) - Für freie Rechenkapazitäten gibt es Rabatte, aber die Instanzen können zurückverlangt werden, wenn die Nachfrage steigt.
• Azure Hybrid Benefit - Kosteneinsparungen für Windows Server- und SQL Server-Kunden, die ihre On-Prem-Lizenzen nach Azure bringen.
• Azure Free Tier - Bietet 12 Monate lang kostenlosen Zugang zu über 20 beliebten Diensten und ein immer-kostenloses Tier mit 65+ Diensten.

Preiskalkulator: Azure bietet einen einheitlichen Kalkulator, mit dem du die Kosten für mehrere Dienste an einem Ort abschätzen kannst.

Google Cloud Preise

Google Cloud verwendet außerdem ein Umlageverfahren und bietet einzigartige Kosteneinsparungsmechanismen:

• Rabatte bei dauerhafter Nutzung - Automatische Rabatte von bis zu 30 % bei dauerhafter Nutzung von virtuellen Maschinen.
• Preemptible VMs - Kurzlebige, vergünstigte VMs (ähnlich wie AWS Spot Instances und Azure Spot VMs), die beendet werden, wenn Kapazität benötigt wird.
• Verträge mit Nutzungsbindung - Rabatte von bis zu 57% bei einer Nutzungsbindung von 1 oder 3 Jahren.
• Google Cloud Free Tier - Beinhaltet 300 $ kostenloses Guthaben für neue Kunden und ein immer kostenloses Tier für verschiedene Dienste.

Preiskalkulator: Google Cloud bietet einen detaillierten Preiskalkulator mit eingebauten Tools zur Kostenoptimierung.

Tabelle zum Vergleich der Preise

Hier findest du einen Vergleich der Preise und der Kostenstruktur aller drei Anbieter:

Globale Reichweite und Verfügbarkeit

Globale Reichweite bezieht sich auf das Netzwerk von Ressourcen und Rechenzentren, die rund um den Globus zugänglich sind, und Verfügbarkeit bedeutet, dass das System auch bei Unterbrechungen oder Spitzenbelastungen betriebsbereit bleibt. Untersuchen wir also die globale Reichweite und Verfügbarkeit aller drei Anbieter.

Globale AWS-Infrastruktur

AWS hat eine umfangreiche globale Infrastruktur. Es gibt 36 Regionen, 114 Availability Zones und über 700 CloudFront Points of Presence (PoP) mit 13 regionalen Edge-Caches. Außerdem plant sie den Bau weiterer Verfügbarkeitszonen in 4 weiteren Regionen.

Microsoft Azure globale Infrastruktur

Microsoft Azure hat über 60 Azure-Regionen und über 300 Rechenzentren in der globalen Azure-Infrastruktur. Es ermöglicht den Nutzern, Daten in der nächstgelegenen Region zu speichern, um die Latenzzeit zu verringern.

Google Cloud globale Infrastruktur

Die Google Cloud-Infrastrukturdienste sind in über 200 Ländern und Gebieten in 41 Regionen, 124 Zonen und 187 Netzwerkrandstandorten verfügbar. Sein globales Netzwerk verbindet seine Infrastruktur mit mehr als 3,2 Millionen Kilometern terrestrischer und unterseeischer Glasfaser. Mit dem Google Cloud Region Picker kannst du eine Region auswählen, die den CO2-Fußabdruck, den Preis und die Latenzzeit berücksichtigt.

Sicherheit und Compliance

Sicherheit und Compliance sind die Maßnahmen, die ein Anbieter ergreift, um Nutzerdaten und Systeme vor unbefugtem Zugriff zu schützen und Branchenstandards einzuhalten.

AWS-Sicherheit

AWS bietet ein umfassendes Sicherheits-Framework mit integrierten Tools für die Zugriffsverwaltung, die Erkennung von Bedrohungen und die Einhaltung von Vorschriften. Es bietet zwei primäre Sicherheitsdienste an:

• AWS Identity and Access Management (IAM) ermöglicht eine fein abgestufte Zugriffskontrolle, indem Administratoren anhand von Rollen und Richtlinien festlegen können, wer auf welche Ressourcen zugreifen darf.
• AWS Shield schützt vor Denial of Service (DoS)- und Distributed Denial of Service (DDoS)-Angriffen, um die maximale Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit von Anwendungen zu gewährleisten.

Außerdem unterstützt AWS 143 Sicherheitsstandards und Konformitätszertifizierungen, darunter:

• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)- Für den Umgang mit Gesundheitsdaten.
• GDPR (General Data Protection Regulation) - Gewährleistung von Datenschutz und Privatsphäre in der EU.
• SOC-1-, SOC-2- und SOC-3-Berichte - Überprüfung der internen Sicherheitskontrollen.

Diese Konformitätszertifizierungen bieten eine Drittpartei-Validierung für Tausende von globalen Sicherheitsanforderungen und verringern so deinen operativen Aufwand.

Microsoft Azure Sicherheit

Azure bietet robuste Sicherheitstools für Identitätsmanagement, Schutz vor Bedrohungen und Compliance.

• Microsoft Entra ID schützt Unternehmen mit Lösungen für das Identitäts- und Zugriffsmanagement in der Cloud. Es bietet:
• Eine zentrale Stelle zur Verwaltung aller Identitäten.
• Risikobasierte Zugangskontrollrichtlinien.
• Starke Authentifizierung zum Schutz von Daten und Ressourcen.
• Microsoft Defender for Cloud - Ein Cloud Security Posture Management (CSPM) Tool, das:
• Bietet Echtzeit-Sicherheitseinblicke in hybride und Multi-Cloud-Umgebungen.
• Erkennt Bedrohungen und Schwachstellen, um das Risiko von Angriffen zu verringern.

Azure verfügt außerdem über mehr als 100 Compliance-Zertifizierungen, einschließlich regionsspezifischer Zertifizierungen, und 35 branchenspezifische Compliance-Zertifizierungen, einschließlich Gesundheit und Finanzen.

Google Cloud Sicherheit

Google Cloud bietet eine vertrauenswürdige Cloud-Infrastruktur, die die Sicherheit auf mehreren Ebenen aufbaut. Ihr Team ist rund um die Uhr verfügbar, um auf Bedrohungen der Infrastruktur zu reagieren und eine kontinuierliche Überwachung und schnelle Reaktion zu gewährleisten. Diese sichere Infrastruktur umfasst:

• Sichere Bereitstellung von Diensten.
• Sichere Speicherung von Daten.
• Verschlüsselte Kommunikation zwischen Diensten und über das Internet.

Um die Sicherheit weiter zu erhöhen, bietet Google Cloud Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) und Verschlüsselungsoptionen, darunter:

• Verschlüsselung im Ruhezustand: Google verschlüsselt alle Kundeninhalte automatisch, ohne dass der/die Nutzer/in etwas unternehmen muss. Der Cloud Key Management Service ermöglicht es den Nutzern auch, ihre eigenen Verschlüsselungsschlüssel zu erstellen und zu verwalten, um die Sicherheit zu erhöhen.
• Verschlüsselung bei der Übertragung: Google verschlüsselt die Daten während der Übertragung, wenn sie sich außerhalb der physischen Grenzen bewegen, die Google nicht kontrolliert.

Google Cloud erfüllt außerdem wichtige Sicherheitszertifizierungen wie ISO 27001, HIPAA und PCI DSS und gewährleistet so den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften.

Tabelle zum Vergleich von Sicherheit und Compliance

Unterstützung und Ökosystem

Werfen wir nun einen Blick auf den Support und das Ökosystem aller drei Cloud-Plattformen.

AWS-Unterstützung

AWS bietet eine umfangreiche Dokumentation zur Unterstützung der Nutzer, die von Benutzerhandbüchern und Codebeispielen bis hin zu SDKs, Toolkits, API- und CLI-Referenzen reicht. Außerdem bietet es praktische Anleitungen, von Experten verfasste Blogbeiträge, überprüfte Antworten, Artikel und Videos, um sicherzustellen, dass wir Zugang zu den besten Ressourcen haben.

AWS bietet Premium-Support-Pläne für Entwickler, Unternehmen und Konzerne an, die einen noch persönlicheren Support bieten. Diese Pläne unterscheiden sich u.a. nach dem Schweregrad des Falls, architektonischer Anleitung, proaktiven Programmen, Selbstbedienungsoptionen, technischer Kundenbetreuung, Unterstützung bei der Rechnungsstellung und Softwareunterstützung durch Dritte.

Neben den technischen Ressourcen baut AWS eine starke Community auf, die Möglichkeiten bietet, sich regional zu vernetzen und an Veranstaltungen wie dem AWS Hackday teilzunehmen. Diese Community-Aktivitäten helfen uns, uns mit gleichgesinnten Fachleuten zu vernetzen, Ideen auszutauschen und gemeinsam an innovativen Cloud-Lösungen zu arbeiten.

Microsoft Azure Unterstützung

Azure bietet Support-Pläne für Developer, Standard und Enterprise Service an, die sich in Bezug auf Umfang, ICP-Support, Abrechnung und technische Unterstützung unterscheiden. Diese Pläne beinhalten:

• Dokumentation und Online-Selbsthilfe
• Ein Community-Forum auf MSDN
• Empfehlungen für bewährte Praktiken
• Zugang zu einem personalisierten Service Health Dashboard

Zusätzlich zu den Support-Diensten bietet Microsoft Azure Integrationsdienste an, um Lösungen zu entwickeln, die Anwendungen und Dienste sowohl vor Ort als auch in der Cloud miteinander verbinden.

Google Cloud Unterstützung

Google Cloud Customer Care ist ein Teil der Google Cloud Services, der den Cloud-Support vereinfacht, indem er Zugang zu Dokumentation, Community-Support, Abrechnungssupport und Active Assist-Empfehlungen bietet.

Es bietet mehrere Support-Pakete an, darunter Standard Support, Enhanced Support und Premium Support, die sich je nach Art der Unterstützung unterscheiden:

• Preisgestaltung und Reaktionszeiten
• Serviceverfügbarkeit und Supportsprache
• Technische Unterstützung und Unterstützung durch Dritte

Außerdem umfasst dasSupportangebot eine 24/7-Abdeckung, telefonischen Support und Zugang zu technischen Kontodiensten für eine bessere Kundenerfahrung. Wir können sogar die Integration Connectors nutzen, um uns mit verschiedenen Datenquellen und Anwendungen zu verbinden, ohne protokollspezifische Kenntnisse zu benötigen.

Stärken und Schwächen von AWS, Azure und Google Cloud

Jeder Cloud-Anbieter hat einzigartige Stärken, die ihn für verschiedene Anwendungsfälle ideal machen. Sie bringen jedoch auch Herausforderungen mit sich, die nicht für jedes Unternehmen geeignet sind. Schauen wir uns ihre wichtigsten Vorteile und möglichen Nachteile an.

Die Stärken von AWS

AWS ist am längsten auf dem Markt, und einige seiner wichtigsten Stärken sind die folgenden: 

• Sie haben eine beeindruckende Sammlung von Tools und Diensten aufgebaut. 
• Es gibt eine große Gemeinschaft von Entwicklern, die AWS nutzen, sodass du bei Bedarf leicht Hilfe finden kannst. 
• Auch die Flexibilität ist großartig - egal, ob du ein kleines Startup oder ein großes Unternehmen bist, AWS kann sich an deine Bedürfnisse anpassen.

Die Stärken von Azure

Azure wurde speziell für Unternehmen entwickelt und ist daher die erste Wahl für Unternehmen, die bereits Microsoft-Produkte nutzen:

• Sie ist stark auf Unternehmen ausgerichtet, was sie zu einer bevorzugten Wahl für große Organisationen macht. 
• Sie bietet Hybrid-Cloud-Unterstützung, um die Integration mit On-Premises-Ressourcen zu ermöglichen.
• Es bietet native Unterstützung für Windows, .NET, SQL Server und Microsoft 365, wovon Unternehmen profitieren, die bereits Microsoft-Technologien einsetzen.

Die Stärken von Google Cloud

Google Cloud ist führend in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und High-Performance-Computing und damit ideal für datengesteuerte Anwendungsfälle:

• Es bietet hochmoderne KI/ML-Tools wie Vertex AI, TensorFlow und Gemini.
• Außerdem bietet es mit der Google Compute Engine leistungsstarke Computing-Funktionen.
• Es bietet Zugang zu einer überlegenen Netzwerkinfrastruktur mit einem globalen Netzwerk und Möglichkeiten zur Bereitstellung von Inhalten.

Schwachstellen von AWS, Azure und Google Cloud

Jeder Cloud-Anbieter hat seine eigenen Schwächen:

• AWS: Die Komplexität der Preisgestaltung ist ein häufiger Kritikpunkt, da das Verständnis verschiedener Preismodelle und die Berechnung der Kosten eine Herausforderung sein können.
• Azure: Die Plattform hat eine steile Lernkurve, die es neuen Nutzern schwer macht, sich schnell anzupassen.
• Google Cloud: Im Vergleich zu AWS und Azure hat Google Cloud weniger Unternehmenskunden, was zu Bedenken hinsichtlich der Unterstützung durch die Community und der Akzeptanz in der Branche führen kann.

Die Wahl des richtigen Cloud-Anbieters für deine Bedürfnisse

Die Wahl des richtigen Cloud-Anbieters hängt von den Anforderungen deiner Anwendung ab, z. B. von der Größe, den Budgetbeschränkungen und den benötigten Ressourcen. Hier ist ein schneller Vergleich, der dir bei der Entscheidung hilft:

Fazit

Welcher Cloud-Anbieter am besten geeignet ist, hängt von deinen spezifischen Projektanforderungen, dem vorhandenen Technologie-Stack und deiner Expertise ab. Wenn du dein Wissen über Cloud Computing vertiefen und praktische Erfahrungen sammeln möchtest, solltest du dir diese einsteigerfreundlichen Lernpfade ansehen:

• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02 ) - Ideal, um die AWS-Grundlagen zu verstehen und sich auf die Zertifizierung vorzubereiten.
• Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) - Ein guter Ausgangspunkt, um Azure und seine Cloud-Lösungen kennenzulernen.
• Einführung in die Google Cloud (GCP) - Perfekt, um die Kerndienste von Google Cloud, einschließlich Datenanalyse und KI, kennenzulernen.

Ganz gleich, für welche Cloud-Plattform du dich entscheidest: Wenn du die Stärken, die Preisstruktur und die Anwendungsfälle kennst, kannst du eine fundierte Entscheidung treffen, die auf deine geschäftlichen und technischen Bedürfnisse abgestimmt ist!