AWS vs Azure vs Google Cloud: un confronto completo

Confronto delle funzionalità

Tutte e tre le piattaforme cloud offrono funzionalità simili in un modo o nell'altro. Ma confrontiamole per capire in dettaglio le differenze.

Servizi di calcolo (compute)

Per prima cosa, analizziamo i servizi di calcolo dei tre provider.

Amazon Web Services (AWS) 

AWS offre molteplici istanze di AWS Elastic Compute Cloud (EC2). Con EC2, possiamo noleggiare server virtuali, chiamati istanze, per eseguire applicazioni. In questo modo utilizziamo risorse di calcolo senza costi hardware iniziali.

Ecco i diversi tipi di istanze EC2:

Inoltre, AWS offre opzioni di auto scaling per le istanze EC2, che aggiungono o rimuovono automaticamente istanze in base alle variazioni della domanda applicativa. Così possiamo scalare l'applicazione verso l'alto o verso il basso in qualsiasi momento.

Oltre a EC2, AWS offre altri servizi di calcolo come AWS Lambda per il serverless, AWS Fargate per applicazioni containerizzate e Amazon ECS/EKS per gestire carichi Docker e Kubernetes. Questi servizi offrono flessibilità per diverse esigenze, dalle applicazioni event-driven all'orchestrazione di container completamente gestita.

Microsoft Azure

Microsoft Azure fornisce Azure Virtual Machines, che permette di scegliere tra più sistemi operativi, inclusi Windows, Linux e altri, a seconda dei carichi di lavoro.

Alcuni dei suoi principali vantaggi sono: 

• Autoscaling fino al numero di macchine virtuali necessario. 
• Sfrutta l'hardware personalizzato Azure Boost e un hypervisor ottimizzato per migliorare le prestazioni. 
• Supporta carichi computazionali molto esigenti grazie alle GPU e all'HPC (high-performance computing).
• Fornisce soluzioni rapide di disaster recovery per mantenere la resilienza in caso di guasti di sistema.

Azure offre anche Azure Kubernetes Service (AKS) per aiutare a distribuire e gestire applicazioni containerizzate. AKS è basato sulla piattaforma open-source Kubernetes e offre i seguenti vantaggi:

• Automatizza la gestione del cluster e la configurazione della rete.
• Debug semplificato, manutenzione automatica dei nodi e supporto CI/CD tramite GitHub Actions per AKS.
• Flessibilità di distribuzione su infrastrutture Linux, Windows e IoT con AKS abilitato da Azure Arc.

Google Cloud 

Google offre un motore di calcolo chiamato Google Compute Engine e una piattaforma di orchestrazione dei container, Google Kubernetes Service (GKS).

Il suo Compute Engine consente di creare macchine virtuali per qualsiasi carico di lavoro ed eseguirle online sull'infrastruttura cloud. Al contrario, GKE è perfetto per chi ha poca o nessuna esperienza, perché permette di eseguire i container impostandoli in modalità autopilot. 

Storage e database

I servizi di storage e quelli di database hanno scopi diversi nel cloud computing: 

• Servizi di storage progettati per archiviare e gestire dati grezzi, file e oggetti, ma non forniscono funzionalità integrate di query o transazioni.
• Servizi di database, invece, sono strutturati per l'organizzazione dei dati e consentono query, indicizzazione e supporto transazionale. Includono database relazionali, database NoSQL e data warehouse cloud per analytics su larga scala.

Esploriamo le offerte di storage e database di ciascuna piattaforma.

Amazon Web Services (AWS)

AWS offre tre principali opzioni di storage e database:

• Amazon S3 (Simple Storage Service) è un servizio di object storage che archivia oggetti in bucket (contenitori per archiviare oggetti). Possiamo usarlo per creare data lake, mantenere backup e ripristinare dati importanti.
• Amazon EBS (Elastic Block Store) è un servizio di block storage per Amazon EC2 che può funzionare su volumi basati su SSD e HDD. Può essere usato per creare applicazioni I/O-intensive e ridimensionare cluster per motori di big data analytics.
• Amazon RDS (Relational Database Service) è un servizio gestito di database relazionali che supporta PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server e Oracle.
• Amazon DynamoDB è un database NoSQL serverless progettato per applicazioni a bassa latenza e ampia scala, come gaming, IoT e analytics in tempo reale.
• Amazon Redshift è un data warehouse cloud ottimizzato per analytics su larga scala e carichi di lavoro di business intelligence (BI).

Microsoft Azure

Microsoft Azure fornisce anch'esso tre servizi principali:

• Azure Blob Storage può archiviare e accedere a dati non strutturati come immagini e video. Aiuta a creare data lake e scala in modo flessibile per carichi HPC e ML ad alte prestazioni. Possiamo usarlo per applicazioni mobile, web e cloud-native poiché supporta framework diffusi come .NET, Python, Java e Node.js. 
• Azure Disk Storage è un servizio di block storage ad alte prestazioni progettato per le macchine virtuali (VM) di Azure. Può essere utilizzato per applicazioni I/O-intensive come SAP HANA e carichi produttivi enterprise come SQL Server e NoSQL.  
• Azure SQL Database consente di archiviare dati strutturati che richiedono operazioni relazionali. Include un data API builder che trasforma gli oggetti del database in API GraphQL e template Dev Container per iniziare a scrivere codice in ambienti preconfigurati.
• Azure Cosmos DB è un database NoSQL distribuito globalmente, ottimizzato per applicazioni in tempo reale e carichi guidati dall'IA.
• Azure Synapse Analytics è un data warehouse cloud progettato per big data analytics e BI. Offre integrazione fluida con Power BI e modelli di machine learning.

Google Cloud

Google Cloud fornisce anch'esso tre opzioni principali:

• Google Cloud Storage è un servizio di object storage completamente gestito che ottimizza automaticamente i costi con funzionalità come Object Lifecycle Management e Autoclass.
• Google Persistent Disk è una soluzione di block storage. Come Azure Disk Storage, fornisce block storage per le istanze di macchine virtuali. Cripta automaticamente i dati durante il trasferimento. Possiamo usare SSD e HDD e scalare in base alle esigenze dell'applicazione. 
• Google BigQuery è un data warehouse cloud serverless progettato per analytics ad alte prestazioni e query in tempo reale. È spesso usato per IA, ML e business intelligence.
• Cloud Spanner è un database relazionale completamente gestito che combina la consistenza SQL con la scalabilità NoSQL, ideale per applicazioni globali con requisiti di alta disponibilità.
• Firestore è un database NoSQL serverless basato su documenti, ottimizzato per applicazioni mobile, web e in tempo reale.

Rete e distribuzione dei contenuti

I provider cloud offrono servizi di rete e di distribuzione dei contenuti per migliorare scalabilità, affidabilità, sicurezza e prestazioni.

Amazon Web Services (AWS)

Amazon offre i seguenti servizi di rete e distribuzione dei contenuti: 

• Virtual Private Cloud (VPC) consente di avviare risorse AWS in una rete virtuale isolata. Fornisce maggiore controllo sull'ambiente, permettendo di personalizzare le reti virtuali, ad esempio scegliendo l'intervallo di indirizzi IP e configurando le tabelle di routing.
• Direct Connect stabilisce una rete dedicata connessa ad AWS che fornisce il percorso più breve verso le risorse AWS. Migliora le prestazioni delle applicazioni e protegge i dati in transito. I dati in transito non passano mai su Internet pubblico e rimangono solo sulla rete globale AWS. Questo garantisce trasferimenti di grandi quantità di dati in modo fluido e affidabile.
• CloudFront distribuisce i contenuti in modo sicuro con bassa latenza e alte velocità di trasferimento. A livello globale, Amazon dispone di oltre 600 Points of Presence (PoP) con mappatura di rete automatizzata, che riducono la latenza. In questo modo, i dati vengono consegnati agli utenti in tutto il mondo in millisecondi con compressione integrata e crittografia a livello di campo.

Microsoft Azure

Azure offre anche tre servizi di rete e CDN:

• Virtual Network consente di creare una rete privata nel cloud. Facilita la comunicazione delle risorse Azure con Internet, la comunicazione tra risorse Azure come le VM e la comunicazione con risorse on-premises come le VPN. Filtra inoltre il traffico di rete utilizzando gruppi di sicurezza o appliance virtuali.
• ExpressRoute crea connessioni private tra i data center Azure e l'infrastruttura on-premises o in colocation. Ciò consente di connettersi in modo sicuro ad Azure senza utilizzare Internet pubblico ed effettuare trasferimenti dati più rapidi e affidabili.
• Azure CDN avvicina i contenuti agli utenti e invia meno traffico al punto di origine. Questo riduce la latenza e offre esperienze online superiori.

Google Cloud

Come AWS e Azure, anche Google fornisce tre servizi di rete e CDN, che sono:

• Virtual Private Cloud (VPC) consente la configurazione automatica e manuale di topologie virtuali, inclusi intervalli di subnet e policy di rete. Può anche espandere gli intervalli CIDR senza downtime. 
• Cloud Interconnect trasferisce i dati tra Google VPC e altre reti con connessioni a bassa latenza e alta disponibilità. Fornisce indirizzi IP interni accessibili da entrambe le reti. 
• Cloud Content Delivery Network (Cloud CDN) accelera le applicazioni web usando la rete globale di Google e supporta qualsiasi origine, incluse Compute Engine, Cloud Storage e backend GKE.

Machine learning e intelligenza artificiale

IA e machine learning stanno rivoluzionando i settori abilitando analytics predittivi, automazione e decisioni più intelligenti. Dato che queste tecnologie sono sempre più importanti, vediamo come AWS, Azure e Google Cloud forniscono soluzioni di IA/ML.

Amazon Web Services (AWS)

AWS offre Amazon SageMaker, che unifica l'accesso a tutti i dati archiviati in data lake, warehouse o altre fonti. Dispone di un assistente di IA generativa che puoi usare per creare, addestrare e distribuire modelli di ML.

AWS offre anche servizi di IA predefiniti, come:

• Amazon Bedrock – Un servizio completamente gestito per distribuire foundation model (FM) di leader dell'IA come Anthropic, Meta e Stability AI.
• Amazon Rekognition – Un potente strumento di analisi di immagini e video.
• Amazon Polly e Amazon Lex – Servizi di sintesi vocale e IA conversazionale.

Microsoft Azure

Azure offre Azure AI Services per creare applicazioni di IA con API e modelli personalizzati. Questi servizi danno accesso a modelli di IA all'avanguardia, inclusi quelli di Microsoft, OpenAI e Meta.

Altri servizi chiave di IA/ML includono:

• Azure AI Foundry – Un toolkit unificato per accedere a modelli e servizi di IA.
• Azure Machine Learning – Una piattaforma per creare, addestrare e gestire modelli di ML su larga scala.
• Azure OpenAI Service – Fornisce accesso API ai modelli GPT di OpenAI per NLP e IA generativa.

Google Cloud

Google Cloud è leader in IA e ML. Google AI fornisce TensorFlow, un framework open source che semplifica la creazione di modelli di ML eseguibili in qualsiasi ambiente. Offre anche Vertex AI, una piattaforma end-to-end per addestrare, distribuire e scalare modelli di IA. 

Altri servizi di IA includono:

• Cloud AI API – Modelli di IA pronti all'uso per attività di visione, voce, testo e traduzione.
• VM per deep learning e TPU – Infrastruttura ottimizzata per carichi di IA, che sfrutta le Tensor Processing Unit (TPU) personalizzate di Google.               

Strumenti per sviluppatori

Gli strumenti per sviluppatori aiutano a scrivere e fare debug del codice in modo efficiente per snellire lo sviluppo software. Vediamo come ciascuna piattaforma supporta questo aspetto.

Amazon Web Services (AWS)

AWS offre tre principali strumenti per sviluppatori:

• AWS CodePipeline automatizza le pipeline di continuous delivery, riduce la necessità di configurare o gestire server, rilascia nuove funzionalità ed elimina bug, liberandoci da attività manuali.
• AWS CodeBuild compila e testa il codice con scaling automatico. Non dobbiamo gestire o scalare i server — ci basta specificare la posizione del codice sorgente e scegliere le impostazioni di build adatte. CodeBuild fa il resto per noi. 
• Il computing serverless, ovvero AWS Lambda, esegue il codice senza dover pensare a server o cluster. Possiamo scrivere funzioni Lambda in vari linguaggi, tra cui Node.js, Python, Go e Java.

Microsoft Azure

Microsoft Azure fornisce i seguenti strumenti per sviluppatori:

• Azure DevOps facilita una pianificazione più intelligente e rilasci più rapidi, insieme a servizi di sviluppo moderni. Possiamo scegliere tra una soluzione DevOps completa o solo i prodotti che si adattano al nostro workflow. Include Azure Boards per la pianificazione agile, Azure Pipelines per CI/CD, Azure Test Plan per i test, GitHub Advanced Security for DevOps, Azure Repos e Azure Artifacts per una migliore collaborazione e Managed DevOps Pools per potenziare i team. 
• Azure Functions esegue codice serverless event-driven nel linguaggio che preferisci. Elabora dati in tempo reale e consente l'orchestrazione dei workflow.
• Github Actions automatizza i flussi di lavoro software con CI/CD, distribuisce il codice da GitHub e semplifica le revisioni e la gestione dei branch.

Google Cloud

Google Cloud fornisce i seguenti strumenti per sviluppatori:

• Cloud Functions semplifica l'esperienza di sviluppo e aumenta la velocità degli sviluppatori. Come developer, scrivi solo il codice e Google Cloud gestisce l'infrastruttura operativa. 
• Cloud Run è una piattaforma gestita per creare app e siti web. Esegue servizi frontend e backend, job batch, ospita LLM e gestisce carichi di elaborazione in coda senza gestione dell'infrastruttura.
• Cloud Build è una piattaforma CI/CD serverless per creare, testare e distribuire software. Supporta vari linguaggi, tra cui Java, Go e Node.js, e può essere utilizzata per creare software e distribuirlo in più ambienti, come VM, Kubernetes o Firebase.

Prezzi e struttura dei costi

Dopo aver esplorato le principali funzionalità delle tre piattaforme cloud, analizziamo i loro modelli di prezzo e le strutture dei costi. 

Prezzi AWS

AWS segue un modello di prezzo pay-as-you-go, il che significa che paghi solo per i servizi che usi. Offre anche opzioni di risparmio aggiuntive:

• Reserved Instances (RI) – Prezzi scontati per istanze acquistate in anticipo per 1 o 3 anni, assegnate a una specifica Availability Zone.
• Spot Instances – Offrono sconti significativi (fino al 90% rispetto ai prezzi on demand) per capacità inutilizzata, ma le istanze possono essere interrotte.
• Savings Plans – Modello flessibile che offre risparmi simili alle RI ma con maggiore flessibilità di calcolo.
• AWS Free Tier – Offre 12 mesi di accesso gratuito a oltre 20 servizi e un tier sempre gratuito per determinati servizi a basso utilizzo.

Calcolatore prezzi: Puoi usare il calcolatore prezzi di AWS per calcolare i costi per tipo di istanza e servizio.

Prezzi Microsoft Azure

Anche Microsoft Azure offre un modello pay-as-you-go e varie opzioni di risparmio:

• Azure Reserved Virtual Machine Instances (Azure RI) – VM prepagate per 1 o 3 anni, con opzione di pagamento mensile senza costi aggiuntivi.
• Spot Virtual Machines (Spot VM) – Sconti disponibili per capacità di calcolo in eccesso, ma le istanze possono essere recuperate quando la domanda aumenta.
• Azure Hybrid Benefit – Risparmi per i clienti Windows Server e SQL Server che portano in Azure le licenze on-prem.
• Azure Free Tier – Fornisce 12 mesi di accesso gratuito a oltre 20 servizi popolari e un tier sempre gratuito con oltre 65 servizi.

Calcolatore prezzi: Azure fornisce un calcolatore unificato, che consente di stimare i costi per più servizi in un unico posto.

Prezzi Google Cloud

Anche Google Cloud utilizza un modello pay-as-you-go e offre meccanismi unici di risparmio:

• Sustained Use Discounts – Sconti automatici fino al 30% per l'uso costante delle macchine virtuali.
• Preemptible VM – VM a vita breve e scontate (simili alle Spot Instances di AWS e alle Spot VM di Azure) che vengono terminate quando è necessaria capacità.
• Committed Use Contracts – Sconti fino al 57% impegnandosi per 1 o 3 anni di utilizzo.
• Google Cloud Free Tier – Include 300 $ di crediti gratuiti per i nuovi clienti e un tier sempre gratuito per vari servizi.

Calcolatore prezzi: Google Cloud fornisce un calcolatore prezzi dettagliato con strumenti integrati di ottimizzazione dei costi.

Tabella comparativa dei prezzi

Ecco un confronto dei prezzi e della struttura dei costi dei tre provider:

Copertura globale e disponibilità

Per copertura globale si intende la rete di risorse e data center accessibili in tutto il mondo, mentre disponibilità significa che il sistema rimane operativo anche durante interruzioni o picchi di traffico. Esaminiamo quindi copertura e disponibilità dei tre provider.

Infrastruttura globale AWS

AWS ha un'infrastruttura globale estesa. Dispone di 36 regioni lanciate, 114 Availability Zone e oltre 700 Points of Presence CloudFront (PoP) con 13 edge cache regionali. Prevede inoltre di costruire ulteriori Availability Zone in 4 nuove regioni.

Infrastruttura globale Microsoft Azure

Microsoft Azure conta oltre 60 regioni Azure e oltre 300 data center nell'infrastruttura globale di Azure. Consente di archiviare i dati nella regione più vicina per ridurre la latenza.

Infrastruttura globale Google Cloud

L'infrastruttura di Google Cloud è disponibile in oltre 200 paesi e territori in 41 regioni, 124 zone e 187 località di edge di rete. La sua rete globale collega l'infrastruttura a oltre 3,2 milioni di chilometri di fibra terrestre e sottomarina. Puoi usare il Google Cloud Region Picker per scegliere una regione considerando impronta di carbonio, prezzo e latenza.

Sicurezza e conformità

Sicurezza e conformità sono le misure che un provider adotta per proteggere i dati e i sistemi degli utenti da accessi non autorizzati e per rispettare gli standard del settore.

Sicurezza AWS

AWS offre un framework di sicurezza completo con strumenti integrati per la gestione degli accessi, il rilevamento delle minacce e la conformità. Fornisce due servizi principali di sicurezza:

• AWS Identity and Access Management (IAM) abilita il controllo degli accessi granulare consentendo agli amministratori di definire chi può accedere a quali risorse in base a ruoli e policy.
• AWS Shield protegge dagli attacchi Denial of Service (DoS) e Distributed Denial of Service (DDoS) per garantire la massima disponibilità e reattività delle applicazioni.

Inoltre, AWS supporta 143 standard di sicurezza e certificazioni di conformità, tra cui:

• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) – Per la gestione dei dati sanitari.
• GDPR (General Data Protection Regulation) – Per garantire protezione e privacy dei dati nell'UE.
• Report SOC 1, SOC 2 e SOC 3 – Validazione dei controlli di sicurezza interni.

Queste certificazioni offrono una validazione di terze parti per migliaia di requisiti di sicurezza globali, riducendo il tuo onere operativo.

Sicurezza Microsoft Azure

Azure offre strumenti robusti per la gestione delle identità, la protezione dalle minacce e la conformità.

• Microsoft Entra ID protegge le organizzazioni con soluzioni cloud di gestione delle identità e degli accessi. Fornisce:
• Una posizione centrale per gestire tutte le identità.
• Policy di accesso condizionale basate sul rischio.
• Autenticazione forte per proteggere dati e risorse.
• Microsoft Defender for Cloud – Uno strumento CSPM (cloud security posture management) che:
• Fornisce insight di sicurezza in tempo reale negli ambienti ibridi e multi-cloud.
• Rileva minacce e vulnerabilità per ridurre l'esposizione agli attacchi.

Azure conta inoltre oltre 100 certificazioni di conformità, incluse certificazioni specifiche per regione, e 35 certificazioni di conformità specifiche per settore, tra cui sanità e finanza.

Sicurezza Google Cloud

Google Cloud offre un'infrastruttura cloud affidabile che costruisce la sicurezza attraverso diversi livelli. Il loro team è disponibile 24/7 per rispondere alle minacce sull'infrastruttura, fornendo monitoraggio continuo e risposta rapida. Questa infrastruttura sicura copre:

• Distribuzione sicura dei servizi.
• Archiviazione sicura dei dati.
• Comunicazione crittografata tra i servizi e su Internet.

Per rafforzare ulteriormente la sicurezza, Google Cloud fornisce Identity and Access Management (IAM) e opzioni di crittografia, tra cui:

• Crittografia a riposo: Google cripta automaticamente tutti i contenuti dei clienti senza richiedere alcuna azione. Il Cloud Key Management Service consente anche di creare e gestire le proprie chiavi di crittografia per maggiore sicurezza.
• Crittografia in transito: Google cripta i dati in transito quando si muovono al di fuori di confini fisici non controllati da Google.

Google Cloud è inoltre conforme alle principali certificazioni di sicurezza, tra cui ISO 27001, HIPAA e PCI DSS, garantendo protezione dei dati e conformità normativa.

Tabella di confronto su sicurezza e conformità

Supporto ed ecosistema

Ora vediamo il supporto e l'ecosistema delle tre piattaforme cloud.

Supporto AWS

AWS offre documentazione estesa a supporto degli utenti, che copre tutto: guide utente, esempi di codice, SDK, toolkit, riferimenti API e CLI. Fornisce anche tutorial pratici, post di blog scritti da esperti, risposte verificate, articoli e video per garantirti l'accesso alle migliori risorse.

AWS offre piani di supporto premium per sviluppatori, aziende ed enterprise per un supporto più personalizzato. Questi piani variano in base alla gravità dei casi, alla guida architetturale, ai programmi proattivi, alle opzioni self-service, alla gestione degli account tecnici, all'assistenza per la fatturazione e al supporto per software di terze parti, tra gli altri fattori.

Oltre alle risorse tecniche, AWS costruisce una forte Community che offre opportunità di connettersi a livello regionale e partecipare a eventi come AWS Hackday. Queste attività comunitarie aiutano a fare networking con professionisti affini, condividere idee e collaborare su soluzioni cloud innovative.

Supporto Microsoft Azure

Azure fornisce piani di supporto Developer, Standard ed Enterprise Service, che differiscono per ambito, supporto ICP, fatturazione e assistenza tecnica. Questi piani includono:

• Documentazione e auto-aiuto online
• Un forum della community su MSDN
• Raccomandazioni di best practice
• Accesso a una dashboard personalizzata sullo stato del servizio

Oltre ai servizi di supporto, Microsoft Azure offre servizi di integrazione per creare soluzioni che connettano applicazioni e servizi sia on-premises sia nel cloud.

Supporto Google Cloud

Il Cloud Customer Care di Google fa parte dei servizi Google Cloud e semplifica il supporto fornendo accesso a documentazione, supporto della community, assistenza per la fatturazione e raccomandazioni Active Assist.

Offre diversi pacchetti di supporto, tra cui Standard Support, Enhanced Support e Premium Support, che differiscono in base a:

• Prezzi e tempi di risposta
• Disponibilità del servizio e lingua del supporto
• Supporto tecnico e per tecnologie di terze parti

Inoltre, le offerte di supporto includono copertura 24/7, supporto telefonico e accesso a servizi di account tecnico per una migliore esperienza cliente. Possiamo anche usare i connettori di integrazione per collegarci a varie fonti dati e applicazioni senza richiedere competenze specifiche sui protocolli.

Punti di forza e debolezze di AWS, Azure e Google Cloud

Ogni provider cloud ha punti di forza unici che lo rendono ideale per casi d'uso diversi. Tuttavia, presentano anche sfide che potrebbero non adattarsi a tutte le aziende. Vediamo i principali vantaggi e i potenziali svantaggi.

Punti di forza di AWS

AWS è sul mercato da più tempo e alcuni dei suoi principali punti di forza sono i seguenti: 

• Ha costruito un'impressionante collezione di strumenti e servizi. 
• Ha un'enorme community di sviluppatori, quindi puoi trovare facilmente aiuto quando serve. 
• È anche molto flessibile—che tu sia una piccola startup o una grande azienda, AWS può scalare secondo le tue esigenze.

Punti di forza di Azure

Azure è progettato pensando alle imprese, quindi è la scelta preferita per le aziende che già usano prodotti Microsoft:

• Ha un forte focus enterprise, il che lo rende una scelta preferita per grandi organizzazioni. 
• Offre supporto per cloud ibrido per integrare risorse on-premises.
• Offre supporto nativo per Windows, .NET, SQL Server e Microsoft 365, a beneficio delle organizzazioni che già usano tecnologie Microsoft.

Punti di forza di Google Cloud

Google Cloud è leader in IA, machine learning e calcolo ad alte prestazioni, ideale per casi d'uso data-driven:

• Fornisce strumenti di IA/ML all'avanguardia come Vertex AI, TensorFlow e Gemini.
• Offre anche capacità di calcolo ad alte prestazioni tramite Google Compute Engine.
• Dà accesso a un'infrastruttura di rete superiore con rete globale e capacità di distribuzione dei contenuti.

Debolezze di AWS, Azure e Google Cloud

Ogni provider cloud ha le sue debolezze:

• AWS: La complessità dei prezzi è una critica comune, poiché comprendere i diversi modelli e calcolare i costi può essere impegnativo.
• Azure: La piattaforma ha una curva di apprendimento ripida, rendendo difficile un adattamento rapido per i nuovi utenti.
• Google Cloud: Rispetto ad AWS e Azure, ha meno clienti enterprise, il che può sollevare dubbi su supporto della community e adozione nel settore.

Come scegliere il cloud provider giusto per le tue esigenze

La scelta del provider cloud dipende dalle esigenze della tua applicazione, come dimensioni, vincoli di budget e risorse richieste. Ecco un rapido confronto per aiutarti a decidere:

Conclusione

Il miglior cloud provider dipende dai requisiti specifici del tuo progetto, dallo stack tecnologico esistente e dalle tue competenze. Se vuoi approfondire il cloud computing e fare pratica, dai un'occhiata a questi percorsi per principianti:

• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) – Ideale per comprendere le basi di AWS e prepararsi alla certificazione.
• Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) – Un ottimo punto di partenza per imparare Azure e le sue soluzioni cloud.
• Introduzione a Google Cloud (GCP) – Perfetto per esplorare i servizi principali di Google Cloud, inclusi analytics e IA.

Qualunque piattaforma tu scelga, comprenderne i punti di forza, la struttura dei prezzi e i casi d'uso ti aiuterà a prendere una decisione informata in linea con le esigenze aziendali e tecniche!