AWS vs. Azure vs. Google Cloud: un confronto completo

Confronto dettagliato delle funzionalità: AWS vs Azure vs Google Cloud

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

Servizi di calcolo

Per prima cosa, diamo un'occhiata ai servizi di calcolo dei tre provider.

Amazon Web Services (AWS) 

AWS offre molteplici istanze di AWS Elastic Compute Cloud (EC2). Con EC2 possiamo affittare server virtuali, chiamati istanze, per eseguire applicazioni. In questo modo possiamo utilizzare 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 del carico applicativo. Così possiamo scalare l'applicazione verso l'alto o il basso quando serve.

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

Microsoft Azure

Microsoft Azure offre le Macchine virtuali di Azure, che permettono di scegliere tra vari sistemi operativi, inclusi Windows, Linux e altri, a seconda dei carichi di lavoro.

Alcuni vantaggi chiave:

• Auto scaling fino al numero di VM 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 restare resilienti in caso di guasti.

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

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

Google Cloud 

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

Compute Engine consente di creare macchine virtuali per qualsiasi workload ed eseguirle online sull'infrastruttura cloud. GKE, invece, è perfetto per chi ha poca o nessuna esperienza, perché permette di eseguire i container impostandoli in autopilota. 

Archiviazione e database

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

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

Esploriamo le offerte di archiviazione e database di ciascuna piattaforma.

Amazon Web Services (AWS)

AWS offre tre principali opzioni di archiviazione e database:

• Amazon S3 (Simple Storage Service) è un servizio di object storage che archivia oggetti in bucket (contenitori per archiviare gli 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 usare volumi basati su SSD e HDD. Si può usare per applicazioni I/O-intensive e per ridimensionare cluster per motori di big data analytics.
• Amazon RDS (Relational Database Service) è un servizio di database relazionale gestito che supporta PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server e Oracle.
• Amazon DynamoDB è un database NoSQL serverless progettato per applicazioni a bassa latenza e alta scala come gaming, IoT e analytics in tempo reale.
• Amazon Redshift è un data warehouse cloud ottimizzato per analytics su larga scala e carichi BI.

Microsoft Azure

Microsoft Azure offre anch'essa 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 workload HPC e ML. Possiamo usarlo per app 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. Si può usare per applicazioni I/O-intensive come SAP HANA e workload enterprise in produzione 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 Dev Container template per iniziare a sviluppare con ambienti preconfigurati.
• Azure Cosmos DB è un database NoSQL distribuito globalmente, ottimizzato per applicazioni in tempo reale e workload guidati dall'AI.
• Azure Synapse Analytics è un data warehouse cloud progettato per big data analytics e business intelligence (BI). Offre integrazione fluida con Power BI e modelli di machine learning.

Google Cloud

Google Cloud fornisce anche tre opzioni principali:

• Google Cloud Storage è un servizio di object storage completamente gestito che ottimizza automaticamente i costi con funzioni 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. Cifra automaticamente i dati durante il trasferimento. Possiamo usare SSD e HDD e scalare in base alla domanda 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 AI, ML e BI.
• 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 documentale serverless ottimizzato per applicazioni mobile, web e in tempo reale.

Rete e distribuzione dei contenuti

I provider cloud offrono servizi di rete e content delivery per migliorare scalabilità, affidabilità, sicurezza e prestazioni.

Amazon Web Services (AWS)

Amazon fornisce i seguenti servizi di rete e distribuzione contenuti: 

• Virtual Private Cloud (VPC) consente di avviare risorse AWS in una rete virtuale isolata. Offre 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 toccano mai Internet pubblica e restano solo sulla rete globale AWS. Ciò assicura trasferimenti di grandi volumi 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 ha oltre 700 Point of Presence (PoP) con mappatura di rete automatizzata, che riduce la latenza. Così consegna i dati 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 permette di costruire una rete privata nel cloud. Facilita la comunicazione delle risorse Azure con Internet, la comunicazione tra risorse Azure come VM e la comunicazione con risorse on-premise come le VPN. Filtra inoltre il traffico di rete tramite security group o appliance virtuali.
• ExpressRoute crea connessioni private tra data center Azure e infrastrutture on-premise o in colocation. Ti consente di connetterti in sicurezza ad Azure senza usare Internet pubblica, con trasferimenti dati più veloci e affidabili.
• Azure CDN avvicina i contenuti agli utenti e invia meno traffico all'origine. Questo riduce la latenza e offre esperienze online superiori.

Google Cloud

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

• Virtual Private Cloud (VPC) consente configurazioni automatiche e manuali di topologie virtuali, inclusi intervalli di subnet e policy di rete. Può anche ampliare gli intervalli CIDR senza downtime. 
• Cloud Interconnect trasferisce 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, inclusi Compute Engine, Cloud Storage e backend GKE.

Machine learning e intelligenza artificiale

AI 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 AI/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 AI generativa che puoi usare per creare, addestrare e distribuire modelli ML.

AWS offre anche servizi AI predefiniti, come:

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

Microsoft Azure

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

Altri servizi AI/ML chiave includono:

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

Google Cloud

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

Altri servizi AI includono:

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

Strumenti per sviluppatori

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

Amazon Web Services (AWS)

AWS offre tre principali strumenti per sviluppatori:

• AWS CodePipeline automatizza le pipeline di continuous delivery, elimina la necessità di configurare o gestire server, rilascia nuove funzionalità e risolve bug liberandoci da attività manuali.
• AWS CodeBuild compila e testa codice con scalabilità automatica. Non dobbiamo gestire o scalare server: indichiamo la posizione del codice sorgente e scegliamo le impostazioni di build, poi CodeBuild fa il resto. 
• Il computing serverless, o AWS Lambda, esegue il codice senza 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 flusso di lavoro. Include Azure Boards per la pianificazione agile, Azure Pipelines per CI/CD, Azure Test Plan per il testing, 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 codice da GitHub e semplifica code review e gestione dei branch.

Google Cloud

Google Cloud fornisce i seguenti strumenti per sviluppatori:

• Cloud Functions semplifica l'esperienza dello sviluppatore e aumenta la velocità di sviluppo. Come sviluppatore 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 code di elaborazione 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 consente di creare software e distribuirlo su più ambienti, come VM, Kubernetes o Firebase.

Prezzi e struttura dei costi

Ora che abbiamo esplorato le funzionalità principali delle tre piattaforme cloud, esaminiamo i loro modelli di prezzo e le strutture dei costi. 

Prezzi AWS

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

• Reserved Instances (RI) – Prezzi scontati per istanze acquistate in anticipo per 1 o 3 anni, assegnate a una specifica Availability Zone.
• Spot Instances – Sconti significativi (fino al 90% rispetto all'on-demand) per capacità inutilizzata, ma le istanze possono essere interrotte.
• Savings Plans – Modello flessibile con risparmi simili alle RI ma maggiore flessibilità di calcolo.
• AWS Free Tier – 12 mesi gratuiti per 20+ servizi e un livello sempre gratuito per alcuni servizi a basso utilizzo.

Calcolatore prezzi: Puoi usare il calcolatore dei 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 per risparmiare:

• 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 per capacità di calcolo in eccesso, ma le istanze possono essere reclamate quando la domanda aumenta.
• Azure Hybrid Benefit – Risparmi per clienti Windows Server e SQL Server che portano le licenze on-prem su Azure.
• Azure Free Tier – 12 mesi gratuiti per oltre 20 servizi popolari e un livello sempre gratuito con 65+ servizi.

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

Prezzi Google Cloud

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

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

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

Tabella comparativa dei prezzi

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

Copertura globale e disponibilità

Copertura globale indica la rete di risorse e data center accessibili nel mondo, mentre disponibilità significa che il sistema resta operativo anche durante interruzioni o picchi di traffico. Vediamo quindi copertura e disponibilità dei tre provider.

Infrastruttura globale AWS

AWS dispone di un'infrastruttura globale estesa. Ha 39 regioni lanciate, 123 Availability Zone e oltre 700 Point of Presence CloudFront con 13 edge cache regionali. Prevede anche di costruire altre Availability Zone in 2 nuove regioni.

Infrastruttura globale Microsoft Azure

Microsoft Azure conta oltre 70 regioni Azure e più di 400 data center nell'infrastruttura globale di Azure. Permette 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 con 43 regioni, 130 zone e oltre 200 location di rete edge. La sua rete globale collega l'infrastruttura a circa 8 milioni di chilometri di fibra terrestre e sottomarina. Puoi usare il Google Cloud Region Picker per scegliere una regione che consideri carbon footprint, prezzo e latenza.

Sicurezza e conformità

Sicurezza e conformità sono le misure adottate da un provider per proteggere dati e sistemi da accessi non autorizzati e per rispettare gli standard di settore.

Sicurezza AWS

AWS offre un framework di sicurezza completo con strumenti integrati per gestione accessi, rilevamento minacce e conformità. Propone 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 da attacchi DoS e DDoS per garantire la massima disponibilità e reattività delle applicazioni.

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

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

Queste certificazioni forniscono 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 gestione delle identità, protezione dalle minacce e conformità.

• Microsoft Entra ID protegge le organizzazioni con soluzioni di gestione di identità e accessi nel cloud. 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:
• Offre insight di sicurezza in tempo reale su ambienti ibridi e multi-cloud.
• Rileva minacce e vulnerabilità per ridurre l'esposizione agli attacchi.

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

Sicurezza Google Cloud

Google Cloud offre un'infrastruttura cloud affidabile che costruisce la sicurezza attraverso vari livelli. Il 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 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 cifra 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 cifratura per maggiore sicurezza.
• Crittografia in transito: Google cifra i dati in transito quando si muovono al di fuori dei confini fisici non controllati da Google.

Google Cloud rispetta anche le principali certificazioni di sicurezza, tra cui ISO 27001, HIPAA e PCI DSS, garantendo protezione dei dati e conformità normativa.

Tabella di confronto: sicurezza e conformità

Supporto ed ecosistema

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

Supporto AWS

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

AWS propone piani di supporto premium per sviluppatori, aziende e grandi imprese per un'assistenza più personalizzata. I 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 coltiva una forte Community che offre opportunità di connessione a livello regionale e partecipazione a eventi come AWS Hackday. Queste attività ci aiutano a fare networking con professionisti affini, condividere idee e collaborare su soluzioni cloud innovative.

Supporto Microsoft Azure

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

• Documentazione e self-help online
• Un forum community su MSDN
• Raccomandazioni di best practice
• Accesso a una dashboard personalizzata per lo stato del servizio

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

Supporto Google Cloud

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

Offre vari pacchetti di supporto, tra cui Standard, Enhanced e Premium Support, che differiscono per:

• 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 un'esperienza migliore. Possiamo anche usare gli Integration Connectors per collegarci a varie fonti dati e applicazioni senza conoscenze specifiche di protocollo.

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

Ogni provider cloud ha punti di forza unici che lo rendono ideale per determinati casi d'uso. Presentano però anche sfide che possono non adattarsi a ogni azienda. Vediamo vantaggi chiave e possibili limiti.

Punti di forza di AWS

AWS è sul mercato dal 2006 e ha il set di strumenti dati più ampio tra i tre:

• Copre ogni livello di una pipeline con servizi dedicati: S3 per il data lake, Glue per l'ETL, Kinesis per lo streaming, Redshift per il warehousing ed EMR per Spark e Hadoop.
• Ha la community di professionisti più grande, quindi la maggior parte degli errori che incontrerai ha già una risposta su Stack Overflow o nella documentazione ufficiale.
• Detiene la quota di mercato cloud più ampia (28% nel Q4 2025, secondo Synergy Research Group), che si traduce nel maggior numero di offerte per data engineer.

Punti di forza di Azure

Azure è la scelta migliore ovunque il datore di lavoro usi già Microsoft:

• Synapse Analytics, Data Factory e Microsoft Fabric si connettono nativamente a SQL Server e Power BI, senza connettori di terze parti.
• Azure Arc gli dà la migliore storia ibrida tra i tre, fondamentale per le imprese in migrazione da warehouse on-prem.
• Conta 100+ certificazioni di conformità, quindi soddisfa requisiti dei settori regolamentati in finanza e sanità.

Punti di forza di Google Cloud

Google Cloud è la scelta orientata all'analytics, preferita dai data engineer per lavori ricchi di query:

• BigQuery è un warehouse serverless considerato best-in-class per analytics ad hoc, e Dataflow gestisce batch e streaming in un unico modello Apache Beam.
• Vertex AI e TensorFlow offrono un percorso nativo dalla pipeline al modello, utile quando il ruolo unisce dati e ML.
• Gli sconti per uso continuativo si applicano automaticamente fino al 30% e i 300 $ di crediti gratuiti lo rendono il più economico dei tre per fare pratica.

Debolezze di AWS, Azure e Google Cloud

Ogni provider cloud ha le sue debolezze:

• AWS: I prezzi sono il reclamo più comune. Reserved Instances, Spot e Savings Plans su centinaia di tipi di istanze rendono la previsione dei costi davvero difficile, e la console disorienta i principianti.
• Azure: Curva di apprendimento più ripida, aggravata ora dalla transizione a Fabric, che ha ritirato la DP-203 e ha lasciato molti tutorial e corsi ancorati al vecchio percorso centrato su Synapse.
• Google Cloud: Il più piccolo dei tre per adozione enterprise e volume totale di offerte, quindi fuori dai team molto orientati ad analytics e ML le posizioni scarseggiano rapidamente.

Scegliere il provider cloud 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:

Considerazioni finali

Il miglior provider cloud dipende dai requisiti specifici del tuo progetto, dallo stack tecnologico esistente e dalle tue competenze. Se vuoi approfondire il cloud e fare pratica concreta, ti consiglio i percorsi AWS Cloud Practitioner (CLF-C02), Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) o Google Cloud Data Engineer.

Qualunque piattaforma tu scelga, capirne i punti di forza, la struttura dei prezzi e i casi d'uso ti aiuterà a decidere in modo informato, allineato alle tue esigenze tecniche e di business!