AWS vs Azure vs Google Cloud: pełne porównanie

Szczegółowe porównanie funkcji: AWS vs Azure vs Google Cloud

Wszystkie trzy platformy chmurowe w taki czy inny sposób dostarczają podobne funkcje. Porównajmy je jednak, by zrozumieć różnice w szczegółach.

Usługi obliczeniowe

Najpierw spójrzmy na usługi obliczeniowe wszystkich trzech dostawców.

Amazon Web Services (AWS) 

AWS oferuje wiele rodzin instancji AWS Elastic Compute Cloud (EC2). Dzięki EC2 możemy wynajmować wirtualne serwery, czyli instancje, do uruchamiania aplikacji. W ten sposób korzystamy z mocy obliczeniowej bez początkowych kosztów sprzętu.

Oto rodzaje instancji EC2:

Dodatkowo AWS oferuje auto-skalowanie dla instancji EC2, które automatycznie dodaje lub usuwa instancje zgodnie ze zmianami w zapotrzebowaniu aplikacji. Dzięki temu możemy skalować aplikację w górę i w dół w dowolnym momencie.

Poza EC2 AWS udostępnia inne usługi obliczeniowe, takie jak AWS Lambda do serverless, AWS Fargate do aplikacji konteneryzowanych oraz Amazon ECS/EKS do zarządzania obciążeniami Docker i Kubernetes. Te usługi zapewniają elastyczność pod różne potrzeby – od aplikacji zdarzeniowych po w pełni zarządzaną orkiestrację kontenerów.

Microsoft Azure

Microsoft Azure oferuje Azure Virtual Machines, które pozwalają wybierać spośród wielu systemów operacyjnych, w tym Windows, Linux i innych, zależnie od naszych obciążeń.

Najważniejsze korzyści:

• Autoskalowanie do tylu maszyn wirtualnych, ile potrzeba. 
• Wykorzystanie niestandardowego sprzętu Azure Boost i zoptymalizowanego hypervisora dla lepszej wydajności. 
• Wsparcie wymagających zadań obliczeniowych dzięki GPU i HPC (High-Performance Computing).
• Szybkie rozwiązania DR (disaster recovery), by zachować odporność przy awariach.

Azure oferuje też Azure Kubernetes Service (AKS), który pomaga wdrażać i zarządzać aplikacjami konteneryzowanymi. AKS bazuje na otwartoźródłowym Kubernetes i zapewnia:

• Automatyzację zarządzania klastrem i konfiguracji sieci.
• Uproszczone debugowanie, automatyczną konserwację węzłów i wsparcie CI/CD przez GitHub Actions dla AKS.
• Elastyczność wdrożeń na Linux, Windows i infrastrukturze IoT z Azure Arc-enabled AKS.

Google Cloud 

Google oferuje silnik obliczeniowy Google Compute Engine oraz platformę orkiestracji kontenerów Google Kubernetes Service (GKS).

Compute Engine pozwala tworzyć maszyny wirtualne dla dowolnych obciążeń i uruchamiać je w chmurze. Z kolei GKE świetnie nadaje się dla osób z małym doświadczeniem – umożliwia uruchamianie kontenerów w trybie autopilota. 

Storage i bazy danych

Usługi storage i bazy danych pełnią różne role w chmurze: 

• Usługi storage służą do przechowywania i zarządzania surowymi danymi, plikami i obiektami, ale nie zapewniają wbudowanego zapytań ani transakcji.
• Usługi bazodanowe są ustrukturyzowane pod organizację danych i umożliwiają zapytania, indeksowanie i wsparcie transakcyjne. Obejmują relacyjne bazy, NoSQL i magazyny danych w chmurze do analiz w dużej skali.

Przyjrzyjmy się ofercie storage i baz danych na każdej platformie.

Amazon Web Services (AWS)

AWS oferuje trzy główne opcje storage i baz danych:

• Amazon S3 (Simple Storage Service) to usługa obiektowa, która przechowuje obiekty w „bucketach” (kontenerach). Użyjesz jej do budowy jezior danych, kopii zapasowych i odtwarzania kluczowych danych.
• Amazon EBS (Elastic Block Store) to storage blokowy dla Amazon EC2, dostępny na wolumenach SSD i HDD. Nadaje się do aplikacji I/O-intensywnych i skalowania klastrów dla silników big data.
• Amazon RDS (Relational Database Service) to zarządzana relacyjna baza wspierająca PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server i Oracle.
• Amazon DynamoDB to serverless NoSQL zaprojektowany dla aplikacji o niskich opóźnieniach i dużej skali, jak gry, IoT i analityka w czasie rzeczywistym.
• Amazon Redshift to chmurowy magazyn danych zoptymalizowany pod analitykę w dużej skali i obciążenia BI.

Microsoft Azure

Microsoft Azure również oferuje trzy podstawowe usługi:

• Azure Blob Storage pozwala przechowywać i uzyskiwać dostęp do niestrukturyzowanych danych, jak obrazy i wideo. Pomaga tworzyć jeziora danych i elastycznie skalować obciążenia HPC i ML. Można go używać w aplikacjach mobilnych, webowych i cloud-native, bo wspiera popularne frameworki jak .NET, Python, Java i Node.js. 
• Azure Disk Storage to wysokowydajny storage blokowy dla maszyn wirtualnych Azure. Sprawdzi się przy aplikacjach I/O-intensywnych (np. SAP HANA) i produkcyjnych obciążeniach enterprise jak SQL Server i NoSQL.  
• Azure SQL Database pozwala przechowywać dane strukturalne wymagające operacji relacyjnych. Ma Data API Builder, który zamienia obiekty bazy w GraphQL API, oraz szablony Dev Container do startu z prekonfigurowanym środowiskiem.
• Azure Cosmos DB to globalnie dystrybuowana baza NoSQL zoptymalizowana pod aplikacje czasu rzeczywistego i obciążenia napędzane AI.
• Azure Synapse Analytics to chmurowy magazyn danych zaprojektowany do big data i BI. Oferuje płynną integrację z Power BI i modelami uczenia maszynowego.

Google Cloud

Google Cloud także zapewnia trzy główne opcje:

• Google Cloud Storage to w pełni zarządzany storage obiektowy, który automatycznie optymalizuje koszty dzięki funkcjom jak Object Lifecycle Management i Autoclass.
• Google Persistent Disk to rozwiązanie blokowe. Podobnie jak Azure Disk Storage, dostarcza storage blokowy dla instancji VM. Automatycznie szyfruje dane w transferze. Możemy używać SSD i HDD oraz skalować zgodnie z potrzebami aplikacji. 
• Google BigQuery to serverless chmurowy magazyn danych zaprojektowany do wydajnej analityki i zapytań w czasie rzeczywistym. Często wykorzystywany w AI, ML i BI.
• Cloud Spanner to w pełni zarządzana relacyjna baza łącząca spójność SQL ze skalą NoSQL – idealna dla globalnych aplikacji o wysokiej dostępności.
• Firestore to serverless dokumentowa baza NoSQL zoptymalizowana pod aplikacje mobilne, webowe i czas rzeczywisty.

Sieć i dostarczanie treści

Dostawcy chmury oferują usługi sieciowe i CDN, by poprawić skalowalność, niezawodność, bezpieczeństwo i wydajność.

Amazon Web Services (AWS)

Amazon dostarcza następujące usługi sieciowe i CDN: 

• Virtual Private Cloud (VPC) umożliwia uruchamianie zasobów AWS w odizolowanej sieci wirtualnej. Daje większą kontrolę nad środowiskiem, pozwala dostosować sieci wirtualne, wybrać zakresy adresów IP i konfigurować tablice routingu.
• Direct Connect zestawia dedykowaną sieć połączoną z AWS, zapewniając najkrótszą ścieżkę do zasobów. Poprawia wydajność aplikacji i zabezpiecza dane w tranzycie. Dane w tranzycie nie trafiają do publicznego internetu i pozostają w globalnej sieci AWS, co umożliwia płynny i niezawodny transfer dużych wolumenów.
• CloudFront bezpiecznie dostarcza treści z niskimi opóźnieniami i wysokimi prędkościami transferu. Globalnie Amazon ma ponad 700 punktów obecności (PoP) z automatycznym mapowaniem sieci, co redukuje opóźnienia. Dzięki temu dostarcza dane widzom na całym świecie w milisekundach, z wbudowaną kompresją i szyfrowaniem na poziomie pól.

Microsoft Azure

Azure również oferuje trzy usługi sieciowe i CDN:

• Virtual Network pozwala zbudować prywatną sieć w chmurze. Umożliwia komunikację zasobów Azure z internetem, między zasobami Azure (np. VM) i z zasobami on‑prem (np. VPN). Filtruje też ruch sieciowy przy użyciu grup zabezpieczeń lub wirtualnych urządzeń.
• ExpressRoute tworzy prywatne połączenia między centrami danych Azure a infrastrukturą on‑prem lub w kolokacji. Pozwala bezpiecznie łączyć się z Azure bez publicznego internetu i wykonywać szybsze, bardziej niezawodne transfery danych.
• Azure CDN przybliża treści do użytkowników i zmniejsza ruch do źródła, redukując opóźnienia i zapewniając lepsze doświadczenia online.

Google Cloud

Podobnie jak AWS i Azure, Google dostarcza trzy usługi sieciowe i CDN:

• Virtual Private Cloud (VPC) umożliwia automatyczną i ręczną konfigurację topologii wirtualnych, w tym zakresów podsieci i polityk sieci. Potrafi też rozszerzać zakresy CIDR bez przestoju. 
• Cloud Interconnect przesyła dane między Google VPC a innymi sieciami z niskimi opóźnieniami i wysoką dostępnością. Zapewnia wewnętrzne adresy IP dostępne z obu sieci. 
• Cloud Content Delivery Network (Cloud CDN) przyspiesza aplikacje webowe, wykorzystując globalną sieć Google, i wspiera dowolne źródła, w tym Compute Engine, Cloud Storage i zaplecza GKE.

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja

AI i machine learning rewolucjonizują branże dzięki predykcyjnej analityce, automatyzacji i lepszemu podejmowaniu decyzji. Jako że technologie te zyskują na znaczeniu, sprawdźmy, jak AWS, Azure i Google Cloud dostarczają rozwiązania AI/ML.

Amazon Web Services (AWS)

AWS oferuje Amazon SageMaker, który ujednolica dostęp do danych w jeziorach, magazynach lub innych źródłach. Ma asystenta generatywnej AI, którego możesz użyć do budowy, trenowania i wdrażania modeli ML.

AWS oferuje też wstępnie przygotowane usługi AI, m.in.:

• Amazon Bedrock – w pełni zarządzona usługa wdrażania modeli bazowych (FM) od liderów AI, jak Anthropic, Meta i Stability AI.
• Amazon Rekognition – wydajna analiza obrazów i wideo.
• Amazon Polly i Amazon Lex – usługi text‑to‑speech i konwersacyjne AI.

Microsoft Azure

Azure dostarcza Azure AI Services do budowy aplikacji AI z własnymi API i modelami. Te usługi dają dostęp do wiodących modeli AI, w tym od Microsoft, OpenAI i Meta.

Inne kluczowe usługi AI/ML:

• Azure AI Foundry – zunifikowany zestaw narzędzi do dostępu do modeli i usług AI.
• Azure Machine Learning – platforma do budowy, trenowania i zarządzania modelami ML w skali.
• Azure OpenAI Service – API do modeli GPT od OpenAI dla NLP i generatywnej AI.

Google Cloud

Google Cloud to lider w AI i ML. Google AI dostarcza TensorFlow, otwartoźródłowy framework ułatwiający tworzenie modeli ML działających w dowolnym środowisku. Oferuje też Vertex AI, kompletną platformę do trenowania, wdrażania i skalowania modeli AI. 

Inne usługi AI obejmują:

• Cloud AI APIs – gotowe modele AI do zadań wizji, mowy, tekstu i tłumaczeń.
• Maszyny do deep learning i TPU – zoptymalizowana infrastruktura pod obciążenia AI, wykorzystująca autorskie Tensor Processing Units (TPU) Google.               

Narzędzia deweloperskie

Narzędzia deweloperskie pomagają programistom sprawniej pisać i debugować kod, usprawniając wytwarzanie oprogramowania. Zobaczmy, jak wspiera to każda platforma.

Amazon Web Services (AWS)

AWS oferuje trzy główne narzędzia dla deweloperów:

• AWS CodePipeline automatyzuje potoki ciągłego dostarczania, eliminuje konieczność stawiania i utrzymania serwerów, wydaje nowe funkcje i usuwa błędy, uwalniając nas od zadań ręcznych.
• AWS CodeBuild buduje i testuje kod z automatycznym skalowaniem. Nie musimy zarządzać ani skalować serwerów — wskazujemy lokalizację źródeł i dobieramy ustawienia buildu. Resztę CodeBuild robi za nas. 
• Serverless, czyli AWS Lambda, uruchamia kod bez myślenia o serwerach i klastrach. Funkcje Lambda można pisać m.in. w Node.js, Pythonie, Go i Javie.

Microsoft Azure

Microsoft Azure dostarcza następujące narzędzia:

• Azure DevOps ułatwia sprytniejsze planowanie i szybsze wydania, oferując nowoczesne usługi deweloperskie. Możemy wybrać pełne DevOps lub tylko produkt pasujący do naszego procesu. W zestawie m.in. Azure Boards do planowania agile, Azure Pipelines dla CI/CD, Azure Test Plan do testów, GitHub Advanced Security for DevOps, Azure Repos i Azure Artifacts do lepszej współpracy oraz Managed DevOps Pools do wzmocnienia zespołów. 
• Azure Functions uruchamia zdarzeniowy, serverless kod w wybranym języku. Przetwarza dane w czasie rzeczywistym i umożliwia orkiestrację workflow.
• Github Actions automatyzuje przepływy pracy z CI/CD, wdraża kod z GitHuba i upraszcza code review oraz zarządzanie gałęziami.

Google Cloud

Google Cloud zapewnia następujące narzędzia:

• Cloud Functions upraszcza pracę dewelopera i zwiększa jego tempo. Jako deweloper piszesz tylko kod, a Google Cloud zajmuje się infrastrukturą operacyjną. 
• Cloud Run to zarządzana platforma do budowy aplikacji i stron. Uruchamia frontend i backend, zadania wsadowe, hostuje LLM-y i kolejki przetwarzania – bez zarządzania infrastrukturą.
• Cloud Build to serverless platforma CI/CD do budowy, testów i wdrożeń. Wspiera różne języki, w tym Javę, Go i Node.js, i pozwala budować oraz wdrażać oprogramowanie na wielu środowiskach, jak VM, Kubernetes czy Firebase.

Ceny i struktura kosztów

Skoro omówiliśmy główne funkcje, przyjrzyjmy się modelom cen i strukturom kosztów.

Cennik AWS

AWS stosuje model pay‑as‑you‑go, co znaczy, że płacisz tylko za to, czego używasz. Oferuje też dodatkowe opcje oszczędności:

• Reserved Instances (RI) – zniżki za zakup instancji z góry na 1 lub 3 lata, przypisane do konkretnej strefy dostępności.
• Spot Instances – duże zniżki (do 90% względem on‑demand) na niewykorzystaną moc, ale instancje mogą być przerywane.
• Savings Plans – elastyczny model oszczędności podobny do RI, ale z większą elastycznością obliczeniową.
• AWS Free Tier – 12 miesięcy darmowego dostępu do 20+ usług oraz zawsze‑darmowy tier dla wybranych usług niskiego użycia.

Kalkulator cen: Możesz użyć kalkulatora AWS, aby obliczyć koszt per typ instancji i usługę.

Cennik Microsoft Azure

Microsoft Azure również oferuje model pay‑as‑you‑go i różne opcje oszczędności:

• Azure Reserved Virtual Machine Instances (Azure RI) – przedpłacone VM na 1 lub 3 lata, z opcją miesięcznych płatności bez dodatkowych kosztów.
• Spot Virtual Machines (Spot VM) – zniżki na nadwyżki mocy, ale instancje mogą być odebrane przy wzroście popytu.
• Azure Hybrid Benefit – oszczędności dla klientów Windows Server i SQL Server przenoszących licencje on‑prem do Azure.
• Azure Free Tier – 12 miesięcy darmowego dostępu do 20+ popularnych usług oraz zawsze‑darmowy tier w 65+ usługach.

Kalkulator cen: Azure udostępnia zunifikowany kalkulator, który pozwala oszacować koszty wielu usług w jednym miejscu.

Cennik Google Cloud

Google Cloud również stosuje pay‑as‑you‑go i zapewnia unikalne mechanizmy oszczędności:

• Sustained Use Discounts – automatyczne zniżki do 30% za stałe użycie maszyn wirtualnych.
• Preemptible VM – krótkotrwałe, tańsze VM (jak AWS Spot i Azure Spot), wyłączane, gdy potrzebna jest moc.
• Committed Use Contracts – zniżki do 57% za zobowiązanie na 1 lub 3 lata.
• Google Cloud Free Tier – 300 USD kredytów dla nowych klientów i zawsze‑darmowy tier dla różnych usług.

Kalkulator cen: Google Cloud ma szczegółowy kalkulator cen z wbudowanymi narzędziami optymalizacji kosztów.

Tabela porównania cen

Oto porównanie cen i struktury kosztów u trzech dostawców:

Zasięg globalny i dostępność

Zasięg globalny to sieć zasobów i centrów danych dostępnych na świecie, a dostępność oznacza, że system działa nawet podczas zakłóceń lub szczytów ruchu. Sprawdźmy zasięg i dostępność u trzech dostawców.

Infrastruktura globalna AWS

AWS ma rozbudowaną infrastrukturę globalną. Ma 39 uruchomionych regionów, 123 strefy dostępności i ponad 700 punktów obecności CloudFront (PoP) z 13 regionalnymi cache’ami brzegowymi. Planuje też kolejne strefy w 2 nowych regionach.

Infrastruktura globalna Microsoft Azure

Microsoft Azure ma ponad 70 regionów i 400+ centrów danych w globalnej infrastrukturze Azure. Pozwala przechowywać dane w najbliższym regionie, by zmniejszyć opóźnienia.

Infrastruktura globalna Google Cloud

Infrastruktura Google Cloud działa w ponad 200 krajach i terytoriach, obejmując 43 regiony, 130 stref i 200+ lokalizacji brzegowych sieci. Jej globalna sieć łączy infrastrukturę ok. 8 mln km światłowodów lądowych i podmorskich. Możesz użyć narzędzia Google Cloud Region Picker, by wybrać region z uwzględnieniem śladu węglowego, ceny i opóźnień.

Bezpieczeństwo i zgodność

Bezpieczeństwo i zgodność to działania dostawcy chroniące dane i systemy przed nieautoryzowanym dostępem oraz spełniające standardy branżowe.

Bezpieczeństwo AWS

AWS zapewnia kompleksowe bezpieczeństwo z wbudowanymi narzędziami do zarządzania dostępem, wykrywania zagrożeń i zgodności. Oferuje dwie główne usługi bezpieczeństwa:

• AWS Identity and Access Management (IAM) umożliwia precyzyjną kontrolę dostępu – administratorzy definiują, kto i do jakich zasobów ma dostęp na podstawie ról i polityk.
• AWS Shield chroni przed atakami DoS i DDoS, zapewniając maksymalną dostępność i responsywność aplikacji.

AWS wspiera także 143 standardy i certyfikaty zgodności, m.in.:

• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) – do obsługi danych medycznych.
• RODO (GDPR) – ochrona danych i prywatności w UE.
• Raporty SOC 1, SOC 2 i SOC 3 – potwierdzające wewnętrzne kontrole bezpieczeństwa.

Te certyfikacje dostarczają zewnętrznej weryfikacji tysięcy globalnych wymogów bezpieczeństwa, zmniejszając twój ciężar operacyjny.

Bezpieczeństwo Microsoft Azure

Azure oferuje solidne narzędzia bezpieczeństwa do zarządzania tożsamościami, ochrony przed zagrożeniami i zgodności.

• Microsoft Entra ID chroni organizacje poprzez chmurowe rozwiązania IAM. Zapewnia:
• Centralne miejsce do zarządzania wszystkimi tożsamościami.
• Polityki dostępu warunkowego oparte na ryzyku.
• Silne uwierzytelnianie dla ochrony danych i zasobów.
• Microsoft Defender for Cloud – narzędzie CSPM (Cloud Security Posture Management), które:
• Dostarcza wgląd w bezpieczeństwo w czasie rzeczywistym w środowiskach hybrydowych i multicloud.
• Wykrywa zagrożenia i podatności, by zmniejszyć ekspozycję na ataki.

Azure ma też ponad 100 certyfikatów zgodności, w tym regionalnych, oraz 35 branżowych – m.in. dla zdrowia i finansów.

Bezpieczeństwo Google Cloud

Google Cloud oferuje zaufaną infrastrukturę chmurową, która buduje bezpieczeństwo warstwowo. Zespół działa 24/7, reagując na zagrożenia infrastruktury i zapewniając ciągły monitoring i szybką reakcję. Ta bezpieczna infrastruktura obejmuje:

• Bezpieczne wdrażanie usług.
• Bezpieczne przechowywanie danych.
• Szyfrowaną komunikację między usługami i przez internet.

Aby dodatkowo wzmocnić bezpieczeństwo, Google Cloud dostarcza Identity and Access Management (IAM) oraz opcje szyfrowania, w tym:

• Szyfrowanie danych w spoczynku: Google szyfruje automatycznie całą zawartość klientów bez potrzeby działań użytkownika. Cloud Key Management Service pozwala też tworzyć i zarządzać własnymi kluczami szyfrującymi dla dodatkowego bezpieczeństwa.
• Szyfrowanie w tranzycie: Google szyfruje dane w tranzycie, gdy wychodzą poza fizyczne granice, których Google nie kontroluje.

Google Cloud spełnia również główne certyfikacje bezpieczeństwa, w tym ISO 27001, HIPAA i PCI DSS, zapewniając ochronę danych i zgodność regulacyjną.

Tabela porównania bezpieczeństwa i zgodności

Wsparcie i ekosystem

Przyjrzyjmy się teraz wsparciu i ekosystemowi trzech platform chmurowych.

Wsparcie AWS

AWS oferuje obszerną dokumentację dla użytkowników – od przewodników, przykładów kodu, SDK i toolkitów po referencje API i CLI. Zapewnia też praktyczne samouczki, eksperckie wpisy blogowe, odpowiedzi, artykuły i wideo, byśmy mieli dostęp do najlepszych zasobów.

AWS ma plany wsparcia premium dla deweloperów, firm i korporacji – dla bardziej personalizowanej pomocy. Różnią się one m.in. poziomem pilności spraw, wskazówkami architektonicznymi, programami proaktywnymi, opcjami samoobsługi, opieką techniczną, pomocą w rozliczeniach i wsparciem oprogramowania firm trzecich.

Poza zasobami technicznymi AWS buduje silną Społeczność z możliwością kontaktu regionalnego i udziału w wydarzeniach jak AWS Hackday. Takie działania pomagają sieciować się, dzielić pomysłami i współtworzyć innowacyjne rozwiązania chmurowe.

Wsparcie Microsoft Azure

Azure zapewnia plany wsparcia Developer, Standard i Enterprise Service support plans, różniące się zakresem, wsparciem ICP, rozliczeniami i pomocą techniczną. Obejmują one:

• Dokumentację i pomoc online self‑help
• Forum społecznościowe na MSDN
• Rekomendacje dobrych praktyk
• Dostęp do spersonalizowanego panelu kondycji usług

Oprócz wsparcia Microsoft Azure oferuje usługi integracyjne do budowy rozwiązań łączących aplikacje i usługi zarówno on‑prem, jak i w chmurze.

Wsparcie Google Cloud

Google Cloud Customer Care to część usług Google Cloud upraszczająca wsparcie w chmurze – zapewnia dostęp do dokumentacji, społeczności, wsparcia rozliczeń i rekomendacji Active Assist.

Oferuje wiele pakietów wsparcia, w tym Standard, Enhanced i Premium, różniących się:

• Ceną i czasami reakcji
• Dostępnością usług i językiem wsparcia
• Wsparciem technicznym i technologii firm trzecich

Dodatkowo oferta wsparcia obejmuje pokrycie 24/7, wsparcie telefoniczne i dostęp do usług opiekuna technicznego dla lepszego doświadczenia. Możemy też używać Integration Connectors, by łączyć się z różnymi źródłami danych i aplikacjami bez znajomości specyficznych protokołów.

Mocne i słabe strony AWS, Azure i Google Cloud

Każdy dostawca ma unikalne atuty pod konkretne zastosowania. Mają też wyzwania, które nie zawsze pasują do każdej firmy. Rozłóżmy je na czynniki pierwsze.

Mocne strony AWS

AWS jest na rynku od 2006 r. i ma najgłębszy zestaw narzędzi danych z tej trójki:

• Obejmuje każdą warstwę pipeline’u nazwanymi usługami: S3 dla jeziora danych, Glue dla ETL, Kinesis dla streamingu, Redshift dla magazynu i EMR dla Spark i Hadoop.
• Największa społeczność praktyków – większość błędów ma już odpowiedź na Stack Overflow lub w dokumentacji.
• Największy udział w rynku chmury (28% w Q4 2025 wg Synergy Research Group), co przekłada się na najszerszy zakres ofert pracy dla data engineerów.

Mocne strony Azure

Azure najlepiej pasuje tam, gdzie pracodawca już działa na Microsoft:

• Synapse Analytics, Data Factory i Microsoft Fabric łączą się natywnie z SQL Server i Power BI, bez zewnętrznych konektorów.
• Azure Arc daje najlepszą z tej trójki historię hybrydy, co liczy się przy migracji z hurtowni on‑prem.
• Ponad 100 certyfikacji zgodności – spełnia wymogi branż regulowanych w finansach i ochronie zdrowia.

Mocne strony Google Cloud

Google Cloud to wybór „analytics‑first” i ten, po który data engineerzy sięgają przy pracy ciężkiej w zapytania:

• BigQuery to serverless magazyn danych powszechnie oceniany jako najlepszy do ad hoc, a Dataflow obsługuje batch i streaming w jednym modelu Apache Beam.
• Vertex AI i TensorFlow dają natywną ścieżkę od pipeline’u do modelu – przydatne, gdy rola łączy dane i ML.
• Zniżki za stałe użycie naliczają się automatycznie do 30%, a 300 USD kredytów czyni go najtańszym do ćwiczeń.

Słabości AWS, Azure i Google Cloud

Każdy dostawca ma swoje słabości:

• AWS: Ceny to częsty zarzut. RI, Spot i Savings Plans na setkach typów instancji utrudniają prognozowanie kosztów, a konsola przytłacza początkujących.
• Azure: Bardziej stroma krzywa nauki, obecnie pogłębiona przez przejście na Fabric, które wycofało DP‑203 i zostawiło wiele materiałów wskazujących starą, synapse‑centryczną ścieżkę.
• Google Cloud: Najmniejszy z trzech pod względem adopcji korporacyjnej i liczby ofert – poza zespołami nastawionymi na analitykę i ML ogłoszeń szybko ubywa.

Wybór właściwego dostawcy chmury do twoich potrzeb

Wybór zależy od potrzeb aplikacji: rozmiaru, budżetu i wymaganych zasobów. Oto szybkie porównanie, które pomoże ci zdecydować:

Podsumowanie

Najlepszy dostawca chmury zależy od wymagań projektu, istniejącego stacku i twojej ekspertyzy. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę i zdobyć praktykę, polecam ścieżki AWS Cloud Practitioner (CLF‑C02), Microsoft Azure Fundamentals (AZ‑900) lub Google Cloud Data Engineer.

Niezależnie od wyboru, zrozumienie mocnych stron, cen i zastosowań pomoże ci podjąć świadomą decyzję zgodną z potrzebami biznesowymi i technicznymi!