AWS 与 Azure：两大主流云服务的深度比较

什么是 AWS？云计算巨擘

关于 AWS 云技术与服务 的构想源自亚马逊内部对更高效管理自身基础设施的需求。亚马逊管理层意识到将云计算服务提供给更广泛组织的潜力，遂将 AWS 作为战略业务单元开发并推出。该举措旨在提供可扩展且可靠的云服务，使 AWS 最终成为云计算行业的主导者。

AWS 服务组合

AWS 提供广泛而全面的服务组合，使企业能够在各行各业与多种用例中实现创新、扩展与转型。 

例如：  

• Amazon EC2：在云中为用户提供可扩展的虚拟服务器（实例）。实例类型丰富多样，便于用户按需定制计算资源。
• AWS Lambda：无服务器计算服务，自动管理底层基础设施，让用户可在无需配置或管理服务器的情况下按事件运行代码。
• Amazon S3：可扩展的对象存储，旨在从网络上的任意位置存储与检索任意规模的数据。
• Amazon SageMaker：全托管服务，提供构建、训练与部署机器学习模型的工具与基础设施。简化机器学习工作流，使数据科学家与开发者能够高效构建高质量模型，并内置支持 Jupyter 笔记本、自动模型调优与部署扩展。

AWS 的可扩展性与可靠性

得益于 AWS 无与伦比的可扩展性，企业可根据需求上下调整资源。诸如 Amazon EC2 与 AWS Lambda 等服务可自动扩展，高效应对波动的工作负载。 

这种灵活性将前期基础设施投入降至最低，使企业无需担心容量限制即可快速响应变化需求。

例如，初创公司可以从小规模起步，随着用户增长轻松扩展；大型企业则可在季节性高峰期间无停机或性能问题地应对负载。

AWS 还具备支持全球扩张的可扩展架构。其覆盖众多地理区域，每个区域包含多个相互独立的可用区（AZ），以确保冗余并降低延迟。

各区域内的可用区保障可靠性，确保业务连续性并尽量减少停机。其他服务如 Amazon S3 与 Amazon RDS 具备内置冗余与自动故障转移能力，提升数据保护与灾备能力。

此外，AWS 提供 身份与访问管理（IAM），让企业安全管理访问控制与权限，确保只有授权用户才能访问资源。 

AWS 功能集

作为首家主要云服务商，AWS 借助率先在云计算中确立领导地位获得显著优势，从而开创了许多基础云服务并树立了行业标准。 

自近二十年前推出以来，AWS 不断演进以满足数百万客户的需求，形成庞大的功能集，覆盖广泛用例。这些功能包括： 

• 计算：EC2、AWS Lambda 与 AWS Fargate 等服务提供灵活可扩展的计算能力。
• 存储：Amazon S3、Amazon EBS 与 Amazon Glacier 等方案提供可扩展且安全的存储选项。
• 数据库：多种托管数据库服务，包括 Amazon RDS、DynamoDB 与 Aurora，可满足不同数据需求。
• 机器学习与 AI：Amazon SageMaker、Amazon Rekognition 与 Amazon Comprehend 提供强大的智能应用构建工具。
• 网络：Amazon VPC、CloudFront 与 Route 53 等服务确保安全可靠的网络管理。

成熟的功能集使 AWS 为其所有服务提供了全面的文档支持。 

用户可获取包含分步说明与教程的用户指南，以有效使用服务；详述操作与参数的 API 参考；提供最佳实践与架构指导的白皮书；以及展示 AWS 在实现业务目标方面真实应用的案例研究。 

这些文档支持用户根据自身需求与用例理解、实施与优化 AWS 服务。

什么是 Azure？强劲的挑战者

Microsoft Azure 最初于 2010 年以 Windows Azure 名义发布，源自微软内部的 Red Dog 项目，旨在打造可与 AWS 竞争的云计算平台。您可以在我们的课程中进一步了解 Azure 架构与服务，并参考我们的 Azure 设置指南 开始上手。

该平台旨在通过微软的全球数据中心网络提供可扩展的计算资源与服务，包括虚拟机、存储与数据库。 

随着时间推移，Azure 发展为一个全面的云平台，提供基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）与软件即服务（SaaS）解决方案，支持全球范围内多样化的企业与开发者需求。

Azure 与微软产品的集成

Azure 与微软广泛的生态系统无缝集成，涵盖 Windows Server、Active Directory、Office 365 与 Microsoft 365。这使得构建混合云环境变得简单，让企业在扩展至云的同时充分利用现有的微软技术投资。 

该平台还支持广泛使用的开发工具，如 Visual Studio 与 GitHub，通过简化应用部署与管理流程来提升开发者生产力。 

这些工具广泛使用并融入 Azure 环境，为开发者提供熟悉的工作流与强大能力，以高效在云中构建与管理应用。

Azure 混合云解决方案

混合云（也称云混合）将本地数据中心（私有云）与公有云结合，实现这些环境之间的数据与应用无缝共享。

Azure 利用该技术将其服务与本地基础设施集成，使企业能够实施混合云战略。Azure Stack 使组织可在自有硬件上部署与管理 Azure 服务，而 Azure Arc 则将 Azure 的管理能力与服务扩展到任何基础设施，包括其他云提供商。

这种混合能力增强了企业对其 IT 环境的灵活性与控制力，使其能够根据特定需求与要求，有效利用本地与云端解决方案的优势。

Azure 的价格竞争力

Azure 通过免除硬件与基础设施的前期成本，带来显著节省。企业按用量付费，从而在获取先进技术与功能的同时，降低资本性支出与运营支出。

此外，Azure 提供一系列旨在优化云支出的工具与服务，包括成本管理工具与资源优化能力，帮助组织有效监控、分析与管理 Azure 开销。通过确保只为必要资源付费，企业可最大化云投资效率。

这种具性价比的结构常使 Azure 成为许多组织较 AWS 更经济的选择。它让企业在云运营中实现更高的灵活性与财务效率，使 Azure 在竞争激烈的云计算领域颇具吸引力。

Azure 与 AWS 的关键对比领域

为帮助您了解各类 Microsoft Azure 服务，我们整理了 AWS 与 Azure 服务的对比。如果您已通过工作或认证积累了 AWS（或一般云计算）的经验，转向 Microsoft Azure 会相对顺畅。 

我们的 AWS、Azure 与 GCP 数据科学与 AI 服务对照速查表 是一份便捷的参考指南。

下面列出了 AWS 服务及其在 Azure 中的对应项，基于功能与能力进行匹配。每个 AWS 服务在 Azure 中都有类似服务。

计算服务

虚拟机（VM）是物理计算机的软件化表示，模拟传统计算环境。它们在云计算环境中被广泛使用，以高效分配与管理计算资源，使企业能够在不受物理硬件限制的情况下动态部署与扩展应用。 

AWS 的虚拟机服务称为 Amazon EC2（弹性计算云），Azure 的对应服务是 Azure 虚拟机（VMs）。两者都是支持 Linux 与 Windows 操作系统的虚拟服务器，并在 VM 配置上提供高度灵活性，可自定义规格、存储选项与网络设置。 

不过它们也各有细微差别，例如： 

实例类型

AWS EC2 的实例类型分为通用型、计算优化型、内存优化型与存储优化型等类别。每类都基于特定的 CPU、内存与存储配置以满足不同工作负载需求。类似地，Azure VM 采用相近分类，同时还包括如 GPU 实例等需密集图形处理任务的特化实例。

可扩展性

在可扩展性方面，AWS EC2 使用 Auto Scaling 根据工作负载波动自动动态调整计算容量。其通过预定义策略调节 EC2 实例、ECS 任务或 DynamoDB 容量单位，并可基于 CPU 利用率、网络流量等指标进行扩缩。

另一方面，Azure VM 借助 Azure 虚拟机规模集（AVMSS）可按需或按计划自动扩缩实例，同样可基于 CPU 利用率、网络流量等指标进行扩缩。  

混合云支持 

亚马逊提供 AWS Outposts，这是一项全托管服务，将 AWS 的基础设施、服务、API 与工具扩展至几乎任意客户数据中心、托管机房或本地设施。 

它允许客户在本地运行 AWS 的计算、存储、数据库等服务，在 AWS 云区域与本地环境之间提供一致的混合体验。本质上是将 AWS 延伸至本地，实现云服务与本地基础设施的无缝集成。

而 Azure 提供 Azure Arc，使客户可使用 Azure 管理工具与服务，跨本地、多云与边缘环境管理如虚拟机、Kubernetes 集群与数据服务。它有助于集中治理、应用策略，并在超出 Azure 本身的分布式基础设施上实施 Azure 服务。 

简言之，AWS Outposts 将 AWS 服务扩展到本地场所，而 Azure Arc 将 Azure 的管理能力扩展到混合与多云环境。两者服务于混合云与多云战略的不同侧面。

更多比较见下表： 

定价与成本管理

AWS 与 Azure 均提供灵活的定价模型以满足不同用户需求。以下为简要概览：

AWS 定价模型：

• 按需实例： 按小时或按秒计费，无需长期承诺。
• 预留实例： 承诺使用 1 年或 3 年可获得大幅折扣（最高达 72%）。
• 竞价实例： 以更低价格竞购未使用的 EC2 容量，适合能容忍中断的应用，如批处理。

Azure 定价模型：

• 按需付费： 类似 AWS 的按需实例，按分钟为所用资源付费。
• 预留 VM 实例： 承诺 1 年或 3 年可节省最高 72%。
• Spot VM： 类似 AWS 的竞价实例，以更低成本使用未分配容量。

成本管理工具：

• AWS 工具：
• AWS Cost Explorer： 帮助跟踪并分析您的 AWS 开支趋势。
• AWS Trusted Advisor： 提供成本优化建议。
• AWS 定价计算器： 估算每月账单并比较不同 AWS 区域与服务的成本。
• Azure 工具：
• Azure 成本管理与计费： 分析使用模式以帮助优化成本。
• Azure 定价计算器： 基于您的用量估算 Azure 服务成本。

借助这些工具与定价模型，AWS 与 Azure 均能帮助您有效管理与优化云支出。

安全与合规 

下表比较了这些工具在合规与安全特性方面的差异：

评估云服务商安全性时，需关注三大因素：

1. 物理安全： 保障数据中心安全。
2. 技术安全： 管理网络流量与修复漏洞。
3. 数据访问： 控制访问权限与加密。

AWS 与 Azure 都提供强大的安全功能与广泛的认证，尽管二者仍存在一些差异。

AWS 的安全：

• 工具： AWS Shield（DDoS 防护）、AWS WAF（Web 应用安全）、加密、IAM 与网络监控。
• 认证： ISO 27001、SOC 1/2/3、PCI DSS。
• 特性： 内置网络防火墙、私有/专线连接、先进的 DDoS 缓解与自动流量加密。

Azure 的安全：

• 工具： Azure Security Center 用于统一管理与防护。
• 认证： ISO 27001、SOC 1/2/3、HIPAA、HITRUST、FedRAMP High。
• 特性：
• Microsoft Sentinel： 可扩展的 SIEM 与 SOAR 解决方案，实现威胁可见性与响应。
• Microsoft Defender for Cloud： 为混合云工作负载提供高级威胁检测与响应。

两大平台均提供强有力的安全措施，以满足各行业的多样化合规要求，确保云工作负载与数据得到有效保护。

性能比较

基准测试通常显示，AWS 与 Azure 都能提供高性能计算能力，但具体结果会随实例类型与配置而异。 

AWS 常以“原始计算性能”著称，适合需要高算力的应用；而 Azure 在集成服务性能上更为突出，尤其当应用与微软服务（如 SQL Server 及使用 Visual Studio 的企业应用）深度集成时。

然而，AWS 与 Azure 的性能受多种因素影响，包括实例类型、配置以及所使用的专线连接类型。 

以下是各云服务商提供的专线连接概览： 

请注意，此处所述的 AWS Direct Connect 与 Azure ExpressRoute 速率是指用于在本地环境与云服务之间建立高带宽、低延迟连接的专线速度。 

这些专线连接确保本地基础设施与云环境之间的数据传输具备稳定性能与可靠性。

Azure vs AWS：如何选择？决策指南

在 AWS 与 Azure 之间做出选择取决于多项标准，包括您企业的具体需求、所属行业以及云计算的未来趋势。

首先，评估您当前的基础设施与技术栈。 

AWS 以庞大的服务阵列与强劲的原始算力著称，或许更适合需要高计算能力与广泛全球覆盖的企业。 

Azure 与微软产品的无缝集成，使其非常适合深度投入微软技术的公司，并在如 SQL Server 及使用 Visual Studio 的企业工具等应用上提供更佳性能。

行业导向的建议同样关键。Azure 在医疗与政府等需要严格合规的领域，凭借 HITRUST 与 FedRAMP High 等大量行业认证占优。相较之下，AWS 广泛的服务范围与强大的安全措施（如 AWS Shield 与 WAF）使其在金融、零售与科技等多行业中都具备通用性。

云计算的未来趋势表明，对 AI、机器学习与混合云的重视与日俱增。AWS 与 Azure 均在这些领域大力投入，但 Azure 的 Azure Arc 与 AWS 的 Outposts 提供了不同的混合云策略，可能会根据您长期 IT 战略影响您的选择。

归根结底，您的决策应与技术需求、行业标准与未来增长规划相一致。

结论

最后需要指出，AWS 与 Azure 都提供面向多样业务需求的强大云计算服务。

两者的主要差异之一在于：AWS 在原始计算能力与服务广度上表现突出，适合需要高性能与可扩展性的多种行业；而 Azure 凭借与微软生态的深度集成，为使用微软产品的企业提供无缝兼容，并在医疗与政府等专业领域提供强有力的合规选项。 

最终，您组织的具体需求、行业标准与未来发展规划应指导您在 AWS 与 Azure 间的选择，确保与不断演进的云计算格局下的长期目标保持战略一致。

如欲继续学习 AWS 与 Azure，欢迎查看以下 DataCamp 资源： 

• 2024 年 AWS 认证：级别、费用与通关指南
• 2024 年最值得考的 12 项 Azure 认证：助力数据科学
• AWS 存储教程：S3 与 EFS 的动手入门
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