AWS vs. Azure vs. Google Cloud：完整对比

AWS、Azure 与 Google Cloud 的详细功能对比

三大云平台在很多方面功能相近，但我们仍需要细看它们的差异。

计算服务

先来看三家提供的计算服务。

Amazon Web Services（AWS） 

AWS 的 EC2 提供多种实例。通过 EC2，我们可以租用称为“实例”的虚拟服务器来运行应用，从而无需前期硬件投入即可使用计算资源。

EC2 实例类型包括：

此外，AWS 为 EC2 实例提供自动伸缩，可根据应用负载变化自动增减实例，实现随时弹性扩缩。

除 EC2 外，AWS 还提供 AWS Lambda（无服务器计算）、AWS Fargate（容器化应用）、以及 Amazon ECS/EKS（管理 Docker 与 Kubernetes 工作负载）等计算服务，覆盖从事件驱动应用到全托管容器编排的多种场景。

Microsoft Azure

Microsoft Azure 提供 Azure 虚拟机，可按工作负载选择 Windows、Linux 等多种操作系统。

其关键优势包括：

• 可按需自动扩展到所需数量的虚拟机。
• 借助 Azure Boost 定制硬件与优化的虚拟化程序提升性能。
• 凭借 GPU 能力与高性能计算（HPC）支持高强度计算任务。
• 提供快速灾难恢复方案，确保系统故障时的韧性。

Azure 还提供 Azure Kubernetes Service（AKS），帮助部署与管理容器化应用。AKS 基于开源 Kubernetes，具备以下优势：

• 自动化集群管理与网络配置。
• 简化调试、自动化节点维护，并通过 GitHub Actions 支持 AKS 的 CI/CD。
• 借助 Azure Arc 启用的 AKS，可在 Linux、Windows 与物联网基础设施上灵活部署。

Google Cloud 

Google 提供名为 Google Compute Engine 的计算引擎，以及容器编排平台 Google Kubernetes Service（GKS）。

Compute Engine 允许为任意工作负载创建虚拟机并在云上运行。相对地，GKE 适合经验不多的用户，可将容器置于“自动驾驶”模式运行。

存储与数据库

在云计算中，存储与数据库服务各司其职：

• 存储服务用于保存与管理原始数据、文件与对象，不提供内置查询或事务能力。
• 数据库服务则提供结构化的数据组织，支持查询、索引与事务，包括关系型数据库、NoSQL 数据库与面向大规模分析的云数据仓库。

下面分别介绍各平台的存储与数据库产品。

Amazon Web Services（AWS）

AWS 的主要存储与数据库选项包括：

• Amazon S3（对象存储）将对象保存在存储桶（用于存放对象的容器）中。可用于构建数据湖、备份与数据恢复。
• Amazon EBS（块存储）为 EC2 提供基于 SSD 与 HDD 的卷类型，适合构建 I/O 密集型应用并为大数据分析引擎弹性扩缩集群。
• Amazon RDS（托管关系型数据库）支持 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server 与 Oracle。
• Amazon DynamoDB 是无服务器 NoSQL 数据库，面向低延迟、高规模的游戏、物联网与实时分析等应用。
• Amazon Redshift 是面向大规模分析与商业智能（BI）的云数据仓库。

Microsoft Azure

Microsoft Azure 的主要服务包括：

• Azure Blob Storage 可存取非结构化数据（如图片与视频），支持构建数据湖，并对高性能计算与机器学习工作负载灵活扩缩。它支持 .NET、Python、Java、Node.js 等主流开发框架，适用于移动、Web 与云原生应用。
• Azure Disk Storage 是为 Azure 虚拟机（VM）设计的高性能块存储，适用于 SAP HANA 等 I/O 密集应用与 SQL Server、NoSQL 等企业生产工作负载。
• Azure SQL Database 用于存储需要关系操作的结构化数据，配备 Data API Builder（将数据库对象转换为 GraphQL API）与 Dev Container 模板（用预配置环境快速开始编码）。
• Azure Cosmos DB 是全球分布式 NoSQL 数据库，针对实时应用与 AI 驱动工作负载进行优化。
• Azure Synapse Analytics 是面向大数据分析与 BI 的云数据仓库，与 Power BI 与机器学习模型无缝集成。

Google Cloud

Google Cloud 的主要选项包括：

• Google Cloud Storage 是全托管的对象存储，支持对象生命周期管理与 Autoclass 等自动成本优化功能。
• Google Persistent Disk 是块存储方案，与 Azure Disk Storage 类似，为虚拟机实例提供块存储，并在传输中自动加密。可按需选择 SSD/HDD 并弹性扩缩。
• Google BigQuery 是无服务器云数据仓库，面向高性能分析与实时查询，常用于 AI、ML 与 BI。
• Cloud Spanner 是全托管关系型数据库，兼具 SQL 一致性与 NoSQL 可扩展性，适合高可用的全球性应用。
• Firestore 是无服务器 NoSQL 文档数据库，针对移动、Web 与实时应用进行优化。

网络与内容分发

云厂商提供网络与内容分发服务，以提升可扩展性、可靠性、安全性与性能。

Amazon Web Services（AWS）

Amazon 提供如下网络与内容分发服务：

• Virtual Private Cloud（VPC） 允许在隔离的虚拟网络中启动 AWS 资源。您可自定义虚拟网络，如选择 IP 地址范围与配置路由表，更好地控制环境。
• Direct Connect 建立到 AWS 的专用网络连接，提供到 AWS 资源的最短路径，提升应用性能并保护传输数据。传输数据不经公网上传，仅在 AWS 全球网络内流转，确保大规模数据传输的顺畅与可靠。
• CloudFront 以低延迟与高传输速率安全分发内容。Amazon 在全球拥有 700+ 个边缘站点（PoP）并进行自动网络映射以降低延迟，配合内置数据压缩与字段级加密，可在毫秒级将数据送达全球用户。

Microsoft Azure

Azure 也提供三类网络与 CDN 服务：

• Virtual Network 支持在云中构建私有网络，促进 Azure 资源与互联网的通信、Azure 资源（如 VM）之间通信，以及与本地资源（如 VPN）的通信，并可使用安全组或虚拟设备过滤网络流量。
• ExpressRoute 在 Azure 数据中心与本地或托管机房环境之间建立私有连接，让您无需使用公网即可安全连接到 Azure，并实现更快更可靠的数据传输。
• Azure CDN 让内容更贴近用户，减少源站压力，降低延迟并提供更佳在线体验。

Google Cloud

与 AWS 和 Azure 类似，Google 也提供以下网络与 CDN 服务：

• Virtual Private Cloud（VPC）支持对虚拟拓扑进行自动或手动配置，包括子网范围与网络策略，并可在不停机的情况下扩展 CIDR 范围。
• Cloud Interconnect 通过低延迟、高可用的连接在 Google VPC 与其他网络之间传输数据，并提供可在两端访问的内部 IP 地址。
• Cloud Content Delivery Network（Cloud CDN）依托 Google 全球网络加速 Web 应用，支持包括 Compute Engine、Cloud Storage 与 GKE 在内的任意源站。

机器学习与人工智能

AI 与机器学习正在以预测分析、自动化与更智能的决策重塑行业。鉴于其重要性不断提升，来看三家在 AI/ML 上的能力。

Amazon Web Services（AWS）

AWS 提供 Amazon SageMaker，可统一访问数据湖、数据仓库或其他数据源中的数据，并内置生成式 AI 助手，便于构建、训练与部署 ML 模型。

AWS 还提供以下预构建 AI 服务：

• Amazon Bedrock——全托管的基础模型（FM）部署服务，集成 Anthropic、Meta、Stability AI 等领先厂商模型。
• Amazon Rekognition——强大的图像与视频分析工具。
• Amazon Polly 与 Amazon Lex——AI 驱动的文本转语音与对话式 AI 服务。

Microsoft Azure

Azure 提供 Azure AI Services 构建 AI 应用，可使用定制化 API 与模型，覆盖来自 Microsoft、OpenAI 与 Meta 的行业领先模型。

其他关键 AI/ML 服务包括：

• Azure AI Foundry——用于访问 AI 模型与服务的一体化工具集。
• Azure Machine Learning——支持规模化构建、训练与管理 ML 模型的平台。
• Azure OpenAI Service——提供对 OpenAI GPT 模型的 API 访问，用于自然语言处理与生成式 AI。

Google Cloud

Google Cloud 在 AI/ML 领域处于领先地位。Google AI 提供 TensorFlow 开源框架，便于在任意环境创建与运行 ML 模型；同时提供 Vertex AI，覆盖训练、部署与扩展 AI 模型的端到端平台。

其他 AI 服务包括：

• Cloud AI APIs——可即用的视觉、语音、文本与翻译模型。
• 深度学习 VM 与 TPU——基于 Google 自研 Tensor Processing Units（TPU）的 AI 负载优化基础设施。

开发者工具

开发者工具帮助高效编写与调试代码，提升研发效率。来看各平台的支持。

Amazon Web Services（AWS）

AWS 的三大开发者工具包括：

• AWS CodePipeline 实现持续交付流水线自动化，无需搭建或管理服务器，加速发布新功能并修复缺陷，减少手工操作。
• AWS CodeBuild 以自动伸缩构建与测试代码。我们只需指定源码位置与构建设置，CodeBuild 即可完成其余工作，无需自管或扩容服务器。
• 无服务器计算 AWS Lambda 可在无需关心服务器或集群的情况下运行代码，支持用 Node.js、Python、Go、Java 等语言编写函数。

Microsoft Azure

Microsoft Azure 提供以下开发者工具：

• Azure DevOps 支持更智能的规划与更快速的交付，提供现代化开发服务。可选择完整 DevOps 方案或匹配工作流的单一产品，涵盖 Azure Boards（敏捷规划）、Azure Pipelines（CI/CD）、Azure Test Plan（测试）、GitHub Advanced Security for DevOps、Azure Repos 与 Azure Artifacts（协作）、Managed DevOps Pools（赋能团队）。
• Azure Functions 以您偏好的语言执行事件驱动的无服务器代码，支持实时数据处理与工作流编排。
• Github Actions 通过 CI/CD 自动化软件工作流，从 GitHub 部署代码，并简化代码评审与分支管理。

Google Cloud

Google Cloud 提供如下开发者工具：

• Cloud Functions 简化开发体验并提升开发效率，开发者只需编写代码，底层运维由 Google Cloud 负责。
• Cloud Run 是构建应用与网站的托管平台，可在无需管理基础设施的情况下运行前后端服务、批处理作业、托管大语言模型与队列处理负载。
• Cloud Build 是无服务器 CI/CD 平台，用于构建、测试与部署软件，支持 Java、Go、Node.js 等多种语言，并可将软件部署到 VM、Kubernetes 或 Firebase 等多种环境。

定价与成本结构

了解完三大云平台的主要功能后，我们再来看各自的定价模型与成本结构。

AWS 定价

AWS 采用按需付费模式，也提供以下节省成本选项：

• 预留实例（RI）——预付 1 或 3 年的实例，绑定到特定可用区，可享折扣。
• Spot 实例——利用空闲算力，较按需价最高优惠 90%，但可能被中断。
• Savings Plans——与 RI 类似的成本优势，但具备更高的计算灵活性。
• AWS 免费套餐——为 20 多项服务提供 12 个月免费额度，并为部分低用量服务提供永久免费层。

价格计算器：您可以使用AWS 价格计算器按实例类型与服务估算成本。

Microsoft Azure 定价

Microsoft Azure 同样采用按需付费模式，并提供多种节省选项：

• Azure 预留虚拟机实例（Azure RI）——预购 1 或 3 年的 VM，可选择按月付款且无额外费用。
• Spot 虚拟机（Spot VM）——利用余量算力享折扣，但在需求上涨时可能被回收。
• Azure Hybrid Benefit——将本地的 Windows Server 与 SQL Server 许可证上云以节省成本。
• Azure 免费层——为 20 多项热门服务提供 12 个月免费额度，并为 65+ 项服务提供永久免费层。

价格计算器：Azure 提供统一计算器，可在一处估算多项服务的成本。

Google Cloud 定价

Google Cloud 同样采用按需付费，并提供独特的节省机制：

• 持续使用折扣——对持续使用虚拟机的工作负载自动最高 30% 折扣。
• 可抢占 VM——短期折扣 VM（类似 AWS Spot 与 Azure Spot），在产能需要时会被终止。
• 承诺使用合同——承诺 1 或 3 年可获最高约 57% 折扣。
• Google Cloud 免费层——新用户可获 $300 赠金，并提供多项服务的永久免费层。

价格计算器：Google Cloud 提供详尽的价格计算器，内置成本优化工具。

定价比较表

以下比较了三家在定价与成本结构方面的差异：

全球覆盖与可用性

全球覆盖指可在全球访问的资源与数据中心网络；可用性指系统在中断或高峰流量期间仍能保持运行。下面比较三家的全球覆盖与可用性。

AWS 全球基础设施

AWS 拥有广泛的全球基础设施。已上线 39 个区域、123 个可用区，700+ CloudFront 边缘站点与 13 个区域边缘缓存，并计划在 2 个区域新增可用区。

Microsoft Azure 全球基础设施

Microsoft Azure 在Azure 全球基础设施中拥有 70+ 个区域与 400+ 个数据中心，支持用户将数据存储在就近区域以降低延迟。

Google Cloud 全球基础设施

Google Cloud 基础设施覆盖 43 个区域、130 个可用区与 200+ 网络边缘站点，服务遍及 200 多个国家与地区。其全球网络通过约 800 万公里的陆地与海底光纤连接基础设施。您可使用其Google Cloud 区域选择器综合碳足迹、价格与延迟进行选址。

安全与合规

安全与合规指云提供商为保护用户数据与系统免遭未授权访问、并符合行业标准所采取的措施。

AWS 安全

AWS 提供全面的安全框架，内置访问管理、威胁检测与合规工具，核心服务包括：

• AWS Identity and Access Management（IAM）通过基于角色与策略的细粒度控制，精确管理“谁可访问哪些资源”。
• AWS Shield 可防御 DoS 与 DDoS 攻击，保障应用的高可用与响应性。

此外，AWS 支持 143 项安全标准与合规认证，包括：

• HIPAA（健康保险流通与责任法案）——用于医疗数据处理。
• GDPR（通用数据保护条例）——保障欧盟范围内的数据保护与隐私。
• SOC 1、SOC 2、SOC 3 报告——验证内部安全控制。

这些认证为全球数千项安全要求提供第三方背书，从而降低您的运营负担。

Microsoft Azure 安全

Azure 在身份管理、威胁防护与合规方面提供强大工具。

• Microsoft Entra ID 以云身份与访问管理守护组织安全，提供：
• 集中管理所有身份。
• 基于风险的条件式访问策略。
• 强身份验证以保护数据与资源。
• Microsoft Defender for Cloud——云安全态势管理（CSPM）工具：
• 为混合与多云环境提供实时安全洞察。
• 检测威胁与漏洞，降低暴露面。

Azure 亦拥有 100+ 合规认证（含地区专项），以及 35 项行业专项合规认证（含医疗与金融）。

Google Cloud 安全

Google Cloud 提供可信的云基础设施，通过多层次机制构建安全。其团队 7×24 小时应对基础设施威胁，进行持续监控与快速响应，覆盖：

• 服务的安全部署。
• 数据的安全存储。
• 服务间及通过互联网传输时的加密通信。

为进一步强化安全，Google Cloud 提供 身份与访问管理（IAM） 与加密选项，包括：

• 静态数据加密：Google 自动加密所有客户内容，无需用户操作。Cloud Key Management Service 还允许用户自建并管理密钥以增强安全性。
• 传输中加密：当数据跨越 Google 无法物理控制的边界时，Google 对传输数据进行加密。

Google Cloud 亦符合 ISO 27001、HIPAA、PCI DSS 等主要安全认证要求，确保数据保护与合规性。

安全与合规对比表

支持与生态

接下来看看三大云平台的支持与生态。

AWS 支持

AWS 提供丰富文档，涵盖用户指南、代码示例、SDK、工具包、API 与 CLI 参考。还提供实践教程、专家博文、审校问答、文章与视频，确保我们获取优质资源。

AWS 为开发者、企业与大型企业提供高级支持计划，按工单严重级别、架构指导、前瞻性项目、自服务选项、技术客户经理、账单协助与第三方软件支持等维度有所区别。

除技术资源外，AWS 还构建了强大的社区，提供区域交流与参与 AWS Hackday 等活动的机会，帮助我们与同行建立联系、分享想法并协作创新云解决方案。

Microsoft Azure 支持

Azure 提供开发者版、标准版与企业服务支持计划，在服务范围、ICP 支持、账单与技术支持等方面有所不同，包含：

• 文档与在线自助
• MSDN 社区论坛
• 最佳实践建议
• 个性化服务运行状况面板

此外，Microsoft Azure 还提供集成服务，以在本地与云端连接应用与服务。

Google Cloud 支持

Google 的 Cloud Customer Care 隶属 Google Cloud Services，提供文档、社区支持、账单支持与 Active Assist 建议，简化云支持体验。

其提供标准、增强与高级等多种支持包，主要区别在于：

• 定价与响应时间
• 服务可用性与支持语言
• 技术支持与第三方技术支持

此外，支持服务还包括 7×24 覆盖、电话支持与技术客户服务。我们甚至可以使用其Integration Connectors，无需掌握特定协议即可连接多种数据源与应用。

AWS、Azure 与 Google Cloud 的优势与劣势

各家云厂商都有其优势，适合特定场景；也存在不适用于某些业务的挑战。下面逐一梳理它们的长处与潜在短板。

AWS 的优势

AWS 自 2006 年进入市场，三者中数据工具最全：

• 用具名服务覆盖管道各层：S3 为数据湖、Glue 做 ETL、Kinesis 处理流、Redshift 做仓库、EMR 跑 Spark 与 Hadoop。
• 从业者社区最大，大多数问题都能在 Stack Overflow 或官方文档中找到解法。
• 云市场份额居首（2025 年 Q4 为 28%，来源 Synergy Research Group），对应最广的数据工程岗位。

Azure 的优势

在雇主已采用微软生态的场景下，Azure 适配度最高：

• Synapse Analytics、Data Factory 与 Microsoft Fabric 原生连接 SQL Server 与 Power BI，无需三方连接器。
• Azure Arc 提供三者中最佳的混合云方案，对从本地仓库迁移中的企业尤为重要。
• 拥有 100+ 合规认证，可满足金融与医疗等强监管行业要求。

Google Cloud 的优势

Google Cloud 是“以分析为先”的选择，适合以查询为主的工作：

• BigQuery 作为无服务器数仓被广泛认为在临时分析方面表现一流；Dataflow 以一个 Apache Beam 模型同时处理批与流。
• Vertex AI 与 TensorFlow 提供从数据管道到模型的原生路径，适合数据与 ML 融合的角色。
• 持续使用折扣自动最高 30%，且 $300 赠金让其成为三者中最便于练习的平台。

AWS、Azure 与 Google Cloud 的劣势

各家也有各自短板：

• AWS：定价常被诟病。预留实例、Spot、Savings Plans 横跨数百种实例类型，令成本预测颇为困难；控制台对新手不够友好。
• Azure：学习曲线更陡；当前 Fabric 过渡期使之更甚——DP-203 退役，许多教程与课程仍指向以 Synapse 为中心的旧路径。
• Google Cloud：在企业采用度与岗位总量上最小，除分析与 ML 重团队外，职位数量很快变少。

如何选择适合您的云提供商

正确选择取决于应用规模、预算约束与所需资源。下面的速览可供参考：

结语

最佳云提供商取决于您的项目需求、既有技术栈与团队经验。若您希望系统提升云计算知识并进行动手实践，建议查看AWS Cloud Practitioner（CLF-C02）、Microsoft Azure Fundamentals（AZ-900） 或 Google Cloud Data Engineer 技能路径。

无论您选择哪家云，只要理解其优势、定价结构与适用场景，就能做出与业务与技术需求相匹配的明智决策！