適用於 AWS 專業人士的 Google Cloud Platform

更新日期:2018 年 11 月 20 日

本指南說明開始使用 Google Cloud Platform (GCP) 的重要概念,協助熟悉 Amazon Web Services (AWS) 的專業人員掌握相關知識。這份指南會比較 GCP 和 AWS 的功能,並且指出兩者的相似與不同之處。此外,本指南也會針對 AWS 和 GCP 兩者對應的產品、概念和用語,列出快速對照表以供您參考。

為什麼要使用 GCP?

過去 15 年來,Google 努力不懈地打造全球最快速、功能最強大,且最優質的雲端基礎架構。Google 本身也透過這個基礎架構,開發了許多高流量的全球服務,包括 Gmail地圖YouTube搜尋。由於這些服務的範圍和規模遍及全球,Google 投入了大量心力,讓我們的基礎架構能發揮最大的效能,同時還建立了一套能有效率地管理基礎架構的工具和服務。GCP 整合了上述的基礎架構和管理資源,方便您直接使用。

地區與區域

幾乎所有 AWS 產品都部署在世界各地的各個「地區」內,每個地區都包含一組彼此距離相近的資料中心。Amazon 會把每個地區域分成兩個或更多的可用區域。同樣地,GCP 也將服務可用性分散在世界各地的各個地區和區域中。如需 GCP 的全球地區和區域的完整布局,請參閱 Cloud 據點

此外,部分 GCP 服務的部署位置是定位成多地區 (Multi-Regional) 級別,而不是較細的地區 (Regional) 或區域 (Zonal) 級別。這些服務包括 Google App Engine 和 Google Cloud Storage。目前運作中的多地區位置為美國、歐洲和亞洲。

每個 AWS 區域都特地設計成和其他 AWS 地區隔離且彼此獨立。這種設計有助於確保其中一個地區的服務可用性不會影響其他地區的服務可用性,也因此地區中的服務各自保持獨立運作。GCP 的地區也同樣相互隔離以維持各自的服務可用性。但是,GCP 的內建功能可讓地區依據特定 GCP 服務的需求跨地區同步處理資料。

AWS 和 GCP 都有眾多網路連接點 (POP),範圍遍及全球多個位置。這些 POP 可讓系統由鄰近使用者的位置快取內容。不過,每個平台都以不同的方式使用自己的 POP 位置:

  • AWS 使用 POP 提供內容傳遞聯播網 (CDN) 服務,即 Amazon CloudFront。
  • GCP 使用 POP 提供 Google Cloud CDN (Cloud CDN),以及為 Google App Engine 和 Google Cloud Storage 等服務提供內建的邊緣快取功能。

GCP 的 POP 會透過 Google 自家的光纖連線至資料中心。這種暢行無阻的連線方式,代表 GCP 式的應用程式能夠以迅速、可靠的方式,存取 GCP 上的所有服務。

總結來說,下列是 AWS 和 GCP 的位置用語和概念的比較:

概念 AWS 用語 GCP 用語
資料中心和服務叢集 地區 地區
抽象的資料中心 可用區域 區域
邊緣快取 POP (僅限 CloudFront) POP (多個服務)

帳戶、限制和計價方式

如要使用 AWS 服務,您必須先申請 AWS 帳戶。完成帳戶申請程序後,即可透過您的帳戶啟用各種服務 (必須遵守 Amazon 的相關規定),而這些服務的費用會計入您的帳戶。如有需要,您可以先建立帳單帳戶,再建立附屬的子帳戶。這樣一來,您的機構就可以模擬標準的組織化計費架構。

同樣地,您也必須申請 Google 帳戶,才能使用 GCP 服務。不過,GCP 會依專案 (而不是帳戶) 區分服務使用的狀況。透過這種模式,您可以在同一個帳戶之下建立多個完全區隔的專案。這種設計對於機構規模的作業情境十分有利,讓您輕鬆為貴公司內的不同部門或群組建立專案空間。進行測試時,這種模型也很實用:不再需要特定專案時,只要刪除專案,該專案建立的所有資源都會一併遭到刪除。

AWS 和 GCP 對新帳戶啟用的服務均設有「彈性限制」。這類彈性限制與特定服務的技術性限制無關,而是為了防止不實帳戶使用過多資源,以及降低新使用者的操作風險,以免在使用平台的過程中不慎讓花費超過預算。如果您應用程式的資源使用量超出這些限制,AWS 和 GCP 都提供直接的方法,讓您能與適當的內部小組聯絡,要求提高服務的限制。

由於計價方式的異動會比核心功能或服務的改變還要頻繁,因此這一系列的文章會儘量避免談論計價方式的細節。不過,各篇說明文章會視需要討論各項服務背後的定價模型。如需特定解決方案的最新比價資訊,請使用 Amazon pricing calculatorGCP Calculator,瞭解哪種方案在彈性、擴充能力和費用方面最符合您的期望。

資源管理介面

AWS 和 GCP 都提供了指令列介面 (CLI),讓您能與服務和資源互動。AWS 提供的是 Amazon CLI,GCP 提供的則是 Cloud SDK。兩者都是適用於所有服務的整合式 CLI,且皆可跨平台使用,提供 Windows、Linux 和 macOS 可用的二進位檔。此外,GCP 可讓您利用 Google Cloud Shell,在網路瀏覽器中使用 Cloud SDK。

AWS 和 GCP 皆提供網頁式主控台,讓使用者能建立、管理及監控自己的資源。GCP 的主控台位於 https://console.cloud.google.com/

服務類型

整體來說,雲端平台通常會先推出一系列基本服務:運算、儲存空間、網路和資料庫服務。AWS 的基本服務包括:

  • 運算:Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
  • 儲存空間:Amazon Simple Storage Service (S3) 和 Amazon Elastic Block Store (EBS)
  • 網路:Amazon Virtual Private Cloud (VPC)
  • 資料庫:Amazon Relational Database Service (RDS) 和 Amazon DynamoDB

GCP 的基本服務包括:

  • 運算:Google Compute Engine 和 Google App Engine
  • 儲存空間:Google Cloud Storage
  • 網路:Google 虛擬私人雲端
  • 資料庫:Google Cloud SQL、Google Cloud Firestore 和 Google Cloud BigTable

然後每個平台都會以這些服務為基礎,建構其他層級較高的服務。通常這些層級較高的服務可以分成下列四種類型:

  • 應用程式服務:專門協助雲端應用程式發揮最佳效能的服務。範例包括 Amazon SNS 和 Google Cloud Pub/Sub。
  • 大數據與分析服務:專門協助處理大量資料的服務,例如 Amazon Kinesis 和 Google Cloud Dataflow。
  • 管理服務:專門協助您追蹤應用程式效能的服務。範例包括 Amazon CloudWatch 和 Google Stackdriver Monitoring。
  • 機器學習服務:專門協助您整合影像或語音辨識等感知 AI,或訓練並部署您自己的機器學習模型的服務。範例包括 Amazon SageMaker 和 Google AI Platform。

服務比較

下表列出 AWS 和 GCP 所提供的各種服務的比較。

服務類別 服務 AWS Google Cloud Platform
運算 IaaS Amazon Elastic Compute Cloud Compute Engine
PaaS AWS Elastic Beanstalk App Engine
容器 Amazon Elastic Container Service Google Kubernetes Engine
沒有基礎架構的容器 AWS Fargate Cloud Run
FaaS AWS Lambda Cloud Functions
代管批次運算 AWS 批次
網路 虛擬網路: Amazon Virtual Private Cloud 虛擬私人雲端
負載平衡器 Elastic Load Balancer Cloud Load Balancing
專屬互連網路 Direct Connect Cloud Interconnect
網域和 DNS Amazon Route 53 Google Domains、Cloud DNS
CDN Amazon CloudFront Cloud CDN
儲存空間 物件儲存空間 Amazon Simple Storage Service Cloud Storage
區塊儲存空間 Amazon Elastic Block Store Persistent Disk
低可用性儲存空間 Amazon S3 Standard-Infrequent Access、Amazon S3 One Zone-Infrequent Access Cloud Storage Nearline
Archival 儲存空間 Amazon Glacier Cloud Storage Coldline
檔案儲存空間 Amazon Elastic File System Cloud Filestore
資料庫 RDBMS Amazon Relational Database Service、Amazon Aurora Cloud SQLCloud Spanner
NoSQL:鍵/值 Amazon DynamoDB Cloud FirestoreCloud Bigtable
NoSQL:編入索引 Amazon SimpleDB Cloud Firestore
大數據與數據分析 批次資料處理 Amazon Elastic MapReduce、AWS Batch Cloud DataprocCloud Dataflow
串流資料處理 Amazon Kinesis Cloud Dataflow
串流資料擷取 Amazon Kinesis Cloud Pub/Sub
數據分析 Amazon Redshift、Amazon Athena BigQuery
工作流程自動化調度管理 Amazon Data Pipeline、AWS Glue Cloud Composer
應用程式服務 通訊 Amazon Simple Notification Service、Amazon Simple Queueing Service Cloud Pub/Sub
代管服務 監控 Amazon CloudWatch Stackdriver Monitoring
記錄 Amazon CloudWatch Logs Stackdriver Logging
部署 AWS CloudFormation Cloud Deployment Manager
機器學習 語音 Amazon Transcribe Cloud Speech-to-Text
視覺 Amazon Rekognition Cloud Vision
自然語言處理 Amazon Comprehend Cloud Natural Language API
翻譯 Amazon Translate Translation API
對話介面 Amazon Lex Dialogflow 企業版
影片智慧 Amazon Rekognition Video Cloud Video Intelligence API
自動產生的模型 Cloud AutoML (Beta 版)
全代管的機器學習 Amazon SageMaker AI Platform

後續步驟

請參閱每個服務類型的「適用於 AWS 專業人士的 GCP」文章: