為 AWS 專家量身打造的 Google Cloud Platform

上次更新時間:2018 年 9 月 6 日

本指南將說明 Google Cloud Platform (GCP). 入門使用的重要概念,協助熟悉 Amazon Web Services (AWS) 的專業人員取得相關知識。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多項高流量的全球性服務,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,使我們的基礎架構達到最佳化狀態,並且建立了一套工具和服務,讓基礎架構的管理作業更有效率。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 產品都部署在全世界各個區域 (regions),每個區域都包含數座互相鄰近的資料中心。Amazon 將各區域分成兩個以上的可用區域 (availability zones)。同樣地,GCP 也將服務可用性分成地區 (regions) 和區域 (zones),範圍遍佈全球。如要瞭解完整的 GCP 全球地區和區域佈局情形,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,各平台會以不同的方式使用各自的 POP 位置:

  • AWS 會透過 POP 提供內容交付網路 (CDN) 服務,即 Amazon CloudFront。
  • GCP 會使用 POP 來提供 Google Cloud 內容傳遞聯播網 (Cloud CDN),以及為 Google App Engine 和 Google Cloud Storage 這類服務提供內建的邊緣快取技術。

GCP 的 POP 會透過 Google 自家的光纖連線至資料中心。以 GCP 為基礎的應用程式都能透過這種暢行無阻的連線方式,快速、穩定地存取 GCP 上的所有服務。

總結來說,AWS 和 GCP 兩者對應的位置用語和概念如下:

概念 AWS 用語 GCP 用語
資料中心和服務叢集 地區 地區
摘要資料中心 可用區域 區域
邊緣快取 POP (僅限 CloudFront) POP (多項服務)

帳戶、限制和價格

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。如果您的應用程式使用需求已超過這些限制,AWS 和 GCP 皆可讓您直接與相關的內部小組聯絡,要求針對服務放寬限制。

比起核心功能或服務,價格異動更加頻繁,因此這一系列的文章會儘量避談定價細節。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,瞭解哪種方案最符合您對系統彈性、擴充能力和費用的期望。

資源管理介面

AWS 和 GCP 都提供了指令列介面 (CLI),讓您與服務和資源進行互動。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,並且支援多種平台 (支援 Windows、Linux 和 macOS 的二進位檔)。此外,GCP 可讓您在網路瀏覽器中透過 Google Cloud Shell 使用 Cloud SDK。

AWS 和 GCP 皆提供網頁式主控台,讓使用者建立、管理及監控各項資源。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 Virtual Private Cloud
  • 資料庫:Google Cloud SQL、Google Cloud Datastore 和 Google Cloud Bigtable

各平台接著會以這些服務為基礎並發展其他進階服務。通常這些層級較高的服務可以劃分成以下四種類型:

  • 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聲音辨識等感知 AI,以及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 Cloud Machine Learning Engine。

服務比較

下表列出 AWS 和 GCP 提供的各項服務,供您對照參考。

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 Compute Cloud Container Service Google Kubernetes Engine
Serverless Functions AWS Lambda Cloud Functions
管理批次計算 AWS 批次 不適用
網路 虛擬網路: Amazon 虛擬私人雲端 虛擬私人雲端
負載平衡器 Elastic Load Balancer Cloud 負載平衡
專屬互連網路 Direct Connect Cloud Interconnect
網域和 DNS Amazon Route 53 Google 網域、雲端和 DNS
CDN Amazon CloudFront Cloud 內容傳遞聯播網
儲存 物件儲存空間 Amazon Simple Storage Service Cloud Storage
資料庫儲存空間 Amazon Elastic Block Store 永久磁碟
Reduced-availability 儲存 Amazon S3 Standard-Infrequent Access, Amazon S3 One Zone-Infrequent Access Cloud Storage Nearline
Archival Storage Amazon Glacier Cloud Storage Coldline
檔案儲存空間 Amazon Elastic File System Cloud Filestore 測試版
資料庫 RDBMS Amazon Relational Database Service, Amazon Aurora Cloud SQL, Cloud Spanner
NoSQL:鍵值 Amazon DynamoDB Cloud Datastore, Cloud Bigtable
NoSQL:編入索引 Amazon SimpleDB Cloud Datastore
巨量資料與分析 批次資料處理 Amazon Elastic MapReduce, AWS Batch Cloud Dataproc, Cloud Dataflow
串流資料處理 Amazon Kinesis Cloud Dataflow
串流資料擷取 Amazon Kinesis Cloud Pub/Sub
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
管理服務 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
Vision Amazon Rekognition Cloud Vision
自然語言處理 Amazon Comprehend Cloud Natural Language
翻譯 Amazon Translate Cloud Translation
指令列介面 Amazon Lex Dialogflow Enterprise Edition
Video Intelligence Amazon Rekognition Video Cloud video Intelligence
自動產生的模型 不適用 Cloud AutoML測試版
全代管的機器學習 Amazon SageMaker Cloud Machine Learning Engine

後續步驟

敬請參閱「為 AWS 專家量身打造的 GCP」一文,瞭解各項服務類型:

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