GCP et AWS : une comparaison stratégique du cloud pour les équipes chargées des données

Google Cloud Platform (GCP) et Amazon Web Services (AWS) sont deux des fournisseurs de cloud computing les plus utilisés. Les deux proposent une infrastructure évolutive et des centaines de services cloud en matière de calcul, de stockage et de mise en réseau.

Ce guide compare les modèles de tarification, les services de base, les cas d'utilisation et les performances pour aider les équipes techniques à choisir la solution la mieux adaptée à leurs besoins d'intégration et à leurs priorités opérationnelles.

GCP et AWS : comparaison côte à côte

GCP contre AWS : analyse approfondie des fonctionnalités

GCP contre AWS : Compute

AWS et GCP proposent tous deux une large sélection de services informatiques :

Machines virtuelles :

• GCP fournit divers services informatiques, tels que Google Compute Engine (GCE) et Google App Engine (GAE).
• Le principal service de calcul d'AWS est l'Elastic Compute Cloud (EC2), équivalent à GCE.
• AWS fournit des centaines de types d'instances optimisés pour le GPU, la mémoire, le processeur et le stockage. Il possède également des processeurs Graviton ARM personnalisés, qui offrent de meilleures performances à moindre coût.
• GCP propose un ensemble équivalent d'instances avec moins d'options présentes. Cependant, GCP autorise des combinaisons personnalisées de vCPU et de RAM.

Conteneurs et orchestration

• GCP fournit le moteur Google Kubernetes (GKE) pour les charges de travail conteneurisées et s'intègre à Anthos pour une portabilité hybride et multicloud.
• AWS dispose du service Elastic Kubernetes (EKS). Bien que les deux soient des services Kubernetes entièrement gérés, GKE offre une portabilité multicloud.
• AWS fournit également ECS, une plateforme de conteneurs non-Kubernetes qui utilise l'orchestrateur natif d'AWS.

Sans serveur

• GCP propose à la fois Fonctions du cloud et Cloud Run, qui vous permettent d'exécuter du code sans provisionner ni gérer de serveurs.
• AWS Lambda prend en charge un plus grand nombre d'environnements d'exécution, avec un maximum de 15 minutes par fonction
• GCP Cloud Functions de 2e génération permet jusqu'à 60 minutes par fonction.

Matériel informatique spécialisé

• GCP et AWS proposent de multiples options pour les GPU et les accélérateurs. GCP propose des unités de traitement tenseur (TPU), tandis qu'AWS propose une gamme de GPU NVIDIA. AWS inclut également des puces de machine learning personnalisées comme AWS Trainium (spécialement conçue pour la formation à l'IA) et AWS Inferentia pour l'inférence.
• AWS propose une plus grande variété d'options de calcul et de types d'instances que GCP. Cependant, GCP propose une approche plus simplifiée, plus conviviale pour les développeurs et davantage de personnalisation.

GCP contre AWS : Services

Les services principaux de GCP sont plus rationalisés autour d'un domaine spécifique, tandis qu'AWS propose des services qui se chevauchent pour une tâche similaire afin d'offrir plus d'options aux développeurs.

Chaque plateforme possède ses principaux éléments de différenciation :

GCP a BigQuery, une plateforme d'entrepôt de données sans serveur pour les requêtes de données volumineuses. BigQuery se distingue de ses concurrents tels que Amazon Redshift. Un autre service remarquable est Vertex AI, qui fournit des fonctionnalités avancées d'apprentissage automatique.

AWS se distingue par son large choix de bases de données qui aident les développeurs à répondre à divers besoins en matière de charge de travail. Il s'agit notamment de :

• Amazon RDS : service de base de données relationnelle géré pour PostgreSQL, MariaDB, MySQL et SQL Server.
• Amazon DynamoDB: performances NoSQL avec des performances de l'ordre de la milliseconde.
• Amazon ElastiCache : service de mise en cache avec une latence d'une microseconde.
• Amazon Neptune : base de données graphique pour l'analyse graphique avec une option sans serveur.
• Amazon Keyspaces : service de base de données compatible avec Apache Cassandra.
• Amazon DocumentDB : service de base de données de documents compatible avec l'API MongoDB.
• Amazon Aurora : base de données SQL distribuée.
• Amazon MemoryDB : base de données en mémoire compatible avec Redis OSS et Valkey.

Il propose également AWS Snowball pour le transfert de données hors ligne, Ground Station pour les communications par satellite et Amazon Braket pour les expériences d'informatique quantique. Elle fournit également de nombreux services axés sur l'IoT, tels que IoT Core, IoT SiteWise et IoT Greengrass.

GCP contre AWS : données et analyses

Les fonctionnalités de données de GCP sont principalement liées à BigQuery. Son architecture est conçue pour gérer des analyses à haut débit sans configurer de serveurs. Les utilisateurs peuvent se connecter à des sources de données et commencer à exécuter des requêtes SQL. Il dispose également d'un apprentissage automatique intégré via BigQuery ML, où vous pouvez vous entraîner modèles de données à grande échelle.

Amazon Redshift est la solution la plus proche de BigQuery de GCP, mais elle fonctionne davantage comme un entrepôt de données traditionnel. Bien qu'il s'agisse d'un service géré, il n'est pas totalement autonome, car vous devez effectuer des tâches telles que passer l'aspirateur sur des tables et trier des clés. Il fonctionne bien pour les données structurées.

Bien que Redshift s'intègre bien à AWS, BigQuery s'intègre à d'autres services Google tels que Google Sheets et Looker Studio, ainsi qu'à des sources de données externes telles que Cloud Storage JSON.

Plateforme d'apprentissage automatique

• L'IA Google Vertex de GCP fournit une expérience unifiée d'IA et d'apprentissage automatique. Il fournit aux développeurs des modèles prédéfinis et personnalisés pour créer, former, ajuster, déployer et surveiller les charges de travail ML à grande échelle.
  • Vertex AI s'intègre également à BigQuery, ce qui vous permet d'entraîner facilement des modèles sur des données dans BigQuery à l'aide de SQL et de les exporter vers des pipelines Vertex.
  • Vertex AI est plus convivial pour les débutants, principalement grâce à la fonction AutoML.

• AWS utilise Amazon SageMaker pour les charges de travail de machine learning. SageMaker donne accès aux entrepôts de données Amazon Redshift, Lacs de données S3, et d'autres sources tierces. Il permet des charges de travail telles que l'étiquetage des données, le réglage des hyperparamètres et le déploiement de modèles de terminaux.
  • SageMaker possède d'excellentes intégrations qui lui confèrent un contrôle plus précis, en particulier pour les ingénieurs en machine learning.

GCP contre AWS : mise en réseau et performances

GCP et AWS disposent tous deux d'une architecture réseau fiable, mais avec de subtiles différences :

Architecture réseau mondiale

• Par défaut, Google Cloud dispose d'un réseau privé entièrement mondial. La création d'un cloud privé virtuel (VPC) devient une ressource mondiale couvrant toutes les régions de Google Cloud. En outre, Google dispose d'un vaste réseau de fibre privé qui assure un transit fiable et à faible latence entre les zones.
• Les VPC AWS sont spécifiques à une région, ce qui signifie que le trafic entre les régions entraîne des frais de transfert de données. En outre, la plupart des services réseau, tels que l'équilibreur de charge des applications, sont régionaux.

Régions et zones de disponibilité

• GCP est disponible dans plus de 200 territoires, avec plus de 40 régions et plus de 120 zones de disponibilité, ce qui vous permet de choisir où déployer vos applications pour une faible latence et une haute disponibilité.
• AWS en compte un peu moins, avec plus de 35 régions, chacune comportant au moins trois zones de zone de zone de zone physiquement isolées, et un total de plus de 110. Chaque zone de disponibilité dispose d'un matériel, d'un refroidissement et d'une sécurité physique indépendants, ce qui garantit que les charges de travail sont tolérantes aux pannes.

Emplacements périphériques

• Bien que GCP dispose d'un plus grand nombre de régions et de zones de disponibilité, AWS possède bien plus d'emplacements périphériques. Chaque fois que vous déployez une application sur AWS, vous pouvez utiliser CloudFront pour mettre du contenu en cache et servir les utilisateurs avec une latence réduite.
• Le CDN cloud de GCP en compte moins, avec un peu plus de 180 emplacements Edge. AWS fournit également des zones locales et des mini-centres de données dans les zones métropolitaines afin d'offrir une meilleure tolérance aux pannes et une faible latence.

GCP contre AWS : sécurité et conformité

Google Cloud et AWS ont une responsabilité partagée, selon laquelle les fournisseurs sécurisent l'infrastructure et les services, tandis que les utilisateurs sécurisent leurs applications, leurs configurations et leurs données.

Gestion des identités et des accès (IAM)

Les deux plateformes utilisent une IAM précise et axée sur des politiques et prennent en charge l'authentification unique (SSO) avec des fournisseurs d'identité externes et des informations d'identification éphémères pour une gouvernance centralisée.

Architecture Zero Trust :

• Le modèle Zero Trust BeyondCorp de Google sécurise les emplacements virtuels sans VPN. Il permet d'authentifier à la fois les utilisateurs et les appareils, et autorise l'accès à l'infrastructure et aux ressources principales de Google. Il permet également le SSO et les politiques de contrôle d'accès.
• AWS fournit une architecture de confiance similaire via AWS Verified Access, IAM Identity Center et Amazon VPC Lattice. Alors que les deux méthodes permettent d'atteindre la confiance zéro, BeyondCorp de Google est plus établie.

Conformité

• AWS : environ 100 programmes de conformité ; GovCloud pour les charges de travail du gouvernement.
• GCP : ~80 programmes de conformité ; Charges de travail assurées pour les industries réglementées.
• AWS fournit GovCloud, une région hautement conforme et dédiée aux données sensibles couramment utilisées par les services gouvernementaux et de la défense. En revanche, GCP propose des charges de travail assurées qui permettent aux entreprises d'appliquer des contrôles de sécurité pour répondre à des exigences de conformité spécifiques. La tour de contrôle AWS vous permet de créer et de gérer de nombreux comptes selon les meilleures pratiques, tandis qu'AWS Organizations vous permet de définir des règles pour restreindre certaines activités liées aux comptes enfants.

GCP contre AWS : soutien à l'écosystème et aux partenaires

GCP et AWS disposent d'écosystèmes étendus et d'un soutien aux partenaires :

Réseau de partenaires

• Le programme de partenariat (APN) d'AWS est vaste, avec plus de 12 000 partenaires consultants et 25 000 produits de marché répartis dans plus de 70 catégories.
• GCP Partner Advantage est un écosystème de partenaires plus restreint, mais il se développe rapidement et s'adapte aux outils open source et natifs de Google.

Communauté et talent

• AWS possède une vaste communauté et des forums, avec des milliers d'architectes et de développeurs certifiés AWS sur le marché du travail. Cela est dû aux vastes programmes de certification AWS couvrant plusieurs niveaux de spécialité.
• GCP développe également ses filières de certification, avec des programmes allant des programmes de base aux programmes professionnels.

GCP contre AWS : préparation au multicloud et à l'hybride

GCP nécessite des licences et des efforts de configuration. Elle propose diverses solutions multicloud pour migrer et optimiser les applications dans tous les environnements. Google Anthos, une plateforme de gestion d'applications basée sur des conteneurs, permet aux utilisateurs de créer des applications de manière cohérente sur Google Cloud, sur site et sur d'autres plateformes de cloud public telles qu'Azure et AWS.

AWS met l'accent sur la mise en place d'AWS sur site via AWS Outposts. Cependant, il nécessite du matériel fourni par AWS, tandis qu'Anthos fonctionne sur du matériel existant. Anthos est neutre pour le cloud, tandis qu'Outposts est profondément intégré à AWS.

GCP contre AWS : complexité

GCP et AWS disposent d'outils CLI, d'API et de documentation pour aider les développeurs à créer et à déployer des applications.

Expérience utilisateur et interface utilisateur

• La console de gestion du cloud de GCP est intuitive et facile à utiliser. Il fournit des informations sur vos déploiements, vos quotas et l'état de votre infrastructure Google Cloud en un seul endroit. Il dispose d'un menu de navigation et d'une barre de recherche unifiée, le tout dans un style épuré.
• La navigation dans la console de gestion AWS semble plus dense, principalement en raison du grand nombre de services.

Shell en ligne de commande et dans le navigateur

• GCP fournit le Cloud Shell directement intégré à la console, ainsi qu'un éditeur de code, qui permet d'exécuter des commandes ou de modifier des fichiers de configuration de manière pratique.
• AWS propose AWS CloudShell, qui est pré-authentifié avec ses interfaces de ligne de commande et ses éditeurs pour un démarrage rapide, avec un accès similaire à l'interface de ligne de commande dans le navigateur.

CLI et SDK

• L'interface de ligne de commande AWS est toutefois bien documentée pour prendre en charge chaque service AWS. AWS propose également des kits SDK complets dans tous les principaux langages de programmation, tels que Python, JavaScript, Ruby, .NET, etc., ce qui vous permet d'appeler facilement les services AWS depuis vos applications.
• La CLI de GCP, la CLI gcloud, est également bien conçue et cohérente. Les deux CLI prennent en charge les opérations quotidiennes telles que les journaux de streaming, la gestion des politiques IAM, le provisionnement des ressources, etc.

Documentation

• GCP et AWS proposent tous deux une documentation complète et des exemples de code pour aider les développeurs à démarrer facilement.
• La documentation d'AWS est détaillée, tandis que celle de GCP est légèrement plus facile à suivre.
• AWS propose de nombreux guides pratiques et une vaste communauté active. Google propose également des didacticiels interactifs via Cloud Skills Boost (anciennement Qwiklabs).

GCP contre AWS : tarifs et remises

GCP et AWS ont un modèle de tarification basé sur la facturation à l'utilisation, selon lequel vous payez pour les ressources utilisées.

Il n'y a pas de frais initiaux, mais les approches de facturation et de remise comportent des nuances de prix complexes. Il est essentiel d'utiliser la calculatrice et l'outil d'analyse des factures de chaque fournisseur, comme le Explorateur de coûts AWS, pour des estimations précises, car de nombreux facteurs contribuent aux coûts réels.

Tarification informatique

GCP GCE et AWS EC2 facturent le calcul à la seconde pour de nombreux types de machines virtuelles. Les prix à la demande pour une petite instance de référence sont bas.

• GCP : Les machines virtuelles e2-micro (2 processeurs virtuels, 1 Go de RAM) coûtent environ 0,008 USD à 0,010 USD par heure, soit 6 à 7 USD par mois.
• AWS : Les machines virtuelles EC2 t3.micro (1 processeur virtuel, 1 Go de RAM) coûtent environ 0,0116 USD par heure, soit environ 8,70 USD par mois.

Tarification du stockage

• Google Cloud Storage Standard (régions des États-Unis, par exemple, us-east1) : 0,020$ par Go par mois.
  • Tarifs plus élevés pour les niveaux multirégionaux.
  • Tarifs réduits pour les niveaux d'archivage (Nearline/Coldline/Archive).
• AWS S3 Standard (régions des États-Unis) : 0,023 USD par Go par mois pour les 50 To/mois initiaux.
  • Coûts accrus pour le stockage multirégional.
  • Les niveaux d'accès et d'archivage peu fréquents ont également permis de réduire les coûts.

Tarification de la mise en réseau (bande passante)

Les données entrantes (entrées) sont gratuites sur les deux clouds.

Point de référence sortie de données les tarifs d'accès à l'Internet public (régions des États-Unis) sont les suivants :

• GCP : 0,12$ par Go pour le premier Go
• AWS : 0,09 $/Go pour les 10 premiers To/mois, avec des tarifs réduits pour les volumes plus élevés.

Réductions et niveaux gratuits

Les nouveaux utilisateurs de GCP reçoivent 300$ de crédits gratuits pendant 90 jours, en plus des limites Always Free.

AWS propose 12 mois d'utilisation gratuite (avec des limites) ainsi que des limites d'utilisation toujours gratuites pour de nombreux services.

GCP s'applique automatiquement Réductions pour utilisation prolongée qui offrent jusqu'à 30 % de réduction sur les machines virtuelles en cours d'exécution. Les utilisateurs dont l'utilisation est planifiée et régulière (pendant 1 ou 3 ans) bénéficient de remises sur l'utilisation engagée qui offrent jusqu'à 57 % sur des quantités spécifiques d'utilisation de vCPU/RAM. Vous pouvez également réaliser entre 60 et 91 % d'économies sur Compute Engine grâce aux machines virtuelles Spot (pour les charges de travail de courte durée), qui peuvent être résiliées à tout moment.

AWS propose des tarifs réduits en échange d'engagements d'un ou trois ans, avec des économies de coûts allant jusqu'à 72 %, qui s'appliquent à Instances réservées et plans d'épargne. AWS propose des instances Spot pour les charges de travail tolérantes aux pannes, qui coûtent 90 % de moins que les machines virtuelles à la demande classiques.

Quand utiliser GCP

🠆 IA/ML et analyses

🠆 Charges de travail stables et sensibles aux coûts

🠆 Multicloud/hybride

🠆 Développement d'applications mobiles

AI/ML et analyses en temps réel

Grâce à des services tels que BigQuery, Vertex AI et Cloud Dataflow, GCP est le choix idéal pour les charges de travail liées à l'IA et à l'apprentissage automatique. Il permet aux équipes de créer des pipelines de données plus rapidement, y compris des charges de travail telles que le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'images.

Charges de travail sensibles aux coûts avec une utilisation régulière

GCP propose une tarification plus simple et des remises automatiques pour utilisation prolongée, réduisant ainsi les coûts des machines virtuelles pour une utilisation à long terme. Cela le rend adapté aux applications SaaS dont les coûts de machine virtuelle sont inférieurs. GCP dispose également d'un système de facturation plus simple, qui permet de prévoir et de gérer les coûts.

Stratégie multicloud ou hybride

Anthos fournit une gestion cohérente des politiques et de la charge de travail sur GCP, sur site, AWS ou Azure. Certains produits GCP, comme BigQuery Omni, permettent des analyses inter-cloud sans déplacer les données, ce qui est idéal si vous souhaitez agréger des données provenant de plusieurs clouds. L'alignement de GCP avec d'autres plateformes ouvertes, telles que TensorFlow, Docker et Kubernetes, favorise la portabilité.

Développement d'applications mobiles

GCP propose un environnement convivial pour les équipes qui développent des architectures mobiles, Web et de microservices. Cloud Functions vous permet d'exécuter des fonctions pilotées par des événements, tandis que Cloud Run permet de déployer des conteneurs sans serveur.

Cloud Run convient au backend Web et aux API REST, tandis que Firebase fournit une plate-forme backend avec authentification, base de données en temps réel, etc. Vous pouvez également utiliser Google Kubernetes Engine (GKE) pour exécuter des charges de travail conteneurisées.

Quand utiliser AWS

🠆 Services à l'échelle de l'entreprise

🠆 Faible latence globale

🠆 Écosystème de partenaires

🠆 Développement et mise sur le marché plus rapides

Services diversifiés et à l'échelle de l'entreprise

Il propose presque toutes les solutions dont vous avez besoin pour exécuter des applications. En matière informatique, vous pouvez choisir les types d'instances que vous souhaitez, stocker des données dans S3 et exécuter des charges de travail conteneurisées, le tout à grande échelle.

AWS peut prendre en charge certains des déploiements les plus importants, tels que le streaming Netflix et l'analyse des courses de Formule 1 en temps réel. Les grandes plateformes de déploiement et d'hébergement de logiciels telles que Supabase et Vercel sont basées sur AWS.

Applications mondiales à faible latence

AWS est très distribué, avec des régions (centres de données) et des zones de disponibilité. Cette architecture vous permet de déployer les ressources au plus près des utilisateurs. Vous pouvez également effectuer un déploiement dans plusieurs zones de disponibilité pour des raisons de tolérance aux pannes et de haute disponibilité. Les services de périphérie AWS tels que CloudFront, Wavelength et Local Zones fournissent une latence extrêmement faible, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel.

Intégrations approfondies avec les partenaires et logiciel de place de marché

Si votre architecture repose sur des logiciels tiers, le réseau de partenaires AWS donne accès à des milliers de développeurs, de consultants et d'architectes de solutions à votre disposition. La place de marché AWS propose des milliers de produits logiciels, ce qui signifie que vous pouvez déployer des logiciels de niveau entreprise.

Accélération des délais de commercialisation des services gérés

AWS propose une suite complète de services pour accélérer le développement des applications et les expédier plus rapidement. Par exemple, vous pouvez utiliser Amazon Cognito pour gérer l'authentification, Amazon SNS pour les notifications en temps réel et Elemental MediaConvert pour le transcodage vidéo, entre autres.

Stockage, sauvegarde et archivage

AWS dispose de plusieurs niveaux de stockage, ce qui vous permet de stocker des données en fonction de leur cas d'utilisation et de la fréquence de récupération. Vous pouvez utiliser le niveau Standard pour les données fréquemment consultées, ou le Archive Glacier Deep pour les données rarement consultées, avec plusieurs niveaux intermédiaires.

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Comment Fivetran soutient l'adoption de GCP et d'AWS

GCP et AWS sont tous deux des plateformes solides et réputées. Chacune propose de multiples offres spécialisées, une présence mondiale et une architecture sécurisée. Quel que soit votre choix, vous êtes assuré de bénéficier de performances fiables, d'évolutivité et de sécurité des données.

Que vous choisissiez AWS ou GCP, Fivetran offre à votre équipe un moyen cohérent et automatisé de créer et de gérer des pipelines de données avec une configuration minimale. Sur GCP, Fivetran se connecte à BigQuery, gère les bases de données et les tables, et gère automatiquement les modifications de schéma.

Sur AWS, Fivetran se connecte à Amazon Redshift, provisionne des schémas et des tables cibles et effectue des fusions incrémentielles, permettant ainsi aux entrepôts de bénéficier d'une maintenance minimale.

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