AWS vs Azure vs GCP 2026: Ta sama aplikacja, 3 rachunki, uczciwy zwycięzca

AWS nadal dzierży koronę z 31% udziałem w rynku, ale Azure rośnie w tempie 39% rok do roku, a możliwości AI Google Cloud przyciągają uwagę całej branży. Na rynku chmurowym wartym już ponad 600 miliardów dolarów wybór między tymi trzema gigantami to jedna z najważniejszych decyzji infrastrukturalnych, jakie podejmie Twój zespół.

To porównanie AWS vs Azure vs Google Cloud wykracza poza powierzchowne listy funkcji, które znajdziesz gdzie indziej. Na podstawie naszego doświadczenia w projektowaniu systemów produkcyjnych na wszystkich trzech platformach oferujemy to, co większość porównań dostawców chmury pomija: zestawione obok siebie przykłady kodu CLI i SDK, realne scenariusze cenowe z konkretnymi kwotami w dolarach oraz uporządkowane ramy decyzyjne, które przekładają Twoje priorytety na jednoznaczną rekomendację.

Oto wersja w skrócie: AWS to najbezpieczniejszy domyślny wybór dla większości obciążeń dzięki niedoścignionemu katalogowi usług. Azure to najmocniejsza opcja, jeśli Twoja organizacja działa w oparciu o narzędzia Microsoftu. Google Cloud to najrozsądniejszy wybór dla AI/ML, analityki danych i architektur opartych na Kubernetesie. Teraz przejdźmy do szczegółów.

Szybkie podsumowanie, AWS vs Azure vs Google Cloud w pigułce

Wybierz AWS, jeśli potrzebujesz najszerszego katalogu usług, najgłębszego ekosystemu firm trzecich i platformy, która ma usługę praktycznie do wszystkiego. Wybierz Azure, jeśli Twoja organizacja żyje w ekosystemie Microsoftu — Office 365, Active Directory, .NET i SQL Server. Wybierz Google Cloud, jeśli Twoim priorytetem jest AI/ML, analityka danych lub architektura natywna dla Kubernetesa.

W dalszej części tego artykułu omawiamy każdą kategorię z przykładami kodu, rzeczywistymi wyliczeniami cen i jednoznacznymi werdyktami, abyś mógł podjąć pewną decyzję.

Czym są AWS, Azure i Google Cloud?

Amazon Web Services (AWS)

AWS wystartował w 2006 roku i w praktyce stworzył kategorię IaaS dzięki S3 i EC2. Pozostaje liderem rynku z udziałem na poziomie około 31%, a roczny wskaźnik przychodów przekracza 100 miliardów dolarów według stanu na 2025 rok. Z AWS korzystają Netflix, Airbnb, NASA i Capital One.

AWS oferuje najszerszy katalog usług w chmurze — ponad 200 usług obejmujących obliczenia, pamięć masową, bazy danych, AI/ML, IoT i wszystko pomiędzy (pełny katalog znajdziesz w dokumentacji AWS). Jeśli potrafisz wyobrazić sobie usługę chmurową, AWS niemal na pewno ją ma. Gdzie jest haczyk? Ten ogrom może przytłaczać nowicjuszy, a model cenowy AWS jest powszechnie uznawany za skomplikowany.

Microsoft Azure

Azure wystartował w 2010 roku jako „Windows Azure”, a w 2014 roku zmienił nazwę. To drugi co do wielkości dostawca chmury z udziałem około 25% i najszybciej rosnący z wielkiej trójki — w tempie 39% rok do roku. Szacuje się, że z Azure korzysta 85% firm z listy Fortune 500.

Unikalną przewagą Azure jest głęboka integracja z ekosystemem Microsoftu — Office 365, Active Directory (obecnie Entra ID), Windows Server, .NET, GitHub i VS Code działają ze sobą bezproblemowo. Azure ma również wyłączność na partnerstwo z OpenAI, co daje mu potężny wyróżnik w obszarze AI dzięki dostępowi do modeli GPT-4o i o1.

Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud wystartował w 2008 roku i ma około 11-13% udziału w rynku, ale rośnie w tempie 36% rok do roku, a w 2025 roku przekroczył 40 miliardów dolarów rocznych przychodów. Z GCP korzystają Spotify, Snap, X (dawniej Twitter) i HSBC.

Co sprawia, że Google Cloud jest wyjątkowy? Zrodził się z tej samej wewnętrznej infrastruktury, która napędza Google Search, YouTube i Gmail. Google stworzył Kubernetesa, przoduje w AI/ML dzięki TPU i Vertex AI oraz dominuje w analityce danych za sprawą BigQuery. Jeśli Twoje obciążenie opiera się na danych lub jest napędzane przez AI, Google Cloud zasługuje na poważne rozważenie.

Usługi obliczeniowe: EC2 vs Virtual Machines vs Compute Engine

Porównanie maszyn wirtualnych

Wszyscy trzej dostawcy oferują niezawodne usługi maszyn wirtualnych, ale szczegóły mają znaczenie.

AWS EC2 to złoty standard z ponad 500 typami instancji, w tym procesorami Graviton opartymi na architekturze ARM, które zapewniają nawet o 40% lepszy stosunek ceny do wydajności niż x86. EC2 ma najbardziej dojrzałe automatyczne skalowanie i najgłębszą integrację z ekosystemem AWS.

Azure Virtual Machines błyszczą w przypadku obciążeń Windows Server i .NET. Ścisła integracja z Active Directory czyni je naturalnym wyborem przy hybrydowych migracjach z lokalnej serwerowni do chmury. Azure oferuje również maszyny wirtualne z poufnym przetwarzaniem (confidential computing) dla wrażliwych obciążeń.

GCP Compute Engine wyróżnia się niestandardowymi typami maszyn — sam wybierasz dokładną liczbę vCPU i ilość RAM, zamiast wybierać spośród predefiniowanych rozmiarów. GCP oferuje także migrację na żywo (Twoje maszyny wirtualne nie restartują się podczas konserwacji hosta) oraz rozliczanie co sekundę od pierwszej minuty.

Oto szybki przegląd cen dla standardowej maszyny wirtualnej ogólnego przeznaczenia (4 vCPU, 16 GB RAM):

Niższa cena GCP wynika z automatycznych rabatów za ciągłe użytkowanie (sustained-use), które włączają się po przekroczeniu 25% miesiąca bez żadnego zobowiązania.

Usługi kontenerowe: EKS vs AKS vs GKE

Google stworzył Kubernetesa, a GKE (Google Kubernetes Engine) pozostaje złotym standardem zarządzanego Kubernetesa. GKE Autopilot w pełni zarządza infrastrukturą węzłów, więc Ty myślisz tylko o podach. To najbardziej bezobsługowe doświadczenie z Kubernetesem, jakie istnieje.

EKS (Elastic Kubernetes Service) ma największe wdrożenie w środowiskach enterprise i głęboko integruje się z ekosystemem AWS, ale wymaga większego nakładu operacyjnego i pobiera 0,10 $/godz. za warstwę kontrolną.

AKS (Azure Kubernetes Service) oferuje bezpłatną warstwę kontrolną i ściśle integruje się z Azure DevOps. To najlepszy wybór dla zespołów, które już zainwestowały w narzędzia Microsoftu.

Serverless: Lambda vs Azure Functions vs Cloud Functions

Lambda była pionierem serverless computingu w 2014 roku i obsługuje ponad 15 środowisk uruchomieniowych języków, mając najbogatszy ekosystem wyzwalaczy zdarzeń — S3, DynamoDB, API Gateway, SQS i inne.

Azure Functions oferują Durable Functions dla stanowych przepływów pracy serverless, co jest unikalne. Plan premium znacząco redukuje zimne starty, a programiści .NET poczują się tu jak w domu.

Cloud Functions obsługuje lekkie zadania sterowane zdarzeniami, natomiast Cloud Run to kontenerowa platforma serverless od Google. Cloud Run pozwala wdrażać dowolną skonteneryzowaną aplikację z niemal zerowymi zimnymi startami — w dowolnym języku, z dowolnym frameworkiem.

Przykład kodu, wdrażanie maszyny wirtualnej na każdej platformie

Żaden z konkurentów nie zamieszcza przykładów kodu dotyczących wdrażania zasobów obliczeniowych. Oto jak uruchomić równoważną maszynę wirtualną na wszystkich trzech platformach:

# AWS vs Azure vs GCP 2026: Same App, 3 Bills, Honest Winner
aws ec2 run-instances \
  --image-id ami-0abcdef1234567890 \
  --instance-type t3.medium \
  --key-name my-key \
  --security-group-ids sg-12345678

# Azure: Create a Standard_B2s VM (2 vCPU, 4GB RAM)
az vm create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myVM \
  --image Ubuntu2204 \
  --size Standard_B2s \
  --admin-username azureuser \
  --generate-ssh-keys

# GCP: Create an e2-medium instance (2 vCPU, 4GB RAM)
gcloud compute instances create my-vm \
  --zone=us-central1-a \
  --machine-type=e2-medium \
  --image-family=ubuntu-2204-lts \
  --image-project=ubuntu-os-cloud

Zwróć uwagę na różnice: AWS wymaga wcześniej utworzonej pary kluczy i grupy bezpieczeństwa. Azure potrzebuje grupy zasobów, ale automatycznie generuje klucze SSH. GCP ma najprostszą składnię — określasz, czego chcesz, a resztą zajmuje się platforma.

Werdykt: AWS wygrywa pod względem szerokości i dojrzałości oferty obliczeniowej (ponad 500 typów instancji, procesory Graviton). Google Cloud wygrywa w Kubernetesie (GKE to złoty standard) i prostocie serverless (Cloud Run). Azure to najmocniejszy wybór dla obciążeń .NET i Windows dzięki niedoścignionej integracji z Active Directory.

Usługi baz danych: porównanie warstwy danych

Relacyjne bazy danych

AWS RDS obsługuje MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle i SQL Server — to najbardziej elastyczne wsparcie dla wielu silników spośród wszystkich dostawców. Aurora, chmurowo-natywna opcja Amazona, deklaruje 5-krotnie wyższą wydajność niż standardowy MySQL i 3-krotnie wyższą niż PostgreSQL. Jeśli zastanawiasz się między silnikami baz danych, nasz szczegółowy przewodnik PostgreSQL vs MySQL dogłębnie omawia kompromisy.

Azure SQL Database oferuje w pełni zarządzanego SQL Servera z najlepszą ścieżką migracji z lokalnych środowisk SQL Server. Poziom Hyperscale obsługuje bazy danych o rozmiarze do 100 TB.

Cloud SQL obsługuje zarządzane MySQL, PostgreSQL i SQL Server. AlloyDB oferuje wydajność kompatybilną z PostgreSQL dla wymagających obciążeń. A do tego jest Cloud Spanner — globalnie rozproszona relacyjna baza danych, która nie ma odpowiednika w AWS ani Azure w tej skali. Zapewnia spójność relacyjnej bazy danych przy poziomej skalowalności NoSQL.

Bazy danych NoSQL

DynamoDB zapewnia opóźnienia rzędu pojedynczych cyfr milisekund przy dowolnej skali — napędza sam Amazon.com.

Cosmos DB to wyróżniający się produkt bazodanowy Azure. Jest prawdziwie wielomodelowy (dokumentowy, klucz-wartość, grafowy, kolumnowy, tabelaryczny) z pięcioma modelami spójności i gotową do użycia globalną dystrybucją. Żadna inna chmurowa baza danych nie oferuje takiej elastyczności.

Firestore sprawdza się jako solidna dokumentowa baza danych kompatybilna z Firebase, natomiast Bigtable obsługuje ogromne, szerokokolumnowe obciążenia analityczne (napędza Google Search i Maps).

Hurtownie danych

BigQuery to bez wątpienia najbardziej innowacyjny produkt hurtowni danych na rynku. Jest w pełni serverless z modelem płatności za zapytanie, oddziela pamięć masową od obliczeń i pozwala budować modele ML bezpośrednio w SQL za pomocą składni CREATE MODEL. Jeśli Twój zespół intensywnie pracuje z danymi, samo BigQuery może uzasadniać wybór Google Cloud.

Redshift to tradycyjna, provisionowana hurtownia danych AWS z opcją serverless. Synapse Analytics to ujednolicona platforma analityczna Azure łącząca możliwości hurtowni danych i big data.

Werdykt: AWS wygrywa pod względem szerokości oferty baz danych (ponad 15 zarządzanych silników bazodanowych). Google Cloud wygrywa w hurtowniach danych — BigQuery jest najlepsze w swojej klasie. Wielomodelowe podejście Cosmos DB jest unikalnie elastyczne dla zespołów, które potrzebują wielu modeli danych w jednej usłudze.

Usługi pamięci masowej: S3 vs Blob Storage vs Cloud Storage

Obiektowa pamięć masowa

AWS S3 zdefiniował chmurową obiektową pamięć masową i pozostaje standardem branżowym. Oferuje jedenaście dziewiątek trwałości (99,999999999%) i wiele klas przechowywania: Standard, Infrequent Access, Glacier Instant Retrieval, Glacier Flexible Retrieval i Glacier Deep Archive.

Azure Blob Storage zapewnia poziomy Hot, Cool, Cold i Archive ze ścisłą integracją z Azure Data Lake Storage dla obciążeń analitycznych.

GCP Cloud Storage oferuje poziomy Standard, Nearline, Coldline i Archive poprzez ujednolicony interfejs API dla wszystkich klas. Polityki cyklu życia automatycznie przenoszą obiekty między poziomami.

Blokowa i plikowa pamięć masowa

Wszyscy trzej oferują blokową pamięć masową SSD i HDD (EBS, Azure Managed Disks, GCP Persistent Disks). Dyski trwałe GCP mają unikalną przewagę: można je podłączać do wielu maszyn wirtualnych jednocześnie w trybie tylko do odczytu.

W zakresie zarządzanych systemów plików EFS (AWS), Azure Files i Filestore (GCP) zapewniają udziały plikowe NFS lub SMB.

Werdykt: AWS S3 wygrywa — zdefiniował tę kategorię i pozostaje najbardziej dojrzałą usługą obiektowej pamięci masowej. Wszyscy trzej oferują niemal identyczne gwarancje trwałości. GCP ma lekką przewagę w prostocie cen, a Azure w integracji analitycznej dzięki Data Lake Storage.

AI i uczenie maszynowe: pole bitwy w 2026 roku

AI/ML to najszybciej rosnąca kategoria obciążeń chmurowych i obszar, w który wszyscy trzej dostawcy inwestują najwięcej. To najważniejsza sekcja w 2026 roku.

Platformy ML

AWS SageMaker zapewnia kompleksową platformę ML: etykietowanie danych, trenowanie, wdrażanie i monitorowanie. SageMaker Studio oferuje środowisko notatników, a SageMaker Autopilot obsługuje AutoML dla zespołów, które chcą trenować modele bez pisania kodu treningowego.

Azure Machine Learning oferuje podobny kompleksowy przepływ pracy z ściślejszą integracją z Azure DevOps dla potoków MLOps. Jego pulpit Responsible AI jest unikalny — pomaga zespołom audytować modele pod kątem uczciwości, interpretowalności i analizy błędów przed wdrożeniem.

Google Vertex AI to ujednolicona platforma ML od Google. AutoML pozwala trenować niestandardowe modele bez kodu, Model Garden zapewnia dostęp do ponad 100 wytrenowanych modeli, a integracja z BigQuery ML oznacza, że możesz trenować modele bezpośrednio za pomocą zapytań SQL.

Modele fundamentalne i generatywna AI

Tutaj trzej dostawcy przyjęli fundamentalnie różne podejścia strategiczne:

AWS Bedrock przyjmuje podejście niezależne od modelu — uzyskaj dostęp do Anthropic Claude, Meta Llama, Amazon Titan, Stability AI i Cohere przez jedno API. Jeśli chcesz mieć swobodę przełączania się między dostawcami modeli, Bedrock jest najbardziej elastyczną opcją.

Azure OpenAI Service zapewnia wyłączny dostęp do modeli OpenAI (GPT-4o, o1, DALL-E, Whisper) z zabezpieczeniami i zgodnością klasy enterprise. To największa konkurencyjna fosa Azure w wyścigu AI.

Google Vertex AI oferuje własne modele Google Gemini trenowane na danych w skali Google. Gemini 1.5 Pro obsługuje do 1 miliona tokenów kontekstu — to największe okno kontekstowe dostępne u głównych dostawców.

Niestandardowy sprzęt AI

Google Cloud ma tu rzeczywistą przewagę sprzętową. TPU v5e i v5p to specjalnie zaprojektowane akceleratory AI, które są znacząco tańsze niż GPU NVIDIA przy trenowaniu modeli na dużą skalę. Jeśli trenujesz niestandardowe modele na dużą skalę, TPU mogą obniżyć koszty obliczeniowe o 50% lub więcej.

AWS odpowiada własnymi układami: Trainium do trenowania i Inferentia do inferencji, obok instancji GPU NVIDIA A100 i H100.

Azure opiera się głównie na partnerstwach z NVIDIA w zakresie GPU (A100, H100) bez własnych układów AI, choć wyłączny dostęp do OpenAI to rekompensuje.

Przykład kodu, wywoływanie API modelu fundamentalnego

Oto to samo zadanie — wywołanie modelu fundamentalnego w celu wygenerowania tekstu — na wszystkich trzech platformach:

# AWS Bedrock: Call Claude via Bedrock
import boto3, json

bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
response = bedrock.invoke_model(
    modelId="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Explain cloud computing"}],
        "max_tokens": 1024
    })
)
result = json.loads(response["body"].read())

# Azure OpenAI: Call GPT-4o
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint="https://my-resource.openai.azure.com/",
    api_version="2024-02-01"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain cloud computing"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# Google Vertex AI: Call Gemini
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

vertexai.init(project="my-project", location="us-central1")
model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro")
response = model.generate_content("Explain cloud computing")
print(response.text)

Zwróć uwagę na różnice w ergonomii: SDK Google jest najbardziej zwięzłe (4 istotne linie). AWS Bedrock wymaga ręcznej serializacji JSON. Azure używa znanego SDK OpenAI z nakładką specyficzną dla Azure.

Werdykt: Nie ma jednego zwycięzcy w AI/ML — właściwy wybór zależy od Twoich konkretnych potrzeb. Google Cloud wygrywa dla niestandardowych obciążeń AI (TPU + Vertex AI oferują najlepszy stosunek ceny do wydajności przy trenowaniu). Azure wygrywa pod względem dostępu do GPT-4/OpenAI (wyłączne partnerstwo to prawdziwa fosa). AWS wygrywa pod względem elastyczności modeli (Bedrock pozwala zmieniać dostawców bez zmiany infrastruktury).

Sieć i CDN

VPC: Wszyscy trzej oferują Virtual Private Cloud z podsieciami, tabelami tras i zaporami. VPC w GCP jest domyślnie globalne — jedno VPC automatycznie obejmuje wszystkie regiony. VPC w AWS i Azure są regionalne i wymagają peerowania dla łączności międzyregionalnej.

Równoważenie obciążenia: GCP oferuje pojedynczy globalny load balancer, który dystrybuuje ruch na całym świecie z jednego zasobu. AWS i Azure używają regionalnych load balancerów (ALB/NLB w AWS, Application Gateway w Azure) i wymagają dodatkowej konfiguracji dla globalnej dystrybucji.

CDN: CloudFront (AWS) ma najwięcej punktów obecności — ponad 600 lokalizacji brzegowych na świecie. Azure CDN i GCP Cloud CDN są konkurencyjne, ale mają mniej PoP-ów.

DNS: Route 53 (AWS), Azure DNS i Cloud DNS oferują programowalne zarządzanie DNS z wysoką dostępnością.

Werdykt: GCP wygrywa pod względem prostoty sieci — globalne VPC i globalny load balancer to wyróżniające się funkcje. AWS wygrywa w CDN dzięki ponad 600 lokalizacjom brzegowym CloudFront. ExpressRoute od Azure to najlepsza opcja dla hybrydowej łączności z lokalną serwerownią.

Bezpieczeństwo i zgodność

Zarządzanie tożsamością i dostępem

Azure Entra ID (dawniej Azure AD) to wyraźny lider w obszarze tożsamości enterprise. Logowanie jednokrotne w Office 365, Dynamics 365 i GitHub oraz polityki dostępu warunkowego (Conditional Access) czynią go niedoścignionym dla organizacji już działających w ekosystemie Microsoftu.

AWS IAM oferuje szczegółową, opartą na politykach kontrolę dostępu ze wsparciem dla federacji tożsamości i Organizations do zarządzania wieloma kontami. To najbardziej elastyczny system IAM, ale ma bardziej stromą krzywą uczenia się.

Google Cloud IAM zapewnia opartą na rolach kontrolę dostępu z politykami organizacyjnymi i Workload Identity Federation do bezkluczowego uwierzytelniania z zewnętrznych dostawców tożsamości.

Certyfikaty zgodności

Suwerenność danych w UE w 2026 roku

Suwerenność danych staje się coraz bardziej kluczowa dla europejskich przedsiębiorstw. Azure przoduje dzięki EU Data Boundary i dedykowanym suwerennym regionom chmurowym. AWS ogłosił European Sovereign Cloud w 2024 roku z dedykowaną infrastrukturą. Google Cloud współpracuje z T-Systems w zakresie suwerennej chmury w Niemczech i oferuje szczegółową kontrolę rezydencji danych.

Werdykt: Azure wygrywa w bezpieczeństwie enterprise — integracja Entra ID jest niedościgniona dla organizacji opartych na Microsofcie. AWS wygrywa pod względem szerokości zgodności, mając ponad 143 certyfikaty — najwięcej spośród wszystkich dostawców. W zakresie suwerenności danych w UE obecnie prowadzi Azure. GCP jest konkurencyjny, ale nieco ustępuje w penetracji sektora rządowego i branż regulowanych.

Cennik, ile faktycznie zapłacisz

Omówienie modeli cenowych

Każdy dostawca inaczej konstruuje rabaty, a zrozumienie tego może zaoszczędzić Twojemu zespołowi tysiące miesięcznie:

• AWS: On-demand, Savings Plans (zobowiązanie na 1-3 lata, do 72% rabatu), Spot Instances (do 90% taniej, mogą zostać przerwane) oraz starsze Reserved Instances. Pełne zestawienie znajdziesz na stronie cennika AWS.
• Azure: Pay-as-you-go, Reserved VM Instances (1-3 lata, do 72% taniej), Spot VMs (do 90% taniej) oraz Azure Hybrid Benefit — wykorzystaj istniejące licencje Windows Server lub SQL Server, aby zaoszczędzić 40-80% na obliczeniach. To unikalne dla Azure. Szczegóły na stronie cennika Azure.
• GCP: On-demand, Committed Use Discounts (1-3 lata, do 57% taniej), Sustained Use Discounts (automatyczny rabat 20-30% po przekroczeniu 25% miesięcznego użytkowania, bez zobowiązania) oraz Preemptible/Spot VMs (do 91% taniej). Aktualne stawki sprawdź na stronie cennika Google Cloud.

Oto kluczowy wniosek: rabaty za ciągłe użytkowanie w GCP są automatyczne. Nie musisz przewidywać swojego zużycia ani podpisywać umowy. Dla zespołów, które nie chcą z góry się zobowiązywać, to prawdziwa przewaga.

Rzeczywiste porównanie cen

Ceny maszyn wirtualnych ogólnego przeznaczenia (4 vCPU, 16 GB RAM, Linux, US East, on-demand):

GCP jest najtańszy na każdym poziomie zobowiązania dla tej klasy instancji. Ale pamiętaj: koszt zależy od obciążenia, a ceny maszyn wirtualnych to tylko część całkowitego rachunku.

Porównanie darmowych poziomów

Polityka „nigdy nie naliczamy opłat automatycznie” w GCP się wyróżnia. Gdy Twój kredyt 300 $ wygaśnie, Twoje zasoby po prostu się zatrzymują — nie budzisz się z niespodziewanym rachunkiem. To czyni GCP najbezpieczniejszą platformą dla uczących się i eksperymentujących.

Ukryte koszty, na które trzeba uważać

To koszty, które nie pojawiają się na stronach marketingowych, ale pojawiają się na miesięcznym rachunku:

• Transfer wychodzący danych: Wszyscy trzej naliczają ~0,09-0,12 $/GB po przekroczeniu darmowego limitu. AWS daje 100 GB miesięcznie za darmo; Azure i GCP tylko 5 GB. Jeśli Twoja aplikacja obsługuje znaczący ruch wychodzący, koszty szybko rosną.
• Bramy NAT: AWS nalicza ~0,045 $/godz. plus 0,045 $/GB za bramy NAT. Pojedyncza brama NAT kosztuje około 32 $/mies. przed uwzględnieniem transferu danych. Azure i GCP mają podobne opłaty.
• Load balancery: Minimum 15-22 $/mies. u wszystkich trzech dostawców, nawet dla bezczynnych load balancerów.
• Poziomy wsparcia: Wsparcie klasy biznesowej zaczyna się od 100 $/mies. w AWS (lub 3% wydatków, w zależności od tego, co wyższe) i Azure. Wsparcie Enhanced w GCP zaczyna się od 500 $/mies., znacząco drożej na niższych poziomach.

Scenariusze kosztów, od hobby po enterprise

Programy kredytowe dla startupów

Jeśli jesteś firmą na wczesnym etapie, darmowe kredyty mogą znacząco wydłużyć Twój runway:

Google Cloud oferuje najhojniejsze kredyty dla startupów, szczególnie dla firm skupionych na AI. Jeśli budujesz produkt AI, sam program startupowy GCP może uzasadniać wybór platformy.

Werdykt: Google Cloud wygrywa cenowo dla większości obciążeń — rabaty sustained-use, okres próbny bez automatycznego naliczania opłat i najwyższe kredyty dla startupów czynią go najbardziej opłacalnym wyborem. AWS wygrywa pod względem szerokości darmowego poziomu (ponad 60 usług zawsze za darmo i 100 GB/mies. darmowego transferu wychodzącego). Hybrid Benefit od Azure jest niedościgniony dla organizacji z istniejącymi licencjami Microsoftu. W skali enterprise wszyscy trzej są negocjowalni — weź dane o swoim zużyciu i negocjuj.

DevOps i doświadczenie programistów

Potoki CI/CD

Azure DevOps to najbardziej kompletne wbudowane rozwiązanie CI/CD — łączy Boards, Repos, Pipelines, Test Plans i Artifacts w jednej platformie. Microsoft jest również właścicielem GitHub, co daje zespołom Azure najlepszą zintegrowaną historię DevOps.

AWS oferuje CodePipeline + CodeBuild + CodeDeploy, które są funkcjonalne, ale rozproszone. W praktyce wiele zespołów AWS używa GitHub Actions lub Jenkins zamiast natywnego CI/CD od AWS.

GCP udostępnia Cloud Build, który jest prostszy i dobrze integruje się z Cloud Deploy dla GKE. Podobnie jak w AWS, większość zespołów GCP łączy Cloud Build z GitHub Actions.

Infrastruktura jako kod

• AWS CloudFormation: Szablony JSON/YAML, specyficzne dla AWS. AWS CDK pozwala definiować infrastrukturę programowo w TypeScript, Python lub Java — to doskonałe rozwiązanie dla zespołów, które wolą prawdziwy kod zamiast YAML.
• Azure ARM Templates / Bicep: Szablony ARM są powszechnie znane z rozwlekłego JSON. Bicep to uproszczony DSL, który sprawia, że IaC w Azure jest znacznie bardziej przystępne.
• GCP Deployment Manager: Oparty na YAML i mniej popularny. Większość użytkowników GCP woli Terraform.
• Terraform: Standard de facto wielochmurowego IaC. Jeśli Twój zespół używa lub planuje używać wielu dostawców chmury, terraform jest odpowiedzią niezależnie od dostawcy.

Przykład kodu, konfiguracja providera Terraform

Oto równoważna konfiguracja Terraform do wdrożenia maszyny wirtualnej na każdej platformie:

# AWS Provider -- Terraform
provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

resource "aws_instance" "web" {
  ami           = "ami-0abcdef1234567890"
  instance_type = "t3.medium"
  tags = { Name = "web-server" }
}

# Azure Provider -- Terraform
provider "azurerm" {
  features {}
}

resource "azurerm_linux_virtual_machine" "web" {
  name                = "web-vm"
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  location            = "eastus"
  size                = "Standard_B2s"
  admin_username      = "azureuser"
  # ... network interface, SSH key config
}

# GCP Provider -- Terraform
provider "google" {
  project = "my-project-id"
  region  = "us-central1"
}

resource "google_compute_instance" "web" {
  name         = "web-vm"
  machine_type = "e2-medium"
  zone         = "us-central1-a"
  boot_disk {
    initialize_params { image = "ubuntu-os-cloud/ubuntu-2204-lts" }
  }
  # ... network interface config
}

Zwróć uwagę, że Azure wymaga odwołania do grupy zasobów, AWS jest najbardziej zwięzłe, a GCP wymaga jawnego określenia strefy. Wszystkie trzy mają dojrzałe providery Terraform — wybór sprowadza się do tego, do której chmury wdrażasz, a nie do wsparcia Terraform.

Werdykt: Azure wygrywa w zintegrowanym DevOps — Azure DevOps to najbardziej kompletna wbudowana platforma. Dla zespołów wielochmurowych standardem jest Terraform, niezależnie od dostawcy. AWS CDK jest doskonałe dla zespołów, które wolą programowy IaC zamiast deklaratywnych szablonów. GCP ma najczystsze doświadczenie programistyczne, ale najmniejszy ekosystem natywnych narzędzi.

Chmura hybrydowa i wielochmurowa

87% przedsiębiorstw korzysta z wielu dostawców chmury. Oto jak każda platforma odpowiada na potrzeby hybrydowe i wielochmurowe:

AWS Outposts wprowadza sprzęt AWS do Twojej serwerowni, uruchamiając natywne usługi AWS lokalnie. Jest idealny dla branż regulowanych, które potrzebują lokalnego przetwarzania danych z interfejsem API AWS.

Azure Arc rozszerza warstwę zarządzania Azure na dowolną infrastrukturę — serwery lokalne, AWS, GCP i lokalizacje brzegowe. Zarządzasz wszystkim z portalu Azure. To najbardziej dojrzała dostępna dziś oferta zarządzania chmurą wielochmurową.

Google Anthos (repozycjonowany jako Google Distributed Cloud) uruchamia klastry GKE lokalnie, w AWS lub w Azure. Przyjmuje zorientowane na Kubernetesa podejście do chmury hybrydowej.

Rzeczywistość chmury wielochmurowej jest niejednoznaczna. Strategia „best-of-breed” — używanie BigQuery do analityki, Azure do aplikacji enterprise i AWS do ogólnych obliczeń — jest coraz powszechniejsza. Ale chmura wielochmurowa dodaje złożoności operacyjnej i powinieneś ją przyjąć tylko wtedy, gdy korzyści wyraźnie uzasadniają ten narzut.

W kwestii uzależnienia od dostawcy: własnościowe usługi takie jak DynamoDB, Cosmos DB, BigQuery i Cloud Spanner tworzą realne bariery migracji. Usługi standardowe, zbudowane na fundamentach open-source (PostgreSQL, Kubernetes, Terraform), są znacznie bardziej przenośne. Zanim postawisz wszystko na własnościową usługę, zadaj sobie pytanie: „Czy byłbym skłonny zmigrować to za trzy lata?”

Werdykt: Azure Arc wygrywa w zarządzaniu wielochmurowym — to najbardziej kompletne rozwiązanie do zarządzania zasobami u różnych dostawców. AWS Outposts wygrywa w lokalnym doświadczeniu natywnym dla AWS. Anthos jest mocny dla architektur zorientowanych na Kubernetesa, ale ma węższy zakres.

Globalna infrastruktura i wsparcie

Regiony i strefy dostępności

AWS ma najszerszy globalny zasięg z największą liczbą stref dostępności i największą siecią brzegową. Azure ma najwięcej regionów (60+), ale nie wszystkie regiony oferują pełną dostępność usług. GCP ma mniej regionów niż Azure, ale silne pokrycie na kluczowych rynkach.

Jeśli potrzebujesz konkretnego regionu geograficznego ze względu na rezydencję danych lub opóźnienia, sprawdź przed podjęciem decyzji, który dostawca faktycznie ma tam region.

Zobowiązania SLA

Wszyscy trzej oferują SLA dostępności na poziomie 99,95%-99,99% dla większości usług obliczeniowych. Kredyty SLA w GCP są nieco hojniejsze, gdy już dojdzie do awarii.

Poziomy wsparcia

Płatny punkt wejścia wsparcia w GCP na poziomie 500 $/mies. jest znacząco wyższy niż opcje AWS i Azure za 29-100 $/mies. Jeśli przystępne cenowo wsparcie ma znaczenie dla Twojego zespołu, AWS i Azure mają przewagę.

Werdykt: AWS wygrywa pod względem szerokości globalnej infrastruktury — najwięcej stref dostępności i największa sieć brzegowa CDN. Azure wygrywa liczbą regionów (60+). Wsparcie GCP jest najdroższe na niższych poziomach, co może być wadą dla mniejszych zespołów.

Odpowiedniki usług, mapowanie nazw AWS vs Azure vs GCP

Jednym z najbardziej mylących aspektów porównywania dostawców chmury jest to, że każdy używa różnych nazw dla równoważnych usług. Dodaj tę tabelę do zakładek — będziesz do niej często wracać.

Kiedy wybrać każdego z dostawców

Kiedy wybrać AWS

• Potrzebujesz najszerszego katalogu usług i chcesz platformy, która ma rozwiązanie praktycznie do wszystkiego
• Twój zespół ma już wiedzę lub certyfikaty AWS
• Budujesz obciążenia ogólnego przeznaczenia bez wyraźnej preferencji dla ekosystemu Microsoftu lub Google
• Potrzebujesz najgłębszego ekosystemu integracji firm trzecich — każde narzędzie, biblioteka i produkt SaaS wspiera AWS w pierwszej kolejności
• Chcesz najbardziej dojrzałej platformy chmurowej z ponad 18-letnim doświadczeniem produkcyjnym
• Działasz w branży regulowanej (opieka zdrowotna, finanse, sektor rządowy), która wymaga określonych certyfikatów zgodności

Kiedy wybrać Azure

• Twoja organizacja korzysta z ekosystemu Microsoftu (Office 365, Active Directory, Windows Server, .NET, SQL Server, GitHub)
• Potrzebujesz łączności z hybrydową chmurą enterprise (Azure Arc + ExpressRoute)
• Chcesz wyłącznego dostępu do API OpenAI/GPT-4 dla produkcyjnych aplikacji AI
• Masz istniejące licencje Microsoftu — Azure Hybrid Benefit oszczędza 40-80% na obliczeniach
• Potrzebujesz możliwości chmury rządowej lub obronnej (Azure Government to najbardziej certyfikowana chmura rządowa)
• Z Azure korzysta 85% firm z listy Fortune 500 — sieciowe efekty enterprise mają znaczenie

Kiedy wybrać Google Cloud

• Twoim priorytetem są obciążenia AI/ML — TPU, Vertex AI i Gemini dają najlepszy stosunek ceny do wydajności przy trenowaniu i inferencji
• Jesteś organizacją opartą na danych — BigQuery to najlepsza dostępna serverlessowa hurtownia danych
• Kubernetes jest centralny dla Twojej architektury — Google stworzył Kubernetesa, a GKE to złoty standard
• Chcesz najprostszych cen — automatyczne rabaty sustained-use oznaczają oszczędności bez zobowiązań
• Jesteś startupem szukającym maksymalnych kredytów — GCP oferuje 200-350 tys. $, najwięcej w branży
• Cenisz infrastrukturę w skali Google — te same systemy, które obsługują Google Search, YouTube i Gmail

Ramy decyzyjne, który dostawca chmury pasuje do Twoich potrzeb?

Jeśli szczegółowe sekcje powyżej wydają się przytłaczające, te ramy decyzyjne przekładają Twój główny priorytet bezpośrednio na rekomendację dostawcy:

Nadal nie jesteś pewien? Oto prostsza ścieżka decyzyjna: Czy Twój zespół żyje w ekosystemie Microsoftu? Wybierz Azure. Czy Twoim głównym obciążeniem jest AI/ML lub analityka danych? Wybierz Google Cloud. Do wszystkiego innego AWS to bezpieczny domyślny wybór — nie pomylisz się, nawet jeśli inny dostawca może mieć lekką przewagę w konkretnej kategorii.

Jak Techsy podchodzi do architektury chmurowej

W Techsy zaprojektowaliśmy systemy produkcyjne na wszystkich trzech głównych platformach chmurowych dla startupów i scale-upów. Oto proces ewaluacji, przez który przeprowadzamy każdego klienta:

1. Analiza obciążenia — Mapujemy wymagania obliczeniowe, pamięci masowej, baz danych i AI Twojej aplikacji na konkretne usługi chmurowe. SaaS analityki danych ma zupełnie inne potrzeby niż aplikacja mobilna działająca w czasie rzeczywistym.
2. Audyt kompetencji zespołu — Jeśli Twoi inżynierowie już dobrze znają AWS, koszt produktywności przejścia na GCP dla marginalnej korzyści cenowej rzadko ma sens. Uwzględniamy krzywą uczenia się.
3. Mapowanie zgodności — Dla branż regulowanych (opieka zdrowotna, finanse, sektor rządowy) weryfikujemy, czy docelowy dostawca spełnia każdy wymagany certyfikat w Twoich docelowych regionach.
4. Sprawdzenie relacji z dostawcami — Istniejące umowy Microsoft Enterprise Agreement, kontrakty AWS lub programy kredytowe dla startupów mogą znacząco przesunąć równanie kosztów.
5. Prognoza TCO — Modelujemy całkowity koszt posiadania u wszystkich trzech dostawców, używając Twojego rzeczywistego profilu obciążenia, w tym transferu, wsparcia i ukrytych kosztów.
6. Ocena chmury wielochmurowej — Czasem właściwą odpowiedzią nie jest „wybierz jednego”. Pomagamy zespołom zidentyfikować, gdzie podejście best-of-breed (np. BigQuery do analityki plus AWS do ogólnych obliczeń) uzasadnia dodatkową złożoność operacyjną.

Uniwersalne rekomendacje chmurowe dla wszystkich są niebezpieczne. Właściwa platforma zależy od Twojego konkretnego projektu, zespołu i ograniczeń — a nie od tego, który wpis na blogu przeczytałeś ostatnio. Podjęcie tej decyzji dobrze za pierwszym razem oszczędza kosztownych przebudów architektury i migracji w przyszłości.

Potrzebujesz pomocy w wyborze właściwej platformy chmurowej? Nasi architekci chmurowi ocenią Twoje wymagania techniczne, potrzeby skalowania i budżet, aby zarekomendować najlepsze dopasowanie. Umów się na bezpłatną konsultację architektury chmurowej

Ostateczny werdykt, AWS vs Azure vs Google Cloud

AWS pozostaje najbezpieczniejszym domyślnym wyborem dla obciążeń ogólnego przeznaczenia. Jego niedościgniona szerokość usług, 18-letnie doświadczenie i najgłębszy ekosystem firm trzecich oznaczają, że możesz zbudować praktycznie wszystko, nie napotykając ściany.

Azure to najmocniejszy wybór dla przedsiębiorstw zorientowanych na Microsoft. Jeśli Twoja organizacja już inwestuje w stos technologiczny Microsoftu, płynna integracja Azure i wyłączne partnerstwo z OpenAI tworzą przekonującą kombinację, którą trudno odtworzyć.

Google Cloud to najrozsądniejszy wybór dla AI/ML, analityki danych i architektur opartych na Kubernetesie. TPU, BigQuery i GKE reprezentują prawdziwie najlepsze w swojej klasie produkty, którym AWS i Azure nie dorównały.

Przepaść między tymi trzema dostawcami zmniejsza się z każdym rokiem. Wszystkie trzy to doskonałe platformy zdolne do obsługi praktycznie każdego obciążenia. Wyścig AI — wyłączność Azure na OpenAI, inwestycje Google w Gemini i TPU, wielomodelowa strategia Bedrock od AWS — zdefiniuje następną fazę konkurencji chmurowej. Oceń swoje obciążenie, oceń kompetencje swojego zespołu, oblicz koszty na真实nych liczbach i zacznij budować.

Źródła

• Cennik AWS, Oficjalny przegląd cennika AWS i kalkulator
• Cennik Azure, Oficjalne szczegóły cennika Azure i narzędzia do zarządzania kosztami
• Cennik Google Cloud, Oficjalny cennik Google Cloud i informacje o darmowym poziomie
• Dokumentacja AWS, Kompleksowa dokumentacja usług AWS i przewodniki wprowadzające
• Dokumentacja Azure, Oficjalna dokumentacja Microsoft Azure i samouczki
• Dokumentacja Google Cloud, Oficjalna dokumentacja produktów Google Cloud i szybkie starty

Często zadawane pytania

Co jest lepsze, AWS, Azure czy Google Cloud?

Żaden nie jest uniwersalnie lepszy. AWS jest najlepszy pod względem szerokości usług i dojrzałości (ponad 200 usług, 18 lat na rynku). Azure jest najlepszy do integracji z ekosystemem Microsoftu i hybrydowej chmury enterprise. Google Cloud jest najlepszy do AI/ML, analityki danych i Kubernetesa. Właściwy wybór zależy od Twojego obciążenia, kompetencji zespołu i budżetu — a nie od ogólnego rankingu.

Jaka jest różnica między AWS, Azure i Google Cloud?

AWS to najstarsza i najszersza platforma chmurowa z ponad 200 usługami. Azure głęboko integruje się z narzędziami Microsoftu (Office 365, .NET, Active Directory) i ma wyłączne partnerstwo z OpenAI. Google Cloud przoduje w AI/ML (TPU, Vertex AI) i analityce danych (BigQuery). Wszystkie trzy oferują obliczenia, pamięć masową, bazy danych i sieć, ale ich mocne strony i ekosystemy znacząco się różnią.

Który dostawca chmury jest najtańszy?

Google Cloud jest zazwyczaj najtańszy dla obciążeń obliczeniowych dzięki automatycznym rabatom sustained-use (20-30% taniej bez żadnego zobowiązania). AWS ma najszerszy darmowy poziom (ponad 60 usług zawsze za darmo plus 100 GB/mies. darmowego transferu wychodzącego). Azure oferuje Hybrid Benefit dla organizacji z istniejącymi licencjami Microsoftu, co może dać 40-80% oszczędności. Rzeczywisty koszt zależy od wzorców obciążenia, poziomów zobowiązań i negocjowanych rabatów.

Która chmura jest najlepsza do AI i uczenia maszynowego?

Google Cloud przoduje dzięki sprzętowi TPU, Vertex AI i modelom Gemini do trenowania niestandardowych modeli przy najlepszym stosunku ceny do wydajności. Azure ma wyłączny dostęp do modeli OpenAI (GPT-4o, o1) — jeśli potrzebujesz GPT-4 w produkcji, Azure jest Twoją jedyną opcją wśród głównych chmur. AWS Bedrock oferuje największą różnorodność modeli (Claude, Llama, Titan). Wybierz Google do trenowania, Azure dla GPT-4 lub AWS dla maksymalnej elastyczności modeli.

Której chmury powinienem uczyć się najpierw?

AWS jest najczęściej rekomendowanym punktem wyjścia. Ma największy popyt na rynku pracy, najwięcej ścieżek certyfikacji i najszerszy ekosystem — nauka AWS daje Ci przenośną wiedzę chmurową. Jeśli pracujesz w organizacji zorientowanej na Microsoft, zacznij od Azure. Jeśli skupiasz się na karierze w data science lub AI/ML, certyfikaty Google Cloud są coraz bardziej poszukiwane.

Czy AWS traci udział w rynku na rzecz Azure i Google Cloud?

Udział AWS w rynku spadł z około 33% do 31% w ciągu ostatnich dwóch lat, ale jego przychody w wartościach bezwzględnych nadal rosną i przekraczają 100 miliardów dolarów rocznie. Azure rośnie najszybciej, w tempie 39% rok do roku, a GCP rośnie w tempie 36% rok do roku. Rynek chmury się rozszerza — AWS nie kurczy się, ale konkurenci zwiększają swoje kawałki większego tortu.

Który dostawca chmury jest najlepszy dla startupów?

Google Cloud oferuje najwyższe kredyty dla startupów: 200 000-350 000 $, szczególnie dla startupów skupionych na AI. Azure for Startups oferuje do 150 000 $. AWS Activate oferuje do 100 000 $. Poza kredytami automatyczne rabaty sustained-use i prosty model cenowy Google Cloud sprzyjają startupom dbającym o budżet. Jednak najlepszy wybór zależy również od Twojego stosu technologicznego i kompetencji, które Twój zespół już posiada.

Czy mogę korzystać z wielu dostawców chmury jednocześnie?

Tak, 87% przedsiębiorstw stosuje strategie wielochmurowe. Popularne wzorce obejmują używanie BigQuery (GCP) do analityki przy jednoczesnym uruchamianiu aplikacji produkcyjnych w AWS lub łączenie narzędzi enterprise Azure z możliwościami AI GCP. Chmura wielochmurowa dodaje złożoności operacyjnej, więc przyjmij ją tylko wtedy, gdy korzyści (uniknięcie uzależnienia od dostawcy, usługi best-of-breed, wymagania geograficzne) wyraźnie uzasadniają ten narzut.

Który dostawca chmury jest najbezpieczniejszy?

Wszyscy trzej spełniają główne certyfikaty zgodności (ISO 27001, SOC 2, HIPAA, PCI DSS, FedRAMP). AWS ma najwięcej certyfikatów, ponad 143. Azure ma najsilniejsze zarządzanie tożsamością enterprise (Entra ID) i najbardziej certyfikowaną chmurę rządową. GCP przyjmuje podejście zorientowane na prywatność z dużą przejrzystością przetwarzania danych. W praktyce bezpieczeństwo zależy bardziej od tego, jak skonfigurujesz swoje środowisko chmurowe, niż od tego, którego dostawcę wybierzesz.

Która chmura ma najlepszy darmowy poziom?

AWS ma najszerszy poziom zawsze za darmo z ponad 60 usługami i 100 GB/mies. darmowego transferu wychodzącego. GCP oferuje 300 $ kredytów na 12 miesięcy i nigdy nie nalicza opłat automatycznie po wygaśnięciu okresu próbnego — to najbezpieczniejsza opcja dla uczących się. Azure oferuje 200 $ kredytów na 30 dni plus 65 usług zawsze za darmo. Do eksperymentowania bez ryzyka polityka braku automatycznych opłat GCP jest najbezpieczniejszym wyborem.

Która chmura jest najlepsza do Kubernetesa?

Google Cloud — Google stworzył Kubernetesa, a GKE (Google Kubernetes Engine) jest powszechnie uznawany za najbardziej dojrzałą i najłatwiejszą w użyciu zarządzaną usługę Kubernetesa. GKE Autopilot w pełni zarządza infrastrukturą węzłów, pozwalając Ci skupić się całkowicie na aplikacjach. EKS (AWS) i AKS (Azure) są konkurencyjne, ale wymagają większej konfiguracji operacyjnej i nakładu zarządzania.

Który certyfikat chmurowy daje najwyższe zarobki?

AWS Solutions Architect Professional daje średnio około 160 000 $ wynagrodzenia. GCP Professional Cloud Architect daje średnio około 155 000 $. Azure Solutions Architect Expert daje średnio około 140 000 $. Certyfikaty AWS mają największy popyt na rynku pracy pod względem liczby ofert, podczas gdy certyfikaty GCP są najbardziej poszukiwane w rolach związanych z AI i inżynierią danych. Wszystkie trzy certyfikaty są cenione przez pracodawców i warte inwestycji.