AWS vs Azure vs GCP 2026：同一個 App，三份帳單，誠實的贏家

AWS 仍以 31% 的市佔率穩坐龍頭寶座，但 Azure 正以 39% 的年成長率快速追趕，而 Google Cloud 的 AI 實力也在整個產業中引起矚目。在如今規模超過 6,000 億美元的雲端市場中，如何在這三大巨頭之間做出選擇，將是您的團隊所面臨的最具影響力的基礎架構決策之一。

這篇 AWS vs Azure vs Google Cloud 的比較，將超越您在其他地方看到的那些流於表面的功能清單。基於我們在三個平台上架構生產系統的實務經驗，我們提供了多數雲端供應商比較文章所省略的內容：並列的 CLI 與 SDK 程式碼範例、附上實際金額的真實定價情境，以及一套能將您的優先考量對應到明確建議的結構化決策框架。

先講重點：AWS 憑藉無與倫比的服務目錄，是大多數工作負載最穩妥的預設選擇。Azure 則是組織若以 Microsoft 工具為核心時的最強選擇。Google Cloud 是 AI/ML、資料分析與重度 Kubernetes 架構最明智的選擇。接下來，讓我們深入細節。

快速摘要，AWS vs Azure vs Google Cloud 一目了然

如果您需要最廣泛的服務目錄、最深厚的第三方生態系，以及一個幾乎什麼都有對應服務的平台，請選擇 AWS。如果您的組織生活在 Microsoft 生態系中——Office 365、Active Directory、.NET 與 SQL Server——請選擇 Azure。如果您的優先考量是 AI/ML、資料分析或 Kubernetes 原生架構，請選擇 Google Cloud。

本文其餘部分將逐一拆解各個類別，附上程式碼範例、真實的定價試算與明確的結論，讓您能信心十足地做出決定。

AWS、Azure 與 Google Cloud 是什麼？

Amazon Web Services (AWS)

AWS 於 2006 年推出，並以 S3 與 EC2 實質上開創了 IaaS 這個類別。它至今仍是市場領導者，市佔率約 31%，截至 2025 年，年營收規模已超過 1,000 億美元。Netflix、Airbnb、NASA 與 Capital One 都運行在 AWS 上。

AWS 提供雲端運算中最廣泛的服務目錄，超過 200 項服務，涵蓋運算、儲存、資料庫、AI/ML、IoT 以及其間的一切（可在 AWS 文件中探索完整目錄）。只要您想得到的雲端服務，AWS 幾乎都有。代價呢？這種廣度可能讓新手覺得 AWS 令人無從下手，而它的定價模型也是出了名的複雜。

Microsoft Azure

Azure 於 2010 年以「Windows Azure」之名推出，並在 2014 年更名。它是第二大雲端供應商，市佔率約 25%，也是三大供應商中成長最快的一家，年成長率達 39%。據估計，85% 的《財富》500 強企業都使用 Azure。

Azure 的獨特優勢在於與 Microsoft 生態系的深度整合，Office 365、Active Directory（現為 Entra ID）、Windows Server、.NET、GitHub 與 VS Code 都能順暢協同運作。Azure 也擁有與 OpenAI 的獨家合作關係，使其得以存取 GPT-4o 與 o1 模型，成為強大的 AI 差異化優勢。

Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud 於 2008 年推出，市佔率約 11-13%，但它正以 36% 的年成長率成長，並在 2025 年突破 400 億美元的年營收。Spotify、Snap、X（前身為 Twitter）與 HSBC 都運行在 GCP 上。

Google Cloud 有何特別之處？它誕生于支撐 Google 搜尋、YouTube 與 Gmail 的同一套內部基礎架構。Google 發明了 Kubernetes，並以 TPU 與 Vertex AI 在 AI/ML 領域領先，更以 BigQuery 主宰資料分析。如果您的工作負載屬於資料密集或 AI 驅動型，Google Cloud 絕對值得認真考慮。

運算服務：EC2 vs Virtual Machines vs Compute Engine

虛擬機器比較

三家供應商都提供可靠的虛擬機器服務，但細節才是關鍵。

AWS EC2 是業界標竿，提供超過 500 種執行個體類型，其中包括基於 Graviton ARM 架構的處理器，其性價比 x86 高出最多 40%。EC2 擁有最成熟的自動擴展能力，以及與 AWS 生態系最深入的整合。

Azure Virtual Machines 在 Windows Server 與 .NET 工作負載上表現出色。與 Active Directory 的緊密整合，使其成為從地端到雲端混合遷移的自然選擇。Azure 也提供機密運算 VM，適用於敏感性工作負載。

GCP Compute Engine 以自訂機器類型脫穎而出——您可以精確指定所需的 vCPU 與 RAM 數量，而不必從預先定義的規格中挑選。GCP 也提供即時遷移（主機維護期間您的 VM 不會重新啟動），以及從第一分鐘起即按秒計費。

以下是標準通用型 VM（4 vCPU、16 GB RAM）的快速定價概覽：

GCP 較低的價格反映了其自動的持續使用折扣，只要當月使用量超過 25% 即自動生效，無需任何承諾。

容器服務：EKS vs AKS vs GKE

Google 發明了 Kubernetes，而 GKE（Google Kubernetes Engine）至今仍是託管式 Kubernetes 的業界標竿。GKE Autopilot 會完整管理節點基礎架構，讓您只需專注於 Pod。這是目前最省心的 Kubernetes 體驗。

EKS（Elastic Kubernetes Service）擁有最多的企業採用率，並與 AWS 生態系深度整合，但它需要更多的維運負擔，且控制平面每小時收費 $0.10。

AKS（Azure Kubernetes Service）提供免費的控制平面，並與 Azure DevOps 緊密整合。對於已經投資於 Microsoft 工具鏈的團隊而言，它是最佳選擇。

無伺服器：Lambda vs Azure Functions vs Cloud Functions

Lambda 於 2014 年開創了無伺服器運算，支援 15 種以上的語言執行環境，並擁有最豐富的事件觸發生態系——S3、DynamoDB、API Gateway、SQS 等等。

Azure Functions 提供獨有的 Durable Functions，可用於具狀態的無伺服器工作流程，這點相當獨特。其 Premium 方案能大幅減少冷啟動，而 .NET 開發者會感到賓至如歸。

Cloud Functions 處理輕量的事件驅動任務，而 Cloud Run 則是 Google 以容器為基礎的無伺服器平台。Cloud Run 讓您可以部署任何容器化應用程式，幾乎零冷啟動，任何語言、任何框架皆可。

程式碼範例，在各平台上部署 VM

沒有任何競爭對手在運算部署上提供程式碼範例。以下是在三個平台上啟動同等規格 VM 的方式：

# 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

請留意其中的差異：AWS 需要預先建立的金鑰對與安全群組。Azure 需要資源群組，但會自動產生 SSH 金鑰。GCP 的語法最為直觀——您只需指定想要的規格，其餘的它會自行處理。

結論：AWS 在運算的廣度與成熟度上勝出（500+ 種執行個體類型、Graviton 處理器）。 Google Cloud 在 Kubernetes（GKE 是業界標竿）與無伺服器的簡易性（Cloud Run）上勝出。Azure 則是 .NET 與 Windows 工作負載的最強選擇，其 Active Directory 整合無與倫比。

資料庫服務：資料層比較

關聯式資料庫

AWS RDS 支援 MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle 與 SQL Server——是所有供應商中最靈活的多引擎支援。Aurora 是 Amazon 的雲原生選項，宣稱效能比標準 MySQL 快 5 倍、比 PostgreSQL 快 3 倍。如果您正在不同資料庫引擎之間抉擇，我們詳盡的 PostgreSQL vs MySQL 指南深入探討了兩者的取捨。

Azure SQL Database 提供完全託管的 SQL Server，並擁有從地端 SQL Server 環境遷移的最佳路徑。其 Hyperscale 層級支援最大 100 TB 的資料庫。

Cloud SQL 支援託管式的 MySQL、PostgreSQL 與 SQL Server。AlloyDB 則為要求嚴苛的工作負載提供與 PostgreSQL 相容的效能。此外還有 Cloud Spanner——一個全球分散式的關聯式資料庫，在這種規模上 AWS 與 Azure 都沒有對應產品。它兼具關聯式資料庫的一致性與 NoSQL 的水平擴展能力。

NoSQL 資料庫

DynamoDB 在任何規模下都能提供個位數毫秒的延遲——它支撐著 Amazon.com 本身。

Cosmos DB 是 Azure 最亮眼的資料庫產品。它是真正的多模型（文件、鍵值、圖形、欄族、表格），具備五種一致性模型與一鍵式的全球分散部署。沒有其他雲端資料庫能提供如此的彈性。

Firestore 是與 Firebase 相容的強大文件資料庫，而 Bigtable 則處理大規模的寬欄分析工作負載（它支撐著 Google 搜尋與地圖）。

資料倉儲

BigQuery 堪稱市場上最具創新性的資料倉儲產品。它完全無伺服器，採用按查詢計費模式，將儲存與運算分離，並讓您能以 CREATE MODEL 語法直接在 SQL 中建構 ML 模型。如果您的團隊屬於資料密集型，光是 BigQuery 就足以成為選擇 Google Cloud 的理由。

Redshift 是 AWS 傳統的佈建式資料倉儲，並提供無伺服器選項。Synapse Analytics 則是 Azure 的統一分析平台，結合了資料倉儲與巨量資料能力。

結論：AWS 在資料庫廣度上勝出（15+ 種託管式資料庫引擎）。 Google Cloud 在資料倉儲上勝出——BigQuery 是同級最佳。Cosmos DB 的多模型方案對於需要在單一服務中使用多種資料模型的團隊而言，彈性獨樹一幟。

儲存服務：S3 vs Blob Storage vs Cloud Storage

物件儲存

AWS S3 定義了雲端物件儲存，至今仍是業界標準。它提供 11 個 9 的耐久性（99.999999999%）以及多種儲存類別：Standard、Infrequent Access、Glacier Instant Retrieval、Glacier Flexible Retrieval 與 Glacier Deep Archive。

Azure Blob Storage 提供 Hot、Cool、Cold 與 Archive 層級，並與 Azure Data Lake Storage 緊密整合，適用於分析工作負載。

GCP Cloud Storage 透過單一 API 提供 Standard、Nearline、Coldline 與 Archive 層級，跨所有類別統一管理。生命週期政策會自動在層級之間轉換物件。

區塊儲存與檔案儲存

三家都提供 SSD 與 HDD 區塊儲存（EBS、Azure Managed Disks、GCP Persistent Disks）。GCP 的永久磁碟有一項獨特優勢：它們可以唯讀模式同時掛載到多部 VM 上。

在託管式檔案系統方面，EFS（AWS）、Azure Files 與 Filestore（GCP）提供 NFS 或 SMB 檔案共用。

結論：AWS S3 勝出——它定義了這個類別，至今仍是最成熟的物件儲存服務。 三家都提供幾乎相同的耐久性保證。GCP 在定價簡易度上略勝一籌，而 Azure 在與 Data Lake Storage 的分析整合上略勝一籌。

AI 與機器學習：2026 年的戰場

AI/ML 是成長最快的雲端工作負載類別，也是三家供應商投資最多的領域。這是 2026 年最重要的一節。

ML 平台

AWS SageMaker 提供端到端的 ML 平台：資料標註、訓練、部署與監控。SageMaker Studio 提供筆記本環境，而 SageMaker Autopilot 則為不想撰寫訓練程式碼的團隊處理 AutoML。

Azure Machine Learning 提供類似的端到端工作流程，並與 Azure DevOps 更緊密整合，用於 MLOps 管線。其 Responsible AI 儀表板相當獨特——它能協助團隊在部署前稽核模型的公平性、可解釋性與錯誤分析。

Google Vertex AI 是 Google 的統一 ML 平台。AutoML 讓您無需程式碼即可訓練自訂模型，Model Garden 提供 100+ 個預訓練模型的存取，而與 BigQuery ML 的整合則代表您可以直接使用 SQL 查詢來訓練模型。

基礎模型與生成式 AI

這正是三家供應商採取根本不同策略路線之處：

AWS Bedrock 採取模型無關的路線——透過單一 API 存取 Anthropic Claude、Meta Llama、Amazon Titan、Stability AI 與 Cohere。如果您希望能在不同模型供應商之間自由切換，Bedrock 是最具彈性的選項。

Azure OpenAI Service 提供 OpenAI 模型（GPT-4o、o1、DALL-E、Whisper）的獨家存取，並具備企業級的安全性與合規性。這是 Azure 在 AI 競賽中最大的競爭護城河。

Google Vertex AI 提供 Google 自家以 Google 規模資料訓練的 Gemini 模型。Gemini 1.5 Pro 可處理最多 100 萬個 token 的上下文——是主要供應商中最大的上下文視窗。

自訂 AI 硬體

Google Cloud 在此擁有真正的硬體優勢。TPU v5e 與 v5p 是專為 AI 打造的加速器，在大規模模型訓練上比 NVIDIA GPU 便宜許多。如果您正在大規模訓練自訂模型，TPU 可將您的運算成本削減 50% 甚至更多。

AWS 以自訂晶片因應：Trainium 用於訓練、Inferentia 用於推論，並搭配 NVIDIA A100 與 H100 GPU 執行個體。

Azure 主要依賴 NVIDIA GPU 合作（A100、H100），沒有自訂 AI 晶片，不過其獨家的 OpenAI 存取權足以彌補。

程式碼範例，呼叫基礎模型 API

以下是相同的任務——呼叫基礎模型產生文字——在三個平台上的作法：

# 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)

請留意使用體驗上的差異：Google 的 SDK 最簡潔（4 行有意義的程式碼）。AWS Bedrock 需要手動進行 JSON 序列化。Azure 則使用熟悉的 OpenAI SDK，外加 Azure 專屬的包裝。

結論：AI/ML 沒有單一贏家——正確選擇取決於您的具體需求。 Google Cloud 在自訂 AI 工作負載上勝出（TPU + Vertex AI 提供訓練的最佳性價比）。Azure 在 GPT-4/OpenAI 存取上勝出（獨家合作是真正的護城河）。AWS 在模型彈性上勝出（Bedrock 讓您無需變更基礎架構即可切換供應商）。

網路與 CDN

VPC：三家都提供虛擬私有雲，具備子網路、路由表與防火牆。GCP 的 VPC 預設即為全球性——單一 VPC 自動涵蓋所有區域。AWS 與 Azure 的 VPC 是區域性的，跨區域連線需要對等連線。

負載平衡：GCP 提供單一全球負載平衡器，可從單一資源將流量分散到全球。AWS 與 Azure 使用區域負載平衡器（AWS 上的 ALB/NLB、Azure 上的 Application Gateway），全球分散需要額外設定。

CDN：CloudFront（AWS）擁有最多的服務據點，全球超過 600 個邊緣節點。Azure CDN 與 GCP Cloud CDN 也頗具競爭力，但 PoP 數量較少。

DNS：Route 53（AWS）、Azure DNS 與 Cloud DNS 都提供可程式化的 DNS 管理，並具備高可用性。

結論：GCP 在網路簡易度上勝出——全球 VPC 與全球負載平衡器是其突出特色。 AWS 憑藉 CloudFront 的 600+ 個邊緣節點在 CDN 上勝出。Azure 的 ExpressRoute 則是混合式地端連線的最佳選項。

安全性與合規

身分與存取管理

Azure Entra ID（前身為 Azure AD）是明確的企業身分領導者。跨 Office 365、Dynamics 365 與 GitHub 的單一登入，加上條件式存取政策，使其對已身处 Microsoft 生態系的組織而言無與倫比。

AWS IAM 提供精細的、以政策為基礎的存取控制，支援身分聯合，以及用於多帳號管理的 Organizations。它是最具彈性的 IAM 系統，但學習曲線較陡。

Google Cloud IAM 提供以角色為基礎的存取控制，搭配組織政策與 Workload Identity Federation，可從外部身分提供者進行無金鑰驗證。

合規認證

2026 年的歐盟資料主權

資料主權對歐洲企業而言日益關鍵。Azure 以其 EU Data Boundary 與專屬的主權雲區域領先。AWS 於 2024 年宣布其 European Sovereign Cloud，配備專屬基礎架構。Google Cloud 則與 T-Systems 合作，在德國提供主權雲，並提供精細的資料駐留控制。

結論：Azure 在企業安全性上勝出——Entra ID 整合對 Microsoft 用戶而言無與倫比。 AWS 憑藉 143+ 項認證在合規廣度上勝出，是任何供應商中最多的。在歐盟資料主權方面，Azure 目前領先。GCP 頗具競爭力，但在政府與受監管產業的滲透上略遜一籌。

定價，您實際會付多少

定價模式說明

每家供應商的折扣結構各不相同，理解這些能為您的團隊每月省下數千美元：

• AWS：隨需、Savings Plans（1-3 年承諾，最高 72% 折扣）、Spot Instances（最高 90% 折扣，可能被中斷），以及舊版的 Reserved Instances。完整細項請見 AWS 定價頁面。
• Azure：隨付隨用、Reserved VM Instances（1-3 年，最高 72% 折扣）、Spot VM（最高 90% 折扣），以及 Azure Hybrid Benefit——使用您現有的 Windows Server 或 SQL Server 授權，可在運算上省下 40-80%。這是 Azure 獨有。詳情請見 Azure 定價頁面。
• GCP：隨需、Committed Use Discounts（1-3 年，最高 57% 折扣）、Sustained Use Discounts（當月使用量達 25% 後自動享有 20-30% 折扣，無需承諾），以及 Preemptible/Spot VM（最高 91% 折扣）。目前費率請查閱 Google Cloud 定價頁面。

關鍵洞察在此：GCP 的持續使用折扣是自動的。您無需預測用量，也無需簽訂合約。對於不想預先承諾的團隊而言，這是實實在在的優勢。

實際定價比較

通用型 VM 定價（4 vCPU、16 GB RAM、Linux、US East、隨需）：

在此執行個體類別中，GCP 在每個承諾層級都最便宜。但請記住：成本取決於工作負載，而 VM 定價只是您總帳單的一部分。

免費方案比較

GCP 的「絕不自動扣款」政策相當突出。當您的 $300 額度到期時，您的資源會直接停止——您不會在醒來時收到一筆意外帳單。這使 GCP 成為學習者與實驗者最安全的平台。

須留意的隱藏成本

這些成本不會出現在行銷頁面上，卻會出現在您的月帳單上：

• 資料輸出：三家在免費額度之後都收取約 $0.09-0.12/GB。AWS 每月提供 100 GB 免費；Azure 與 GCP 僅提供 5 GB。如果您的應用程式有大量對外流量，這會迅速累積。
• NAT 閘道：AWS 對 NAT 閘道收取約 每小時 $0.045 加上每 GB $0.045。單一一部 NAT 閘道在資料傳輸之前，每月成本約 $32。Azure 與 GCP 也有類似收費。
• 負載平衡器：即使是閒置的負載平衡器，三家供應商每月最低也要 $15-22。
• 支援層級：AWS 與 Azure 的商務級支援起價為每月 $100（或消費額的 3%，取較高者）。GCP 的 Enhanced 支援起價為每月 $500，在較低層級明顯更貴。

成本情境，從興趣到企業

新創額度方案

如果您是新創公司，免費額度能顯著延長您的資金跑道：

Google Cloud 提供最慷慨的新創額度，尤其是對 AI 導向的公司。如果您正在打造 AI 產品，光是 GCP 的新創方案就足以成為選擇該平台的理由。

結論：Google Cloud 在大多數工作負載的定價上勝出——持續使用折扣、無自動扣款的試用，以及最高的新創額度，使其成為最具成本效益的選擇。 AWS 在免費方案廣度上勝出（60+ 項永久免費服務與每月 100 GB 免費輸出流量）。Azure 的 Hybrid Benefit 對擁有現有 Microsoft 授權的組織而言無與倫比。在企業規模下，三家都可議價——帶著您的用量資料去談判。

DevOps 與開發者體驗

CI/CD 管線

Azure DevOps 是最完整的內建 CI/CD 解決方案——它在單一平台中整合了 Boards、Repos、Pipelines、Test Plans 與 Artifacts。Microsoft 也擁有 GitHub，使 Azure 團隊擁有最佳整合的 DevOps 體驗。

AWS 提供 CodePipeline + CodeBuild + CodeDeploy，功能堪用但較為分散。實務上，許多 AWS 團隊使用 GitHub Actions 或 Jenkins，而非 AWS 原生的 CI/CD。

GCP 提供 Cloud Build，更為簡潔，並與 Cloud Deploy 良好整合以支援 GKE。與 AWS 類似，大多數 GCP 團隊將 Cloud Build 與 GitHub Actions 搭配使用。

基礎架構即程式碼

• AWS CloudFormation：JSON/YAML 範本，AWS 專屬。AWS CDK 讓您以 TypeScript、Python 或 Java 以程式化方式定義基礎架構——對於偏好真正程式碼而非 YAML 的團隊而言非常出色。
• Azure ARM Templates / Bicep：ARM 範本是出了名冗長的 JSON。Bicep 是簡化的 DSL，讓 Azure 的 IaC 更易於管理。
• GCP Deployment Manager：以 YAML 為基礎，較不受歡迎。大多數 GCP 使用者偏好 Terraform。
• Terraform：事實上的多雲 IaC 標準。如果您的團隊使用或計畫使用多家雲端供應商，無論供應商為何，terraform 都是答案。

程式碼範例，Terraform Provider 設定

以下是在各平台上部署 VM 的等效 Terraform 設定：

# 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
}

請留意，Azure 需要參考資源群組，AWS 最為簡潔，而 GCP 需要明確指定區域。三者都有成熟的 Terraform provider——選擇取決於您要部署到哪個雲端，而非 Terraform 的支援度。

結論：Azure 在整合式 DevOps 上勝出——Azure DevOps 是最完整的內建平台。 對多雲團隊而言，Terraform 無論供應商為何都是標準。AWS CDK 對偏好程式化 IaC 而非宣告式範本的團隊而言非常出色。GCP 擁有最乾淨的開發者體驗，但原生工具生態系最小。

混合雲與多雲

87% 的企業使用多家雲端供應商。以下是各平台如何應對混合雲與多雲需求：

AWS Outposts 將 AWS 硬體帶入您的資料中心，在地端運行原生 AWS 服務。對於需要本地資料處理並搭配 AWS API 的受監管產業而言，它是理想選擇。

Azure Arc 將 Azure 的管理平面擴展到任何基礎架構——地端伺服器、AWS、GCP 與邊緣節點。您可以從 Azure 入口網站管理一切。這是目前最成熟的多雲管理方案。

Google Anthos（正重新定位為 Google Distributed Cloud）可在地端、AWS 或 Azure 上運行 GKE 叢集。它採取以 Kubernetes 為中心的混合雲路線。

多雲的現實較為細微。「最佳組合」策略——使用 BigQuery 做分析、Azure 做企業應用、AWS 做一般運算——正日益普遍。但多雲會增加維運複雜度，您應該只在好處明確大於額外負擔時才採用。

關於廠商鎖定：諸如 DynamoDB、Cosmos DB、BigQuery 與 Cloud Spanner 等專屬服務會造成實質的遷移阻力。建立在開源基礎（PostgreSQL、Kubernetes、Terraform）上的標準服務則可攜性高得多。在全心投入專屬服務之前，請問問自己：「三年後我願意遷移它嗎？」

結論：Azure Arc 在多雲管理上勝出——它是跨供應商管理資源最完整的解決方案。 AWS Outposts 在地端 AWS 原生體驗上勝出。Anthos 在以 Kubernetes 為中心的架構上表現強勁，但範圍較窄。

全球基礎架構與支援

區域與可用區

AWS 擁有最廣泛的全球佈局，可用區最多，邊緣網路也最大。Azure 區域最多（60+），但並非所有區域都提供完整的服務可用性。GCP 區域少于 Azure，但在關鍵市場擁有穩固的涵蓋。

如果您因資料駐留或延遲考量而需要特定地理區域，請在承諾之前先確認哪家供應商確實在那裡設有區域。

SLA 承諾

三家對大多數運算服務都提供 99.95%-99.99% 的可用性 SLA。當停機確實發生時，GCP 的 SLA 額度略為慷慨。

支援層級

GCP 付費支援的入門門檻為每月 $500，明顯高於 AWS 與 Azure 每月 $29-100 的選項。如果您的團隊在意可負擔的支援，AWS 與 Azure 較有優勢。

結論：AWS 在全球基礎架構廣度上勝出——可用區最多，CDN 邊緣網路也最大。 Azure 在區域數量上勝出（60+）。GCP 的支援在較低層級最為昂貴，這對較小的團隊而言可能是個缺點。

服務對照，AWS vs Azure vs GCP 名稱對應

比較雲端供應商時最令人困惑的面向之一，是各家對等效服務使用不同的名稱。請將此表加入書籤——您會經常查閱它。

何時該選擇各家供應商

何時該選擇 AWS

• 您需要最廣泛的服務目錄，並希望有一個幾乎對任何需求都有解決方案的平台
• 您的團隊已經具備 AWS 專業知識或認證
• 您正在建構通用工作負載，且沒有強烈的 Microsoft 或 Google 生態系偏好
• 您需要最深厚的第三方整合生態系——每款工具、函式庫與 SaaS 產品都優先支援 AWS
• 您想要最成熟、擁有 18 年以上生產實績的雲端平台
• 您處於需要特定合規認證的受監管產業（醫療、金融、政府）

何時該選擇 Azure

• 您的組織使用 Microsoft 生態系（Office 365、Active Directory、Windows Server、.NET、SQL Server、GitHub）
• 您需要企業混合雲連線（Azure Arc + ExpressRoute）
• 您想要用於生產 AI 應用的獨家 OpenAI/GPT-4 API 存取
• 您擁有現有的 Microsoft 授權——Azure Hybrid Benefit 可在運算上省下 40-80%
• 您需要政府或國防雲端能力（Azure Government 是認證最多的政府雲）
• 85% 的《財富》500 強企業使用 Azure——企業網路效應很重要

何時該選擇 Google Cloud

• 您的優先考量是 AI/ML 工作負載——TPU、Vertex AI 與 Gemini 為訓練與推論提供最佳性價比
• 您是資料密集型組織——BigQuery 是目前最佳的無伺服器資料倉儲
• Kubernetes 是您架構的核心——Google 發明了 Kubernetes，而 GKE 是業界標竿
• 您想要最簡單的定價——自動持續使用折扣意味著無需承諾即可省錢
• 您是尋求最高額度的新創公司——GCP 提供 $200K-$350K，是業界最高
• 您看重 Google 規模的基礎架構——與運行 Google 搜尋、YouTube 與 Gmail 相同的系統

決策框架，哪家雲端供應商符合您的需求？

如果上面的詳細章節讓您感到資訊過載，這個決策框架能將您的首要優先考量直接對應到供應商建議：

還不確定嗎？這裡有一條更簡單的決策路徑：您的團隊生活在 Microsoft 生態系中嗎？選擇 Azure。 您的主要工作負載是 AI/ML 或資料分析嗎？選擇 Google Cloud。 除此之外的一切，AWS 都是穩妥的預設選擇——您不會出錯，即使另一家供應商可能在某個特定類別上略勝一籌。

Techsy 如何進行雲端架構規劃

在 Techsy，我們已為新創與規模化企業在三大雲端平台上架構生產系統。以下是我們帶領每位客戶走過的評估流程：

1. 工作負載分析——我們將您應用程式的運算、儲存、資料庫與 AI 需求對應到具體的雲端服務。資料分析型 SaaS 與即時行動應用的需求截然不同。
2. 團隊專業稽核——如果您的工程師已經熟悉 AWS，為了邊際的定價優勢而切換到 GCP 所付出的生產力成本，通常並不划算。我們會將學習曲線納入考量。
3. 合規對應——對於受監管產業（醫療、金融、政府），我們會驗證目標供應商在您的目標區域中符合所有必要認證。
4. 供應商關係檢視——現有的 Microsoft 企業協議、AWS 合約或新創額度方案，都可能顯著改變成本方程式。
5. TCO 預測——我們使用您的實際工作負載概況，對三家供應商的總持有成本進行建模，包含輸出流量、支援與隱藏成本。
6. 多雲評估——有時正確答案並非「擇一」。我們協助團隊辨識在何處採用最佳組合方案（例如 BigQuery 做分析加上 AWS 做一般運算）足以證明額外維運複雜度的合理性。

一體適用的雲端推薦是危險的。正確的平台取決於您具體的專案、團隊與限制條件，而非您最後讀到的那篇部落格文章。第一次就把這個決策做對，能讓您免於日後代價高昂的重新架構與遷移。

需要協助選擇正確的雲端平台嗎？我們的雲端架構師會評估您的技術需求、擴展需求與預算，推薦最適合的方案。取得免費雲端架構諮詢

最終結論，AWS vs Azure vs Google Cloud

AWS 仍是通用工作負載最穩妥的預設選擇。 其無與倫比的服務廣度、18 年的實績，以及最深厚的第三方生態系，意味著您幾乎可以建構任何東西而不會碰壁。

Azure 是以 Microsoft 為核心的企業的最強選擇。 如果您的組織已經投資於 Microsoft 技術堆疊，Azure 的順暢整合與獨家 OpenAI 合作，造就了一個難以複製的強大組合。

Google Cloud 是 AI/ML、資料分析與重度 Kubernetes 架構最明智的選擇。 TPU、BigQuery 與 GKE 代表了真正同級最佳的產品，是 AWS 與 Azure 尚未匹敵的。

這三家供應商之間的差距每年都在縮小。三者都是能夠運行幾乎任何工作負載的優秀平台。AI 競賽——Azure 的 OpenAI 獨家、Google 的 Gemini 與 TPU 投資、AWS 的 Bedrock 多模型策略——將定義下一階段的雲端競爭。評估您的工作負載、衡量團隊的專業、用真實數字計算成本，然後開始建構。

資料來源

• AWS 定價——官方 AWS 定價概覽與試算工具
• Azure 定價——官方 Azure 定價詳情與成本管理工具
• Google Cloud 定價——官方 Google Cloud 定價與免費方案資訊
• AWS 文件——完整的 AWS 服務文件與入門指南
• Azure 文件——官方 Microsoft Azure 文件與教學
• Google Cloud 文件——官方 Google Cloud 產品文件與快速入門

常見問題

AWS、Azure 與 Google Cloud 哪個比較好？

沒有任何一家是全面較佳的。AWS 最適合服務廣度與成熟度（200+ 項服務、18 年市場經驗）。Azure 最適合 Microsoft 生態系整合與企業混合雲。Google Cloud 最適合 AI/ML、資料分析與 Kubernetes。正確選擇取決於您的工作負載、團隊專業與預算，而非一個泛泛的排名。

AWS、Azure 與 Google Cloud 之間有何差異？

AWS 是最古老、最廣泛的雲端平台，擁有 200+ 項服務。Azure 與 Microsoft 工具（Office 365、.NET、Active Directory）深度整合，並擁有獨家 OpenAI 合作。Google Cloud 在 AI/ML（TPU、Vertex AI）與資料分析（BigQuery）上領先。三者都提供運算、儲存、資料庫與網路，但它們的優勢與生態系有顯著差異。

哪家雲端供應商最便宜？

Google Cloud 在運算工作負載上通常最便宜，這要歸功於自動持續使用折扣（無需任何承諾即可享有 20-30% 折扣）。AWS 擁有最廣泛的免費方案（60+ 項永久免費服務加上每月 100 GB 免費輸出流量）。Azure 為擁有現有 Microsoft 授權的組織提供 Hybrid Benefit，可省下 40-80%。實際成本取決於工作負載模式、承諾層級與議定折扣。

哪個雲端最適合 AI 與機器學習？

Google Cloud 以 TPU 硬體、Vertex AI 與 Gemini 模型領先，為自訂模型訓練提供最佳性價比。Azure 擁有 OpenAI 模型（GPT-4o、o1）的獨家存取——如果您需要在生產環境使用 GPT-4，Azure 是您唯一的主要雲端選項。AWS Bedrock 提供最多的模型種類（Claude、Llama、Titan）。訓練選 Google、GPT-4 選 Azure，或追求最大模型彈性選 AWS。

我應該先學哪個雲端？

AWS 是最受推薦的起點。它的職缺需求最高、認證路徑最多、生態系最廣泛——學習 AWS 能為您帶來可遷移的雲端知識。如果您在以 Microsoft 為核心的組織工作，從 Azure 開始。如果您專注於資料科學或 AI/ML 職涯，Google Cloud 認證的需求正日益增加。

AWS 的市佔率是否正被 Azure 與 Google Cloud 侵蝕？

AWS 的市佔率在過去兩年間從約 33% 下滑至 31%，但其絕對營收持續成長，年營收超過 1,000 億美元。Azure 以 39% 的年成長率成長最快，GCP 則以 36% 的年成長率成長。雲端市場正在擴張——AWS 並未萎縮，但競爭對手正在一塊更大的餅中擴大各自的份額。

哪家雲端供應商最適合新創公司？

Google Cloud 提供最高的新創額度：$200,000-$350,000，尤其對 AI 導向新創。Azure for Startups 提供最高 $150,000。AWS Activate 提供最高 $100,000。除了額度之外，Google Cloud 的自動持續使用折扣與簡潔的定價模式也對精打細算的新創有利。不過，最佳選擇也取決於您的技術堆疊與團隊既有的專業。

我可以同時使用多家雲端供應商嗎？

可以，87% 的企業採用多雲策略。常見模式包括使用 BigQuery（GCP）做分析、同時在 AWS 上運行生產應用，或將 Azure 企業工具與 GCP 的 AI 能力搭配使用。多雲會增加維運複雜度，因此只有在好處（避免廠商鎖定、最佳組合服務、地理需求）明確大於額外負擔時才採用。

哪家雲端供應商最安全？

三家都符合主要合規認證（ISO 27001、SOC 2、HIPAA、PCI DSS、FedRAMP）。AWS 認證最多，達 143+ 項。Azure 擁有最強的企業身分管理（Entra ID）與認證最多的政府雲。GCP 採取以隱私為中心的路線，具備強大的資料處理透明度。實務上，安全性更多取決於您如何設定雲端環境，而非您選擇哪家供應商。

哪個雲端的免費方案最好？

AWS 擁有最廣泛的永久免費方案，提供 60+ 項服務與每月 100 GB 免費輸出流量。GCP 提供 12 個月 $300 額度，且試用到期後絕不自動扣款——是學習者最安全的選項。Azure 提供 30 天 $200 額度加上 65 項永久免費服務。若要無風險地實驗，GCP 的無自動扣款政策是最安全的選擇。

哪個雲端最適合 Kubernetes？

Google Cloud——Google 發明了 Kubernetes，而 GKE（Google Kubernetes Engine）被廣泛認為是最成熟、最易用的託管式 Kubernetes 服務。GKE Autopilot 完整管理節點基礎架構，讓您能完全專注於應用程式。EKS（AWS）與 AKS（Azure）也頗具競爭力，但需要更多的維運設定與管理負擔。

哪個雲端認證的薪資最高？

AWS Solutions Architect Professional 的平均薪資約為 $160,000。GCP Professional Cloud Architect 平均約為 $155,000。Azure Solutions Architect Expert 平均約為 $140,000。AWS 認證的職缺需求量最大，而 GCP 認證在 AI 與資料工程職位上的需求最高。三種認證都受到雇主重視，值得投資。