# data[].attributes.body
AZURE es más costoso, luego AWS y finalmente GCP
SERVICIOS: almacenamiento, máquinas virtuales, redes

# data[].attributes.body
AZURE(Servicios: SQL database,ML,Data Factory, etc)
AWS(Servicios: Amazon aurora, etc)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
What is Azure?

Azure is an open source and flexible cloud platform which helps in development, service hosting, service management, and data storage. The Azure cloud computing tool hosts web applications over the internet with the help of Microsoft data centers.

What is Aws?

Amazon Web Services ( AWS) is widely used secure cloud services platform, offering computing power, content delivery, database storage, and other functionality to help businesses scale and grow.

In this AWS and Azure difference tutorial, you will learn:

KEY DIFFERENCE

Both Azure and AWS supports hybrid cloud but Azure supports hybrid cloud better.

Azure offers express routes while AWS offers direct connection.

Azure provides security by offering permissions on the whole account whereas AWS security is provided using defined roles with permission control feature.

Azure machines are grouped into cloud service and respond to the same domain name with various ports whereas the AWS machine can be accessed separately.

Azure has a virtual network cloud whereas AWS has Virtual Private Cloud.

Azure has 140 availability zone whereas AWS has 61 availability zone.

Comparison between Azure and AWS

Here is the main difference between AWS and Azure:

Popularity Index with Market Share

Here is the Azure and AWS difference for popularity index:

Stack Overflow Questions AWS vs Azure

AWS continues to dominate a global cloud-infrastructure services industry which is likely to hit proximately $70 billion last year. Today, it enjoys market share which is better than some top public cloud providers.

Google Trends Azure vs AWS

In the past year, Azure's cloud adoption rate is almost 85 percent that of AWS', up from 70 percent last year.

Advantages of AWS

Here, are significant advantages of adopting AWS cloud services:

Compute Cloud allows you to increase or decrease storage according to the need of your organization

AWS enables you to select an operating system, programming language, database of your choice.

Broad & deep service offerings

Robust partner ecosystem

Trusted by high-profile customers

High Transfer Stability

Minimal information is lost during server and storage transfer

Offers more data centers for availability and low latency

Better DevOps support

Simpler licensing method

Stronger support for Bl and analytics

Advantages of Azure

Here, are some major advantages of using Azure cloud services:

Capability for developers and users to create, maintain and deploy applications

Fully scalable cloud computing platform offers open access across multiple languages, frameworks, and tools

Total support for Microsoft legacy apps

Greater awareness of enterprise needs

Easy one-click migrations in many cases

Conversion of on-prem licenses to the cloud

Support for mixed Linux/Windows environments

Offers inbuilt tool like Azure stack to help the organization deliver Azure service from the own data center

Disadvantages of AWS

Here, are few drawbacks of Amazon Web Services:

Less hybrid- cloud-friendly

AWS elastic load balancer is not equipped to handle as many requests as it receives

AWS lacks customer support, so it more suitable for a technically savvy group of consumers and those companies who have their inbuild tech support team

The number of choices offered by AWS is confusing to those who may not speak the language of technology.

Incompatible and Weak Hybrid Strategy

AWS is a less open private cloud. This makes it an unpopular storage option for sensitive industries like banking

AWS has too many products which makes the selection process much harder

Disadvantages of Azure

The major Drawbacks of Azure cloud services are:

Customer service is not transparent, and data is hosted globally. So, if you have data restrictions where it must be stored in a specific country, at that time you need to verify/specify with Microsoft

You will be charged extra for paying as you go

Azure cloud-based services are full of glitches. To fix these bugs, you will need to spend additional money

Less flexibility about non-Windows server platforms, when compared to AWS

Which one is better?

Now, let's see AWS vs Azure which is better for your needs?

Microsoft Azure has increased its market share in the last couple of years, but not to an extent where there is a real contest between the two companies at least for the near future.

Moreover, both companies introduce new products, new integrations, and new pricing structures. Therefore, the final selection will be depend on the need of your organization.

# data[].attributes.attachment_link.title
Azure vs. AWS: What is the Difference Between AWS and Azure

# data[].attributes.attachment_link.description
Azure is an open source and flexible cloud platform which helps in development, service hosting, service management, and data storage. The Azure cloud computing tool hosts web applications over the internet with the help of Microsoft data centers.

# data[].attributes.body
AWS cuenta con una gran cantidad de herramientas que continúa creciendo exponencialmente
Microsoft Azure es un competidor cercano a AWS con una infraestructura fantástica en la nube.
Google Cloud su experiencia técnica es profunda, y sus herramientas líderes en la industria de la inteligencia artificial, y análisis de datos son ventajas significativas.

# data[].attributes.body
AWS:

Ofrece una infraestructura mas robusta para casi todas las funciones empresariales

AZURE:

Ofrece mayor variedad de soluciones  y gran facilidad de implementación

GCP

Su principal beneficio es la seguridad

# data[].attributes.body
Azure: Virtual Machines, Azure SQL Database, Azure Kubernetes Service (AKS).
https://azure.microsoft.com/es-es/pricing/calculator/
AWS: Amazon CodeGuru,

AWS Storage Gateway,
Amazon MemoryDB for Redis.

https://aws.amazon.com/es/codeguru/?did=ap_card&trk=ap_card
https://aws.amazon.com/es/storagegateway/?did=ap_card&trk=ap_card
https://aws.amazon.com/es/memorydb/?did=ap_card&trk=ap_card

GCP: Google Kubernetes Engine, BigQuery, Dataflow.
https://cloud.google.com/dataflow?hl=es
https://cloud.google.com/bigquery?hl=es
https://cloud.google.com/kubernetes-engine?hl=es

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Procesamiento de datos de streaming y por lotes unificado, rápido, rentable y sin servidor

Los nuevos clientes reciben 300 USD en crédito gratuito para invertirlos en Dataflow o en otros productos de Google Cloud durante los primeros 90 días.

Servicio totalmente gestionado de procesamiento de datos

Aprovisionamiento y gestión automáticos de recursos de procesamiento

Autoescalado horizontal de recursos de trabajadores para sacarles el máximo partido

Innovación en software libre motivada por la comunidad mediante el SDK de Apache Beam

Procesamiento exacto, fiable y uniforme

Ventajas

Haz analíticas de datos de streaming con rapidez

Dataflow permite desarrollar flujos de procesamiento de datos de streaming con menos latencia de datos de manera rápida y más sencilla.

Simplifica las operaciones y la gestión

Como Dataflow funciona sin servidor, desaparece la sobrecarga operativa que generan las cargas de trabajo de ingeniería de datos. Así, los equipos se pueden dedicar a programar en lugar de a gestionar clústeres de servidores.

Reduce el coste total de propiedad

Dataflow combina el autoescalado de recursos con las funciones de procesamiento por lotes con optimización de costes. Por eso, ofrece una capacidad casi ilimitada para gestionar cargas de trabajo temporales y con picos, y sin gastar más de la cuenta.

Características principales

Características principales

Autoescalado de recursos y restablecimiento dinámico del equilibrio de trabajo

Reduce al mínimo la latencia del flujo de procesamiento, aumenta la utilización de recursos y disminuye los costes de procesamiento de los registros de datos mediante el autoescalado de recursos basado en datos. El sistema realiza particiones automáticas de las entradas de datos que, a su vez, se nivelan constantemente para equilibrar la utilización de recursos de trabajadores y reducir el efecto de las "claves en caliente" en el rendimiento del flujo de procesamiento.

Programación y precios flexibles para el procesamiento por lotes

Algunas tareas se pueden programar de forma más flexible, por ejemplo, para ejecutarlas por la noche. En estos casos, el procesamiento por lotes cuesta menos si usas FlexRS, que es la programación flexible de recursos. Las tareas flexibles se ponen en cola, con la garantía de que se ejecutarán en un plazo máximo de seis horas.

Patrones de IA en tiempo real listos para usar

Las funciones de inteligencia artificial (IA) en tiempo real que ofrece Dataflow se habilitan mediante patrones listos para usarse, lo que te proporciona un sistema capaz de reaccionar al instante a grandes cantidades de eventos con una inteligencia casi humana. Los clientes pueden elaborar soluciones inteligentes de todo tipo, como análisis predictivos, detección de anomalías, personalización en tiempo real y otros usos de analíticas avanzadas.

Ver todas las características

Clientes

Aprende de clientes que usan Dataflow

Novedades

Novedades

Regístrate en la versión de vista previa de Dataflow Prime.

Documentación

Documentación

Guía de inicio rápido de Dataflow con Python

Configura tu proyecto de Google Cloud y el entorno de desarrollo de Python, hazte con el SDK de Apache Beam para Python y ejecuta y modifica el ejemplo de WordCount en el servicio Dataflow.

Usar Dataflow SQL

Usa la interfaz de usuario de Dataflow SQL para crear consultas SQL y desplegar las tareas de Dataflow que las ejecutan.

Instalar el SDK de Apache Beam

Instala el SDK de Apache Beam para ejecutar los flujos de procesamiento en el servicio Dataflow.

Aprendizaje automático con Apache Beam y TensorFlow

Preprocesa y entrena modelos de aprendizaje automático de energía molecular con Apache Beam, Dataflow y TensorFlow. Después, úsalos para hacer predicciones.

Tutorial de recuento de palabras de Dataflow usando Java

En este tutorial, aprenderás los conceptos básicos del servicio Cloud Dataflow. Para ello, ejecutarás un sencillo flujo de procesamiento de ejemplo usando el SDK de Apache Beam para Java.

Experimentos prácticos: procesar datos con Google Cloud Dataflow

Descubre cómo procesar un conjunto de datos basado en texto en tiempo real mediante Python y Dataflow para, posteriormente, almacenarlo en BigQuery.

Experimentos prácticos: procesamiento de streaming con Pub/Sub y Dataflow

Aprende a usar Dataflow para leer mensajes publicados en un tema de Pub/Sub, visualizar mensajes en función de sus marcas de tiempo y escribir mensajes en Cloud Storage.

Recursos de Dataflow

Consulta información sobre precios, cuotas de recursos y preguntas frecuentes, entre otros.

Usos

Usos

Uso

Analíticas de streaming

Gracias a las analíticas de streaming de Google, los datos están más organizados y son más útiles. Además, puedes acceder a ellos desde el instante en que se generan. Nuestra solución de streaming se basa en Dataflow, en Pub/Sub y en BigQuery. Aprovisiona los recursos que hacen falta para ingerir, procesar y analizar volúmenes variables de datos en tiempo real para obtener información empresarial útil al instante. Además de reducir la complejidad, este aprovisionamiento abstracto facilita que tanto analistas como ingenieros de datos hagan analíticas en tiempo real.

Uso

Inteligencia artificial en tiempo real

Dataflow envía eventos de streaming a las soluciones AI Platform y TensorFlow Extended (TFX) de Google Cloud para habilitar las analíticas predictivas, la detección de fraudes, la personalización en tiempo real y otros usos de analíticas avanzadas. TFX usa Dataflow y Apache Beam como motor de procesamiento distribuido de datos en diversos aspectos del ciclo de vida del aprendizaje automático, y todos ellos son compatibles con la integración y la entrega continuas (CI/CD) para aprendizaje automático mediante flujos de procesamiento de Kubeflow.

Todas las características

Todas las características

Autoescalado vertical (nuevo en Dataflow Prime) | Ajusta dinámicamente la capacidad de computación asignada a cada trabajador según el uso. El autoescalado vertical va de la mano del autoescalado horizontal para adaptar los trabajadores a las necesidades del flujo de procesamiento sin problemas y de la forma más adecuada.
Ajuste adecuado (nuevo en Dataflow Prime) | Con la función de ajuste adecuado, se crean grupos de recursos específicos que se optimizan para cada fase con el objetivo de reducir el desaprovechamiento de recursos.
Diagnósticos inteligentes (nuevo en Dataflow Prime) | Conjunto de varias funciones. En primer lugar, se incluye la gestión de flujos de procesamiento de datos basados en objetivos de nivel de servicio. En segundo lugar, se ofrecen funciones de visualización que permiten a los usuarios inspeccionar su gráfico de tareas de una forma visual e identificar cuellos de botella. Por último, se incluyen recomendaciones automáticas para identificar y ajustar los problemas de rendimiento y disponibilidad.
Streaming Engine | Streaming Engine separa la computación del espacio de almacenamiento de estados y traslada partes de la ejecución de flujos de procesamiento fuera de las máquinas virtuales de trabajadores para ubicarlas en el backend del servicio Dataflow. Eso mejora considerablemente el autoescalado y la latencia de los datos.
Autoescalado horizontal | Con el autoescalado horizontal, el servicio Dataflow puede seleccionar de forma automática la cantidad adecuada de instancias de trabajador necesarias para ejecutar las tareas. También es posible reasignar de manera dinámica más o menos trabajadores durante la ejecución de las tareas para adaptarse a sus requisitos específicos.
Dataflow Shuffle | La función basada en servicios Dataflow Shuffle hace que la operación Shuffle, que se utiliza para agrupar y unir datos de flujos de procesamiento por lotes, se realice en el backend del servicio Dataflow en lugar de en las máquinas virtuales de trabajadores. De este modo, los flujos de procesamiento por lotes se pueden escalar de manera óptima y sin necesidad de ajustes para manejar cientos de terabytes.
Dataflow SQL | Dataflow SQL te permite aplicar tus conocimientos de SQL para desarrollar flujos de procesamiento de streaming de Dataflow directamente desde la interfaz web de BigQuery. Puedes combinar los datos de streaming de Pub/Sub con archivos de Cloud Storage o tablas de BigQuery, escribir resultados en BigQuery y crear paneles en tiempo real mediante Hojas de cálculo de Google u otras herramientas de inteligencia empresarial.
FlexRS | Dataflow FlexRS reduce los costes del procesamiento por lotes mediante técnicas avanzadas de programación, el servicio Dataflow Shuffle y una combinación de instancias de máquina virtual interrumpible y máquinas virtuales convencionales.
Plantillas de Dataflow | Con las plantillas de Dataflow, podrás compartir fácilmente tus flujos de procesamiento con los miembros del equipo y con toda la organización. Si lo prefieres, también puedes utilizar alguna de las muchas plantillas creadas por Google para implementar tareas de procesamiento de datos sencillas pero útiles. Se incluyen plantillas de captura de datos de cambios para casos prácticos de analíticas en tiempo real. Con las plantillas flexibles, podrás crear plantillas a partir de cualquier flujo de procesamiento de Dataflow.
Integración con Notebooks | Crea flujos de procesamiento desde cero de forma iterativa con Vertex AI Notebooks y despliégalos con el ejecutor de Dataflow. Para crear flujos de procesamiento de Apache Beam paso a paso, inspecciona los gráficos de los flujos en un flujo de trabajo de lectura, evaluación, impresión y bucle (REPL). Con Notebooks, que está disponible en Vertex AI de Google, podrás escribir flujos de procesamiento en un entorno intuitivo gracias a los frameworks de ciencia de datos y de aprendizaje automático de última generación.
Captura de datos de cambios en tiempo real | Sincroniza o replica datos de forma fiable y con una latencia mínima en varias fuentes de datos heterogéneas para mejorar las analíticas en tiempo real. Las plantillas de Dataflow ampliables se integran con Datastream para replicar datos procedentes de Cloud Storage en BigQuery, PostgreSQL o Cloud Spanner. El conector de Debezium de Apache Beam es una opción de código abierto para ingerir los cambios de datos desde MySQL, PostgreSQL, SQL Server y Db2.
Monitorización integrada | Con la monitorización integrada de Dataflow, podrás acceder directamente a las métricas de las tareas para solucionar problemas en los flujos de procesamiento por lotes y de streaming. Podrás acceder a los gráficos de monitorización desde los niveles de visibilidad de paso y de trabajador, así como configurar alertas según condiciones concretas, como que haya datos inactivos o que la latencia del sistema sea elevada.
Claves de encriptado gestionadas por el cliente | Puedes crear flujos de procesamiento por lotes o de streaming y protegerlos con claves de encriptado gestionadas por el cliente (CMEK), así como acceder a datos de fuentes y de sumideros que estén protegidos con ese tipo de claves.
Controles de Servicio de VPC de Dataflow | Gracias a la integración de Dataflow con los Controles de Servicio de VPC, te resultará más fácil evitar las filtraciones externas de datos. Esta capa de seguridad adicional reforzará tu entorno de procesamiento de datos.
IP privadas | Si desactivas las IP públicas, proteges mejor la infraestructura de procesamiento de datos. Al no utilizar direcciones IP públicas para tus trabajadores de Dataflow, también reduces el número de direcciones que consumes de cara a la cuota de tus proyectos de Google Cloud.

Precios

Precios

Las tareas de Dataflow se facturan por segundos, según el uso real de trabajadores de procesamiento por lotes o de streaming de Dataflow. Si utilizas otros recursos, como Cloud Storage o Pub/Sub, se te cobrarán las tarifas correspondientes a cada servicio.

Partners

Descubrir soluciones de partners

Algunos Google Cloud Partners han desarrollado integraciones con Dataflow para ejecutar tareas potentes de procesamiento de datos de forma rápida y sencilla, independientemente de su tamaño.

Los productos de inteligencia artificial de Cloud cumplen las políticas del acuerdo de nivel de servicio. Pueden ofrecer garantías de latencia o disponibilidad diferentes respecto a otros servicios de Google Cloud.

# data[].attributes.attachment_link.description
Dataflow es un servicio totalmente gestionado de analíticas de streaming que aprovecha el autoescalado y el procesamiento por lotes para minimizar la latencia, el tiempo de procesamiento y los costes.

# data[].attributes.body
Comparativa de servicios

# data[].attributes.body
Realizar una comparativa entre los principales servicios Cloud, Azure, AWS y GCP. Se pueden comparar cuestiones de costos, infraestructura, disponibilidad. Etc, tambien se solicita elegir al menos 3 servicios principales de cada proveedor.

# data[].attributes.body
AZURE:
http://blog.hadsonpar.com/2021/11/azure-top-ten-services.html
AWS:
https://www.clickittech.com.mx/aws/top-10-servicios-amazon-web-services/
GCP:
https://ed.team/blog/servicios-de-google-cloud-platform-gcp-que-debes-conocer

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Qué es Azure

Microsoft Azure es la Plataforma Cloud  de más rápido crecimiento en los últimos años que está conformado por un conjunto de servicios en la nube bajo demanda y en constante crecimiento, que ayuda a guardar y gestionar los datos de una organización, crear apps web complejas, mejorar la ciberseguridad y cumplimiento de normativas y mucho más; dado que Azure es una plataforma pública en la nube, los usuarios pueden escalar sus infraestructuras en función de sus necesidades y crear entornos híbridos de computación.

Azure brinda a las empresas la libertad para crear, gestionar y desplegar Apps web personalizadas usando las herramientas de desarrollo y marcos de trabajo que más cómodos les resulten a cada organización o empresa.

Veamos los principales servicios:

Azure Virtual Machines utilice el servicio para crear aplicaciones escalables. Reduzca el gasto en la nube con las instancias reservadas y las máquinas virtuales de acceso puntual de Azure. Cree su propia nube privada con Azure Dedicated Host. Ejecute las aplicaciones críticas en Azure para aumentar la resistencia. Implemente máquinas virtuales que tengan hasta 416 vCPU y 12 TB de memoria. Consiga hasta 3,7 millones de operaciones IOPS por máquina virtual en almacenamiento local. Aproveche Ethernet de hasta 30 Gbps y la primera implementación de la nube de InfiniBand a 200 Gbps.

Azure SQL Database servicio que forma parte de la familia Azure SQL, es un servicio de base de datos relacional, inteligente y escalable creado para la nube. Optimice el rendimiento y la durabilidad con características dotadas de inteligencia artificial y automatizada que siempre están actualizadas. Con las opciones de proceso sin servidor y almacenamiento del nivel Hiperescala que modifican automáticamente la escala de los recursos a petición, puede centrarse en la compilación de nuevas aplicaciones sin tener que preocuparse por el tamaño del almacenamiento ni la administración de los recursos. La base de datos SQL totalmente administrada automatiza las actualizaciones, el aprovisionamiento y las copias de seguridad, lo que le permite centrarse en el desarrollo de aplicaciones.

Azure Blob Storage es el servicio que da la solución de almacenamiento de objetos de Microsoft para la nube. Blob Storage está optimizado para el almacenamiento de cantidades masivas de datos no estructurados. Los datos no estructurados son datos que no se ciñen a ningún un modelo de datos o definición concretos, como texto o datos binarios. Los usuarios o las aplicaciones cliente pueden acceder a objetos en Blob Storage a través de HTTP/HTTPS, desde cualquier lugar del mundo. Se puede acceder a los objetos de Blob Storage mediante la API REST de Azure Storage, Azure PowerShell, la CLI de Azure o una biblioteca de cliente de Azure Storage.

Azure Content Delivery Network servicio para la entrega de contenido en línea, la experiencia del usuario es todo. Azure Content Delivery Network (CDN) le permite reducir los tiempos de carga, ahorrar ancho de banda y agilizar la capacidad de respuesta, ya sea que esté desarrollando o administrando sitios web o aplicaciones móviles, o codificando y distribuyendo contenido multimedia mediante streaming, software de juegos, actualizaciones de firmware o puntos de conexión IoT. Mitigue las amenazas de seguridad en la red de entrega de contenido, como los ataques por denegación de servicio distribuidos. Optimice la seguridad habilitando HTTPS para los nombres de dominio, sin costo adicional ni administración de certificados.

Azure Virtual Network servicio que proporciona un entorno aislado y de alta seguridad para ejecutar sus máquinas virtuales y aplicaciones. Use sus propias direcciones IP privadas y defina subredes, directivas de control de acceso, etc. Use Virtual Network para utilizar Azure como su propio centro de datos. Use Virtual Network para extender su entorno de TI local a la nube, del mismo modo en que configura y se conecta a una sucursal remota. Dispone de opciones para conectarse de forma segura a una red virtual. Opte por una red VPN IPsec o una conexión privada usando el servicio Azure ExpressRoute. Use Virtual Network para crear aplicaciones de nube híbrida que se conecten de forma segura a su centro de datos local. De este modo, una aplicación web de Azure puede tener acceso a una base de datos de SQL Server local o autenticar clientes con un servicio de Azure Active Directory local.

Azure Service Bus servicio que admite un conjunto de tecnologías de middleware orientadas a mensajes y basadas en la nube, entre las que se incluyen una cola de mensajes de confianza y una mensajería de publicación/suscripción duradera. Aproveche el potencial de los patrones de mensajería asincrónica para modificar la escala de las aplicaciones empresariales de forma confiable. Integre los recursos en la nube, como Azure SQL Database, Azure Storage y Web Apps, con la mensajería de Service Bus para obtener un funcionamiento homogéneo con cargas variables y la durabilidad necesaria para superar errores intermitentes.

Azure App Services servicio que posibilita la creación más rápida de aplicaciones mediante un servicio en la nube único que le permite originar aplicaciones web y móviles listas para la empresa de manera rápida y sencilla para cualquier plataforma o dispositivo y realizar implementaciones en una infraestructura en la nube escalable y fiable. Plataforma de hospedaje administrada que proporcionan servicios fáciles de usar para implementar y escalar aplicaciones web y servicios. Cree, implemente y escale rápidamente API y aplicaciones web como prefiera. Trabaje con .NET, .NET Core, Node.js, Java, Python o PHP, en contenedores o ejecutándose en Windows o Linux. Satisfaga exigentes requisitos de rendimiento empresarial, seguridad y cumplimiento normativo con un servicio de confianza totalmente administrado que controla más de 60 000 millones de solicitudes al día.

Azure Functions servicio orientado para la integración de sistemas y ejecución de procesos de back-end en respuesta a eventos o programaciones sin necesidad de aprovisionar ni administrar servidores. Mediante Functions, desarrolle con más eficacia una plataforma de informática sin servidor basada en eventos que también puede solucionar problemas de orquestación complejos. Compile y depure a nivel local sin ninguna configuración adicional, implemente y opere a escala en la nube e integre servicios mediante desencadenadores y enlaces.

Azure Autoscale  servicio que tiene un conjunto de escala de VM en el que se escalan las instancias. Las instancias se crean o eliminan en línea con el plan de escalado elegido, denominado política de autoescalado. Azure Autoscale solo admite el autoescalado dinámico y programado. Cada plan puede definirse de la siguiente manera:

Programado: Las instancias pueden ser escaladas hacia arriba o hacia abajo en base a una programación predefinida.

Dinámica: Puedes crear políticas para escalar las instancias en función de métricas específicas como la utilización de la CPU o la longitud de la cola de mensajes.

Azure Cache for Redis servicio de almacenamiento en caché distribuido basado en memoria que proporciona un almacén de alto rendimiento que suele usarse para descargar trabajo no transaccional de una base de datos. A medida que aumenten el tráfico y la demanda de su aplicación, escale el rendimiento de manera sencilla y rentable. Agregue una capa de almacenamiento en caché rápido a la arquitectura de su aplicación para administrar miles de usuarios simultáneos de manera casi instantánea, todo ello con las ventajas de un servicio totalmente administrado.

Conclusiones:

Azure, además de ser una plataforma que te proporciona un sinfín de servicios alojados en la nube y que consigue mejorar tu experiencia a la hora de hospedar y simplificar el desarrollo de las aplicaciones, también nos ofrece una serie de garantías extra a tener en cuenta, si decides adquirir e implementar esta solución como son: su bajo precio, su alta disponibilidad, ser líder dentro de la industria en certificaciones de seguridad y el hecho de que además cuente con la mayor cobertura de cumplimiento de todos los proveedores de servicios en la nube existentes.

# data[].attributes.attachment_link.description
Qué es Azure Microsoft Azure es la Plataforma Cloud de más rápido crecimiento en los últimos años que está conformado por un conjunto de se...

# data[].attributes.body
Comparison of Prices in similar regions: AWS US East (Northern Virginia), Azure East US, and Northern Virginia (us-east4) in Google Cloud Platform.
Cloud provider | Storage(GB/Month)
Amazon S3 | $0.023
Azure | $0.021
Google Cloud Platform | $0.023
Oracle Object Storage – Standard | $0.0255
https://cast.ai/blog/cloud-pricing-comparison-aws-vs-azure-vs-google-cloud-platform/

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
CAST AI - Kubernetes Automation Platform

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
If you're considering moving to the public cloud or optimizing the choice for your next project, picking between AWS, Azure, Google Cloud Platform, and Oracle can be a daunting task.

They all offer flexible compute, storage, and networking combined with everything engineers love about the cloud: self-service, instant provisioning, and autoscaling.

But each provider differs in key areas that may have a massive impact on your cloud bill.

Selecting one vendor over another comes down to knowing what your teams, applications, and workloads need. You need to fully understand your requirements before exploring the cloud landscape.

This article covers storage and compute pricing across AWS, Azure, and Google Cloud to show you the nuanced differences between these providers.

Cloud landscape today: What are the unique strengths of AWS, Azure, and Google Cloud Platform?

AWS

Companies choose to build their applications on AWS because of its breadth and depth of services. The rich array of tools, including databases, analytics, management, IoT, security, and enterprise applications, makes AWS the right solution for many teams. No wonder AWS has the most significant slice of the cloud market.

Azure

According to the Flexera 2022 State of the Cloud Report, Azure has slightly surpassed AWS in the percentage of enterprises using it (80% Azure vs. 77% AWS).

Azure also offers various services for enterprises, and Microsoft's longstanding relationship with this segment makes it an easy choice for some customers. Azure, Office 365, and Microsoft Teams enable organizations to provide employees with enterprise software while also leveraging cloud computing resources.

Google Cloud Platform

Azure and AWS have strong machine learning capabilities. But Google Cloud Platform stands out thanks to its almost limitless internal research and expertise - the magic that has been powering the search engine giant throughout the years.

What makes GCP different is its role in developing various open source technologies. We're talking especially about containers and Google's central role in building Kubernetes for orchestration and Istio service mesh, today practically industry-standard technologies.

Google's culture of innovation lends itself really well to startups and companies that prioritize such approaches and technologies.

Billing in AWS vs. Azure vs. Google Cloud Platform

In addition to per-minute billing, AWS, Azure, and Google Cloud support per-second billing for various services. AWS first introduced per-second billing in 2017 for EC2 Linux-based instances and EBS volumes - but today, it applies to many other services.

Per-second billing works with a minimum 60-second limit in AWS. Azure allows per-second charges on its cloud platform, but this billing model isn't available for all instances - mostly container-based ones.

Google Cloud followed AWS in the introduction of per-second billing and now offers it for more than just instances based on Linux. This form of billing applies to all VM-based instances.

Cloud storage pricing comparison

How do these major cloud providers differ in terms of storage pricing?

Here's a comparison of prices in similar regions: AWS US East (Northern Virginia), Azure East US, and Northern Virginia (us-east4) in Google Cloud Platform.

It's clear that these cloud service providers compete closely with one another and have set similar price ranges for storage services, with Azure standing out as the most cost-effective alternative. However, be sure to check out other cost dimensions such as data transfer or operations charges before picking the storage service.
Also, pay attention to the provider's approach to pricing changes.

Google Cloud Platform recently introduced significant price increases across various core services around storage. Price hikes may affect other services and cloud providers considering the current challenges like inflation rates running high around the world and supply chain issues.

Compute pricing comparison

Compute often ends up racking up a cloud bill, but it also presents the greatest opportunity for cost optimization.

We prepared this case study to show the incredible impact optimizing compute costs can have on your bottom line.

Comparing cloud pricing - our example setup

To understand the pricing differences better, we're going to compare virtual machines within similar regions and with the same operating system.

The services analyzed are:

AWS - Amazon EC2

Azure - Virtual Machines

Google Cloud Platform - Compute Engine

Oracle - Virtual Machines

Our example setup:

Region: AWS US East (Northern Virginia), Azure East US, and Northern Virginia (us-east4) in Google Cloud Platform.

Operating System: Linux.

vCPUs: 4.

Types of instances/VMs we will analyze:

General purpose

Compute optimized

We picked instances with four vCPUs and similar RAM (the only exception is the compute optimized machine from Google Cloud Platform).

Here are the instances/VMs we selected for our cloud pricing comparison:

AWS vs. Azure vs. Google Cloud Platform: Comparing On-Demand pricing

Here's the hourly On-Demand pricing of each of these virtual machines across AWS, Azure, and Google Cloud Platform.

Cloud pricing based on On-Demand rates

General purpose

Compute optimized

Takeaways:

While Azure is the most expensive choice for general purpose instances, it's one of the most cost-effective alternatives to compute optimized instances.

Google Cloud Platform offers the highest price for compute optimized instances, but this machine has double the RAM of alternatives from AW, Azure, and Oracle.

A note about chips and processors

Providers roll out virtual machines with different hardware and performance characteristics. As a result, you might end up with an instance type that provides strong (and expensive!) performance your teams don't actually need.

Benchmarking is one way to see what you're really paying for: you can run the same workload on each machine and check its performance characteristics.

This approach might help you discover something interesting, just like we did. The chart below shows CPU operation in AWS (t2.2xlarge with eight virtual cores) at varying times after several idle periods. Would you expect such unpredictable CPU behavior within a single cloud provider?

Source: CAST AI

The 2022 Cloud Report from CockroachLabs used this method to evaluate AWS, Azure, and Google Cloud machines. One of their conclusions was that Google performs better than AWS and Azure. GCP instances occupied 6 out of 10 spots in the top 10 instances in price-for-performance.

AWS vs. Azure vs. Google Cloud: Comparing discounted pricing with a 1-year upfront commitment

All three providers offer price discounts if you commit to using them for at least one year. This pricing model is called Reserved Instances in AWS, Reserved Savings in Azure, and Committed use discounts in Google Cloud.

The following tables compare the discounted pricing among AWS, Azure, and Google Cloud with a one-year commitment period with an all upfront payment.

Cloud pricing with a 1-year commitment

General purpose

Compute optimized

Takeaways:

The general-purpose instances with a 1-year commitment get a similar discount rate in AWS and Azure. Still, AWS offers a cheaper alternative.

In both general purpose and compute optimized instances, Google Cloud Platform offers the greatest discounts - still, it's not the cheapest option. Note: the compute optimized GCP instance we picked has 16 GB RAM, not 8 GB like the other instances.

Take a look here if you're unsure how Reserved Instances work and whether they really bring discounts: Do AWS Reserved Instances and Savings Plans really reduce costs?

Here's how CPU bursting can drive your costs down

All cloud providers in question offer burstable performance instances. These instances offer you a baseline level of CPU performance with the option to burst to a higher level whenever your workload requires that.

Burstable performance instances are suitable for low-latency interactive applications, microservices, small and medium databases, or product prototypes.

Our research into AWS burstable instances showed that if you load your instance for 4 hours or more per day on average, it's better pick a non-burstable one for cost-effectiveness. However, if you run an e-commerce business that may receive a large stream of visitors once in a while, a burstable instance is often a good match.

AWS vs. Azure vs. Google Cloud: Comparing Spot Instances/Preemptible VMs

Another way to snatch some discounts and reduce your cloud bill is to take advantage of capacity that's currently not being used by anyone else. Cloud providers sell excess capacity at incredible discounts. AWS Spot instances offer up to 90% off the On-Demand rates, Preemptible VMs in Google can be even 80% cheaper than regular ones.

Here's a quick overview of the potential savings you can get for these instances in the US East (Northern Virginia) region:

Cloud pricing with Spot Instances/Preemptible VMs

General purpose

*Note that we changed the machine type to a similar one with 4 vCPU and 8 GB RAM. Why? Because Azure's machines in Bs-series aren't available as spot instances!

Compute optimized

Takeaways:

There's no denying that Azure offers the greatest discounts for both general purpose and compute optimized instances. The pricing of the compute optimized F4s v2 is very attractive.

Oracle offers Preemptible VMs at a flat 50% discount.

To take advantage of spot instances, you need to ensure that your application can handle interruptions. How? Here's a step by step guide: Spot Instances: How to reduce AWS, Azure, and GCP costs by 90%

Optimizing cloud costs is a real-time activity

Spot instance prices may be different from one minute to the next. So we once decided to use our own platform to analyze our setup. We looked for the most cost-effective spot instance alternatives for a machine with 8 CPUs and 16 GB.

CAST AI suggested that we run our workload on an instance called INF1. But this powerful GPU instance would usually cost a lot of money. So, why did CAST AI pick it?

We checked the pricing and got this:

As it turned out, at that time, INF1 just happened to be cheaper than the usual general purpose instances we used. If we just stuck to our standard practices, we would have never guessed to look in this category and missed out on this incredible gem.

That's why you need automation to optimize cloud costs

Even if you outsource the management of your cloud expenses to DevOps or FinOps specialists, you're probably spending twice as much as you should. It's high time you took control of your cloud bill with an automated solution.

CAST AI is a great place to start your path towards cost-cutting if your teams work with Kubernetes. The solution automatically creates and implements tactics for guaranteed savings without any manual and repetitive work for your engineers.

You can run a free cluster savings report and see the instance type and resource amount CAST AI would automatically implement if it managed your cluster.

# data[].attributes.attachment_link.title
Cloud Pricing Comparison: AWS vs. Azure vs. Google Cloud Platform in 2022

# data[].attributes.attachment_link.description
If you're considering moving to the public cloud or optimizing the choice for your next project, picking between AWS, Azure, Google Cloud Platform, and Oracle can be a daunting task. They all offer flexible compute, storage, and networking combined with everything engineers love about the cloud: self-service, instant provisioning, and autoscaling.

# data[].attributes.body
BiggQuery, ALexa, Bing Speech