GCP, AWS, Azure 비교
1. 주요 서비스별 세부 내용 비교
| 서비스 영역 | GCP | AWS | Azure |
|---|---|---|---|
| 컴퓨팅 | Compute Engine: VM 인스턴스 제공, 사용자 정의 가능 App Engine: PaaS 기반 자동 확장 앱 배포 Cloud Run / GKE: 컨테이너 기반 실행. | EC2: 가상 서버. Elastic Beanstalk: PaaS. Lambda: 서버리스 컴퓨팅. | Azure VMs, App Service, Functions, AKS |
| 스토리지 | Cloud Storage: 객체 스토리지. Persistent Disk, Filestore, Cloud SQL, Bigtable, Firestore | S3, EBS, EFS, RDS, DynamoDB, Aurora | Blob Storage, Disk Storage, File Storage, SQL Database, Cosmos DB |
| 네트워킹 | VPC, Cloud Load Balancing, Cloud CDN, Cloud Interconnect | VPC, ELB, CloudFront, Direct Connect | VNet, Load Balancer, CDN, ExpressRoute |
| 컨테이너/오케스트레이션 | GKE (Google Kubernetes Engine): 매끄러운 Kubernetes 관리 및 운영. Cloud Run: 서버리스 컨테이너 실행. | EKS, ECS, Fargate | AKS (Azure Kubernetes Service), Container Instances |
| 데이터베이스 | Cloud SQL (MySQL, PostgreSQL 등), Firestore, Bigtable, Spanner (글로벌 분산 DB) | RDS, Aurora, DynamoDB, Redshift | SQL Database, Cosmos DB, Table Storage, Synapse |
| AI/ML | Vertex AI: ML 모델 구축·배포·운영 통합 플랫폼. AutoML, TPU, Generative AI Studio | SageMaker, Bedrock, Comprehend, Rekognition | Azure Machine Learning, OpenAI on Azure, Cognitive Services |
| 빅데이터 | BigQuery: 서버리스 데이터 웨어하우스. Dataflow, Dataproc, Pub/Sub | Redshift, Glue, EMR, Kinesis | Synapse, HDInsight, Data Factory, Event Hubs |
| DevOps/CI-CD | Cloud Build, Cloud Deploy, Artifact Registry, Cloud Source Repositories | CodePipeline, CodeBuild, CodeCommit, CodeDeploy | Azure DevOps, GitHub Actions (MS 통합), Azure Pipelines |
| 보안 및 IAM | Cloud IAM, VPC Service Controls, Security Command Center | IAM, GuardDuty, Macie, Security Hub | Azure AD, Security Center, Sentinel, Key Vault |
| 모니터링 & 로깅 | Cloud Monitoring (구 Stackdriver), Cloud Logging | CloudWatch, X-Ray, CloudTrail | Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights |
2. 주요 특징 비교
| 항목 | GCP | AWS | Azure |
|---|---|---|---|
| 강점 | AI/ML, 데이터 분석, Kubernetes(오픈소스 기반) | 서비스 범위 최다, 글로벌 인프라, 커뮤니티 강력 | 하이브리드 클라우드, Microsoft 제품과 통합 |
| 비용 측면 | 비교적 합리적이고 투명한 과금 | 다양하지만 복잡한 요금 구조 | Microsoft 사용 기업에 유리한 요금제 |
| 시장 점유율 | 3위 (성장 중) | 1위 | 2위 |
| 사용자 친화성 | 직관적인 UI, 빠른 구축 | 풍부한 기능 (다소 복잡) | 기업 친화적인 UI와 워크플로우 |
| AI/ML 분야 | Vertex AI, BigQuery와의 통합 | SageMaker 중심 | Azure ML, OpenAI API 통합 |
| 오픈소스 친화성 | 매우 높음 (Kubernetes 창시자, TensorFlow 등) | 점점 확대 중 | 비교적 제한적 (MS 중심 생태계) |
3. 정리
- GCP는 AI/ML, 데이터 분석, Kubernetes 기반 워크로드에 매우 강력한 플랫폼
- AWS는 가장 다양한 서비스와 글로벌 커버리지를 제공하며, 매우 유연하지만 복잡할 수 있음
- Azure는 Microsoft 환경과의 통합에 최적화된 기업형 플랫폼으로 하이브리드 전략에 강점이 있음
