多一個選擇不好嗎？Azure和谷歌優(yōu)勢也蠻多～
幾乎所有的云市場討論都始于行業(yè)***亞馬遜Web服務。雖然AWS的確擁有強健的產品并且占據(jù)市場份額，但是并不一定意味著是你的***選擇。如果你需要處理大數(shù)據(jù)，使用混合云或者有大量搭載微軟工具的軟件平臺，你可能希望重新評估一下云廠商選擇。微軟Azure和谷歌云是兩個可靠的AWS替代物，但是哪一個最適合你的組織機構呢？
AWS、谷歌云和微軟Azure分別提供基礎架構即服務（IaaS）和平臺即服務（PaaS）。此外，所有這三家云提供商在按需計算和存儲資源上都提供了具有競爭力的價格。但是AWS以快速發(fā)布新服務聞名，從高容量流處理到實現(xiàn)移動設備和其他平臺之間的同步，谷歌和微軟則不只是局限于此。
微軟將其Azure機器學習帶給了大眾。不久，擅長Excel的用戶可以在他們的簡歷中增加機器學習經(jīng)驗了。同時，谷歌的Datastore和單擊部署Hadoop將大量的NoSQL和大數(shù)據(jù)帶入“即服務”領域。AWS也有可比的服務，但是谷歌的易用性和特性質量禁得起推敲。
谷歌云優(yōu)勢
如果你已經(jīng)搜索AWS控制臺來改變一個參數(shù)，你很可能已經(jīng)注意到其設計不同于谷歌控制臺。谷歌的云界面很干凈且易于操作。
另一個谷歌云的優(yōu)勢在于其快速的負載均衡器部署。在一些情況下，AWS要求預熱負載均衡器，而且用戶必須告知廠商預期的流量負載。然而谷歌不要求這些。
谷歌的單擊部署選擇使其易于快速部署堆棧工具，包括LAMP、Ruby和Hadoop。用戶也可以通過制定一些參數(shù)來部署Hadoop，比如實例規(guī)模和數(shù)量和數(shù)據(jù)存儲位置。為了在Hadoop上部署Spark，用戶可以簡單單擊一個復選框即可。谷歌Cloud Dataflow是一個ETL和工作流管理服務，對于打包和流化ETL也很有用。
谷歌應用引擎是另外一個有用的部署工具。應用引擎是一個支持Python、Java、PHP和Go編程語言的高性能PaaS。這個平臺能過同多種存儲選擇工作，包括Cloud SQL、Datastore和Blobstore。而且，毫不意外，這個引擎也提供搜索API訪問。
除了易用的大數(shù)據(jù)工具之外，可擴展性和部署也讓谷歌計算引擎和應用引擎對實現(xiàn)大數(shù)據(jù)和分析更加誘人。
微軟Azure優(yōu)勢
與AWS相似，微軟不停為其云平臺增加特性。兩個主要的焦點領域是廠商的混合云支持和其機器學習即服務產品。
AWS支持混合云部署，但是微軟的大眾服務器操作系統(tǒng)為其提供了明顯的優(yōu)勢。組合微軟Azure、Windows Server和微軟System Center為云和本地管理員提供了管理混合云組件的穩(wěn)固平臺。
微軟System Center提供了云管理特性，比如基礎架構配置和性能監(jiān)控。其App Controller也提供了跨本地或者Azure系統(tǒng)基礎架構的統(tǒng)一視圖。緊密耦合Visual Studio對于Windows開發(fā)者而言也很有吸引力，尤其是在DevOps環(huán)境中更是如此。
微軟的混合存儲服務StorSimple包含主存儲、備份存儲和歸檔存儲，進一步支持混合云。用戶可以通過基于Azure的門戶訪問StorSimple。微軟的混合存儲服務使用存儲區(qū)域網(wǎng)（SAN）基礎架構。此外，StorSimple提供了任何數(shù)據(jù)中心的災難恢復。確保通過StorSimple的數(shù)據(jù)安全，這項服務使用AES-256加密。
另一個微軟Azure云的優(yōu)勢是其機器學習服務。如果要應用分析，只收集大量數(shù)據(jù)就有用，但是微軟成功應用了機器學習優(yōu)勢到期自己的商業(yè)領域，而且其高級分析對于大眾很有用。這項服務包括可以創(chuàng)建和評估及其模型的Machine Learning Studio。允許用戶避免從頭開始的Azure Marketplace包。預置的包可以預測客戶流失或者分析一個公司的社交媒體內容。
如果你已經(jīng)在微軟平臺投資且正在構建混合云，Azure就是個很好的選擇。對于那些需要高級分析的用戶也很有吸引力，而且他們可能缺少缺少統(tǒng)計學或者計算機科學的經(jīng)驗。
盡管AWS擁有大量的產品，也沒能使微軟Azure和谷歌的服務打折扣。Azure和谷歌都提供了獨特的特性和優(yōu)勢，且比AWS更適用于你的云需求。但是了解這些的唯一途徑就是更為審慎的查看這些服務。
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