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AWS vs Azure vs Google AWS's EC2 (Elastic Compute Cloud) proporciona el servicio de cómputo central de Amazon, que permite a los usuarios configurar máquinas virtuales utilizando AMI preconfiguradas o personalizadas (imágenes de la máquina). Selecciona el tamaño, la potencia, la capacidad de la memoria y la cantidad de máquinas virtuales y elige entre diferentes regiones y zonas de disponibilidad dentro de las cuales se lanzará. EC2 también permite el equilibrio de carga (ELB) y la escala automática. ELB distribuye cargas entre las instancias para un mejor rendimiento, y la escala automática permite a los usuarios escalar automáticamente la capacidad EC2 disponible hacia arriba o hacia abajo. En 2012, Google presentó su servicio de computación en la nube: Google Compute Engine (GCE). Google Compute Engine permite a los usuarios iniciar máquinas virtuales, como AWS, en regiones y grupos de disponibilidad. Sin embargo, GCE no estuvo disponible para todos hasta 2013. Desde entonces, Google ha agregado sus propias mejoras, como equilibrio de carga, soporte extendido para sistemas operativos, migración en vivo de máquinas virtuales, discos persistentes más rápidos e instancias con más núcleos. También en 2012, Microsoft presentó su servicio de computación como una vista previa, pero no lo hizo disponible hasta mayo de 2013. Los usuarios de Azure eligen un VHD (Disco Duro Virtual), que es equivalente al AMI de Amazon, para crear una VM. Un VHD puede ser predefinido por Microsoft, por terceros, o puede ser definido por el usuario. Con cada máquina virtual, debe especificar la cantidad de núcleos y la cantidad de memoria. Instancia Familias AWS 7 GCE 4 Azur 4 Tabla 1: Muestra las tres opciones

Tipos de instancias 38 18 33

Regiones

Zonas

si Si si

si si

AWS vs Azure vs Google: almacenamiento y bases de datos AWS proporciona almacenamiento efímero (temporal) que se asigna una vez que se inicia una instancia y se destruye cuando la instancia finaliza. Proporciona almacenamiento de bloques que es equivalente a los discos duros, ya que puede adjuntarse a cualquier instancia o mantenerse separada. AWS también ofrece almacenamiento de objetos con su Servicio S3 y servicios de archivo con Glacier. AWS es totalmente compatible con las bases de datos relacionales y NoSQL y Big Data. La plataforma en la nube de Google brinda de manera similar almacenamiento temporal y discos persistentes. Para el almacenamiento de objetos, GCP tiene Google Cloud Storage. GCP admite DB relacionales a través de Google Cloud SQL. Las tecnologías pioneras de Google, como Big

Query, Big Table y Hadoop, son totalmente compatibles. Google Nearline ofrece un archivo tan barato como Glacier, pero prácticamente sin latencia en la recuperación. Azure utiliza almacenamiento temporal (unidad D) y Blobs de página (opción Bloqueo de bloques de Microsoft) para volúmenes basados en VM. Block Blobs and Files sirven para el almacenamiento de objetos. Azure admite bases de datos relacionales y NoSQL, y Big Data, a través de Windows Azure Table y HDInsight.

AWS vs Azure vs Google: Redes Las nubes privadas virtuales (VPC) de Amazon y la red virtual de Azure (VNET) permiten a los usuarios agrupar máquinas virtuales en redes aisladas en la nube. Usando VPC y VNET, los usuarios pueden definir una topología de red, crear subredes, tablas de enrutamiento, rangos de direcciones IP privadas y puertas de enlace de red. No hay mucho para elegir entre AWS vs Azure en esto: ambos tienen soluciones para extender su centro de datos en las instalaciones a la nube pública (o híbrida). Cada instancia de Google Compute Engine pertenece a una única red, que define el rango de direcciones y la dirección de la puerta de enlace para todas las instancias conectadas a ella. Las reglas de firewall se pueden aplicar a una instancia y pueden recibir una dirección IP pública.

AWS vs Azure vs Google: estructura de precios AWS cobra a los clientes redondeando el número de horas utilizadas, por lo que el uso mínimo es de una hora. Las instancias de AWS se pueden comprar usando cualquiera de los tres modelos:   

a pedido : los clientes pagan por lo que usan sin ningún costo inicial reservado : los clientes reservan instancias por 1 o 3 años con un costo inicial que se basa en la utilización spot : los clientes apuestan por la capacidad adicional disponible

GCP cobra por casos redondeando el número de minutos utilizados, con un mínimo de 10 minutos. Google anunció recientemente un nuevo precio de uso sostenido para servicios de cómputo que ofrecerá un enfoque más simple y flexible a las instancias reservadas de AWS. Los precios de uso sostenido descontarán automáticamente la tarifa por hora de referencia a pedido, ya que una instancia particular se usa para un porcentaje mayor del mes. Azure cobra a los clientes redondeando el número de minutos utilizados a pedido. Azure también ofrece compromisos a corto plazo con descuentos. Precios

Modelos

AWS

Por hora - redondeado

GCP

Por minuto - redondeado (mínimo 10 minutos Por minuto: compromisos redondeados (prepagos o mensuales)

Azur

Bajo demanda, reservado, spot Bajo demanda - uso sostenido On demand - compromisos a corto plazo (prepagos o mensuales)

Tabla 4: precios y modelos

Referencias Aldia, M. (marzo de 2015). CloudAcademy Blog. Obtenido de CloudAcademy Blog: https://cloudacademy.com/blog/public-cloud-war-aws-vs-azure-vs-google/