導言
雲端運算早已不再是一個選項，而是現代企業的基石。但面對眾多雲端服務供應商，企業始終會問同樣的問題：哪個更好——AWS、Azure，還是 Google Cloud？
大多數公司在選擇之前，會比較這三大巨頭（“Big Three”）。它們各自擁有不同的優勢、定價策略與服務組合。而在 2025 年，市場佔有率、價格模式、安全特性以及 AI/ML（人工智慧與機器學習）效能基準的差異，比以往任何時候都更具關鍵意義。
本指南將深入分析： AWS vs Azure vs Google Cloud 2025 市場佔有率、價格比較、免費方案、對新創企業的支援、安全性、對照表、以及AWS vs Azure vs Google Cloud 2025 效能基準測試，幫助您為企業做出最明智的決策。
AWS vs Azure vs Google Cloud 快速概覽
Amazon Web Services（AWS） 仍是全球最大的公共雲端服務提供商。它提供最廣泛的運算服務、儲存選項、機器學習工具以及全球資料中心佈局。AWS 尤其受到需要高度靈活性、多樣實例類型，以及成熟第三方工具生態系的企業青睞。
Microsoft Azure 雖然在純雲端發展上略晚於 AWS，但藉由微軟強大的企業用戶基礎迅速崛起。使用 Windows Server、Office 365、Active Directory 和企業級資料庫的公司，通常會覺得 Azure 更容易整合。Azure 也特別強調 混合雲（本地部署 + 雲端）、法規遵循（政府與受監管產業）以及全球區域佈局。
Google Cloud Platform（GCP） 則在資料、分析、機器學習、開源、生態容器與 Kubernetes 領域展現強大實力。對於專注於 AI/ML 密集運算、大數據處理管線，或重視分析效能的企業，GCP 通常被視為極具吸引力的選擇。它不斷推動機器學習基礎架構創新（如 TPU 等），並強調對開發者友善的工具與開放生態。
功能對比分析
在比較 AWS vs Azure vs Google Cloud 2025 時，依照服務類別來細分會更清晰。
運算服務（Compute Services：EC2 vs Azure VM vs Compute Engine）
- AWS EC2：提供極其豐富的實例類型（通用型、運算優化型、記憶體優化型、GPU 等），並具備 即用即付（Spot）與預留實例（Reserved Instance） 模式。支援 自動擴展（Auto Scaling）、混合實例配置（Mixed Instances），以及 無伺服器運算（Lambda） 等多樣功能。
- Microsoft Azure 虛擬機（Virtual Machines）與 Azure Functions：與微軟生態系（Windows Server、.NET、Active Directory 等）整合良好，支援 混合雲部署，並提供類似 Spot/Reserved 的價格選項。特別適合 Windows Server 環境或 .NET 應用程式 的運算需求。
- Google Compute Engine 與 Google Kubernetes Engine（GKE）：啟動速度快、虛擬機現代化、特別適合 容器化工作負載（Containerized workloads）。多數 VM 支援 按秒計費（Per-second billing），並依託 Google 自有的全球骨幹網路，展現出 極佳的網路延遲表現與傳輸效能。
儲存與資料庫服務（S3 vs Blob vs Cloud Storage；RDS vs Cosmos DB vs Cloud SQL / BigQuery）
- 物件儲存（Object Storage）：
AWS S3 被廣泛使用；Azure Blob Storage 在企業應用中表現出強大競爭力；Google Cloud Storage 的競爭力持續提升，特別是在與 BigQuery 數據分析或資料處理管線整合時表現出色。 - 區塊 / 檔案儲存（Block / File Storage）：
AWS 提供 EBS、EFS；Azure 提供 Managed Disks、Files；GCP 則提供 Persistent Disks。不同雲端的效能、可用性與資料冗餘性會根據地區與 SLA（服務等級協議）而有所不同。 - 資料庫（Databases）：
AWS RDS 支援多種資料庫引擎（PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server、MariaDB）。Azure Cosmos DB 是多模型且全球分佈式的資料庫。Google 的 Cloud SQL 適用於關聯式資料庫工作負載，並同時提供 Bigtable、Firestore 與 BigQuery，以滿足分析型、非關聯式與大數據處理需求。 - 資料分析 / 數據倉儲（Analytics / Data Warehousing）：
GCP 的 BigQuery 被視為市場上速度最快、可擴展性最強的資料倉儲之一；AWS 提供 Redshift；Azure 則有 Synapse。三者的主要差異體現在效能基準測試、每 TB 掃描成本等方面。
網路與全球覆蓋
- 根據 Synergy Research 的統計，截至 2025 年第二季度：AWS 佔全球企業雲端基礎設施服務市場約 30%；Azure 約 20%；Google Cloud 約 13%。
- AWS 擁有全球最多的區域（Regions）與可用區（Availability Zones），這有助於提高系統冗餘性並降低網路延遲。Azure 正在迎頭趕上，特別是在 混合雲與受限制地區市場 中。Google Cloud 雖然區域較少，但在全球光纖與互聯骨幹網路上投入巨大，強化其網路效能。
- 地理位置十分重要：由於資料主權法規（如 GDPR）通常要求資料必須留在特定地理範圍內，而使用者與運算區域之間的網路延遲也會直接影響應用程式效能。
AI 與機器學習服務
- AWS SageMaker、Bedrock 及相關的 AI 服務提供完整的機器學習流程：從模型構建、訓練、部署到推論（inference）皆可一站式完成。
- Azure AI / Azure Machine Learning 與微軟生態系統緊密整合，並結合 Azure Cognitive Services 等智能應用服務，方便企業在既有 Microsoft 架構中導入 AI。
- Google Vertex AI（前身為 AI Platform）在研究級模型、大數據處理、以及混合式或開源工具（如 TensorFlow）支援方面表現突出，被視為學術與創新導向的強勢平台。
- 效能基準（Performance Benchmarks）：在大型模型訓練與推論速度上，GCP 通常表現最佳，
取決於其硬體配置（如 TPU、GPU 類型）與資料管線整合度。AWS 擁有更廣泛的服務支援與多樣選項；Azure 則在企業級 AI/ML 解決方案中表現優異，特別適合商業應用場景。
開發者工具與生態系統
- AWS：擁有龐大的工具、生態與 SDK、API 支援，並具備成熟的第三方整合與 DevOps 工具體系。
- Azure：在微軟生態環境中具有強大優勢，整合 Visual Studio、GitHub（現屬於 Microsoft）與 Azure DevOps 等開發工具，提供良好的 混合雲管理 與 企業級治理整合能力。
- GCP：在 容器與 Kubernetes 支援上表現領先，並深度整合開源框架，廣受開發者好評。其分析、Notebook、資料管線工具使用簡便，搭配 Cloud Build、Cloud Functions 及強大的 日誌與可觀測性（observability）工具，使 GCP 成為開發與資料工程領域的熱門選擇。
定价模式与成本比较
云计算的定价模式是最难直接比较的领域之一。三大服务商（AWS、Azure、GCP）都提供 按需计费（on-demand pricing）、预留实例（reserved instances） 和 竞价实例（spot instances）。通常，AWS 被认为是最昂贵的，但其广泛的服务目录带来了极高的灵活性；Azure 的定价 往往与企业授权协议挂钩，更适合已有微软生态的企业；而 GCP 则以 成本友好、适合初创企业与数据密集型工作负载 的定位脱颖而出。
免费额度（Free Tier） 也是影响因素之一。
- AWS 与 Azure 都提供为期一年的免费试用，包含有限的计算与存储资源。
- GCP 则更具吸引力，提供 300 美元的信用额度 供新用户自由试验，让初创公司有更大探索空间。
在评估 总体拥有成本（TCO, Total Cost of Ownership） 时，企业需要考虑的不仅是每小时的使用费用，还包括 网络传输成本、技术支持费用，以及 供应商锁定（Vendor Lock-in） 的潜在风险。
安全性、合规性与可靠性
安全性（Security） 一直是企业采用云服务时最关注的问题。三大云服务商（AWS、Azure、GCP）都遵循 共享责任模型（Shared Responsibility Model）——云服务商负责基础设施的安全，而客户则需确保其自身的应用程序与数据安全。
合规性（Compliance） 方面，AWS、Azure 与 GCP 均符合主要国际标准，如 HIPAA、GDPR、ISO 27001 等。
- Azure 在政府合规认证方面通常处于领先地位；
- AWS 拥有最长期、最全面的合规记录；
- Google Cloud 则以 默认加密（encryption by default） 为核心优势，突出数据安全保障。
可靠性（Reliability） 主要取决于其 服务等级协议（SLA） 中的可用性保证。三者均承诺 至少 99.9% 的正常运行时间（uptime），但性能仍可能因区域而异。
AWS vs Azure vs Google Cloud 优缺点对比表
以下是基于当前数据与市场趋势总结的三大平台优势与劣势对比：
| 平台 | 优点 | 缺点 |
| AWS | 市场领导者（2025 年第二季度约占 30% 市场份额）。拥有最广泛的服务目录和最强大的全球基础设施。提供多种折扣选项（预留实例、竞价实例等）。在企业级和复杂使用场景中具有高度成熟度。 | 定价结构复杂。存在隐藏成本（如数据传出、数据复制）。如果未优化，成本可能较高。学习曲线较陡峭。某些区域价格更高。存在供应商锁定风险。 |
| Azure | 与 Microsoft 工具深度集成。适合企业级与混合云（Hybrid Cloud）架构。合规认证齐全。区域覆盖面广，具竞争力。企业支持完善。 | 有时价格不够透明；授权成本可能较高。对于非 Microsoft 技术栈，运维成本增加。AI/ML 功能有时不及 GCP。部分区域的稳定性较弱。 |
| Google Cloud | 在 AI/ML、大数据及开源领域表现强劲。为长期用户提供优惠折扣。拥有卓越的网络主干与分析能力。免费额度丰富，对开发者友好。 | 市场份额较小（约 13%）。某些地区的可用区域较少。企业级集成能力相较于 Azure/AWS 略显不足。生态系统较小。部分定价对特定工作负载不够有利。 |
哪个云平台最适合你的企业？
你的选择取决于企业类型、工作负载特征、预算以及合规要求。以下是不同情境下的建议：
- 初创企业与中小型企业（Startups & SMBs）：如果你的企业对成本敏感，希望灵活试验并逐步扩展，Google Cloud 是一个非常有吸引力的选择 ——它提供免费额度、开发者友好工具，并在数据分析与机器学习性能方面表现突出。AWS 也同样适用，尤其当你预期未来会快速扩张、工作负载多样时。通过使用预留实例（Reserved）或竞价实例（Spot）可以有效节约成本。
- 大型企业与受监管行业（Enterprise & Regulated Industries）：对于金融、医疗、政府等有严格监管要求的行业，Azure 往往是最佳选择 ——它在合规性与混合云部署（Hybrid Cloud）方面具有明显优势。AWS 也表现稳定且成熟，是行业的性能标杆。若企业希望充分利用数据分析或人工智能，GCP 可用于部分工作负载（如数据分析、AI 训练），同时由 Azure 或 AWS 负责存放受监管的数据。
- AI / 机器学习密集型场景（AI/ML-Heavy Use Cases）：在大规模模型训练、数据分析管道、BigQuery 与 Vertex AI 等方面，Google Cloud 表现领先。AWS SageMaker 及相关服务则更加成熟稳定、适合生产环境。若你的企业已在使用 Microsoft 工具或数据系统，Azure Machine Learning 的整合体验最佳。
- 多云策略（Multi-Cloud Strategy）：越来越多的企业选择多云架构，而非只依赖单一供应商。多云有助于降低供应商锁定风险（Vendor Lock-in），并可根据不同工作负载、区域与合规要求优化成本与性能。但多云也会带来新的挑战：编排、监控、安全、网络管理与数据一致性的复杂度显著增加。
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结论
在 AWS、Azure 与 Google Cloud 之间做出选择，并不是要找出“最强”的云平台，而是要找到最契合你企业目标的解决方案。
- AWS 依然凭借其规模与服务广度在市场中占据主导地位；
- Azure 在企业级客户与受监管行业中赢得了高度信任；
- Google Cloud 则在 人工智能（AI）、数据分析 与 开发者友好工具 方面表现突出。
最终，最优的选择取决于你的企业战略、资源分配，以及未来在云端的长期布局。
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