AWS EC2 vs GCP Compute Engine: クラウドサーバの計算性能、カスタム構成、課金の深さの実測
企業のクラウドアーキテクチャの着地と移行の着地の過程で、計算資源を選ぶことは常に第一歩であり、最も重要な一歩でもある。高同時のWebサービスをサポートし、大規模なデータを処理する分散コンピューティングでも、AIモデルのトレーニングでも、基礎的なクラウドサーバの計算力表現、配置の柔軟性、長期的なコスト構造でもプロジェクトのROIを直接決定します。
世界のクラウドコンピューティング市場の二つの強さとして、AWSのec 2とGoogle CloudのGCP Compute Engine(GCE) は現在のパブリッククラウド計算力施設の最高レベルを表している。しかし、実際に着地する過程で、両者の「性格」は全く違う。本文は
計算力性能
、
カスタム構成の柔軟性
および
課金と割引ポリシー
3つの次元、AWS EC2とGCP Compute Engineの核心的な違いを深く分解し、設計者と運送チームが選定の落とし穴を避けるのを助ける。
一、計算力性能の比較: ハードウェアの豊富さvs垂直最適化
インフラのハードウェア蓄積から見ると、AWS EC2は世界最大のインスタンスファミリーを持っていることは間違いなく、GCPはその強力な基盤ネットワークアーキテクチャと自己研究チップで追いかけている。
1.プロセッサと計算例の豊富さ
AWS EC2: アーキテクチャタイプは非常に多様です。Intel XeonとAMD EPYCの最新世代のコアを全面的にカバーしているだけでなく、AWSが研究しているARMアーキテクチャプロセッサGraviton (例えばGraviton 3/Graviton4) は最大のエースである。通常のWebサービス、マイクロサービス、キャッシュノードを扱う場合、Gravitonインスタンスはコストパフォーマンスの面で非常に競争力がある。AIの訓練と推論に対して、AWSは自己研究TrainiumとInferentiaチップも導入した。
GCP Compute Engine: インスタンスタイプの区分が比較的明確で簡潔で主に汎用型(Nシリーズ、Cシリーズ) 、計算最適化型(C2/C3)、メモリ最適化型(Mシリーズ) 、加速計算型(Aシリーズ/Tシリーズ) に分けられる。GCPもAMDとIntelの最新アーキテクチャを提供していますが、ARMの分野では主にAmpere Altraプロセッサ (Tau T2A) に依存しています。googleの強力なAI/ML生態に支えられて、分散した深い学習シーンの表現は極めて明るい。
2.ストレージとネットワークIOが飲み込む
ネットワーク性能: GCPの基礎ネットワークバックボーンネットワークはその公認の強みである。GCEはデフォルトでGoogleが所有するプライベートバックボーンネットワークに接続され、クロスエリア通信と低遅延の要求が高いアプリケーションに接続されています。
、ネットワークのジッター制御が優れています。AWSは、Placement Groups (配置グループ) とEFA (エスティックファブリックアダプタ) を通じて、最大400 Gbpsの非常に高いネットワーク帯域幅を提供し、HPC(高性能コンピューティング) と大規模なクラスタに適しています。
ディスクIO: AWSのEBSは、汎用SSD (gp 3) から事前に設定されたIOPS (IO 2 blockexpress) までの完全な勾配を提供していますGCPは同様に持続ディスクとHyperdiskを提供していますが、IOPSの拡張の線形体験において、GCPの構成過程はやや直感的です。
二、カスタム配置の柔軟性: 標準化規格vs自由な組み合わせ
あなたの業務に「2コア13Gメモリ」という非標準仕様のサーバが必要な場合、2つのプラットフォームの処理方法は全く異なる。
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| 比較次元 | AWS EC2 | GCP Compute Engine |
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_ インスタンス仕様モード _ 固定階段隊
| リソース調整粒度 | CPUとメモリをバインドし、倍数で拡張 | 必要に応じてCPUとメモリの比率を独立して指定 |
| 構成停止要件の調整 | インスタンスの交換を停止する必要があります | インスタンスを停止して構成を変更する必要があります |
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1. AWS EC2: 標準の「ステップ式」仕様
AWS EC2は、厳格な「インスタンス仕様表」を採用しています。例えば
C6i.xlarge
4 vcpu/8 gb以内に対応
保存
C 6i.2xlarge
8 vCPU/16 gbメモリに2倍になります。このモデルの利点は
標準化の程度が高い
、性能境界がはっきりしていて、基準テストは着地しやすいです。しかし、欠点も明らかになった: もしあなたのアプリケーションがメモリを食べているのに、より多くのCPUコアを必要としないなら、十分なメモリスペースのためにもっと大きなサイズのCPUを購入しなければならない計算力の無駄になる。
2. GCP Compute Engine: 柔软な「カスタムモデル (Custom Machine type) 」
GCPの中心的なハイライトの1つは、ユーザーを許可することです
CPUとメモリを自由に組み合わせる
。
GCEでは、「3 vCPU 11.5 GBメモリ」などのパーソナライズされた構成を任意に指定できます。このメカニズムは、特定のリソース・オフセット型サービス (大キャッシュ・ノード、高同時軽論理サービスなど) に対して極めて高い利用率を実現し、「メモリのためにCPUを購入する」というリソースの冗長性を完全に回避した。
三、課金モデルと割引戦略: 複雑な細かいvsが自動的にお金を節約する
パブリッククラウドの真髄は必要に応じて支払うことにあるが、課金ルールがわからなければ、計算コストは基準を超えやすい。アカウントのチャージと予算管理では、AWSとGCPは全く異なる設計哲学に向かっている。
AWS EC2課金メカニズム:
[オンデマンド課金 (On-Demand)] -- (前払い/承諾) --> [予約インスタンス (RI) / Savings Plans] (最も力が高い)
└-> [Spotインスタンス] (随時中断、極低割引)
GCP Compute Engine課金メカニズム:
[秒単位課金 (On-Demand)] -- (自動トリガ) --> [継続使用割引 (SUD)] (手動承諾は不要)
-- (長期承諾) --> [割引 (CUD) を承諾します] (1年または3年)
-- (占領式) -- -- -- [Spot VMs]
1.基礎課金と秒級決済
AWS EC2: ほとんどのLinuxインスタンスは秒単位の課金 (最小小計時間は60秒) を採用しており、価格設定構造は非常に透明である。大規模な顧客や多国籍企業にとって、通常は統一的な予算のチャージと決済を手配する。企業予算計画を行う際には、AWSアマゾンのクラウドアカウントがチャージされた後の資金フローと限度額の管理に注目し、大規模なクラスタを導入する際に十分な信用限度額と支払いチャネルのサポートを確保しなければならない。
GCP Compute Engine: 同様に秒単位の課金を採用します。
最小課金1分)。GCPは請求書の細部の可視化に少し有利で、コンソールは当月の費用傾向をリアルタイムで推計できる。
2.長期割引プランの比較
AWSのSavings Plans/予約インスタンス (RI): AWSの割引力は大きい (最大70% +) が、しきい値は比較的高い。1年または3年の使用量 ($/Hourで計算) を明確に承諾する必要があります。Compute Savings Plansは地域間、インスタンス間の柔軟性を提供していますがしかし、まだ前期に細かい使用量の予測が必要です。
GCPの継続的な使用割引 (SUD) と使用承諾割引 (CUD):SUD (Sustained Use Discounts): GCPが最も称賛する「無感覚でお金を節約する」メカニズム。あるインスタンスが当月の稼働時間が一定の割合を超えた場合、システムは自動的に段階的な割引を与え、事前に契約を締結する必要はない。CUD (Committed Use Discounts): AWSの予約承諾に似ており、契約1年または3年は大幅な割引と引き換えに、リソース (CPU/RAM) による承諾をサポートしています。
3.占領式/競争価格の例
どちらもアイドル計算力を利用した低コスト案を提供している: AWSの
EC2 Spot
とGCPの
Spot VMs
。価格は一般的にオンデマンドの例の10% ~ 30% しかないが、クラウドメーカーはいつでも30秒から2分早く通知してから資源を回収する可能性があるステートレスサービス、CI/CD構築クラスタ、分散レンダリングに適しています。
四、枠組み選定のアドバイス: どうすればいいのですか
クラウドサーバを選ぶのは「誰がいいか」ではなく、「誰があなたのワークロードに合っているか」を選ぶ。
AWS EC2を優先的に選択するシナリオ:
巨大なクラウド生態依存: ビジネスはAWSの他の独占的なサービス (例えば、オーロラデータベース、DynamoDB、Lambdaなど) を深く統合している。
極端なハードウェアカスタマイズのニーズ: 自己研究ARMアーキテクチャ (Graviton) を採用して、究極のコストパフォーマンスを追求する必要があるか、非常に高帯域幅のHPCコンピューティングクラスタが必要である。
コンプライアンスとグローバルカバー: ビジネスは特定のコンプライアンス要件が極めて高い遠隔地に着地し、AWSはより広いAvailability Zones (AZ) インフラを持っている。
GCP Compute Engineを優先的に選択するシーン:
非標準リソース比率: アプリケーションはCPUとメモリの比率が特別で、カスタム仕様 (Custom Machine type) でコストを大幅に節約できます。
AI/ビッグデータの深い融合: Googleに依存するBigQue
Ry、Kubernetes (GKE) またはネイティブTPUは深さ学習計算を行う。
インターネットの品質と簡単な課金を重視する: 多国籍ネットワークの低遅延を追求し、複雑な3年間契約の約束をしていない場合にも、自動的にコストパフォーマンスの高い継続的な使用割引を受けることを望んでいる。
クラウドコンピューティングが深水区に入った今日、計算力の支出は「技術問題」から「運送財務 (FinOps) 問題」に変わった。合理的なハードウェア選定と正確な課金計画を組み合わせることは、企業のクラウドアーキテクチャの安定と効率を保障する黄金法則である。
