Alibaba Cloud vs Google Cloud GCP: การปะทะกันของบริการคลาวด์คอมพิวติ้งเต็มสแต็กและการวิเคราะห์ข้อมูล AI
หากเปรียบเทียบตลาดคลาวด์สาธารณะในปัจจุบันกับสนามแข่งรถที่มีสปอตไลท์กะพริบ Alibaba Cloud และ Google Cloud (Google Cloud Platform, GCP) เป็นรถซูเปอร์สปอร์ตสองคันที่มีสไตล์ที่แตกต่างกันแต่ทรงพลัง
หนึ่งคือ "คลังแสงอันยิ่งใหญ่" ที่ถูกฆ่าตายจากการรับบัพติศมาของการเข้าชมอีคอมเมิร์ซ Double Eleven มีรากฐานที่มั่นคงในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและบริการเต็มรูปแบบกำลังเฟื่องฟูส่วนอีกประเภทหนึ่งคือยีนโดยกำเนิดของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี "ข้อมูลและ AI master", ด้วย BigQuery และ Vertex AI ในด้านการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ระดับโลก
ผู้นำด้านเทคนิคและสถาปนิกหลายคนมักจะดิ้นรนในการเลือก: ธุรกิจต้องการไปต่างประเทศเพื่อทำเหมืองข้อมูลแต่ยังต้องการคำนึงถึงการลงจอดที่มั่นคงในจีนและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ด้วยใครจะเลือก? วันนี้เราละทิ้งพารามิเตอร์อย่างเป็นทางการที่แห้งและพูดคุยเกี่ยวกับการเผชิญหน้าที่แท้จริงของยักษ์ใหญ่ระบบคลาวด์ทั้งสองจากมิติของสถาปัตยกรรมแบบฟูลสแต็กการวิเคราะห์ข้อมูล AI และการเชื่อมโยงไปถึงระบบนิเวศ
1.โครงสร้างพื้นฐานแบบเต็มกอง: ทหารที่มั่นคงเทียบกับผู้เชี่ยวชาญที่เกินบรรยาย
เมื่อพูดถึงคลาวด์คอมพิวติ้งก่อนอื่นเราไม่สามารถหลีกเลี่ยง "สามสิ่งที่เก่าแก่ที่สุด" ของการประมวลผลการจัดเก็บข้อมูลและเครือข่ายได้
Alibaba Cloud: การครอบคลุมเต็มรูปแบบและ "Asia Pacific Overlord" ที่ไปต่างประเทศ
ความสามารถพื้นฐานของ Alibaba Cloud ได้รับการขัดเกลาอย่างกะทันหันโดยปริมาณการใช้งานสูงสุดของ Taobao และ Tmall "Double Eleven" ทุกปีสายผลิตภัณฑ์คอมพิวเตอร์มีความหลากหลายอย่างมากตั้งแต่ ECS คอมพิวเตอร์ที่ยืดหยุ่นมาตรฐาน ACK บริการคอนเทนเนอร์ไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์โลหะเปล่าสำหรับสถานการณ์เฉพาะบริการฟูลสแต็กแทบจะไม่มีข้อบกพร่อง
สำหรับบริษัทในต่างประเทศโดยเฉพาะทีมที่มุ่งเน้นธุรกิจในจีนแผ่นดินใหญ่ฮ่องกงและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (สิงคโปร์อินโดนีเซียไทยฯลฯ) รูปแบบโหนดทางกายภาพของ Alibaba Cloud และการเร่งความเร็วเครือข่ายข้ามพรมแดน (เช่น GA, CEN) มีข้อดีตามธรรมชาติ. ที่สำคัญระบบบริการที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่นมีความใกล้ชิดมากไม่ว่าจะเป็นคำแนะนำสำหรับการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดหรือผ่านพันธมิตรช่องทาง
เติมเงินในนามของบัญชี Alibaba Cloud
ความยืดหยุ่นในการหมุนเวียนของเงินทุนและการเพิ่มประสิทธิภาพของต้นทุนส่วนลดที่เกิดขึ้นทำให้บริษัทต่างๆหลีกเลี่ยงทางอ้อมมากมายในการปรับใช้ในช่วงต้นและการดำเนินการในภายหลัง
Google Cloud GCP: "การเปรียบเทียบทางเทคนิค" ระหว่างคลาวด์เนทีฟและเครือข่ายกระดูกสันหลังทั่วโลก
แม้ว่า GCP จะเริ่มมีส่วนแบ่งการตลาดในเวลาต่อมาเล็กน้อยแต่ก็มีไพ่ที่ไม่มีใครเทียบได้กับเครือข่ายกระดูกสันหลังใยแก้วนำแสงทั่วโลกที่ Google สร้างขึ้นเอง
บริการคอมพิวเตอร์ของ GCP (เช่น Compute Engine, Google Kubernetes Engine/GKE) เน้นการทำงานและการบำรุงรักษาแบบเนทีฟและเรียบง่าย GKE ได้รับการยอมรับว่าเป็นบริการโฮสติ้ง Kubernetes ที่ดีที่สุดและเป็นผู้ใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรมอย่างไรก็ตามมาตรฐานสำหรับการจัดเรียงคอนเทนเนอร์ถูกกำหนดโดย Google เองในแง่ของการรับส่งข้อมูลข้ามพรมแดนอินทราเน็ตของ GCP มีความล่าช้าต่ำมากและมีเสถียรภาพซึ่งเป็นที่น่าสนใจอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องการการกระจายทั่วโลกอย่างราบรื่น
ประการที่สอง AI และการวิเคราะห์ข้อมูล: MaxCompute ชน BigQuery
หากโครงสร้างพื้นฐานดีกว่า
"การทำงานหนัก" จากนั้นในการติดตามของ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ประกายไฟจากการปะทะกันของทั้งสองแสดงให้เห็นถึงปรัชญาทางเทคนิคที่แตกต่างกันอย่างสมบูรณ์
การเปรียบเทียบข้อมูลและสถาปัตยกรรมระบบนิเวศ AI
---------------------------------------------------------------
| อาลีบาบาคลาวด์ |
| [ข้อมูลขนาดใหญ่ด้านล่าง] MaxComput/Hologres ---> [แพลตฟอร์ม AI] PAI |
| [นิเวศวิทยาแบบจำลองขนาดใหญ่] Tongyi Qianwen (Qwen) ---> [ฉาก] ค้าปลีก/ซัพพลายเชน |
---------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------
| Google Cloud |
| [ข้อมูลขนาดใหญ่ด้านล่าง] BigQuery / Dataflow ---> [แพลตฟอร์ม AI] Vertex AI |
| [นิเวศวิทยาแบบจำลองขนาดใหญ่] Gemini ---> [สถานการณ์] การวิเคราะห์ข้อมูลทั่วโลก |
---------------------------------------------------------------
Google Cloud GCP: คลังข้อมูลกับ "เพดาน" ของ AI ที่สร้างขึ้น
เมื่อพูดถึง GCP ก็อดไม่ได้ที่จะพูดถึง
BigQuery
。นี่คือรากฐานของ GCP และยังเป็นเหตุผลหลักที่หลายบริษัทเปิดบัญชี GCP เพียงอย่างเดียวสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
สถาปัตยกรรม Serverless: ไม่จำเป็นต้องจองโหนดเพื่อตอบสนองต่อการสืบค้นข้อมูลระดับ PB ในไม่กี่วินาที
การผสานรวมเชิงลึกของ Vertex AI: BigQuery สามารถเรียก Gemini หรือโมเดลขนาดใหญ่อื่นๆได้โดยตรงผ่านคำสั่ง SQL เพื่อให้เกิดการทำความสะอาดการจำแนกและการปรับแต่งข้อมูลอย่างชาญฉลาด
เกณฑ์การดำเนินงานที่ต่ำมาก: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ไม่จำเป็นต้องสนใจว่าคลัสเตอร์พื้นฐานจะขยายตัวอย่างไรและมุ่งเน้นไปที่การเขียน
SQL และรันโมเดล
สำหรับเกมและทีมอีคอมเมิร์ซข้ามพรมแดนที่อาศัยการวิเคราะห์ภาพผู้ใช้อย่างลึกซึ้งการเพิ่มประสิทธิภาพการโฆษณาและการวิเคราะห์ข้อมูลข้ามพรมแดนแบบเรียลไทม์ลิงก์การวิเคราะห์ข้อมูล GCP นั้นราบรื่นและน่าติดตาม
Alibaba Cloud: การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ประสิทธิภาพสูงและ "ฝ่ายปฏิบัติ" ของ Tongyi Big Model
Alibaba Cloud ยังมีรากฐานที่ลึกซึ้งในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลผลิตภัณฑ์หลัก
MaxCompute
และ
Hologres
ถือเป็นเครื่องยนต์คู่ของการคำนวณแบบเรียลไทม์และออฟไลน์
มอนสเตอร์คอมพิวเตอร์ออฟไลน์: MaxCompute สามารถจัดการแบทช์ออฟไลน์ขนาดใหญ่พิเศษได้ดีและต้นทุนการคำนวณจะต่ำมากหลังจากปรับขนาด
แพลตฟอร์ม PAI และ Qwen: แพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงของ Alibaba Cloud PAI รวมกับโมเดลขนาดใหญ่ของซีรีส์ "Tongyi Qianwen" ที่ได้รับความนิยมในชุมชนโอเพ่นซอร์สทำให้เกิดวงปิด AI ที่มีการแข่งขันสูง
สถานการณ์ในอุตสาหกรรมได้รับการปลูกฝังอย่างลึกซึ้ง: โซลูชันข้อมูล AI ของ Alibaba Cloud มี "คุณลักษณะทางอุตสาหกรรม" ที่แข็งแกร่งมีเทมเพลตสำเร็จรูปจำนวนมากในสถานการณ์เชื่อมโยงไปถึงเช่นการบริการลูกค้าอัจฉริยะการคาดการณ์ซัพพลายเชนและการค้าปลีกอัจฉริยะซึ่งพร้อมใช้งาน
3.การตัดสินใจเลือก: ความคุ้มทุนแบบเต็มสแต็กเทียบกับการวิจัยและพัฒนาเกินบรรยาย
เมื่อบริษัทต่างๆทำการเปรียบเทียบระบบคลาวด์คู่พวกเขามักจะต้องหาจุดสมดุลระหว่าง "ต้นทุนการดำเนินงานที่ครอบคลุม" และ "ข้อได้เปรียบทางเทคนิคที่เฉพาะเจาะจง"
มิติการประเมิน
อาลีบาบาคลาวด์ (Alibaba Cloud)
Google Cloud (Google Cloud)
พื้นที่ความได้เปรียบ
จีนแผ่นดินใหญ่เอเชียตะวันออกเฉียงใต้เอเชียแปซิฟิก
อเมริกาเหนือยุโรปพื้นที่ครอบคลุมเครือข่ายกระดูกสันหลังทั่วโลก
ผลิตภัณฑ์ดาวหลัก
ACK (K8s), MaxCompute, PAI, Tongyi รุ่นใหญ่
GKE, BigQuery, Vertex AI, Gemini
ระบบนิเวศและบริการ
การสนับสนุนภาษาจีนที่ยอดเยี่ยมการปฏิบัติตามข้อกำหนดในท้องถิ่นและระบบนิเวศของช่องที่เป็นผู้ใหญ่
ชุมชนภาษาอังกฤษมีความกระตือรือร้นและมีมาตรฐานสูงในโลกาภิวัตน์
ธุรกิจและการตั้งถิ่นฐาน
รองรับการชำระเงินในท้องถิ่นที่ยืดหยุ่นและการเติมช่อง
การพึ่งพาการผูกบัตรเครดิตหรือโปรโตคอล Global Enterprise
เลือกสถานการณ์ของ Alibaba Cloud: ตำแหน่งทางธุรกิจหลักอยู่ในเอเชียแปซิฟิกหรือจำเป็นต้องจัดการกับการโต้ตอบข้อมูลข้ามพรมแดน (ในประเทศ-ต่างประเทศ) บ่อยๆในการติดตามความสมบูรณ์ของบริการฟูลสแต็กเราหวังว่าจะได้รับบริการแบบครบวงจรตั้งแต่ชื่อโดเมนการยื่น ICP CDN ไปจนถึง IP ที่มีการป้องกันสูงให้ความสำคัญกับการหมุนเวียนของเงินทุนและความสะดวกในการชำระเงินและชอบเติมเงินในบัญชี Alibaba Cloud ผ่านตัวแทนและเพลิดเพลินกับเงื่อนไขทางธุรกิจที่ยืดหยุ่นมากขึ้นและการสนับสนุนทางเทคนิคในท้องถิ่น
เลือกสถานการณ์ของ Google Cloud GCP: กองเทคโนโลยีของทีมรวบรวมคลาวด์เนทีฟอย่างมากและมีข้อกำหนดที่สูงมากสำหรับ K8s Native Experience (GKE) ธุรกิจหลักอาศัยการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์การขุดและการแสดงภาพข้อมูลจำนวนมาก (BigQuery จำเป็นเท่านั้น) โลกาภิวัตน์ของธุรกิจในต่างประเทศล้วนๆจำเป็นต้องใช้ Gemini และ Vertex AI เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI Native ชั้นนำ
4.สรุป: จุดจบของสถาปัตยกรรมคือ "การรวมเมฆ"
ในระบบนิเวศทางเทคโนโลยีในปัจจุบัน "อย่างใดอย่างหนึ่ง"
คำถามแบบปรนัยมีน้อยลงเรื่อยๆโครงสร้างทั่วไปขององค์กรสมัยใหม่มีการพัฒนาเป็น:
ใช้ Alibaba Cloud เพื่อรองรับกระดูกสันหลังทางธุรกิจและการรับส่งข้อมูลในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกในขณะที่ใช้ GCP เพื่อสร้างศูนย์วิเคราะห์ข้อมูลระดับโลกและสถานีกลาง R & D AI
ไม่ว่าคุณจะชอบบริการที่ใกล้ชิดแบบเต็มสแต็กและระบบนิเวศที่เป็นผู้ใหญ่ของ Alibaba Cloud หรือให้ความสำคัญกับความสูงทางเทคนิคของ GCP ในด้านข้อมูลและ AI สาระสำคัญของการประมวลผลแบบคลาวด์คือการเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจเสมอเพียงแค่มองเห็นจุดเจ็บปวดทางธุรกิจของคุณเองและเลือกเอ็นจิ้นคลาวด์ที่เหมาะสมคุณก็จะสามารถก้าวไปสู่คลื่นแห่งปัญญาได้
