AWS EC2 vs GCP Compute Engine: ประสิทธิภาพการประมวลผลของเซิร์ฟเวอร์คลาวด์การกำหนดค่าที่กำหนดเองและการวัดความลึกของการเรียกเก็บเงิน

ในกระบวนการเชื่อมโยงไปถึงและการย้ายข้อมูลของสถาปัตยกรรมคลาวด์ขององค์กรการเลือกทรัพยากรคอมพิวเตอร์ถือเป็นขั้นตอนแรกและสำคัญที่สุดเสมอไม่ว่าจะเป็นการสนับสนุนบริการเว็บที่มีการทำงานพร้อมกันสูงการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจายหรือการฝึกอบรมโมเดล AI ประสิทธิภาพการประมวลผลความยืดหยุ่นในการกำหนดค่าและโครงสร้างต้นทุนระยะยาวของเซิร์ฟเวอร์คลาวด์พื้นฐานจะกำหนด ROI ของโครงการโดยตรง

ในฐานะสองอันดับแรกในตลาดคลาวด์คอมพิวติ้งทั่วโลก EC2(Elastic Compute Cloud) ของ AWS และ GCP Compute Engine(GCE) ของ Google Cloud เป็นตัวแทนของสิ่งอำนวยความสะดวกระบบคลาวด์สาธารณะระดับสูงสุดในปัจจุบันแต่ในขั้นตอนการลงจอดจริง "ตัวละคร" ของทั้งสองนั้นแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงบทความนี้จะเริ่มจาก

ประสิทธิภาพการคำนวณแรง

、

ความยืดหยุ่นในการกำหนดค่าที่กำหนดเอง

และ

กลยุทธ์การเรียกเก็บเงินและส่วนลด

สามมิติการแยกความแตกต่างหลักระหว่าง AWS EC2และ GCP Compute Engine ช่วยให้สถาปนิกและทีมปฏิบัติการและการบำรุงรักษาหลีกเลี่ยงกับดักการคัดเลือก

1.การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของพลังคอมพิวเตอร์: ความสมบูรณ์ของฮาร์ดแวร์เทียบกับการเพิ่มประสิทธิภาพในแนวตั้ง

จากมุมมองของการสะสมฮาร์ดแวร์ของโครงสร้างพื้นฐาน AWS EC2มีตระกูลอินสแตนซ์ที่ใหญ่ที่สุดในโลกอย่างไม่ต้องสงสัยในขณะที่ GCP กำลังติดตามสถาปัตยกรรมเครือข่ายพื้นฐานที่แข็งแกร่งและชิปที่พัฒนาขึ้นเอง

1.ความสมบูรณ์ของโปรเซสเซอร์และตัวอย่างการคำนวณ

AWS EC2: ประเภทสถาปัตยกรรมมีความหลากหลายมากไม่เพียงแต่ครอบคลุมคอร์รุ่นล่าสุดของ Intel Xeon และ AMD EPYC เท่านั้นแต่โปรเซสเซอร์สถาปัตยกรรม ARM ที่พัฒนาขึ้นเองของ AWS Graviton (เช่น Graviton3/Graviton4) ยังเป็นไม้เด็ดที่ใหญ่ที่สุดเมื่อจัดการกับบริการเว็บทั่วไปไมโครเซอร์วิสและโหนดแคชอินสแตนซ์ Graviton มีข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่ชัดเจนมากในแง่ของประสิทธิภาพด้านต้นทุนสำหรับการฝึกอบรม AI และการให้เหตุผล AWS ยังใช้ชิป Trainium และ Inferentia ที่พัฒนาขึ้นเอง

GCP Compute Engine: การแบ่งประเภทอินสแตนซ์ค่อนข้างชัดเจนและรัดกุมโดยส่วนใหญ่แบ่งออกเป็นประเภทสากล (ซีรีส์ N, ซีรีส์ C), ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณ (C2/C3), ประเภทการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำ (ซีรีส์ M) และประเภทการประมวลผลแบบเร่ง (ซีรีส์ A/T). GCP ยังให้สถาปัตยกรรมล่าสุดของ AMD และ Intel แต่ในด้าน ARM ส่วนใหญ่อาศัยโปรเซสเซอร์ Ampere Altra (Tau T2A) และชิปที่พัฒนาขึ้นเองจะเน้นไปที่ TPU (หน่วยประมวลผล Tensor) มากขึ้นภายใต้พรระบบนิเวศ AI/ML อันทรงพลังของ Google สถานการณ์การเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจายเป็นที่สะดุดตามาก

2.การจัดเก็บข้อมูลและเครือข่าย IO ปริมาณงาน

ประสิทธิภาพของเครือข่าย: เครือข่ายกระดูกสันหลังพื้นฐานของ GCP เป็นจุดแข็งที่ได้รับการยอมรับ GCE เชื่อมต่อกับเครือข่ายกระดูกสันหลังส่วนตัวทั่วโลกของ Google โดยค่าเริ่มต้นในการสื่อสารข้ามภูมิภาคและแอปพลิเคชันที่มีเวลาแฝงต่ำ

, ประสิทธิภาพการควบคุมเครือข่ายกระวนกระวายใจที่ยอดเยี่ยม AWS ให้แบนด์วิดท์เครือข่ายที่สูงมากถึง400 Gbps ผ่าน Placement Groups และ EFA(Elastic Fabric Adapter) ซึ่งเหมาะสำหรับ HPC (คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง) และคลัสเตอร์ขนาดใหญ่

Disk IO: EBS(Amazon Elastic Block Store) ของ AWS ให้การไล่ระดับสีที่สมบูรณ์จาก Universal SSD (gp3) ไปยัง IOPS ที่ตั้งไว้ล่วงหน้า (io2 Block Express) GCP ยังให้ Persistent Disk และ Hyperdisk แต่ในประสบการณ์เชิงเส้นของการขยาย IOPS กระบวนการกำหนดค่า GCP ใช้งานง่ายขึ้นเล็กน้อย

2.ความยืดหยุ่นในการกำหนดค่าที่กำหนดเอง: ข้อกำหนดมาตรฐานเทียบกับการรวมกันฟรี

เมื่อธุรกิจของคุณต้องการเซิร์ฟเวอร์ที่ไม่ได้มาตรฐานเช่น "หน่วยความจำ13G แบบ2คอร์" วิธีการประมวลผลของทั้งสองแพลตฟอร์มจะแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง

------------------ ---------------------------------- --------------------------------------------------

| ความคมชัด | AWS EC2 | GCP Compute Engine |

------------------ ---------------------------------- --------------------------------------------------

| ตัวอย่างโหมดข้อมูลจำเพาะ | ระดับคงที่ (ตัวอย่าง: c6i.xlarge, 2xlarge)| ข้อกำหนดที่กำหนดเอง (Custom) |

| ความละเอียดในการปรับทรัพยากร | CPU ถูกผูกไว้กับหน่วยความจำขยายเป็นทวีคูณ | CPU และอัตราส่วนหน่วยความจำสามารถระบุได้อย่างอิสระตามความต้องการ |

| ปรับข้อกำหนดการหยุดการกำหนดค่า | ต้องการหยุดอินสแตนซ์แทนที่ Instance Type | ยังต้องหยุดอินสแตนซ์ปรับเปลี่ยนการกำหนดค่า |

------------------ ---------------------------------- --------------------------------------------------

1. AWS EC2: มาตรฐาน "บันได" ข้อกำหนด

AWS EC2ใช้ "ตารางข้อมูลจำเพาะอินสแตนซ์" ที่เข้มงวดตัวอย่างเช่น

C6i .xlarge

สอดคล้องกับ4 vCPU / 8 GB ภายใน

บันทึก,

C6i.2xlarge

เพิ่มเป็นสองเท่าเป็นหน่วยความจำ8 vCPU / 16 GB ข้อดีของรุ่นนี้คือ

มาตรฐานระดับสูง

, ขอบเขตประสิทธิภาพชัดเจน, การทดสอบเกณฑ์มาตรฐานง่ายต่อการลงจอดแต่ข้อเสียก็ชัดเจนเช่นกัน: หากแอปพลิเคชันของคุณกินหน่วยความจำมากแต่ไม่ต้องการแกน CPU มากขึ้นคุณต้องซื้อ CPU ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเพื่อให้มีพื้นที่หน่วยความจำเพียงพอทำให้สิ้นเปลืองพลังงานในการประมวลผล

2. GCP Compute Engine: ยืดหยุ่น "Custom Machine Types"

หนึ่งในไฮไลท์หลักของ GCP คือการอนุญาตให้ผู้ใช้

รวม CPU และหน่วยความจำได้อย่างอิสระ

。

ใน GCE คุณสามารถระบุการกำหนดค่าส่วนบุคคลเช่น "หน่วยความจำ3 vCPU 11.5 GB" ได้ตามต้องการกลไกนี้สามารถให้อัตราการใช้งานที่สูงมากสำหรับบริการไบแอสของทรัพยากรเฉพาะ (เช่นโหนดแคชขนาดใหญ่บริการลอจิกที่เกิดขึ้นพร้อมกันสูง) และหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนของทรัพยากรในการ "ซื้อ CPU สำหรับหน่วยความจำ" โดยสิ้นเชิง

3.รูปแบบการเรียกเก็บเงินและกลยุทธ์ส่วนลด: ซับซ้อนและดีเทียบกับการประหยัดเงินอัตโนมัติ

สาระสำคัญของระบบคลาวด์สาธารณะคือการจ่ายตามความต้องการแต่ถ้าคุณไม่เข้าใจกฎการเรียกเก็บเงินค่าใช้จ่ายในการคำนวณจะเกินได้อย่างง่ายดายในแง่ของการเติมเงินบัญชีและการจัดการงบประมาณ AWS และ GCP ได้ก้าวไปสู่ปรัชญาการออกแบบที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง

กลไกการเรียกเก็บเงิน AWS EC2:

[การเรียกเก็บเงินตามความต้องการ (On-Demand)] ── (เติมเงิน/สัญญา) ──> [ตัวอย่างที่สงวนไว้ (RI) / Savings Plans] (แรงสูงสุด)

└ ─> [ตัวอย่าง Spot] (ขัดจังหวะได้ตลอดเวลาส่วนลดต่ำมาก)

กลไกการเรียกเก็บเงิน GCP Compute Engine:

[เรียกเก็บเงินต่อวินาที (On-Demand)] ── (ทริกเกอร์อัตโนมัติ) ───> [ส่วนลดการใช้งานต่อเนื่อง (SUD)] (ไม่ต้องใช้ความมุ่งมั่นด้วยตนเอง)

── (สัญญาระยะยาว) ───> [สัญญาส่วนลด (CUD)] (1ปีหรือ3ปี)

── (ยึด) ─────> [Spot VMs]

1.การเรียกเก็บเงินขั้นพื้นฐานและการชำระเงินวินาที

AWS EC2: อินสแตนซ์ Linux ส่วนใหญ่ใช้การเรียกเก็บเงินต่อวินาที (ใช้เวลาน้อยที่สุด60วินาที) และโครงสร้างราคามีความโปร่งใสมากสำหรับลูกค้ารายใหญ่หรือบริษัทข้ามชาติมักจะจัดให้มีการเติมเงินและการชำระงบประมาณแบบรวมเมื่อวางแผนงบประมาณขององค์กรคุณต้องใส่ใจกับการไหลเวียนของเงินทุนและการควบคุมโควต้าหลังจากเติมเงินในบัญชี AWS Amazon Cloud เพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีวงเงินสินเชื่อและการสนับสนุนช่องทางการชำระเงินที่เพียงพอเมื่อปรับใช้คลัสเตอร์ขนาดใหญ่

GCP Compute Engine: ใช้การเรียกเก็บเงินต่อวินาที (

การเรียกเก็บเงินขั้นต่ำคือ1นาที) GCP มีข้อได้เปรียบเล็กน้อยในการแสดงรายละเอียดการเรียกเก็บเงินและคอนโซลสามารถคำนวณแนวโน้มค่าใช้จ่ายของเดือนปัจจุบันได้แบบเรียลไทม์

2.การเปรียบเทียบโปรแกรมส่วนลดระยะยาว

ตัวอย่างการประหยัด/การจองของ AWS (RI): ส่วนลดของ AWS มีมาก (สูงสุด70%) แต่เกณฑ์ค่อนข้างสูงคุณต้องให้คำมั่นสัญญาอย่างชัดเจนเกี่ยวกับการใช้งาน1หรือ3ปี (คำนวณเป็น $/ชั่วโมง) แม้ว่า Compute Savings Plans จะให้ความยืดหยุ่นในครอบครัวข้ามภูมิภาคและข้ามตัวอย่างแต่ก็ยังต้องมีการคาดการณ์ปริมาณอย่างละเอียดในระยะแรก

ส่วนลดการใช้งานอย่างต่อเนื่องของ GCP (SUD) และส่วนลดการใช้งานตามสัญญา (CUD):SUD (Sustained Use Discounts): กลไก "ประหยัดเงินโดยไม่ใช้ความรู้สึก" ที่น่ายกย่องที่สุดของ GCP หากเวลาในการทำงานของอินสแตนซ์เกินเปอร์เซ็นต์ที่กำหนดในเดือนปัจจุบันระบบจะให้ส่วนลดแบบขั้นบันไดโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องเซ็นสัญญาล่วงหน้า CUD (Committee Use Discounts): คล้ายกับข้อผูกมัดที่สงวนไว้ของ AWS สัญญา1หรือ3ปีสามารถแลกเป็นส่วนลดมากมายและสนับสนุนความมุ่งมั่นตามทรัพยากร (CPU/RAM)

3.ตัวอย่างการยึด/การเสนอราคา (Spot Instances)

ทั้งสองมีโซลูชันต้นทุนต่ำที่ใช้พลังคอมพิวเตอร์ที่ไม่ได้ใช้งาน: AWS

EC2 Spot

และ GCP

Spot VMs

。ราคาโดยทั่วไปมีเพียง10% ของตัวอย่างตามความต้องการ ~ 30% แต่ผู้ให้บริการระบบคลาวด์อาจกู้คืนทรัพยากรได้ตลอดเวลาหลังจากการแจ้งเตือนล่วงหน้า30วินาทีถึง2นาทีเหมาะสำหรับบริการไร้สัญชาติการสร้างคลัสเตอร์ CI/CD และการเรนเดอร์แบบกระจาย

4.ข้อเสนอแนะในการเลือกสถาปัตยกรรม: คุณควรเลือกอย่างไร?

การเลือกเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ไม่ใช่การเลือก "ใครดีกว่า" แต่เป็น "ใครเหมาะกับปริมาณงานของคุณมากกว่า"

เลือกฉาก AWS EC2ก่อน:

การพึ่งพาระบบนิเวศบนคลาวด์ขนาดใหญ่: ธุรกิจรวมบริการพิเศษอื่นๆของ AWS อย่างลึกซึ้ง (เช่นฐานข้อมูล Aurora, DynamoDB, Lambda เป็นต้น)

ข้อกำหนดในการปรับแต่งฮาร์ดแวร์ที่รุนแรง: จำเป็นต้องใช้สถาปัตยกรรม ARM ที่พัฒนาขึ้นเอง (Graviton) เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพด้านต้นทุนสูงสุดหรือคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ HPC ที่มีแบนด์วิดท์สูงมาก

การปฏิบัติตามข้อกำหนดและความครอบคลุมทั่วโลก: ธุรกิจตั้งอยู่ในพื้นที่ห่างไกลที่มีข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เฉพาะเจาะจงสูงมากและ AWS มีโครงสร้างพื้นฐาน Availability Zones (AZ) ที่กว้างขึ้น

จัดลำดับความสำคัญของฉากของ GCP Compute Engine:

อัตราส่วนทรัพยากรที่ไม่ได้มาตรฐาน: แอปพลิเคชันมีข้อกำหนดพิเศษสำหรับอัตราส่วนของ CPU และหน่วยความจำและสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้อย่างมากผ่านข้อกำหนดที่กำหนดเอง (Custom Machine Types)

AI/Big Data Convergence: BigQue ที่พึ่งพา Google อย่างมาก

Ry, Kubernetes (GKE) หรือ TPU ดั้งเดิมสำหรับการคำนวณการเรียนรู้เชิงลึก

ให้ความสนใจกับคุณภาพเครือข่ายและการเรียกเก็บเงินอย่างง่าย: ติดตามเครือข่ายข้ามชาติที่มีเวลาแฝงต่ำและหวังว่าจะได้รับส่วนลดการใช้งานต่อเนื่องที่คุ้มค่าโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องทำสัญญาสัญญา3ปีที่ซับซ้อน

วันนี้เมื่อการประมวลผลแบบคลาวด์เข้าสู่พื้นที่น้ำลึกค่าใช้จ่ายของพลังการประมวลผลได้เปลี่ยนจาก "ปัญหาทางเทคนิค" เป็น "ปัญหาทางการเงิน" การเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมรวมกับการวางแผนการเรียกเก็บเงินที่ถูกต้องเป็นกฎทองเพื่อให้แน่ใจว่าสถาปัตยกรรมคลาวด์ขององค์กรมีเสถียรภาพและมีประสิทธิภาพ