亚马逊网络服务（Amazon Web Services，AWS）和微软 Azure 是云计算领域的两大巨头。这两家行业领导者之间的竞争引发了“云战”。本文深入比较了 AWS 和 Azure，从功能、优势、劣势、就业机会等方面进行了全面的比较。
什么是 AWS？
亚马逊网络服务（Amazon Web Services，AWS）是亚马逊提供的功能丰富的云计算平台。它提供许多按需服务，包括计算能力、存储选项、数据库、机器学习、分析等等。这些服务使企业和个人能够在没有物理硬件的情况下创建、分发和管理软件应用和服务，提高了云环境的灵活性、可扩展性和可负担性。
什么是 Azure？
Azure 是微软提供的云计算平台，提供处理能力、存储、数据库、网络、分析等各种服务。它使企业能够构建、实施和管理基于云的应用和服务，并与微软的软件生态系统实现可扩展性、灵活性和集成。
AWS vs. Azure：概述
让我们看一下 AWS 和 Azure 之间的基本区别：
| 方面 | AWS | Azure |
|---|---|---|
| 公司 | 亚马逊 | 微软 |
| 发布年份 | 2006 | 2010 |
| 市场份额 | 领先市场份额 | 第二大市场份额 |
| 服务 | 广泛的服务范围 | 多样的服务 |
| 计算服务 | EC2、Lambda | 虚拟机、Azure 函数 |
| 存储服务 | S3、EBS | Blob 存储、Azure 文件 |
| 数据库服务 | RDS、DynamoDB | SQL 数据库、Cosmos DB |
| 网络服务 | VPC、Direct Connect | 虚拟网络、ExpressRoute |
| 人工智能和机器学习 | AWS AI/ML 服务 | Azure AI/ML 服务 |
| 物联网（IoT） | AWS IoT Core | Azure IoT Hub |
| 分析和大数据 | Amazon Redshift、EMR | Azure Data Lake、HDInsight |
| 平台即服务（PaaS） | AWS Elastic Beanstalk | Azure App Service |
| 身份和访问管理 | AWS IAM | Azure Active Directory |
| 定价模型 | 按需付费，带有免费层 | 按需付费，带有免费层 |
| 混合云解决方案 | AWS Outposts、VPN、Direct Connect | Azure Stack、Hybrid Connections |
| 认证和培训 | AWS Certified、AWS 培训 | Azure Certified、Microsoft Learn |
| 客户群体 | 企业、初创公司、开发人员 | 企业、政府、开发人员 |
| 地理分布 | 全球多个地区的数据中心 | 全球多个地区的数据中心 |
Azure vs. AWS: 计算能力
云平台提供的计算能力在确定企业如何在动态的云计算世界中运营方面至关重要。在这场争夺战中，微软Azure和亚马逊网服务（AWS）是领先者，它们提供各种计算资源以满足不同的处理需求。
本比较将研究Azure和AWS提供的计算能力，重点介绍它们的虚拟机（VM）提供、可扩展性和性能，以帮助组织做出明智的选择。
- 虚拟机（VM）：两个平台都提供可根据具体需求进行定制的VM实例，便于可扩展和按需计算。
- 实例类型：Azure的VM有多个实例系列，例如通用用途、计算优化、内存优化等。同样，AWS提供EC2的M系列、C系列、R系列等实例类型，以满足不同的工作负载需求。
- 可扩展性：Azure的虚拟机规模集和AWS的自动扩展确保应用程序可以自动调整以适应不同的工作负载，优化资源分配。
- 性能：Azure的Ultra Disk提供高吞吐量和低延迟存储，适用于虚拟机。AWS提供具有不同CPU、内存和存储性能水平的EC2实例。
- GPU实例：两个平台都提供GPU实例，用于加速计算任务，如机器学习、数据分析和科学模拟。
Azure vs. AWS: 云存储
在动态的云计算领域，有效的数据存储解决方案在塑造组织的数字战略方面起着至关重要的作用。微软Azure和亚马逊网服务（AWS）之间的竞争促使人们对云存储提供进行了引人注目的比较。两个平台都提供了一系列根据不同业务需求量身定制的存储服务。通过探索Azure与AWS云存储的细微差别，可以揭示出各种功能、性能基准和成本结构。
本比较将重点介绍关键方面，帮助企业做出明智的决策，以满足其存储需求、可扩展性要求和预算考虑。
- 存储服务：Azure提供Blob Storage、Files和Data Lake Storage，而AWS提供Amazon S3、EBS和EFS，满足各种存储用例。
- 可扩展性：两个平台都提供可扩展的解决方案，使组织能够根据工作负载的变化调整存储资源。
- 性能：Azure和AWS的存储服务都强调一致的性能，满足不同的数据访问模式。
- 集成：Azure与微软工具的协作适用于以微软为中心的环境，而AWS的广泛服务生态系统适用于更广泛的应用程序。
- 分析：Azure Data Lake Storage和AWS的S3支持数据分析，但在兼容性和集成方面存在差异。
- 成本优化：Azure和AWS提供分层存储和存储类型等成本效益模型，便于优化支出管理。
- 决策因素：在选择Azure和AWS云存储之间，组织必须权衡集成偏好、性能、分析支持和定价结构，以确保无缝的数据管理和增长。
Azure或AWS：哪个在定价方面更好？
选择理想的云供应商，微软Azure还是亚马逊网服务（AWS），需要对定价结构进行详细评估。Azure提供按使用量付费、保留实例和竞价实例，以适应不同的预算和工作负载。AWS采用类似的模式，提供按需、保留和竞价实例，同时配备广泛的服务范围。
在选择Azure和AWS的定价方面，需要对使用模式、服务需求和成本优化策略进行详细分析。平衡功能与成本对于确保所选平台与业务目标保持一致且经济可行至关重要。
AWS vs. Azure：数据库
数据库是现代应用程序的基础，用于存储和管理关键数据。在动态的云计算领域，亚马逊网服务（AWS）和微软Azure提供了一套适用于各种应用需求的数据库服务。
本比较探讨了两个平台的数据库提供，重点介绍其功能、可扩展性和适用于不同用例的适用性。
AWS数据库
- Amazon RDS（亚马逊关系型数据库服务）： AWS提供了托管关系型数据库的Relational Database Service（RDS），支持流行的引擎如MySQL、PostgreSQL和SQL Server。它简化了数据库的设置、操作和扩展。
- Amazon DynamoDB（亚马逊DynamoDB）： 这是一个NoSQL数据库服务，提供无缝扩展性和高性能，非常适合需要低延迟访问大型数据集的应用程序。
- Amazon Redshift（亚马逊Redshift）： 专为数据仓库和分析而设计，Redshift提供列存储、并行查询处理和与流行的BI工具集成。
Azure数据库
- Azure SQL数据库： 这是一个托管的关系型数据库服务，Azure SQL数据库兼容SQL Server，并提供内置的AI、自动调整和地理复制等功能。
- Azure Cosmos DB： 这是一个全球分布式的NoSQL数据库，提供高可用性、低延迟和支持多种数据模型，适用于全球可扩展的应用程序。
- Azure Database for PostgreSQL/MySQL： 这些托管服务允许用户在Azure上部署和管理PostgreSQL和MySQL数据库，并提供自动备份、扩展和安全性。
比较
- 关系型和NoSQL服务： 两个平台都提供了针对不同应用需求的关系型和NoSQL数据库的托管选项。
- 可扩展性和性能： Azure Cosmos DB和AWS DynamoDB提供高可扩展性和性能，而Azure SQL数据库和AWS RDS提供托管的关系型选项。
- 集成和生态系统： Azure SQL数据库与Microsoft服务无缝集成，而AWS数据库则与AWS广泛的服务生态系统相辅相成。
- 用例对应： AWS的Amazon RDS和Redshift可能更适合数据仓库，而Azure的Cosmos DB则适用于全球分布的应用程序。
Azure vs. AWS：内容传递和网络连接
内容传递和网络连接是云服务比较中至关重要的方面，影响用户体验和应用性能。
在Microsoft Azure和Amazon Web Services (AWS)之间比较这些领域，可以揭示每个平台增强内容传递、网络和连接策略的能力。以下是需要考虑的要点：
- 全球覆盖： Azure庞大的数据中心和Amazon的全球基础设施确保广泛覆盖，优化内容分发并减少数据传输距离。
- 网络服务： Azure虚拟网络和AWS虚拟私有云（VPC）允许用户创建隔离的网络，增强安全性和受控连接。
- 直连和ExpressRoute： AWS提供Direct Connect，而Azure提供ExpressRoute，便于在本地基础设施和云之间建立专用和私有的网络连接。
- 混合连接： Azure Hybrid Connections和AWS Direct Connect Gateway实现本地资源与云资源之间的无缝集成，确保统一的网络环境。
Azure和AWS哪个更好？：工作机会
机器学习（ML）通过自动化任务和从数据中发现洞察力，正在重塑行业。亚马逊网络服务（AWS）和微软Azure这两个云计算巨头，提供全面的ML解决方案。
这个比较深入探讨了两个平台的ML提供，考察了它们的能力、工具和框架，以赋予企业ML驱动创新的潜力。
- 提供的服务： AWS提供Amazon SageMaker，提供端到端的ML工作流程以及针对特定任务的AWS Deep Learning AMIs。Azure的机器学习服务包括ML生命周期管理和Azure认知服务，提供预构建的AI能力。
- 易用性： 两个平台都注重易用性。AWS SageMaker的内置算法和Azure的拖放界面简化了模型开发。
- 框架和库： AWS支持流行的框架如TensorFlow和PyTorch。Azure与Microsoft的ML库集成，并支持各种开源工具。
- 可扩展性： AWS和Azure都提供可扩展的ML资源，AWS的Lambda和Kubernetes Service提供自动扩展。
- 集成： Azure的优势在于与Microsoft工具的集成。AWS的生态系统涵盖了更广泛的服务范围。
- 部署和推理： 两个平台都支持模型部署，AWS Lambda@Edge和Azure函数用于实时推理。
- 成本管理： Azure提供成本分析和预测工具。AWS通过其AWS成本浏览器提供成本管理工具。
Azure与AWS：工作机会对比
对云技术的日益采用推动了对Microsoft Azure和Amazon Web Services（AWS）熟练专业人士的需求。Azure与微软生态系统的整合吸引了那些已经投资于微软工具的企业中的职位。AWS的广泛服务组合在不同行业中创造了对各种不同角色的需求。云架构师、工程师、开发者和管理员是两个平台上备受追捧的职位。
在Azure与AWS的工作机会之间做出选择，取决于与现有技能的契合度、职业愿景以及平台在组织技术景观中的整合程度。
AWS与Azure薪资的差异
由于对云专业知识的需求不断增长，精通Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure的专业人士获得了有竞争力的薪资。两个平台都提供了多样化的工作机会，包括云架构师、工程师、开发者和管理员。
薪资会根据经验、地点和角色复杂性而有所不同。AWS广泛的市场份额以及Azure与微软技术的整合，都为强劲的需求做出了贡献，从而带来了有吸引力的薪酬待遇。
以下是在美国AWS和Azure不同职位的平均薪资概览：
| 职位 | AWS | Azure |
| 软件工程师 | 每年$135,337 | 每年$125,000 |
| 高级软件工程师 | 每年$171,690 | 每年$150,140 |
| 软件架构师 | 每年$146,968 | 每年$155,019 |
| 云工程师 | 每年$101,887 | 每年$132,478 |
随着企业向云端迁移，AWS和Azure领域的有前途的职业机会依然很高，对于该领域的专业人士来说，在两个平台之间做出选择更加引人注目。
AWS vs. Azure：难度级别
选择Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure之间的区别，需要考虑到平台的难度级别。AWS提供了许多服务和一个更陡峭的学习曲线，适合有经验的用户寻求广泛的定制化。
相反，Azure优先考虑与Microsoft产品的整合，对于熟悉Microsoft生态系统的人来说更加易于接近。两个平台都为不同技能水平的学习者提供了全面的文档和资源，使企业可以根据团队的专业知识和云计算需求的复杂性来定制选择。
AWS vs. Azure：优点和缺点
以下是AWS和Azure的优点和缺点：
AWS的优点和缺点
优点
- 市场主导： AWS在市场份额上领先，并提供了许多服务。
- 广泛生态系统： 提供了多种用于各种用例的服务选择。
- 全球强大的存在： 全球多个数据中心，确保可靠性能。
- 企业级安全性： 提供先进的安全功能和合规性。
缺点
- 学习曲线： 服务的广泛性可能导致更陡峭的学习曲线。
- 复杂性： 多样的定制选项可能导致复杂的配置。
Azure的优点和缺点
优点
- 整合： 与Microsoft产品和服务无缝整合。
- 混合云： 强大的混合云能力，用于本地和云端的整合。
- AI整合： 微软的人工智能和分析工具增强了基于数据的洞察力。
- 熟悉性： 受到使用Microsoft技术的组织的青睐。
缺点
- 学习微软生态系统：非微软用户可能会发现学习曲线更陡峭。
- 服务种类：虽然全面，但不如AWS的产品丰富。
结论
通过我们对AWS和Azure的产品、能力和优势的分析，显而易见，选择取决于组织需求、现有基础设施和战略目标。无论是偏向AWS还是Azure，最终的目标是做出一个符合业务目标的明智决策。这两个平台都提供了在云中高效部署和管理应用程序所需的工具和帮助。
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