AWS vs GCP 의 장단점과 차이점

현재 우리회사에서는 AWS를 도입하여 EC2 / RDS / S3 를 활용하여

서버를 띄우고 데이터를 적재하며 파일 및 이미지를 저장한다.

 

왜 AWS를 사용하고 있을까?

AWS를 대체할 수 있는게 있을까?

궁금증으로 시작된 AWS 와 GCP의 차이점을 알아보자.

 

• *AWS(Amazon Web Services)**와 **GCP(Google Cloud Platform)**는 세계적인 클라우드 서비스 제공자로, 각각의 장점과 단점을 가지고 있습니다. 아래에서 두 플랫폼의 주요 차이점과 장단점을 비교해 보겠습니다.

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1. AWS와 GCP의 개요

특징 AWS GCP

출시 시기	2006년 (최초의 대규모 클라우드 제공자)	2008년 (Google의 글로벌 인프라를 기반으로 시작)
시장 점유율	1위 (가장 널리 사용되고 있는 클라우드 플랫폼)	3위 (AWS와 Microsoft Azure 다음)
주요 고객	Netflix, Airbnb, NASA, Samsung	Spotify, Snapchat, PayPal, Twitter
주요 강점	서비스 다양성, 성숙도, 글로벌 커뮤니티 지원	강력한 데이터 분석, 머신러닝, 고성능 네트워크

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2. AWS와 GCP의 장단점 비교

AWS의 장단점

장점

1. 가장 다양한 서비스
   • 약 200개 이상의 서비스 제공(IaaS, PaaS, SaaS 포함).
   • 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, AI/ML, IoT 등에서 폭넓은 옵션 제공.
2. 오랜 업계 경험
   • 2006년부터 서비스 제공으로 안정성과 성숙도 확보.
   • 다양한 산업군에 최적화된 기능과 사례를 많이 보유.
3. 글로벌 리전 및 가용성
   • 전 세계에 100개 이상의 가용영역(AZ)과 30개 이상의 리전을 보유.
   • 대규모 글로벌 배포에 적합.
4. 커뮤니티와 생태계
   • 방대한 온라인 리소스(강의, 포럼, 문서 등)와 활발한 사용자 커뮤니티.
5. 광범위한 파트너 네트워크
   • AWS Marketplace를 통해 다양한 서드파티 솔루션을 통합.

단점

1. 복잡한 가격 구조
   • 서비스와 리전에 따라 요금 체계가 복잡하며, 예산 관리가 어려울 수 있음.
2. 초심자에 대한 진입 장벽
   • 서비스가 방대하여 학습 곡선이 가파르고, 처음 사용하는 사람들에게는 어렵게 느껴질 수 있음.
3. 데이터 분석 및 AI 영역에서의 제한
   • GCP에 비해 데이터 분석 및 머신러닝에서 사용하기 간편한 도구가 상대적으로 부족.

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GCP의 장단점

장점

1. 최고의 데이터 분석 및 AI 도구
   • BigQuery: 실시간 데이터 분석에 특화된 서버리스 데이터 웨어하우스.
   • Vertex AI 및 AI API: 사용하기 쉬운 머신러닝 및 AI 도구.
2. 강력한 네트워크 인프라
   • Google의 글로벌 네트워크를 기반으로 빠른 속도와 안정성 제공.
   • 지연 시간 최소화 및 고성능 제공.
3. 합리적인 가격 정책
   • 종량제 요금이 간단하며, 장기적인 사용자를 위한 Committed Use Discount 제공.
   • 무료 티어와 시험용 크레딧이 더 후함.
4. 오픈 소스 기술에 대한 지원
   • Kubernetes(컨테이너 오케스트레이션 도구)의 창시자.
   • TensorFlow와 같은 오픈 소스 머신러닝 프레임워크 지원.
5. 간결한 사용자 경험
   • 콘솔 인터페이스와 개발자 친화적인 도구가 직관적이며 배우기 쉬움.

단점

1. 서비스의 다양성 부족
   • AWS에 비해 제공되는 서비스의 범위가 제한적.
   • 일부 산업에 특화된 기능 부족.
2. 리전 및 가용성
   • AWS나 Azure보다 적은 리전과 가용영역(AZ)을 제공.
   • 글로벌 확장성에서 약간의 제약이 있을 수 있음.
3. 시장 점유율
   • AWS와 Azure에 비해 상대적으로 낮은 점유율로 인해 관련 사례나 커뮤니티 지원이 적음.

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3. 주요 차이점 비교

항목 AWS GCP

서비스 다양성	폭넓은 서비스와 고급 기능 제공	데이터 분석 및 AI/ML 서비스에 특화
가격 정책	복잡하고 세분화됨	단순하고 투명하며 비용 경쟁력이 있음
데이터 분석	데이터 레이크 및 웨어하우스는 제공하나, 직관성 부족	BigQuery를 중심으로 분석과 실시간 처리가 강력
AI/ML	SageMaker와 AI 도구 제공, 그러나 GCP에 비해 제한적	Vertex AI, AI APIs로 AI/ML 관련 강력한 기능 제공
리전 및 네트워크	전 세계적으로 가장 많은 리전과 가용영역	Google 네트워크 기반으로 빠르고 안정적인 서비스
초보자 친화성	방대한 옵션으로 인해 배우기가 어려울 수 있음	간결한 UI와 쉬운 사용자 경험 제공

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4. 선택 기준

AWS가 적합한 경우

• 다양한 워크로드: 클라우드에서 다양한 서비스를 폭넓게 활용하려는 경우.
• 글로벌 확장: 전 세계 사용자 대상의 서비스 운영이 필요한 경우.
• 산업 특화 기능: 금융, 의료, 제조업 등 특정 산업에 특화된 솔루션이 필요할 때.
• 성숙한 생태계: 많은 서드파티 솔루션과 사례를 활용하고자 할 때.

GCP가 적합한 경우

• 데이터 중심 비즈니스: 대규모 데이터 분석 및 실시간 처리가 중요한 경우.
• AI/ML 활용: 머신러닝과 AI를 간단히 구현하려는 경우.
• 합리적인 비용: 비용 효율성을 최우선으로 고려하는 경우.
• 개발자 친화적 환경: 간결하고 효율적인 개발 환경이 필요한 경우.

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결론

• AWS는 전반적으로 다양성과 글로벌 확장성에서 강점이 있으며, 성숙한 클라우드 플랫폼을 원하는 조직에 적합합니다.
• GCP는 데이터 분석과 AI/ML에 특화되어 있고, 상대적으로 단순한 관리와 효율성을 제공하므로 데이터 중심의 비즈니스에 적합합니다.

선택은 조직의 기술 요구사항, 예산, 목표에 따라 달라질 수 있으며, 혼합 사용(Multi-Cloud)도 고려할 수 있습니다.