Servicios Clouds
Comparar las diversas servicios que cada plataforma Cloud ofrece: IaaS, PaaS y SaaS, así como Máquinas Virtuales y Containers para la implementación de microservicios
Servicios
Resumen
Containers, Dockers & Kubernetes
Máquinas Virtuales
Almacenamiento
Containers, Dockers & Kubernetes
Máquinas Virtuales
Almacenamiento
Containers, Dockers & Kubernetes
Máquinas Virtuales
Almacenamiento
Containers & Kubernetes
Containers y Kubernetes de AWS:
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS): esta orquestación escalable de contenedores admite contenedores Docker a través de una serie de llamadas API. Con esta capacidad, puede iniciar o finalizar aplicaciones habilitadas para Docker, consultar el estado de su aplicación, administrar el bloqueo y desbloqueo de la dirección IP del sitio web y acceder a grupos de seguridad, roles de IAM, eventos de CloudWatch, registros de CloudTrail y plantillas de CloudFormation. También hay una función de registro ECS y un servicio de contenedor para Kubernetes.
Kubernetes de Microsoft Azure:
Azure Kubernetes Service (AKS) es un sistema de contenedor sin servidor que permite que las aplicaciones en contenedores se implementen y administren más rápido. Ofrece una experiencia continua de integración continua / entrega continua (CI / CD), seguridad y gobierno empresarial para unir a diversos equipos que trabajan dentro de una oficina virtual en una sola plataforma.
Kubernetes de Google Cloud:
Si eres fanático de los contenedores de Kubernetes, entonces Google Cloud puede ser la opción para ti con la herramienta Kubernetes Engine. Esta compañía participó en el desarrollo de la plataforma popular, y es su modelo de servicio principal. Google Cloud también admite contenedores Docker.
Cloud Functions todavía está en la fase beta, pero muestra muchas promesas con varias características. Puede permitir que el servicio administre recursos e implemente aplicaciones para usted, escale automáticamente de acuerdo con el tráfico o uso en tiempo real e implemente código desde Google Cloud, Firebase o Assistant. También puede activar funciones usando HTML desde cualquier red o dispositivo. Lo mejor de todo es que solo paga cuando se implementa su código.
Maquinas virtuales
Los principales servicios informáticos en la batalla de AWS vs Azure vs Google son Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) de AWS, las máquinas virtuales de Microsoft Azure y el motor informático de Google Cloud. Los tres cuentan con escalabilidad, máxima seguridad, flexibilidad, facturación por segundo, una amplia variedad de sistemas operativos compatibles y alta velocidad. Cada uno ofrece versiones de prueba y productos y servicios de nivel gratuito. Veamos qué hace que cada uno sea único.
Computación de AWS:
El servicio web Amazon Elastic Compute Cloud proporciona capacidad de cálculo escalable en la nube. Puede aumentar y disminuir fácilmente la capacidad en minutos y puede encargar miles de instancias de servidor simultáneamente. AWS Auto Scaling supervisa sus aplicaciones y escala automáticamente la capacidad para mantener un rendimiento óptimo al menor costo posible. Amazon EC2 está integrado con una gran mayoría de servicios de AWS, proporcionando una mejor compatibilidad y flexibilidad que nunca. Los servidores de Amazon son altamente confiables y su compromiso de SLA es de 99.99% de disponibilidad para cada Región EC2.
Microsoft Azure Compute:
Las máquinas virtuales virtualizan una amplia gama de soluciones informáticas que incluyen desarrollo y pruebas, ejecución de aplicaciones y extensión de centros de datos. Su software de código abierto admite una gama completa de distribuciones de Linux, Windows Server, SQL Server, Oracle, IBM y SAP. Las máquinas virtuales se pueden crear tanto para servidores locales como en la nube, y se pueden integrar para proporcionar un equilibrio de carga global. Es fácil implementar aplicaciones empresariales de Microsoft en sus máquinas virtuales.
Google Cloud Compute:
Google Compute Engine crea máquinas virtuales que se ejecutan en sus centros de datos y en la red mundial de fibra. Admite instancias con hasta 160 CPU virtuales, 3.75 TB de memoria y discos SSD y HDD persistentes de hasta 64 TB de tamaño. Google descuenta automáticamente los precios de las cargas de trabajo de larga duración, y su red global de centros de datos respetuosa con el medio ambiente consume un 50% menos de energía que el centro de datos típico.
Almacenamiento
Los datos se almacenan de manera diferente según el tipo, el caso de uso y los requisitos. Un video popular de YouTube, sus fotos de clase y documentos de seguridad nacional clasificados tienen diferentes requisitos de seguridad, acceso y disponibilidad. El almacenamiento de objetos es mejor para grandes cantidades de datos no estructurados, mientras que el almacenamiento de bloques está optimizado para datos estructurados.
Almacenamiento de AWS:
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) es el principal servicio de almacenamiento de objetos escalables de Amazon. Cualquier cantidad de datos se puede almacenar y proteger. Amazon S3 está diseñado para ofrecer una durabilidad del 99.99% y almacena millones de aplicaciones de empresas de todo el mundo. Sus casos de uso incluyen: copia de seguridad y restauración, recuperación ante desastres, archivado, lagos de datos y análisis de big data, almacenamiento en la nube híbrida y datos de aplicaciones nativas de la nube.
Microsoft Azure Storage
Azure Storage es el servicio de almacenamiento de datos integral de Microsoft. Incluye los siguientes tipos de almacenamiento:
- Archivo: sistema de archivos multiplataforma simple
- Disco: espacio en disco persistente y de alto rendimiento para cualquier tipo de carga de trabajo
- Blob: para datos no estructurados
- Data Lake Storage: hecho específicamente y optimizado para el análisis de datos
- Archivo: específicamente para datos de acceso poco frecuente y poco utilizados
Google Cloud Storage
Google Cloud Storage es el almacenamiento unificado de objetos de Google. El enfoque de Google para el almacenamiento es el más simple y conveniente de los tres. Tiene una única API para todas las clases de almacenamiento. Object Lifecycle Management lo ayuda a optimizar automáticamente el precio / rendimiento en todas las clases.
Tiene cuatro clases de almacenamiento:
- Multirregional: para redundancia geográfica y latencia del usuario final
- Regional: para un acceso local de mayor rendimiento
- Nearline: para los datos a los que normalmente se accede menos de una vez al mes
- Coldline: para los datos a los que normalmente se accede menos de una vez al año