GCP vs AWS 雲端平台完整比較（2025）：功能、價格、適用場景分析

選擇雲端平台是企業數位轉型的關鍵決策。AWS 與 GCP 各有優勢——AWS 擁有最廣泛的服務生態系與市場佔有率，GCP 則在資料分析、機器學習與 Kubernetes 原生支援上表現出色。本文將從運算、儲存、AI/ML、定價等面向進行深入比較，幫助你做出最適合的選擇。

想先了解 GCP 的完整功能，可參考 GCP 完整指南：從入門概念到企業實戰。

雲端市場現況與平台定位

全球市佔率與成長趨勢

根據 2024 年 Q3 的市場數據：

平台	市佔率	年成長率	營收（季）
AWS	31%	12%	$275 億
Azure	25%	29%	$215 億
GCP	12%	28%	$103 億

AWS 維持領先地位，但成長率趨緩。GCP 雖然市佔較小，但成長速度僅次於 Azure，特別在 AI/ML 領域獲得大量新客戶。

AWS vs GCP 核心差異化

AWS 的優勢：

• 服務種類最多（200+）
• 最成熟的企業生態系
• 最廣泛的區域覆蓋
• 第三方整合選項豐富

GCP 的優勢：

• BigQuery 無伺服器資料倉儲
• GKE 是最成熟的託管 Kubernetes
• Vertex AI 與 Gemini 的 AI 能力
• 全球私有網路架構
• 自動持續使用折扣（SUD）

企業選擇的關鍵考量

選擇平台時需要評估：

1. 現有技術投資：團隊熟悉哪個平台？有既有工作負載嗎？
2. 主要工作負載類型：資料分析、AI/ML、傳統應用還是容器化？
3. 成本結構偏好：需要預先承諾還是偏好彈性計費？
4. 合規與地理需求：資料落地要求、特定區域需求
5. 供應商關係：是否已有 Google Workspace 或 AWS 企業合約？

運算服務比較

VM：EC2 vs Compute Engine

兩個平台的虛擬機服務功能相似，但有幾個關鍵差異：

特性	AWS EC2	GCP Compute Engine
執行個體類型	500+	100+
最短計費單位	1 秒	1 秒
自動折扣	無	SUD（自動 30%）
即時遷移	否	是
自訂機器規格	有限制	完全自訂

GCP 的 Custom Machine Types 允許你精確設定 CPU 與記憶體，避免為不需要的資源付費。即時遷移（Live Migration）則能在維護期間自動將 VM 遷移到其他主機，避免服務中斷。

Serverless：Lambda vs Cloud Functions vs Cloud Run

服務	執行時間上限	冷啟動	容器支援	定價單位
AWS Lambda	15 分鐘	中等	是	100ms
Cloud Functions	60 分鐘	較快	否	100ms
Cloud Run	60 分鐘	快	原生	100ms

Cloud Run 是 GCP 的殺手級服務，它結合了 Serverless 的彈性與容器的靈活性。你可以部署任何容器化應用程式，並享有自動擴展與按需計費的優勢。詳細操作教學請見 GCP 核心服務實戰教學：Compute Engine、Cloud Run、GKE 完整操作指南。

容器：EKS vs GKE

Google 是 Kubernetes 的發明者，GKE 自然成為最成熟的託管 Kubernetes 服務：

特性	AWS EKS	GCP GKE
控制平面費用	$0.10/hr	$0.10/hr（Autopilot 免費）
節點自動修復	需額外設定	內建
節點自動升級	需額外設定	內建
Release Channels	是	是
Autopilot 模式	無	是（完全託管）

GKE Autopilot 是目前最接近「無伺服器 Kubernetes」的解決方案，Google 負責管理節點，你只需要關心工作負載。

儲存服務比較

物件儲存：S3 vs Cloud Storage

特性	AWS S3	Cloud Storage
最高耐久性	11 個 9	11 個 9
儲存類別	6 種	4 種
最小儲存單位	無限制	無限制
跨區域複寫	需額外設定	Multi-regional 內建
免費出口流量	無	同區域免費

兩者功能相近，但 Cloud Storage 的 Multi-regional 類別內建跨區域複寫，S3 則需要額外設定 Cross-Region Replication。

資料倉儲：Redshift vs BigQuery

這是兩個平台差異最大的領域：

特性	Redshift	BigQuery
架構	叢集式	無伺服器
擴展方式	垂直/水平	自動
定價模式	預留容量	按查詢量計費
儲存計費	包含在節點費用	獨立計費
啟動速度	分鐘級	秒級

BigQuery 的無伺服器架構是其最大優勢——不需要管理叢集、不需要預估容量，PB 級查詢也能在秒級完成。對於資料分析為主的企業，這是選擇 GCP 的重要理由。

AI/ML 服務比較

平台：SageMaker vs Vertex AI

特性	SageMaker	Vertex AI
Notebook 環境	SageMaker Studio	Workbench
AutoML	Autopilot	AutoML
模型訓練	Training Jobs	Custom Training
模型部署	Endpoints	Endpoints
Pipeline	Pipelines	Pipelines
Feature Store	是	是

兩個平台功能相近，但 Vertex AI 與 Google 的資料生態系（BigQuery、Dataflow）整合更緊密。如果你的資料主要在 BigQuery 中，Vertex AI 會是更自然的選擇。

詳細的 AI/ML 服務介紹請參考 GCP AI/ML 與 Vertex AI 完整指南：從 BigQuery ML 到 Gemini 企業應用。

生成式 AI：Bedrock vs Gemini API

特性	AWS Bedrock	Gemini API
模型選擇	多供應商（Anthropic、Meta 等）	Google Gemini
最新模型	Claude 3.5、Llama 3	Gemini 1.5 Pro/Flash
多模態	部分模型支援	原生支援
上下文長度	依模型	最高 2M tokens
定價	依模型	較低

AWS Bedrock 提供多供應商模型選擇，適合需要特定模型的場景。Gemini API 則以超長上下文窗口與多模態能力見長，價格也相對親民。

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AWS vs GCP，該選哪個？

每個平台都有優缺點，關鍵是找到最適合你業務的那個。 免費諮詢，告訴我們你的需求，我們給你中立建議。

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定價模式與成本比較

計費方式差異

項目	AWS	GCP
基本計費	秒級（60 秒起）	秒級（無最低）
自動折扣	無	SUD（持續使用折扣）
承諾折扣	Reserved Instances / Savings Plans	Committed Use Discounts
折扣力度	最高 72%	最高 57%
承諾彈性	較低（綁定執行個體類型）	較高（綁定機器系列）

GCP 的 SUD 是獨特優勢——只要同一個月內使用超過 25% 的時間，就自動獲得折扣，不需要預先承諾。這對於工作負載變動較大的企業特別有利。

實際案例成本試算

以中型 Web 應用為例（4 vCPU、16GB RAM、500GB 儲存、5TB 流量/月）：

項目	AWS 費用	GCP 費用
運算（2 台 VM）	$156/月	$140/月
儲存（500GB SSD）	$50/月	$48/月
負載平衡	$22/月	$20/月
網路出口（5TB）	$425/月	$120/月
月總計	$653	$328

GCP 的網路出口費用明顯較低，這對流量較大的應用是重要考量。詳細費用計算方式請參考 GCP 定價與費用計算完整指南。

隱藏成本注意事項

兩個平台都有常見的隱藏成本：

• 跨區域流量：兩個平台都收費，但 GCP 較低
• API 呼叫費用：S3/Cloud Storage 的 GET/PUT 請求
• 日誌儲存：CloudWatch/Cloud Logging 超過免費額度後的費用
• 閒置資源：未釋放的 IP、快照、磁碟

學習曲線與生態系

文件與社群資源

項目	AWS	GCP
官方文件	完整但複雜	清晰易讀
社群資源	最豐富	成長中
Stack Overflow 問題數	較多	較少
中文資源	較多	較少

AWS 由於較早進入市場，累積了更多社群資源。但 GCP 的官方文件普遍被認為更易讀、更有組織。

認證體系比較

AWS	GCP
Cloud Practitioner	Cloud Digital Leader
Solutions Architect Associate	Associate Cloud Engineer
Solutions Architect Professional	Professional Cloud Architect
DevOps Engineer	Professional Cloud DevOps Engineer
Database Specialty	Professional Cloud Database Engineer

兩家的認證體系相似，但 AWS 認證的市場認知度較高。選擇哪個平台的認證，應該根據你的職涯方向與目標公司的技術棧決定。

資安與合規比較

兩個平台都具備完整的安全功能：

安全功能	AWS	GCP
WAF	AWS WAF	Cloud Armor
DDoS 防護	Shield	Cloud Armor
身分管理	IAM	IAM
密鑰管理	Secrets Manager	Secret Manager
威脅偵測	GuardDuty	Security Command Center

兩個平台都取得主要的合規認證（ISO 27001、SOC 2、PCI DSS 等）。詳細的 GCP 資安功能介紹請參考 GCP 資安與 Cloud Armor 防護完整指南：打造安全的雲端架構。

適用場景建議

選擇 AWS 的情境

• 廣泛服務需求：需要 200+ 種服務的完整生態系
• 既有 AWS 投資：團隊已熟悉 AWS，有大量既有工作負載
• 特定產業合規：需要 GovCloud 或特殊區域覆蓋
• 第三方整合：大量 SaaS 工具預設整合 AWS
• 成熟的企業支援：需要最完整的企業級服務

選擇 GCP 的情境

• 資料分析為主：BigQuery 提供無與倫比的分析體驗
• AI/ML 工作負載：Vertex AI、Gemini API、TPU 支援
• 容器化應用：GKE 是最成熟的託管 Kubernetes
• 成本敏感：SUD 自動折扣、較低的網路費用
• Google 生態系：已使用 Google Workspace、Maps API 等
• 全球化需求：Premium Tier 的全球私有網路

多雲策略考量

許多企業選擇多雲策略，同時使用 AWS 與 GCP：

• 風險分散：避免單一供應商依賴
• 最佳服務組合：BigQuery + AWS 其他服務
• 地理覆蓋：不同區域使用不同平台
• 成本優化：利用兩平台的價格競爭

多雲的挑戰在於管理複雜度增加，需要團隊具備兩個平台的專業知識。

結論：如何做出最終選擇

AWS 與 GCP 都是成熟的雲端平台，沒有絕對的好壞。選擇的關鍵在於：

1. 評估主要工作負載：資料分析選 GCP，廣泛服務選 AWS
2. 考量團隊技能：選擇團隊較熟悉的平台能降低學習成本
3. 計算總體擁有成本：不只看單價，要考慮折扣、流量、管理成本
4. 規劃長期發展：AI/ML 趨勢對 GCP 有利，但 AWS 生態系更廣

如果你仍然猶豫，建議從小型專案開始測試兩個平台，實際體驗後再做決定。

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延伸閱讀

• 了解 GCP 基礎知識，請參考 GCP 完整指南：從入門概念到企業實戰
• 想了解費用怎麼算，請見 GCP 定價與費用計算完整指南
• 準備動手實作了嗎？請見 GCP 核心服務實戰教學
• 想學習 GCP 認證，請見 GCP 認證考試完整指南

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參考資源

• AWS vs GCP - Official Comparison
• Gartner Magic Quadrant for Cloud Infrastructure
• Flexera State of the Cloud Report 2024
• GCP Pricing Calculator
• AWS Pricing Calculator