GCP vs AWS 雲端平台完整比較（2026）：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% | 19% | $275 億 |
| Azure | 20% | 33% | 未單獨揭露 |
| GCP | 13% | 35% | $114 億 |
AWS 維持領先地位，但成長率低於 Azure 與 GCP。GCP 雖然市佔較小，但成長速度與 Azure 相當，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
- Gemini Enterprise Agent Platform（原 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：
- 現有技術投資：團隊熟悉哪個平台？有既有工作負載嗎？
- 主要工作負載類型：資料分析、AI/ML、傳統應用還是容器化？
- 成本結構偏好：需要預先承諾還是偏好彈性計費？
- 合規與地理需求：資料落地要求、特定區域需求
- 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 | 1,000+ | 100+ |
| 最短計費單位 | 1 秒 | 1 秒 |
| 自動折扣 | 無 | SUD（自動，最高 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 | 1ms |
| 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 同樣收費；每帳單帳戶每月 $74.40 免費額度） |
| 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 | 有（EKS Auto Mode） | 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 | 8 種 | 5 種（含限區域級 bucket 的 Rapid） |
| 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 | 同區域免費，另每月 100GB 免費對外流量 | 同區域免費，另 Free Tier 每月 100 GB 對外流量（限美國三個區域、北美出發、不含中國與澳洲） |
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（另有 Redshift Serverless） | 無伺服器 |
| 擴展方式 | 垂直/水平 | 自動 |
| 定價模式 | 節點計費（隨需／預留）或 Serverless 按 RPU | 按查詢量或 slot 容量計費 |
| 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 Gemini Enterprise Agent Platform（原 Vertex AI）
| 特性 | SageMaker | Agent Platform（原 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 Agent Platform 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，Agent Platform 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 Fable 5.1、Claude Opus 5.5、Llama 系列 | Gemini 4 Argon（2026-10-13 GA 旗艦）、Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.1 Pro（Preview） |
| 多模態 | 部分模型支援 | 原生支援 |
| 上下文長度 | 依模型 | 最高約 1M tokens（1,048,576） |
| 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。
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。
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（1 分鐘起） |
| 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 55%（記憶體最佳化機型最高 70%） |
| 承諾彈性 | Compute Savings Plans 不限執行個體系列、大小與區域，也適用 Fargate／Lambda（RI／EC2 Instance Savings Plans 才綁系列） | 資源型 CUD 綁區域與機器設定；Compute 彈性 CUD 可跨專案、跨區域、跨機器系列 |
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。
網路出口單價比較
GCP 預設 Premium 層級對網際網路出口每 GB 約 US$0.12 起，高於 AWS EC2 前 10TB 的 US$0.09，流量較大的應用要特別估算。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
- 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 |
| （已無資料庫專項認證） | 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：Gemini Enterprise Agent Platform（原 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
- 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：
- 評估主要工作負載：資料分析選 GCP，廣泛服務選 AWS
- 考量團隊技能：選擇團隊較熟悉的平台能降低學習成本
- 計算總體擁有成本：不只看單價，要考慮折扣、流量、管理成本
- 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。
常見問題 FAQ
Q1: 我們公司的團隊熟悉 AWS，但業務需要大量做資料分析，要不要轉 GCP？
不需要全搬，混合架構是合理選擇。BigQuery 的 TCO 優勢在大規模分析（> 10TB 資料）時才明顯，若現有 AWS Redshift / Athena 夠用就別急著遷移。混合架構實務做法：(1) 保留 AWS 為主要運算平台（80% 工作負載）；(2) 把需要 BigQuery 的分析 workload 搬到 GCP，資料用 Cloud Storage Transfer Service 每日同步；(3) 用 Data Studio 做視覺化，可以直連 BigQuery；(4) 透過 Private Interconnect 降低跨雲傳輸成本（直接走專線約 US$0.02/GB vs Internet US$0.08–0.12/GB）。何時該全遷 GCP：(A) 公司業務主軸是資料 / AI（資料科學家 > 50%）；(B) Redshift TCO 已超過 US$100,000/年且成長快；(C) 要用 Gemini / Agent Platform 做 ML 訓練。別做的事：為了「BigQuery 比 Athena 快 5 倍」就搬——團隊學習曲線、新工具成本、遷移 downtime 這些隱藏成本通常抵銷表面優勢。
Q2: AWS 和 GCP 的資安責任模型有沒有實際差異？
核心責任分配一致，但工具和默認設定不同。Shared Responsibility Model 在兩家都類似：廠商管基礎設施、客戶管應用 + 資料 + IAM。實際工具差異：(1) IAM 設計哲學——(A) AWS IAM 是「policy-based」，可做非常細緻的權限控制，但容易寫錯；(B) GCP IAM 是「role-based + conditions」，較易理解但彈性略低。(2) Default 安全性——(A) AWS 的 S3 bucket 預設不允許公開存取、Security Group 預設只放行同群組的傳入流量；(B) GCP 的 Cloud Storage bucket 預設 private、VPC firewall 隱含規則預設拒絕傳入（但 default 網路預先開放 SSH、RDP、ICMP）。(3) 審計工具——(A) AWS 有 CloudTrail（API 紀錄）、Config（資源狀態追蹤）、Security Hub（整合 dashboard）；(B) GCP 有 Cloud Audit Logs、Security Command Center（相當於 AWS Security Hub）、Policy Intelligence（AI-powered 建議）。實務感受：(A) GCP 對新手更友善；(B) AWS 對專家更強大——IAM policy 可以做到 GCP 做不到的細節。兩家都過 SOC 2、ISO 27001、HIPAA 等主流合規。
Q3: AWS Lambda vs GCP Cloud Functions，同等 workload 定價差多少？
價差取決於記憶體／CPU 配置與免費額度，AWS 生態較成熟。同等 workload（每月 100 萬次請求、平均 200ms、512MB memory）計費比較：(1) AWS Lambda——請求費 US$0.20/M + compute US$0.0000166667/GB-s = 約 US$1.87/月（未扣免費額度）；(2) GCP Cloud Run（容器化，類似 Lambda；Cloud Run functions 同樣依 Cloud Run 計價）——以 1 vCPU＋512MB 估算，CPU US$0.000024/vCPU-s + 記憶體 US$0.0000025/GiB-s + 請求費 US$0.40/M = 約 US$5.45/月（未扣免費額度）；另支援更長運行時間（最多 60 分鐘 vs Lambda 15 分鐘），更適合中型任務。更重要的比較（非價格）：(A) Lambda 生態最完整——SDK、framework、監控工具最豐富（Serverless Framework、SAM、LambdaPowerTools）；(B) Cloud Run 彈性更高——支援任何容器，不限 runtime。選擇建議：(A) 純 serverless 思維——Lambda 生態最好；(B) 容器化 app 要 serverless——Cloud Run 最佳；(C) 已在某雲且 workload 輕——直接用該雲原生服務。每月幾美元的價差不值得換雲端。
Q4: GCP 的 Cloud CDN 比 CloudFront 有優勢嗎？該用哪個？
取決於你的網站流量分布和已有生態。核心差異：(1) Cloud CDN（GCP）——(A) 與 Cloud Storage、Load Balancer 原生整合，設定最簡單；(B) 定價：每 GB 約 US$0.02–0.20（依地區與用量）；(C) 全球快取地點超過 100 個；(D) 內建 Cache Fill from Google Frontend——Google 會先從自家 infra 內部緩存；(E) 可啟用動態壓縮（優先 Brotli，預設關閉）。(2) CloudFront（AWS）——(A) 超過 750 個 POP（覆蓋最廣）；(B) 定價每 GB 約 US$0.085（北美）到 US$0.120（亞太）；(C) 與 Lambda@Edge、CloudFront Functions 整合做 edge compute；(D) CloudFront → S3 中間的 Origin Shield 額外一層；(E) 實時日誌、WAF、Shield 整合。選擇建議：(A) CDN 自己選 + 全球覆蓋優先——CloudFront 勝（但跟 AWS 綁得更死）；(B) 已用 GCP + 簡單設定——Cloud CDN；(C) 廠商無關、只要 CDN 服務——直接選 Cloudflare（有 $0 的 Free 方案；Pro 方案年繳 $20/月、月繳 $25/月，比兩家都便宜且有更強 DDoS 防護）。多數企業的實務選擇：前端用 Cloudflare / Akamai + 後端用原本雲端（AWS / GCP）。
Q5: 從 AWS 遷移到 GCP，有沒有免費工具可以用？該從哪裡開始？
有免費工具，但大型遷移仍需顧問。(1) GCP 官方工具——(A) Migrate to Virtual Machines（原 Migrate for Compute Engine）：線上遷移 EC2 到 Compute Engine，小規模完全免費；(B) Database Migration Service：免費遷移 MySQL / PostgreSQL 到 Cloud SQL / AlloyDB；(C) Storage Transfer Service：S3 → GCS 屬 agentless 傳輸，STS 本身不收費（AWS 端流量費另計）；(D) Google Cloud Migration Center：免費 workload assessment 工具。(2) 第三方工具——(A) CloudEndure——企業級 lift-and-shift，但已被 AWS 買下；(B) Velostrata（已併入 GCP Migrate）；(C) Airbyte / Fivetran——資料層遷移。遷移起始步驟：(1) 先用 GCP Price Calculator 估算遷移後成本；(2) 拿 AWS Cost and Usage Report (CUR) 給 GCP 銷售團隊估折扣和 credits；(3) 從非關鍵 workload 開始（dev 環境、內部工具）；(4) 大型遷移（> 100 instance）建議找顧問，顧問費常能透過 GCP partner program 補助部分。警告：資料量大時 egress fee 是真實痛點——1PB 從 AWS 搬出依階梯價約 US$55,000。不過 AWS 自 2024 年 3 月起對搬離 AWS 的客戶提供對外流量費減免：聯絡 AWS Support 申請，核准後以 credits 折抵遷移資料的流量費；沒申請的話，這筆牌價費用要納入預算。
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延伸閱讀
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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
- GCP Pricing Calculator
- AWS Pricing Calculator
- Gemini API 模型總覽（2026-10-28 查核）
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