Azure eller Google Cloud?
Azure er den naturlige forlængelse af et Microsoft-miljø og stærk på integration i virksomheden mens Google Cloud fører inden for analyse og ML-værktøjer. Begge har stærke AI-tjenester: Azure OpenAI over for Vertex AI. Jeres valg følger som regel jeres eksisterende IT-miljø: Microsoft-huse hælder mod Azure, datadrevne organisationer mod GCP.
Azure over for Google Cloud er den tredje af de almindelige cloudsammenligninger, og den har sin egen tydelige skillelinje: virksomhedsintegration over for datateknologi. Hvor sammenligninger med AWS handler om bredde over for spidskompetence, handler den her om hvilken verden I allerede lever i. Her er afvejningen.
Virksomhedsintegration over for datateknologi
Azure er Microsofts cloud, og dens stærkeste kort er at den smelter sammen med resten af Microsofts verden. Kører organisationen Windows, Microsoft 365 og Active Directory, er Azure bygget til at koble sig på præcis det: samme login, samme licensverden, samme værktøjer. For et Microsoft-hus er det en forlængelse snarere end en ny platform.
Google Cloud (GCP) har sit tyngdepunkt et andet sted: i data, analyse og maskinlæring. Arven fra Googles egen forretning ses i værktøjerne til at bearbejde store datamængder og bygge med ML. GCP tiltrækker organisationer hvor dataarbejdet er kernen, snarere end kontormiljøet.
Derfor afgøres valget ofte af hvor I allerede står, ikke af en teknisk pointsammenligning. Den ene forlænger jeres eksisterende IT, den anden skærper jeres datakompetencer.
Azures styrke: det gnidningsfrie Microsoft-miljø
For virksomheder der allerede lever i Microsofts økosystem, er Azures fordel konkret og hverdagsnær. Brugerkonti og rettigheder fra Active Directory følger med, licenser håndteres i en verden I kender, og værktøjerne ligner dem jeres teams allerede bruger. Migreringen fra Windows-servere til Azure er ofte kortere og mindre bumpet end til en fremmed cloud.
Den gnidningsfrihed er ikke kun bekvemmelighed. Den sænker tærsklen, mindsker behovet for uddannelse og gør at det eksisterende IT-personale hurtigt kan være produktivt. I en Microsoft-tung organisation er det et argument der vejer tungt af rent praktiske grunde.
Google Clouds styrke: analyse og ML
GCP svarer igen med et forspring på det datadrevne område. Værktøjerne til at lagre, analysere og trække indsigt ud af store datamængder er en af platformens tydeligste styrker, og det samme gælder understøttelsen af maskinlæring. Bygger I en forretning hvor data og modeller er motoren og ikke en sidefunktion, finder I ofte mere moden og gennemtænkt hjælp i GCP.
For en organisation hvis fremtid handler mere om at forædle data end om at drive en flåde af Windows-maskiner, kan det forspring veje tungere end Azures integrationsfordele.
AI-tjenesterne sammenlignet
Begge clouds er helt fremme på AI, men med forskellige indgange.
| Cloud | AI-platform |
|---|---|
| Azure | Azure OpenAI: velkendte sprogmodeller i et virksomhedsmiljø |
| Google Cloud | Vertex AI: Googles egne modeller og ML-værktøjer |
Azure OpenAI giver adgang til veletablerede sprogmodeller inden for rammerne af Microsofts virksomhedsmiljø, hvilket passer til dem der vil bygge AI-funktioner tæt på resten af deres Microsoft-stack. Vertex AI samler Googles egne modeller og ML-værktøjer, bakket op af den datateknologi GCP er kendt for. Hvilken der passer, afgøres af hvilke modeller og værktøjer I vil bygge på og igen af hvilken cloud I ellers bruger. Vil I forstå hvordan AI kan bygges ind i jeres systemer, beskriver vi det på AI-siden.
Typiske organisationsprofiler
Groft inddelt peger valget i forskellige retninger afhængigt af hvem I er. En etableret virksomhed med Windows-servere, Microsoft 365 og en IT-afdeling der er vant til Microsoft-verdenen, hælder naturligt mod Azure: Modstanden er mindst og nytten direkte. En datadrevet organisation, en analysetung virksomhed eller et team der bygger sit produkt på maskinlæring, finder ofte mere at hente i Google Cloud.
Mange rammer rigtigt helt enkelt ved at følge deres eksisterende miljø, og det er sjældent forkert. Den dyre fejl er at vælge imod sin egen kontekst: at tvinge et Microsoft-hus ind i en fremmed cloud eller en datadrevet forretning ind i værktøjer der ikke er dens styrke.
Tag et typisk eksempel: En etableret industrivirksomhed med Microsoft 365, Windows-servere og en IT-afdeling der er vant til Microsoft, vælger Azure, og migreringen bliver kort fordi alt kobler sig på det der allerede findes. En analysetung produktvirksomhed med data og ML som motor gør omvendt klogt i at vælge GCP selvom nogle på kontoret bruger Office. Forskellen er hvilken del af forretningen cloudplatformen skal tjene, kontordriften eller kerneproduktet, og det spørgsmål afgør oftere valget end nogen sammenligning af enkelte tjenester.
Er I i tvivl om hvilken profil I minder mest om, drøfter vi hos Weapp gerne valget af cloud ud fra jeres situation før I binder jer for lang tid.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad adskiller grundlæggende Azure fra Google Cloud?
Azure er Microsofts cloud og bygget til at smelte sammen med resten af Microsofts verden: Windows, Office, Active Directory og virksomhedernes eksisterende IT. Google Cloud har sin styrke i datateknologi, analyse og maskinlæring. Groft sagt vinder Azure på integration i Microsoft-miljøer, GCP på dataarbejde og ML.
Hvilken cloud har de bedste AI-tjenester?
Begge er helt fremme, men på forskellige måder. Azure tilbyder Azure OpenAI med adgang til velkendte sprogmodeller i et virksomhedsmiljø mens Google Cloud har Vertex AI og sine egne modeller. Hvilken der passer, afhænger af hvilke modeller og værktøjer I vil bygge på og hvilken cloud I ellers bruger.
Passer Azure automatisk hvis vi kører Microsoft?
Ofte ja. Kører I allerede Windows-servere, Microsoft 365 og Active Directory, er Azure vejen med mindst friktion: Login, licenser og værktøjer kobler sig på det I har. Det betyder ikke at GCP er udelukket, men fordelen ved en gnidningsfri forlængelse af Microsoft-miljøet er reel og sparer arbejde.
Hvornår er Google Cloud det bedste valg?
Når tyngdepunktet ligger i data og maskinlæring snarere end i Microsoft-integration. Organisationer der bygger deres forretning på analyse, store datamængder og ML, finder ofte et forspring i GCP’s værktøjer. Er dataarbejdet kernen, vejer det tungere end hvilket kontormiljø I tilfældigvis bruger.
Kan vi skifte cloud senere hvis vi vælger forkert?
Det kan lade sig gøre, men et cloudskifte er et reelt projekt, ikke en indstilling. Tjenester, integrationer og kompetencer er knyttet til den platform I har valgt. Derfor kan det betale sig at vælge ud fra jeres eksisterende miljø og jeres workloads fra starten frem for at regne med et smertefrit skifte senere.