Azure eller Google Cloud?
Azure er den naturlige forlengelsen av et Microsoft-miljø og sterk på integrasjon med virksomhetens eksisterende IT, mens Google Cloud leder innen analyse og ML-verktøy. Begge har sterke AI-tjenester: Azure OpenAI mot Vertex AI. Valget følger som regel IT-miljøet dere har i dag. Virksomheter som bygger på Microsoft, heller mot Azure, datadrevne virksomheter mot GCP.
Azure mot Google Cloud er den tredje av de vanlige skysammenligningene, og den har sin egen tydelige skillelinje: integrasjon i virksomheten mot datateknologi. Der AWS-sammenligninger handler om bredde mot spiss, handler denne om hvilken verden dere allerede hører hjemme i. Her er avveiingen.
Virksomhetsintegrasjon mot datateknologi
Azure er Microsofts sky, og det sterkeste kortet er at den smelter sammen med resten av Microsoft-verdenen. Kjører virksomheten Windows, Microsoft 365 og Active Directory, er Azure bygd for å koble seg på akkurat det: samme innlogging, samme lisensmodell, samme verktøy. For en virksomhet som allerede bygger på Microsoft, er Azure en forlengelse snarere enn en ny plattform.
Google Cloud (GCP) har tyngdepunktet et annet sted: i data, analyse og maskinlæring. Arven fra Googles egen virksomhet merkes i verktøy for å bearbeide store datamengder og bygge med ML. GCP tiltrekker seg virksomheter der dataarbeidet er kjernen, snarere enn kontormiljøet.
Derfor avgjøres valget ofte av hvor dere allerede står, ikke av en teknisk poengsammenligning. Den ene forlenger IT-en dere har i dag, den andre skjerper evnen deres til å utnytte data.
Azures styrke: det sømløse Microsoft-miljøet
For selskaper som allerede er i Microsofts økosystem, er fordelen med Azure konkret og hverdagslig. Brukerkontoer og tilganger fra Active Directory følger med, lisenser håndteres på en måte dere kjenner, og verktøyene ligner dem teamene allerede bruker. Migreringen fra Windows-servere til Azure er ofte kortere og mindre humpete enn til en fremmed sky.
Denne sømløsheten er ikke bare bekvemmelighet. Den senker terskelen, reduserer opplæringsbehovet og gjør at IT-personalet dere har, raskt blir produktivt. I en virksomhet som bruker mye Microsoft, er det et argument som veier tungt av rent praktiske grunner.
Google Clouds styrke: analyse og ML
GCP svarer med et forsprang når det gjelder data. Verktøyene for å lagre, analysere og hente innsikt ut av store datamengder er en av plattformens tydeligste styrker, og det samme gjelder støtten for maskinlæring. Bygger dere en virksomhet der data og modeller er motoren og ikke en bifunksjon, finner dere ofte mer moden og gjennomtenkt hjelp i GCP.
For en virksomhet der fremtiden handler mer om å foredle data enn om å forvalte en Windows-basert maskinpark, kan det forspranget veie tyngre enn integrasjonsfordelene i Azure.
AI-tjenestene sammenlignet
Begge skyene er i front på AI, men med ulike innganger.
| Sky | AI-plattform |
|---|---|
| Azure | Azure OpenAI: kjente språkmodeller i et virksomhetsmiljø |
| Google Cloud | Vertex AI: Googles egne modeller og ML-verktøy |
Azure OpenAI gir tilgang til veletablerte språkmodeller innrammet i Microsofts virksomhetsmiljø, noe som passer for den som vil bygge AI-funksjoner tett på resten av Microsoft-stacken sin. Vertex AI samler Googles egne modeller og ML-verktøy, med datateknologien GCP er kjent for, i ryggen. Hva som passer, avgjøres av hvilke modeller og verktøy dere vil bygge på, og igjen av hvilken sky dere ellers bruker. Vil dere forstå hvordan AI kan bygges inn i systemene deres, beskriver vi det på AI-siden.
Typiske virksomhetsprofiler
Grovt inndelt peker valget i ulike retninger avhengig av hvem dere er. En etablert virksomhet med Windows-servere, Microsoft 365 og en IT-avdeling som er vant til Microsoft-verdenen, heller naturlig mot Azure. Motstanden er minst og nytten umiddelbar. En datadrevet virksomhet, et analysetungt selskap eller et team som bygger produktet sitt på maskinlæring, finner ofte mer å hente i Google Cloud.
Mange havner riktig rett og slett ved å følge miljøet de allerede har, og det er sjelden feil. Den dyre feilen er å velge mot sin egen kontekst: å tvinge en Microsoft-basert virksomhet inn i en fremmed sky, eller en datadrevet virksomhet inn i verktøy som ikke passer den.
Ta et typisk eksempel: Et etablert industriselskap med Microsoft 365, Windows-servere og en IT-avdeling som er vant til Microsoft, velger Azure, og migreringen blir kort fordi alt kobles på det som allerede finnes. Et analysetungt produktselskap som har motoren sin i data og ML, gjør derimot klokt i å velge GCP selv om noen på kontoret bruker Office. Forskjellen ligger i hvilken del av virksomheten skyen skal tjene, kontordriften eller kjerneproduktet, og det spørsmålet avgjør oftere valget enn noen sammenligning av enkelttjenester.
Er dere usikre på hvilken profil dere ligner mest, drøfter vi i Weapp gjerne skyvalget ut fra situasjonen deres før dere binder dere for lang tid.
Ofte stilte spørsmål
Hva skiller Azure fra Google Cloud i bunn og grunn?
Azure er Microsofts sky og bygd for å smelte sammen med resten av Microsoft-økosystemet: Windows, Office, Active Directory og virksomhetenes eksisterende IT. Google Cloud har sin styrke i datateknologi, analyse og maskinlæring. Grovt sagt vinner Azure på integrasjon i Microsoft-miljøer, GCP på dataarbeid og ML.
Hvilken sky har best AI-tjenester?
Begge er i front, men på ulike måter. Azure tilbyr Azure OpenAI med tilgang til kjente språkmodeller i et virksomhetsmiljø, mens Google Cloud har Vertex AI og sine egne modeller. Hva som passer, avhenger av hvilke modeller og verktøy dere vil bygge på, og hvilken sky dere ellers bruker.
Passer Azure automatisk hvis vi bruker Microsoft?
Ofte, ja. Kjører dere allerede Windows-servere, Microsoft 365 og Active Directory, er Azure veien med minst friksjon: Innlogging, lisenser og verktøy kobles på det dere har. Det betyr ikke at GCP er utelukket, men fordelen med en sømløs forlengelse av Microsoft-miljøet er reell og sparer arbeid.
Når er Google Cloud det beste valget?
Når tyngdepunktet ligger i data og maskinlæring snarere enn i Microsoft-integrasjon. Virksomheter som bygger driften sin på analyse, store datamengder og ML, får ofte et forsprang med GCPs verktøy. Er dataarbeidet kjernen, veier det tyngre enn hvilket kontormiljø dere tilfeldigvis bruker.
Kan vi bytte sky senere hvis vi velger feil?
Det går, men et skybytte er et reelt prosjekt, ikke en innstilling. Tjenester, integrasjoner og kompetanse er knyttet til plattformen dere har valgt. Derfor lønner det seg å ta utgangspunkt i miljøet og arbeidslastene dere har, helt fra starten, i stedet for å regne med et smertefritt bytte senere.