多一个选择不好吗？Azure和谷歌优势也蛮多～

几乎所有的云市场讨论都始于行业领导者亚马逊Web服务。虽然AWS的确拥有强健的产品并且占据市场份额，但是并不一定意味着是你的最佳选择。如果你需要处理大数据，使用混合云或者有大量搭载微软工具的软件平台，你可能希望重新评估一下云厂商选择。微软Azure和谷歌云是两个可靠的AWS替代物，但是哪一个最适合你的组织机构呢？

AWS、谷歌云和微软Azure分别提供基础架构即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）。此外，所有这三家云提供商在按需计算和存储资源上都提供了具有竞争力的价格。但是AWS以快速发布新服务闻名，从高容量流处理到实现移动设备和其他平台之间的同步，谷歌和微软则不只是局限于此。

微软将其Azure机器学习带给了大众。不久，擅长Excel的用户可以在他们的简历中增加机器学习经验了。同时，谷歌的Datastore和单击部署Hadoop将大量的NoSQL和大数据带入“即服务”领域。AWS也有可比的服务，但是谷歌的易用性和特性质量禁得起推敲。

谷歌云优势

如果你已经搜索AWS控制台来改变一个参数，你很可能已经注意到其设计不同于谷歌控制台。谷歌的云界面很干净且易于操作。

另一个谷歌云的优势在于其快速的负载均衡器部署。在一些情况下，AWS要求预热负载均衡器，而且用户必须告知厂商预期的流量负载。然而谷歌不要求这些。

谷歌的单击部署选择使其易于快速部署堆栈工具，包括LAMP、Ruby和Hadoop。用户也可以通过制定一些参数来部署Hadoop，比如实例规模和数量和数据存储位置。为了在Hadoop上部署Spark，用户可以简单单击一个复选框即可。谷歌Cloud Dataflow是一个ETL和工作流管理服务，对于打包和流化ETL也很有用。

谷歌应用引擎是另外一个有用的部署工具。应用引擎是一个支持Python、Java、PHP和Go编程语言的高性能PaaS。这个平台能过同多种存储选择工作，包括Cloud SQL、Datastore和Blobstore。而且，毫不意外，这个引擎也提供搜索API访问。

除了易用的大数据工具之外，可扩展性和部署也让谷歌计算引擎和应用引擎对实现大数据和分析更加诱人。

微软Azure优势

与AWS相似，微软不停为其云平台增加特性。两个主要的焦点领域是厂商的混合云支持和其机器学习即服务产品。

AWS支持混合云部署，但是微软的大众服务器操作系统为其提供了明显的优势。组合微软Azure、Windows Server和微软System Center为云和本地管理员提供了管理混合云组件的稳固平台。

微软System Center提供了云管理特性，比如基础架构配置和性能监控。其App Controller也提供了跨本地或者Azure系统基础架构的统一视图。紧密耦合Visual Studio对于Windows开发者而言也很有吸引力，尤其是在DevOps环境中更是如此。

微软的混合存储服务StorSimple包含主存储、备份存储和归档存储，进一步支持混合云。用户可以通过基于Azure的门户访问StorSimple。微软的混合存储服务使用存储区域网（SAN）基础架构。此外，StorSimple提供了任何数据中心的灾难恢复。确保通过StorSimple的数据安全，这项服务使用AES-256加密。

另一个微软Azure云的优势是其机器学习服务。如果要应用分析，只收集大量数据就有用，但是微软成功应用了机器学习优势到期自己的商业领域，而且其高级分析对于大众很有用。这项服务包括可以创建和评估及其模型的Machine Learning Studio。允许用户避免从头开始的Azure Marketplace包。预置的包可以预测客户流失或者分析一个公司的社交媒体内容。

如果你已经在微软平台投资且正在构建混合云，Azure就是个很好的选择。对于那些需要高级分析的用户也很有吸引力，而且他们可能缺少缺少统计学或者计算机科学的经验。