基礎設施即服務 (IaaS) 的市場占有率超過 30%。然而, 微軟 Azure 的第二季度營收增長達到 100%, 擁有超過 10% 的市場份額，位居第二位。

Azure 和 AWS 兩大云巨頭之間的競爭異常激烈:云計算市場繼續爆發。IDC 預測, 公有云供應商今年將產生 965 億美元的收入, 這個數字到 2020 年將攀升到 1950 億美元。

目前, 亞馬遜網絡服務 (AWS) 云無疑是云計算領域領袖, 根據 Synergy 研究小組的統計，其基礎設施即服務 (IaaS) 的市場占有率超過 30%。然而, 微軟 Azure 的第二季度營收增長達到 100%, 擁有超過 10% 的市場份額，位居第二位。

今年早些時候,Datamation 在一些主要類別方面對 AWS 和 Azure 進行了比較, 如定價結構、計算能力、數據庫和存儲、應用程序、容器和安全服務等。文章從供應商的角度發表了最新的公告, 對二者在大數據分析、開發人員、移動和 Web 應用、物聯網 (IOT) 和云管理方面提供的支撐進行比較。

1、新產品比較

Azure 和 AWS 繼續以驚人的速度推出新產品。僅在 8 月,AWS 推出 30 多條關于其云計算服務各種改善的公告。值得注意的是新的快速啟動部署 Spinnaker 的可用性, 由 Netflix 公司開發的一個開源的連續部署工具,EC2 Container Registry 又擴展了五個地區, 包括美國西部加州, 新加坡、悉尼、東京和歐盟的法蘭克福;為彈性負載平衡所設計的新的應用程序負載均衡器, 對 Amazon Kinesis Analytics 系統都是可用的。

微軟 Azure 從未以如此瘋狂的速度發布新聞稿, 但其今年夏天也多次聲明。微軟 Azure 為美國國家廣播公司提供了 2016 年里約熱內盧奧運會全程直播和流媒體點播。微軟和通用電氣宣布一個新的合作伙伴關系, 收購了通用電氣的 Predix 工業物聯網平臺整合到 Azure 上。Azure 推出了一個新 N 系列的虛擬機, 聲稱在公有云上是最快的 GPUs, 并且在 Azure 安全中心已經可以廣泛使用了。

2、大數據分析比較

大數據已經成為企業的一件大事。NewVantagePartners 的一份 2016 年度調查發現, 只有 5.4% 的企業沒有開展大數據計劃, 而 62.5% 的企業已經在部署大數據項目了。

為幫助大數據分析計劃的啟動,AWS 和 Azure 提供了非常相似的服務手冊。在列表中,AWS 提供了 6 個不同的產品。Amazon Elastic MapReduce (EMR) 是其管理的 Hadoop 框架，還支持 Apache Spark 和 Presto。實時流媒體方面, 它們提供了 Kinesis, 可以收集并分析大量的流媒體數據。亞馬遜機器學習讓創建模型和使用預測分析變得很容易, 甚至對那些缺乏數據科學的經驗的用戶亦是如此。其他受歡迎的 AWS 大數據服務包括搜索和分析的 Elasticsearch 服務、Quicksight 商業智能,Redshift 數據倉庫和 AWS 數據工作流編排的數據管道。

微軟 Azure 提供八個不同的大數據分析服務, 他們中的許多功能與 AWS 服務類似。Azure 的 Hadoop-based 產品, 支持 Spark，R,HBase 和 Storm, 稱做 HDInsight。和 AWS 一樣, 它也提供了一種流媒體服務, 稱為 Stream Analytics，還有預測分析的機器學習服務。

Azure 的其他服務包括 Data Lake Analytics 和 Data Lake Store, 它們都可以處理非常大量的數據,Data Factory 數據編排和管理;數據源發現的 Data Catalog;Power BI Embedded 一種新的工具, 允許開發人員在其應用程序中嵌入交互式數據可視化。此外,Azure 情報服務有一個整體單獨的類別，這是根據其 Cortana 情報服務和認知服務設定的, 這在 AWS 沒有對標產品。其中包括幾個 APIs 相關的 Bing 搜索功能。這對那些對人工智能功能感興趣，想要將其添加到他們應用程序的企業來說可能是一個區域差異化。

3、開發工具比較

當涉及到開發工具,Azure 和 AWS 采取了不同的方法。基于亞馬遜內部工程師團隊使用的工具和流程，AWS 推出的開發者工具主要支持 DevOps。這些工具包括：CodeCommit，其將代碼存儲在私有的工具包 Git 中;CodeDeploy, 自動化代碼部署;CodePipeline，持續交付。

此外,AWS 還提供了一個命令行接口 (CLI) 控制 AWS 服務和編寫自動化腳本。亞馬遜還提供了一個 non-DevOps tool——IDC , 目前有 130 億個連接, 到 2020 年這個數字可能會飆升到 300 億, 帶來 1.7 萬億美元的收入。

為幫助客戶充分利用這個機會,Azure 和 AWS 都提供了物聯網相關的云計算服務。亞馬遜的叫做 AWS 物聯網, 并承諾可以「可靠地規模化數十億設備和數萬億的消息。」這包括連接每個設備工具和 AWS 云服務的工具, 保護數據的工具, 以及進行處理和分析物聯網數據的工具。

Azure 有一套物聯網套件, 包括前沿場景的解決方案, 如遠程監控和預測性維護。它還提供了物聯網監測中心部署, 流分析, 推送通知和與基于云計算的物聯網服務相互集成的機器學習功能。

4、云管理服務

隨著企業將更多的工作負載轉移到云上, 能夠更容易地管理和協調這些工作負載越來越受關注。為了與其 DevOps 保持一致,AWS 提供了一長串的工具清單，這些工具常見任務的云計算環境自動化更新。這些工具包括 CloudFormation，自動化基礎設施供應;OpsWorks，Chef-base 配置管理的云計算和內部工作負載;CloudWatch 監測監控和儀表板;Config 配置資源庫存和配置更改跟蹤;CloudTrail 監控用戶活動和 API 調用;Service Catalog 幫助組織創建自己的自助服務目錄和可信任的資源優化建議。

Azure 的云管理工具有點少。它包括基于云應用程序的微軟 Azure 管理和監控門戶, 一個循環工作負載調度器, 管理混合環境運營管理套件, 過程自動化和日志分析。

兩個云巨頭的選擇

所以, 哪個云計算平臺是適合您的組織的?Azure 和 AWS 都提供足夠的成長性服務，可以幫助企業抓住啊大數據分析、物聯網和移動的趨勢。他們在開發工具和管理工具等領域提供更多的分化而又有大量的重疊, 這就使得決策過程變得困難。

幸運的是, 這兩個服務在某些層面都提供免費或便宜的云服務, 使企業在購買之前可以先進行嘗試。