Κατά τη σύγκριση της επεκτασιμότητας του AWS και του Google Cloud για τη φιλοξενία Deepseek-R1, εμφανίζονται αρκετές βασικές διαφορές:
πλαίσια επεκτασιμότητας
** Το AWS προσφέρει ένα ισχυρό πλαίσιο για την επεκτασιμότητα μέσω υπηρεσιών όπως το Amazon Sagemaker Jumpstart και το Amazon Bedrock, οι οποίες έχουν σχεδιαστεί για να χειρίζονται τα μεγάλα μοντέλα AI αποτελεσματικά. Το AWS παρέχει επίσης την υπηρεσία Amazon Elastic Kubernetes (EKS), επιτρέποντας στους χρήστες να κλιμακώνουν δυναμικά τις εφαρμογές εμπορευματοκιβωτίων με βάση τη ζήτηση. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για τη διαχείριση της κυκλοφορίας έκρηξης και τη διασφάλιση ότι οι πόροι χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά κατά τη διάρκεια των περιόδων αιχμής [8]. Επιπλέον, η πύλη API της AWS λειτουργεί ως σημείο εισόδου για κλήσεις API, διαχείριση της κυκλοφορίας και παρέχοντας χαρακτηριστικά όπως ο περιορισμός των επιτοκίων και η ασφάλεια, τα οποία είναι ζωτικής σημασίας για τον χειρισμό υψηλών όγκων αιτήσεων [8].
** Το Google Cloud, από την άλλη πλευρά, προσφέρει επεκτασιμότητα μέσω του Google Kubernetes Engine (GKE), η οποία επιτρέπει στους χρήστες να εξυπηρετούν αποτελεσματικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως το DeepSeek-R1. Το GKE παρέχει ένα διαχειριζόμενο περιβάλλον για την ανάπτυξη, τη διαχείριση και την κλιμάκωση των εφαρμογών των εμπορευματοκιβωτίων, εξασφαλίζοντας ότι οι πόροι βελτιστοποιούνται για την απόδοση [7]. Η υπηρεσία AI Managed Service της Google Cloud υποστηρίζει επίσης την ανάπτυξη του DeepSeeek-R1, παρέχοντας μια κλιμακωτή πλατφόρμα για τον πειραματισμό και την παραγωγή μοντέλου AI [6].
Χρήση πόρων
Το Deepseek-R1 απαιτεί σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους, ιδιαίτερα τη μνήμη. Το AWS και το Google Cloud υποστηρίζουν και τις δύο περιπτώσεις υψηλής μνήμης που μπορούν να χειριστούν τις απαιτήσεις του μοντέλου. Ωστόσο, το Sagemaker του AWS Jumpstart και το Bedrock Marketplace παρέχουν συγκεκριμένα εργαλεία και περιβάλλοντα βελτιστοποιημένα για την ανάπτυξη μεγάλων μοντέλων AI, εξασφαλίζοντας την αποτελεσματική χρήση των πόρων [6]. Το Vertex της Google Cloud AI υποστηρίζει επίσης την ανάπτυξη τέτοιων μοντέλων, αλλά ενδέχεται να απαιτεί περισσότερη χειροκίνητη διαμόρφωση για τη βέλτιστη κατανομή των πόρων [3].
μοντέλα κόστους και τιμολόγησης
Τόσο το AWS όσο και το Google Cloud Charge με βάση τους υπολογιστικούς πόρους που καταναλώνονται κατά την εκτέλεση του Deepseek-R1, αντί της τιμολόγησης ανά τζάμι. Αυτό το μοντέλο μπορεί να είναι οικονομικά αποδοτικό για αναπτύξεις μεγάλης κλίμακας, αλλά μπορεί να διαφέρει σημαντικά ανάλογα με τα πρότυπα χρήσης. Το AWS παρέχει εργαλεία όπως ο υπολογιστής τιμολόγησης AWS για να βοηθήσει στην εκτίμηση του κόστους βάσει της αναμενόμενης χρήσης, το οποίο μπορεί να είναι επωφελές για τον προγραμματισμό και τον προϋπολογισμό [8]. Το Google Cloud προσφέρει αυτόματες εκπτώσεις χωρίς να απαιτεί μακροπρόθεσμες δεσμεύσεις, οι οποίες μπορούν επίσης να βοηθήσουν στην αποτελεσματική διαχείριση του κόστους [9].
Ενσωμάτωση και ασφάλεια
Το AWS ενσωματώνει το Deepseek-R1 με το ApplyGuardRail API για βελτιωμένη ασφάλεια, εξασφαλίζοντας ότι οι εισόδους των χρηστών και οι αποκρίσεις μοντέλων αξιολογούνται για μοντέλα προσαρμοσμένων και τρίτων [6]. Το Google Cloud, ενώ προσφέρει ισχυρές δυνατότητες ασφαλείας, ενδέχεται να απαιτήσει πρόσθετη ρύθμιση για να ταιριάζει με την προσέγγιση ασφαλείας της AWS. Και οι δύο πλατφόρμες ενημερώνουν συνεχώς τα πρωτόκολλα ασφαλείας τους για να εξασφαλίσουν την προστασία και την προστασία των δεδομένων [1].
Συνοπτικά, ενώ τόσο το AWS όσο και το Google Cloud προσφέρουν κλιμακούμενες λύσεις για το DeepSeeek-R1, το AWS παρέχει ένα πιο ολοκληρωμένο περιβάλλον με εργαλεία που βελτιστοποιούνται ειδικά για μεγάλη ανάπτυξη μοντέλου AI. Το Google Cloud υπερέχει στις δυνατότητες AI και ML, αλλά μπορεί να απαιτεί περισσότερη χειροκίνητη ρύθμιση για βέλτιστη δυνατότητα κλιμάκωσης και αξιοποίηση των πόρων.
Αναφορές:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-fer-better-options-for-your-business/
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-deepseek-r1-managed-services
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-cloud-comparison/
[6] https://www.thestack.technology/handwringers-deepseek-is-evil-aws-azure-gcp-use-it-here-2/
[7] https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/serve-multihost-gpu
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[9] https://www.linkedin.com/pulse/aws-vs-google-cloud-key-differences-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fully-generally-vailableable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118