Quando si confronta la scalabilità di AWS e Google Cloud per ospitare DeepSeek-R1, emergono diverse differenze chiave:
Framework di scalabilità ###
** AWS offre un quadro robusto per la scalabilità attraverso servizi come Amazon Sagemaker Jumpstart e Amazon Bedrock, che sono progettati per gestire in modo efficiente modelli di AI di grandi dimensioni. AWS fornisce anche il servizio di Amazon Elastic Kubernetes (EKS), consentendo agli utenti di ridimensionare dinamicamente applicazioni containerizzate in base alla domanda. Ciò è particolarmente utile per gestire il traffico di scoppio e garantire che le risorse vengano utilizzate in modo efficiente durante i periodi di punta [8]. Inoltre, API Gateway di AWS funge da punto di ingresso per le chiamate API, gestisce il traffico e fornendo funzionalità come la limitazione e la sicurezza dei tassi, che sono cruciali per la gestione di elevati volumi di richieste [8].
** Google Cloud, d'altra parte, offre scalabilità tramite Google Kubernetes Engine (GKE), che consente agli utenti di servire modelli di grandi dimensioni come DeepSeek-R1 in modo efficiente. GKE fornisce un ambiente gestito per la distribuzione, la gestione e il ridimensionamento delle applicazioni containerizzate, garantendo che le risorse siano ottimizzate per le prestazioni [7]. Il servizio gestito AI Vertex di Google Cloud supporta anche la distribuzione di DeepSeek-R1, fornendo una piattaforma scalabile per la sperimentazione e la produzione del modello AI [6].
utilizzo delle risorse
DeepSeek-R1 richiede risorse computazionali significative, in particolare la memoria. AWS e Google Cloud supportano entrambi istanze ad alta memoria in grado di gestire le esigenze del modello. Tuttavia, Jumpstart e Bedrock Marketplace di AWS forniscono strumenti e ambienti specifici ottimizzati per la distribuzione di grandi modelli di intelligenza artificiale, garantendo un'utilizzo efficiente delle risorse [6]. L'IA Vertex di Google Cloud supporta anche la distribuzione di tali modelli, ma potrebbe richiedere una maggiore configurazione manuale per l'allocazione ottimale delle risorse [3].
modelli di costo e prezzi
Sia AWS che Google Cloud addebitano in base alle risorse di elaborazione consumate quando si eseguono DeepSeek-R1, piuttosto che prezzi per torsione. Questo modello può essere conveniente per le distribuzioni su larga scala ma può variare in modo significativo a seconda dei modelli di utilizzo. AWS fornisce strumenti come il calcolatore dei prezzi AWS per aiutare a stimare i costi in base all'utilizzo previsto, che possono essere utili per la pianificazione e il budget [8]. Google Cloud offre sconti automatici senza richiedere impegni a lungo termine, che possono anche aiutare a gestire i costi in modo efficace [9].
integrazione e sicurezza
AWS integra DeepSeek-R1 con la sua API ApplicGuardrail per una maggiore sicurezza, garantendo che gli ingressi degli utenti e le risposte del modello siano valutati per modelli personalizzati e di terze parti [6]. Google Cloud, pur offrendo robuste funzionalità di sicurezza, potrebbe richiedere una configurazione aggiuntiva per abbinare l'approccio di sicurezza a strati di AWS. Entrambe le piattaforme aggiornano continuamente i loro protocolli di sicurezza per garantire la protezione dei dati e la privacy [1].
In sintesi, mentre sia AWS che Google Cloud offrono soluzioni scalabili per DeepSeek-R1, AWS fornisce un ambiente più integrato con strumenti specificamente ottimizzati per la distribuzione dei modelli di intelligenza artificiale. Google Cloud eccelle nelle funzionalità AI e ML, ma può richiedere una configurazione manuale più per la scalabilità ottimale e l'utilizzo delle risorse.
Citazioni:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-oud-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/
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[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-fferences-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepseek-r1-oi-model-available-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ully-managed-generally-vailable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118