DeepSeek-R1을 호스팅하기위한 AWS 및 Google Cloud의 확장 성을 비교할 때 몇 가지 주요 차이점이 나타납니다.
확장 성 프레임 워크
** AWS는 대형 AI 모델을 효율적으로 처리하도록 설계된 Amazon Sagemaker Jumpstart 및 Amazon Bedrock과 같은 서비스를 통해 확장성에 대한 강력한 프레임 워크를 제공합니다. AWS는 또한 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)를 제공하여 사용자가 수요에 따라 컨테이너화 된 응용 프로그램을 동적으로 확장 할 수 있습니다. 이것은 버스트 트래픽을 관리하고 피크 기간 동안 자원이 효율적으로 활용되도록하는 데 특히 유용합니다 [8]. 또한 AWS의 API 게이트웨이는 API 통화의 진입 점으로 작용하여 트래픽 관리 및 요금 제한 및 보안과 같은 기능을 제공하는데, 이는 높은 볼륨의 요청을 처리하는 데 중요합니다 [8].
반면에 Google Cloud는 Google Kubernetes Engine (GKE)을 통해 확장 성을 제공하여 사용자가 DeepSeek-R1과 같은 대형 언어 모델을 효율적으로 제공 할 수 있습니다. GKE는 컨테이너화 된 컨테이너화 된 응용 프로그램을 배포, 관리 및 스케일링하기위한 관리 환경을 제공하여 리소스가 성능을 위해 최적화되도록합니다 [7]. Google Cloud의 Vertex AI Managed Service는 또한 DeepSeek-R1의 배포를 지원하여 AI 모델 실험 및 생산을위한 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다 [6].
자원 활용
DeepSeek-R1에는 상당한 계산 리소스, 특히 메모리가 필요합니다. AWS와 Google Cloud는 모두 모델의 요구를 처리 할 수있는 높은 메모리 인스턴스를 지원합니다. 그러나 AWS의 Sagemaker Jumpstart 및 Bedrock Marketplace는 대규모 AI 모델을 배포하기 위해 최적화 된 특정 도구와 환경을 제공하여 효율적인 리소스 활용을 보장합니다 [6]. Google Cloud의 Vertex AI는 이러한 모델의 배포를 지원하지만 최적의 리소스 할당을 위해 더 많은 수동 구성이 필요할 수 있습니다 [3].
비용 및 가격 모델
AWS와 Google 클라우드는 모두 끔찍한 가격이 아닌 DeepSeek-R1을 실행할 때 소비되는 컴퓨팅 리소스를 기반으로합니다. 이 모델은 대규모 배포에 비용 효율적일 수 있지만 사용 패턴에 따라 크게 다를 수 있습니다. AWS는 AWS 가격 책정 계산기와 같은 도구를 제공하여 예상 사용에 따라 비용을 추정하는 데 도움이되며, 이는 계획 및 예산 책정에 도움이 될 수 있습니다 [8]. Google Cloud는 장기적인 약속없이 자동 할인을 제공하며 비용을 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다 [9].
통합 및 보안
AWS는 DeepSeek-R1을 ApplyGuardRail API와 통합하여 보안을 향상시켜 사용자의 입력 및 모델 응답이 사용자 정의 및 타사 모델에 대해 평가되도록합니다 [6]. Google Cloud는 강력한 보안 기능을 제공하지만 AWS의 계층 보안 접근 방식과 일치하도록 추가 설정이 필요할 수 있습니다. 두 플랫폼 모두 보안 프로토콜을 지속적으로 업데이트하여 데이터 보호 및 개인 정보를 보장합니다 [1].
요약하면 AWS와 Google Cloud는 DeepSeek-R1을위한 확장 가능한 솔루션을 제공하지만 AWS는 대규모 AI 모델 배포를 위해 특별히 최적화 된 도구를 통해보다 통합 된 환경을 제공합니다. Google Cloud는 AI 및 ML 기능에서 탁월하지만 최적의 확장 성 및 리소스 활용을 위해 더 많은 수동 설정이 필요할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-o-feter-options-for--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-comparison/
[6] https://www.thestack.technology/handwringers-deepseek-is-evil-aws-azure-gcp-use-here-here-here-here-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-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-ly-generally-available
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118