Ao comparar a escalabilidade do AWS e do Google Cloud para hospedar Deepseek-R1, surgem várias diferenças importantes:
Frameworks de escalabilidade
** A AWS oferece uma estrutura robusta para escalabilidade por meio de serviços como Amazon Sagemaker Jumpstart e Amazon Bedrock, projetados para lidar com grandes modelos de IA com eficiência. A AWS também fornece o Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), permitindo que os usuários escalarem dinamicamente aplicativos de contêiner com base na demanda. Isso é particularmente útil para gerenciar o tráfego de explosão e garantir que os recursos sejam utilizados com eficiência durante os períodos de pico [8]. Além disso, o Gateway da API da AWS atua como um ponto de entrada para chamadas de API, gerenciando o tráfego e fornecendo recursos como limitação de taxa e segurança, que são cruciais para lidar com altos volumes de solicitações [8].
** O Google Cloud, por outro lado, oferece escalabilidade através do Google Kubernetes Engine (GKE), que permite que os usuários sirvam grandes modelos de idiomas como o Deepseek-R1 com eficiência. A GKE fornece um ambiente gerenciado para implantar, gerenciar e dimensionar aplicativos de contêiner, garantindo que os recursos sejam otimizados para o desempenho [7]. O Serviço Gerenciado de AI da AI do Google Cloud também suporta a implantação do DeepSeek-R1, fornecendo uma plataforma escalável para a experimentação e produção de modelos de IA [6].
Utilização de recursos
O Deepseek-R1 requer recursos computacionais significativos, particularmente a memória. A AWS e o Google Cloud suportam instâncias de alta memória que podem lidar com as demandas do modelo. No entanto, o Sagemaker Jumpstart e o Bedrock Marketplace da AWS fornecem ferramentas e ambientes específicos otimizados para implantar grandes modelos de IA, garantindo a utilização eficiente de recursos [6]. A IA do Vértice do Google Cloud também suporta a implantação de tais modelos, mas pode exigir mais configuração manual para a alocação ideal de recursos [3].
modelos de custo e preços
Tanto a AWS quanto o Google Cloud cobram com base nos recursos de computação consumidos ao executar o Deepseek-R1, em vez de preços por toque. Esse modelo pode ser econômico para implantações em larga escala, mas pode variar significativamente, dependendo dos padrões de uso. A AWS fornece ferramentas como a calculadora de preços da AWS para ajudar a estimar os custos com base no uso esperado, o que pode ser benéfico para o planejamento e o orçamento [8]. O Google Cloud oferece descontos automáticos sem a necessidade de compromissos de longo prazo, o que também pode ajudar a gerenciar os custos de maneira eficaz [9].
Integração e segurança
O AWS integra o DeepSeek-R1 à sua APPLUDRAIL API para obter segurança aprimorada, garantindo que as entradas do usuário e as respostas do modelo sejam avaliadas quanto a modelos personalizados e de terceiros [6]. O Google Cloud, enquanto oferece recursos robustos de segurança, pode exigir uma configuração adicional para corresponder à abordagem de segurança em camadas da AWS. Ambas as plataformas atualizam continuamente seus protocolos de segurança para garantir a proteção e a privacidade dos dados [1].
Em resumo, enquanto o AWS e o Google Cloud oferecem soluções escaláveis para o Deepseek-R1, a AWS fornece um ambiente mais integrado com ferramentas otimizadas especificamente para uma grande implantação do modelo de IA. O Google Cloud se destaca nos recursos de IA e ML, mas pode exigir mais configuração manual para escalabilidade e utilização de recursos ideais.
Citações:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-ffer-better-options-for-your-business/
[2] https://www.ciobulletin.com/managed-services/aws-launch-deepseek-r1-managed-ervices
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/406120
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-expling/
[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-avilable-n their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ly-ly-anaged-generalmente
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118