Al comparar la escalabilidad de AWS y Google Cloud para alojar Deepseek-R1, surgen varias diferencias clave:
marcos de escalabilidad
** AWS ofrece un marco robusto para la escalabilidad a través de servicios como Amazon Sagemaker Jumpstart y Amazon Bedrock, que están diseñados para manejar los grandes modelos de IA de manera eficiente. AWS también proporciona el Servicio de Kubernetes elásticos de Amazon (EKS), lo que permite a los usuarios escalar dinámicamente aplicaciones contenedores basadas en la demanda. Esto es particularmente útil para gestionar el tráfico de explosión y garantizar que los recursos se utilicen de manera eficiente durante los períodos pico [8]. Además, la API Gateway de AWS actúa como un punto de entrada para las llamadas de API, gestionando el tráfico y proporcionando características como limitación de tarifas y seguridad, que son cruciales para manejar altos volúmenes de solicitudes [8].
** Google Cloud, por otro lado, ofrece escalabilidad a través del motor Google Kubernetes (GKE), que permite a los usuarios servir modelos de idiomas grandes como Deepseek-R1 de manera eficiente. GKE proporciona un entorno administrado para implementar, administrar y escalar aplicaciones contenedores, asegurando que los recursos estén optimizados para el rendimiento [7]. El servicio administrado de Vertex AI de Google Cloud también admite la implementación de Deepseek-R1, proporcionando una plataforma escalable para la experimentación y producción del modelo de IA [6].
utilización de recursos
Deepseek-R1 requiere recursos computacionales significativos, particularmente la memoria. AWS y Google Cloud admiten instancias de alta memoria que pueden manejar las demandas del modelo. Sin embargo, Sagemaker JumpStart y Bedrock Marketplace de AWS proporcionan herramientas y entornos específicos optimizados para implementar grandes modelos de IA, asegurando una utilización eficiente de recursos [6]. El Vertex AI de Google Cloud también admite la implementación de dichos modelos, pero puede requerir una configuración más manual para una asignación óptima de recursos [3].
Modelos de costos y precios
Tanto AWS como Google Cloud Charge basado en los recursos informáticos consumidos cuando se ejecutan Deepseek-R1, en lugar de precios por juicio. Este modelo puede ser rentable para las implementaciones a gran escala, pero puede variar significativamente según los patrones de uso. AWS proporciona herramientas como la calculadora de precios de AWS para ayudar a estimar los costos en función del uso esperado, lo que puede ser beneficioso para la planificación y el presupuesto [8]. Google Cloud ofrece descuentos automáticos sin requerir compromisos a largo plazo, lo que también puede ayudar a administrar los costos de manera efectiva [9].
Integración y seguridad
AWS integra Deepseek-R1 con su API ApplicGuardRail para una seguridad mejorada, asegurando que las entradas de los usuarios y las respuestas del modelo se evalúen para modelos personalizados y de terceros [6]. Google Cloud, mientras ofrece funciones de seguridad robustas, puede requerir una configuración adicional para que coincida con el enfoque de seguridad en capas de AWS. Ambas plataformas actualizan continuamente sus protocolos de seguridad para garantizar la protección de datos y la privacidad [1].
En resumen, mientras que tanto AWS como Google Cloud ofrecen soluciones escalables para Deepseek-R1, AWS proporciona un entorno más integrado con herramientas específicamente optimizadas para una gran implementación del modelo de IA. Google Cloud sobresale en capacidades de IA y ML, pero puede requerir una mayor configuración manual para una escalabilidad y utilización de recursos óptimas.
Citas:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-offer-option-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-explane/
[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-ingine/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-diferences-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-oters-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google cloud/
[12] https://www.aaboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-lyly-managed-generalmente disponible
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/differences-between-aws-to-google cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118