Saat membandingkan skalabilitas AWS dan Google Cloud untuk hosting Deepseek-R1, beberapa perbedaan utama muncul:
Kerangka kerja skalabilitas ###
** AWS menawarkan kerangka kerja yang kuat untuk skalabilitas melalui layanan seperti Amazon Sagemaker Jumpstart dan Amazon Bedrock, yang dirancang untuk menangani model AI besar secara efisien. AWS juga menyediakan Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), yang memungkinkan pengguna untuk secara dinamis skala aplikasi yang dikemas berdasarkan permintaan. Ini sangat berguna untuk mengelola lalu lintas burst dan memastikan bahwa sumber daya digunakan secara efisien selama periode puncak [8]. Selain itu, AWS's API Gateway bertindak sebagai titik masuk untuk panggilan API, mengelola lalu lintas dan menyediakan fitur seperti pembatasan tingkat dan keamanan, yang sangat penting untuk menangani volume permintaan yang tinggi [8].
** Google Cloud, di sisi lain, menawarkan skalabilitas melalui Google Kubernetes Engine (GKE), yang memungkinkan pengguna untuk melayani model bahasa besar seperti Deepseek-R1 secara efisien. GKE menyediakan lingkungan yang dikelola untuk menyebarkan, mengelola, dan meningkatkan aplikasi wadah, memastikan bahwa sumber daya dioptimalkan untuk kinerja [7]. Layanan terkelola Vertex AI Google Cloud juga mendukung penyebaran Deepseek-R1, menyediakan platform yang dapat diskalakan untuk eksperimen dan produksi model AI [6].
Pemanfaatan Sumber Daya
Deepseek-R1 membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, terutama memori. AWS dan Google Cloud keduanya mendukung instance memori tinggi yang dapat menangani tuntutan model. Namun, Sagemaker Jumpstart dan Bedrock Marketplace AWS menyediakan alat dan lingkungan spesifik yang dioptimalkan untuk menggunakan model AI besar, memastikan pemanfaatan sumber daya yang efisien [6]. Google Cloud's Vertex AI juga mendukung penyebaran model tersebut tetapi mungkin memerlukan lebih banyak konfigurasi manual untuk alokasi sumber daya yang optimal [3].
Model Biaya dan Harga
Baik AWS dan Google Cloud Charge berdasarkan sumber daya komputasi yang dikonsumsi saat menjalankan Deepseek-R1, bukan harga per token. Model ini dapat hemat biaya untuk penyebaran skala besar tetapi dapat bervariasi secara signifikan tergantung pada pola penggunaan. AWS menyediakan alat seperti kalkulator penetapan harga AWS untuk membantu memperkirakan biaya berdasarkan penggunaan yang diharapkan, yang dapat bermanfaat untuk perencanaan dan penganggaran [8]. Google Cloud menawarkan diskon otomatis tanpa memerlukan komitmen jangka panjang, yang juga dapat membantu mengelola biaya secara efektif [9].
integrasi dan keamanan
AWS mengintegrasikan Deepseek-R1 dengan ApplyGuardrail API untuk meningkatkan keamanan, memastikan bahwa input pengguna dan respons model dievaluasi untuk model khusus dan pihak ketiga [6]. Google Cloud, saat menawarkan fitur keamanan yang kuat, mungkin memerlukan pengaturan tambahan untuk mencocokkan pendekatan keamanan berlapis AWS. Kedua platform terus memperbarui protokol keamanan mereka untuk memastikan perlindungan data dan privasi [1].
Singkatnya, sementara AWS dan Google Cloud menawarkan solusi yang dapat diskalakan untuk Deepseek-R1, AWS menyediakan lingkungan yang lebih terintegrasi dengan alat yang secara khusus dioptimalkan untuk penyebaran model AI besar. Google Cloud unggul dalam kemampuan AI dan ML tetapi mungkin memerlukan lebih banyak pengaturan manual untuk skalabilitas optimal dan pemanfaatan sumber daya.
Kutipan:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-eter-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-heere-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-tleir-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-fly-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