Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Deepseek-R1 için AWS ve Google Cloud arasındaki ölçeklenebilirliğin temel farklılıkları nelerdir?


Deepseek-R1 için AWS ve Google Cloud arasındaki ölçeklenebilirliğin temel farklılıkları nelerdir?


Deepseek-R1'i barındırmak için AWS ve Google Cloud'un ölçeklenebilirliğini karşılaştırırken, birkaç temel fark ortaya çıkar:

Ölçeklenebilirlik çerçeveleri

** AWS, büyük AI modellerini verimli bir şekilde ele almak için tasarlanmış Amazon Sagemaker Jumpstart ve Amazon Bedrock gibi hizmetler aracılığıyla ölçeklenebilirlik için sağlam bir çerçeve sunar. AWS ayrıca Amazon Elastik Kubernetes Service (EKS) sağlar ve kullanıcıların konteyner uygulamaları talebe göre dinamik olarak ölçeklendirmelerine izin verir. Bu özellikle patlama trafiğini yönetmek ve kaynakların yoğun dönemlerde verimli bir şekilde kullanılmasını sağlamak için yararlıdır [8]. Buna ek olarak, AWS'nin API Ağ Geçidi, API çağrıları için bir giriş noktası görevi görür, trafiği yönetir ve oran sınırlama ve güvenlik gibi yüksek miktarda isteklerin yerine getirilmesi için çok önemli olan özellikler sağlar [8].

** Google Cloud, kullanıcıların Deepseek-R1 gibi büyük dil modellerine verimli bir şekilde hizmet vermesini sağlayan Google Kubernetes Engine (GKE) aracılığıyla ölçeklenebilirlik sunar. GKE, kaynakların performans için optimize edilmesini sağlayarak konteyner uygulamalarının dağıtılması, yönetilmesi ve ölçeklendirilmesi için yönetilen bir ortam sağlar [7]. Google Cloud'un Vertex AI Yönetilen Hizmeti, AI modeli deneyleri ve üretimi için ölçeklenebilir bir platform sağlayarak Deepseek-R1'in dağıtımını da desteklemektedir [6].

Kaynak Kullanımı

Deepseek-R1, özellikle bellek olmak üzere önemli hesaplama kaynakları gerektirir. AWS ve Google Cloud, modelin taleplerini yerine getirebilecek yüksek bellek örneklerini destekler. Bununla birlikte, AWS'nin Sagemaker Jumpstart ve Bedrock Marketplace, büyük AI modellerini dağıtmak için optimize edilmiş belirli araçlar ve ortamlar sağlar ve verimli kaynak kullanımı sağlar [6]. Google Cloud'un Vertex AI bu tür modellerin dağıtımını da destekler, ancak optimal kaynak tahsisi için daha fazla manuel yapılandırma gerektirebilir [3].

Maliyet ve Fiyatlandırma Modelleri

Hem AWS hem de Google Cloud Char, çekilmiş fiyatlandırma yerine Deepseek-R1 çalıştırırken tüketilen bilgi işlem kaynaklarına dayanıyor. Bu model büyük ölçekli dağıtımlar için uygun maliyetli olabilir, ancak kullanım kalıplarına bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. AWS, planlama ve bütçeleme için faydalı olabilecek beklenen kullanıma dayalı maliyetleri tahmin etmeye yardımcı olmak için AWS fiyatlandırma hesap makinesi gibi araçlar sağlar [8]. Google Cloud, maliyetleri etkili bir şekilde yönetmeye yardımcı olabilecek uzun vadeli taahhütler gerektirmeden otomatik indirimler sunar [9].

Entegrasyon ve Güvenlik

AWS, DeepSeek-R1'i gelişmiş güvenlik için ApplicGuardRail API'siyle entegre ederek kullanıcı girişlerinin ve model yanıtlarının özel ve üçüncü taraf modeller için değerlendirilmesini sağlar [6]. Google Cloud, sağlam güvenlik özellikleri sunarken, AWS'nin katmanlı güvenlik yaklaşımını eşleştirmek için ek kurulum gerektirebilir. Her iki platform da veri koruma ve gizliliği sağlamak için güvenlik protokollerini sürekli olarak güncellemektedir [1].

Özetle, hem AWS hem de Google Cloud, Deepseek-R1 için ölçeklenebilir çözümler sunarken, AWS, büyük AI model dağıtım için özel olarak optimize edilmiş araçlarla daha entegre bir ortam sağlar. Google Cloud AI ve ML özelliklerinde mükemmeldir, ancak optimal ölçeklenebilirlik ve kaynak kullanımı için daha fazla manuel kurulum gerektirebilir.

Alıntılar:
[1] https://www.forbes.com/councils/forBestechcouncil/2024/03/13/does-aws-or-google-cloud-offer-better-ptions-for-mour-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-splained/
[5] https://cloudvisor.co/aws-guides/aws-vs-google-cloud-comparison/
[6] https://www.thestack.technology/handwringers-deepseek-is-evil-aws-sure-gp-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-khe-ifferences-benefits-2024-oaktreesoft-zrhvc
[10] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[11] https://utho.com/blog/aws-vs-google-cloud/
[12] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ullisy-nagerally-vailableableable
[13] https://cloud.google.com/blog/products/application-modernization/Differens-beton-ws-to-google-cloud
[14] https://www.byteplus.com/en/topic/406118