Cloud & Hosting

Google Cloud vs. AWS

Welche Cloud ist die richtige für Ihr Unternehmen?

Zwei Plattformen, eine Entscheidung: Amazons AWS und Google Cloud zählen zu den führenden Cloud-Anbietern weltweit – mit unterschiedlichen Stärken, die je nach Unternehmensanforderung den Ausschlag geben können. Für welchen Dienst sollten Sie sich entscheiden?

Wir vergleichen für Sie beide Plattformen: z.B. in den Bereichen Rechenleistung, Speicher, Datenbanken, KI, Sicherheit und Kosten. Am Ende finden Sie eine konkrete Entscheidungshilfe – damit Sie die Wahl treffen können, die zu Ihrem Unternehmen passt.

Inhaltsverzeichnis

Google Cloud vs. AWS: Das Wichtigste in Kürze

  • AWS hat das breitere Dienstleistungsportfolio und die längste Marktpräsenz im Cloud-Bereich.
  • Das Google-Cloud-Angebot punktet besonders bei KI, maschinellem Lernen und Datenanalyse.
  • Bei Rechenleistung, Speicher und klassischen Datenbanken sind beide Plattformen weitgehend gleichwertig.
  • Google Cloud und AWS sind DSGVO-konform und erfüllen gängige Compliance-Standards wie ISO 27001 und BSI C5.
  • Viele Unternehmen nutzen beide Plattformen parallel: AWS für die Kerninfrastruktur, Google Cloud für KI und Datenanalyse.
Ein Mann steht mit einem Notebook in der Hand in einer Lagerhalle

AWS und Vodafone: Ideal für Open Source- und App-Entwicklung

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Google Cloud vs. AWS – Überblick und Ziel des Vergleichs

Amazon Web Services (AWS) startete 2006 und gilt als Pionier des Cloud-Computings. Google Cloud folgte einige Jahre später und brachte die Stärken des Suchmaschinenriesen in Bereichen wie Datenverarbeitung und KI in die Cloud-Welt ein. Heute konkurrieren beide Plattformen um Unternehmen aller Größen: von Start-ups bis hin zu Konzernen.
Bei der Servicebreite liegt AWS nach wie vor vorne: Der Amazon-Dienst deckt mehr Nischenbereiche ab als Google Cloud – etwa mit spezialisierten Diensten für IoT, Media-Streaming, Robotik oder behördliche Anforderungen. Das Google-Cloud-Angebot fokussiert sich auf einen kleineren, aber sehr gut integrierten Kern von Diensten.
Dieser Vergleich hilft Ihnen, die wichtigsten Unterschiede zu verstehen. Sie erfahren, in welchen Bereichen AWS vorne liegt und in welchen Google Cloud; und welche Kriterien bei Ihrer Entscheidung eine Rolle spielen sollten.

Compute-Services: EC2 vs. Compute Engine

Compute-Dienste bilden das Herzstück jeder Cloud-Plattform. Hiermit starten Sie virtuelle Maschinen, betreiben Container und skalieren Ihre Anwendungen. Im Folgenden vergleichen wir die Compute-Dienste von AWS und Google Cloud.
Amazon EC2
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) bietet eine riesige Auswahl an Instanztypen. Das sind vorkonfigurierte virtuelle Maschinen, die sich in Prozessorleistung, Arbeitsspeicher, Speicherkapazität und Netzwerkgeschwindigkeit unterscheiden.
Je nach Bedarf wählen Sie einen Typ, der auf hohe Rechenleistung, großen Speicher, Grafikprozessoren (z.B. für KI-Berechnungen) oder niedrige Kosten ausgelegt ist. EC2 ist seit Jahren erprobt und bietet eine sehr hohe Verfügbarkeit.
Google Compute Engine
Die Google Compute Engine (GCE) bietet ebenfalls eine breite Palette an virtuellen Maschinen. Besonders praktisch: Sie können diese individuell konfigurieren. Das heißt, Sie buchen genau so viel Prozessorleistung und Arbeitsspeicher, wie Sie wirklich brauchen. Das kann die Kosten spürbar senken.
Kurzfazit
AWS EC2 hat die größere Auswahl an Instanztypen und jahrelange Praxiserfahrung. Google Compute Engine hingegen überzeugt mit individuell konfigurierbaren Maschinen: Sie buchen genau so viel Prozessorleistung und Arbeitsspeicher, wie Sie wirklich brauchen, statt aus vorgegebenen Konfigurationen wählen zu müssen.

Speicherlösungen: Amazon S3 vs. Google Cloud Storage

Objektspeicher ist eine der meistgenutzten Cloud-Funktionen. Dabei werden Dateien – etwa Back-ups, Bilder, Videos oder Log-Daten – in der Cloud abgelegt und bei Bedarf abgerufen. Anders als ein klassisches Laufwerk ist Objektspeicher nahezu unbegrenzt skalierbar. Hier die Lösungen von AWS und Google Cloud im Vergleich:
Amazon S3
Amazon Simple Storage Service (S3) ist der Marktstandard für Objektspeicher. S3 bietet verschiedene Speicherklassen, also Preisstufen je nach Nutzungshäufigkeit: Häufig abgerufene Daten kosten mehr, selten benötigte Archivdaten (gespeichert in Amazon Glacier) deutlich weniger. Fast jeder AWS-Dienst kann direkt auf S3 zugreifen.
Google Cloud Storage
Google Cloud Storage (GCS) funktioniert ähnlich wie S3 und bietet ebenfalls mehrere Speicherklassen. Ein Vorteil von GCS: Die Kosten für Datenübertragungen zwischen Google-Cloud-Diensten sind oft geringer als bei vergleichbaren Übertragungen innerhalb von AWS. Das ist relevant, wenn Sie große Datenmengen zwischen verschiedenen Diensten austauschen.
Beide Dienste ermöglichen es Ihnen, frühere Dateiversionen wiederherzustellen, automatische Löschregeln festzulegen und den Zugriff präzise zu steuern. Für die meisten Anwendungsfälle liefern sie vergleichbare Leistung.
Kurzfazit
Amazons S3 ist der bekanntere und breiter unterstützte Standard. Google Cloud kann bei bestimmten Szenarien Kostenvorteile bieten – vor allem bei datenintensiven Workloads innerhalb der Google-Cloud.
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Datenbanken & Big Data: Vergleich der Angebote

Moderne Unternehmen arbeiten mit unterschiedlichsten Datenbanktypen. Beide Plattformen bieten hierfür jeweils ein umfangreiches Portfolio.
Klassische Datenbanken
Klassische Datenbanken speichern Daten in Tabellen ähnlich wie eine Tabellenkalkulation, nur deutlich leistungsfähiger. AWS und Google Cloud bieten dafür jeweils einen verwalteten Datenbankdienst an: Amazon RDS und Google Cloud SQL. Beide funktionieren sehr ähnlich, es gibt aber einige Unterschiede:
  • Unterstützte Systeme: RDS unterstützt mehr Datenbanksysteme, darunter auch Oracle und Microsoft SQL Server. Cloud SQL konzentriert sich auf MySQL, PostgreSQL und SQL Server. Für die meisten Unternehmen spielt dieser Unterschied aber kaum eine Rolle.
  • Verfügbare Leistung: Für die meisten Anwendungsfälle liefern beide vergleichbare Leistung – die Wahl hängt oft davon ab, welche Plattform Sie bereits nutzen.
Für besonders anspruchsvolle, internationale Anwendungen haben beide Anbieter leistungsfähigere Lösungen:
  • Amazon Aurora (AWS): Aurora ist eine sehr schnelle Datenbank, die über mehrere Standorte betrieben werden kann. Dabei ist aber keine vollständige Echtzeitkonsistenz über alle Standorte hinweg garantiert.
  • Cloud Spanner (Google Cloud): Diese Datenbank läuft gleichzeitig in mehreren Rechenzentren weltweit und zeigt überall denselben aktuellen Datenstand in Echtzeit. Cloud Spanner ist seit Jahren bewährt für internationale Anwendungen.
  • Aurora DSQL (AWS): Diese Lösung ist seit Mai 2025 verfügbar und ähnlich leistungsfähig wie Cloud Spanner – jedoch deutlich weniger lange im Praxiseinsatz erprobt.
NoSQL und Analytics
NoSQL-Datenbanken speichern Daten flexibler als klassische Tabellen, zum Beispiel als Listen oder verschachtelte Dokumente. Sie sind besonders geeignet für laufende Anwendungen, bei denen Millionen von Nutzer:innen gleichzeitig Daten abrufen oder speichern, etwa in Onlineshops, Apps oder Spieleplattformen. AWS und Google Cloud bieten hierfür eigene Dienste an:
  • Amazon DynamoDB (AWS): Hier handelt es sich um eine sehr schnelle NoSQL-Datenbank, ausgelegt auf viele gleichzeitige Zugriffe in Echtzeit.
  • Firestore und Bigtable (Google Cloud): Dies sind vergleichbare Lösungen für laufende Anwendungen. Bigtable eignet sich besonders für Szenarien mit extrem hohem Datendurchsatz in Echtzeit
Davon zu unterscheiden sind Analysedienste: Diese sind nicht für laufende Anwendungen gedacht, sondern um gespeicherte Daten im Nachhinein auszuwerten, beispielsweise für Geschäftsberichte, Trendanalysen oder strategische Entscheidungen. Hierfür stehen folgende Dienste bereit:
  • Google BigQuery: Dies ist ein serverloser Analysedienst, der Milliarden von Datensätzen in Sekunden durchsucht, ohne dass Sie Server einrichten oder verwalten müssen. Er ist ideal für spontane, unregelmäßige Abfragen, wenn Sie z.B. kurzfristig neue Einblicke in Ihre Daten gewinnen möchten.
  • Amazon Redshift (AWS): Diese Lösung erfüllt denselben Zweck, erfordert aber mehr Konfigurationsaufwand. Dafür Redshift eine sehr zuverlässige Performance bei wiederkehrenden, gleichmäßigen Auswertungen, z.B. für feste Geschäftsberichte oder Dashboards
Kurzfazit
Für gängige Datenbankaufgaben sind Amazon RDS und Google Cloud SQL nahezu gleichwertig. RDS unterstützt mehr Datenbanksysteme, die wichtigsten deckt aber auch Google Cloud SQL ab. Für weltweit konsistente Datenbankzugriffe war Cloud Spanner lange die einzige ausgereifte Lösung – mit Aurora DSQL hat AWS seit Mai 2025 jedoch einen ernstzunehmenden Konkurrenten im Angebot.
Für die Analyse großer Datenmengen kommen BigQuery und Redshift zum Einsatz. Beide Analysedienste sind leistungsfähig, haben aber in unterschiedliche Szenarien besondere Stärken: BigQuery eignet sich besser für spontane, unregelmäßige Abfragen ohne Infrastrukturaufwand. Redshift überzeugt bei gleichmäßigen, vorhersehbaren Auswertungen und gibt erfahrenen Teams mehr Kontrolle.
Geschäftsmann arbeitet am Notebook

Mit Vodafone in der Multi-Cloud durchstarten

Kaum ein Cloud-Dienst deckt sämtliche unternehmerischen Anforderungen aus einer Hand ab. Mit Vodafone gelingt die Steuerung Ihres Multi-Cloud-Ansatzes optimal: Neben den Angeboten von Azure, Alibaba und AWS bieten wir professionellen Support und optimale Konnektivität aus einer Hand.

  • Umfassende Bedarfsanalyse im Vorfeld
  • Individueller Roll-out-Plan basierend auf Ihren Anforderungen
  • Gemeinsame Optimierung der Infrastruktur und Services

KI- und Machine-Learning-Dienste im Vergleich

Künstliche Intelligenz und Machine Learning gehören zu den am schnellsten wachsenden Cloud-Bereichen. Beide Anbieter investieren intensiv in dieses Feld, mit unterschiedlichen Schwerpunkten.
AWS AI & ML
AWS investiert seit Jahren massiv in künstliche Intelligenz und bietet ein sehr breites KI-Portfolio. Besonders attraktiv für Unternehmen, die bereits auf AWS setzen: Alle KI-Dienste lassen sich eng mit dem bestehenden AWS-Ökosystem verknüpfen. Die wichtigsten Dienste im Überblick:
  • Amazon SageMaker ist eine vollständige Plattform für den gesamten KI-Entwicklungsprozess: von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung fertiger Modelle.
  • Amazon Bedrock bietet Zugriff auf KI-Sprachmodelle verschiedener Anbieter über eine einheitliche Schnittstelle, ohne sich auf einen einzigen Hersteller festlegen zu müssen.
  • AgentCore ist vorgesehen zum Aufbau von KI-Agenten, die selbstständig Aufgaben ausführen und dabei unternehmensinterne Sicherheits- und Kontrollvorgaben einhalten
Google Cloud AI & ML
Google gilt als eines der führenden Unternehmen im Bereich KI. Viele der heute weltweit genutzten KI-Technologien stammen ursprünglich aus dem Hause Google. Dieser Vorsprung spiegelt sich direkt im Cloud-Angebot wider: Vertex AI und die Gemini-Modellfamilie gehören zu den leistungsfähigsten KI-Lösungen auf dem Markt. Die wichtigsten Dienste im Überblick:
  • Vertex AI ist die zentrale Plattform, auf der Sie eigene KI-Modelle trainieren und einsetzen können.
  • Es gibt fertige KI-Bausteine für Bild-, Text- und Sprachverarbeitung. Zum Beispiel um Dokumente automatisch auszuwerten oder Sprachbefehle zu verstehen.
  • TPUs (Tensor Processing Units) sind Googles eigene Spezialchips für besonders rechenintensive KI-Trainings.
  • Gemini Pro und Flash sind Googles leistungsfähige KI-Modelle, die Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten können.
Kurzfazit
Google Cloud hat beim Thema KI einen Heimvorteil: Viele der wichtigsten KI-Technologien stammen aus dem Hause Google. AWS punktet mit einer sehr breiten Palette fertiger KI-Dienste und einer stabilen, erprobten Infrastruktur. Für KI-intensive Projekte ist Google Cloud oft die erste Wahl. AWS überzeugt dagegen, wenn es auf eine große Auswahl und enge Integration in ein bestehendes AWS-Umfeld ankommt.
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Sicherheit & Verschlüsselung in Google Cloud und AWS

Sicherheit ist für Unternehmen ein zentrales Kriterium bei der Cloud-Wahl. Beide Anbieter haben hierfür umfangreiche Maßnahmen entwickelt:
  • Verschlüsselung: Daten werden sowohl beim Transport als auch bei der Speicherung automatisch verschlüsselt. Auf Wunsch können Sie Ihre eigenen Verschlüsselungs-Keys verwalten, um die vollständige Kontrolle zu behalten.
  • Zugriffssteuerung: Beide Plattformen erlauben es, genau festzulegen, wer auf welche Daten und Systeme zugreifen darf. Dies geschieht nach dem Prinzip, dass jede:r nur die Rechte erhält, die sie:er wirklich benötigt.
  • Netzwerksicherheit: Über Firewall-Regeln und abgeschottete Netzwerkbereiche lässt sich steuern, welche Systeme miteinander kommunizieren dürfen – und welche nicht.
  • Zertifizierungen: Beide Anbieter sind nach gängigen Sicherheitsstandards zertifiziert, darunter ISO 27001, BSI C5 und weitere branchenspezifische Vorgaben. Das erleichtert die Erfüllung regulatorischer Anforderungen (Cloud Compliance).
  • Datenschutz: Beide Plattformen bieten DSGVO-konforme Verarbeitungsverträge und Rechenzentren in der EU. Bei besonders sensiblen Daten empfiehlt sich eine genaue Prüfung der jeweiligen Vertragsunterlagen und Zertifizierungen.
Stärken von AWS
AWS hat durch seine Marktpräsenz ein besonders breites Sicherheitsportfolio aufgebaut. Etliche dedizierte Sicherheitsdienste decken nahezu jeden Anwendungsfall ab. Einige der wichtigsten Funktionen sind:
  • GuardDuty: Diese Funktion erkennt automatisch verdächtige Aktivitäten mithilfe von maschinellem Lernen ohne manuelle Konfiguration.
  • Security Hub: Dieses Feature bündelt Sicherheitsmeldungen aus verschiedenen AWS-Diensten und Drittanbieter-Tools zentral an einem Ort.
  • Macie: Diese Lösung erkennt automatisch sensible Daten wie persönliche Informationen in Ihren Speichern und warnt bei Risiken.
  • Compliance-Abdeckung: AWS hält enorm viele Compliance-Programme ein. Für behördliche Anforderungen gibt es mit AWS GovCloud eine eigens dafür entwickelte Umgebung.
Stärken von Google Cloud
Google Cloud hat einen anderen Ansatz: Sicherheit ist tief in die Plattform integriert, nicht nur aufgesetzt. Hier einige Beispiele dafür:
  • BeyondCorp Zero Trust: Google hat das Zero-Trust-Modell selbst entwickelt und intern eingesetzt, bevor es zum Industriestandard wurde. BeyondCorp Enterprise macht dieses Modell für Unternehmen nutzbar, ohne klassisches VPN.
  • Security Command Center: Googles zentrales Sicherheits-Dashboard für Bedrohungserkennung und Compliance-Überwachung. Mit KI-gestützter Analyse und integrierter Mandiant-Bedrohungsintelligenz.
  • Confidential Computing: Google Cloud verschlüsselt Daten nicht nur bei der Speicherung und beim Transport, sondern auch während der Verarbeitung. Ein Vorteil für besonders sensible Workloads.

Preisstruktur und Kostenvergleich

Sowohl AWS als auch Google Cloud bieten verschiedene Preismodelle. Hier sehen Sie, wie diese jeweils gestaltet sind.
Bezahlmodelle bei AWS
AWS bietet drei grundlegende Abrechnungsmodelle:
  • On-Demand: Sie zahlen sekundengenau nur für die tatsächliche Nutzung. Das ist flexibel, aber am teuersten.
  • Reserved Instances: Hier reservieren Sie Ressourcen für ein oder drei Jahre und können dafür deutliche Rabatte erhalten.
  • Spot Instances: Hier bekommen Sie stark vergünstigte Kapazitäten, die AWS aber kurzfristig wieder abrufen kann. Diese Lösung ist geeignet für unkritische Aufgaben.
Das Preismodell ist sehr detailliert, was Flexibilität bietet, aber die Kostenplanung komplex machen kann.
Bezahlmodelle bei Google Cloud
Auch Google Cloud bietet drei grundlegende Preisoptionen:
  • On-Demand: Dies ist eine sekundengenaue Abrechnung ohne Vorabverpflichtung, genau wie bei AWS.
  • Committed Use Discounts (CUDs): Sie reservieren Ressourcen für ein oder drei Jahre reservieren und erhalten höhere Rabatte – vergleichbar mit AWS Reserved Instances.
  • Sustained-Use-Rabatte: Hier handelt es sich um automatische Rabatte, die automatisch greifen, je länger Sie eine virtuelle Maschine im Monat betreiben (ohne manuelle Reservierung). Wichtig: Diese Rabatte gelten nur für bestimmte ältere Maschinentypen (z. B. N1, N2). Wer moderne, effizientere VMs nutzt, muss auch bei Google Cloud aktiv CUDs buchen, um Rabatte zu erhalten – ähnlich wie bei AWS.
Zusätzlich können Sie Ihre Maschinen bei Google Cloud individuell konfigurieren und zahlen so nur für genau die Ressourcen, die Sie benötigen.
Kurzfazit
Beide Plattformen rechnen sekundengenau ab und bieten Rabattmodelle für langfristige Nutzung. Google Cloud kann bei gleichmäßigen Workloads günstiger sein – dank individuell konfigurierbarer Maschinen und automatischer Rabatte für bestimmte ältere Maschinentypen. Das AWS-Preismodell ist detaillierter aufgebaut, was die Kostenplanung komplexer machen kann.
Für beide gilt: Die tatsächlichen Kosten hängen stark vom Nutzungsverhalten ab. Unsere Berater:innen helfen Ihnen gern dabei, die optimale Lösung für Sie zu finden.
Ein Mann steht mit einem Notebook in der Hand in einer Lagerhalle

AWS und Vodafone: Ideal für Open Source- und App-Entwicklung

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Skalierbarkeit, Performance & globale Infrastruktur

Beide Plattformen betreiben ein weltumspannendes Netz aus Rechenzentren. Je mehr Standorte ein Anbieter hat, desto näher sind seine Server an Ihren Nutzer:innen – und desto schneller und ausfallsicherer können Ihre Anwendungen laufen.
AWS-Infrastruktur
AWS ist weltweit in mehreren Dutzend Regionen präsent, jede davon mit mehreren voneinander unabhängigen Rechenzentren. Fällt eines aus, übernehmen die anderen automatisch – das sorgt für hohe Ausfallsicherheit. Für Anwendungen, die eine besonders niedrige Latenz erfordern, bietet AWS Local Zones: Das sind Infrastrukturerweiterungen in Ballungsgebieten, die Rechenleistung noch näher an Endnutzer:innen bringen.
Dazu kommen weltweit zahlreiche Edge-Standorte für die schnelle Auslieferung von Inhalten. Mit AWS Outposts können Unternehmen AWS-Dienste zudem direkt im eigenen Rechenzentrum betreiben, etwa wenn gesetzliche Vorgaben es erfordern.
Google-Cloud-Infrastruktur
Google Cloud ist ebenfalls weltweit in zahlreichen Regionen mit mehreren Zonen präsent. Google nutzt dafür ein eigenes privates Glasfasernetz, das sehr niedrige Übertragungszeiten zwischen den Diensten ermöglicht. Auch Google Cloud verfügt über ein weltweites Netz an Edge-Standorten. Und für Unternehmen, die Cloud-Dienste im eigenen Rechenzentrum betreiben möchten, bietet Google Distributed Cloud eine vergleichbare Lösung zu AWS Outposts.
In Europa – und speziell in Deutschland – sind beide Anbieter gut aufgestellt. Google hat in den vergangenen Jahren massiv in neue Regionen investiert und ist heute auch bei der geografischen Abdeckung sehr gut positioniert.
Automatische Skalierung
Beide Plattformen passen Ressourcen automatisch an den aktuellen Bedarf an: Bei hohem Andrang starten sie zusätzliche Server, die sich bei geringer Last wieder abschalten. Eine Schlüsseltechnologie dafür ist Kubernetes – eine Open-Source-Software, die containerbasierte Anwendungen automatisch verteilt, überwacht und skaliert, sodass sie auch bei Ausfällen einzelner Server weiterlaufen.
AWS und Google bieten dafür jeweils eigene Lösungen an – mit einem wichtigen Unterschied beim Verwaltungsaufwand:
  • Amazon EKS (AWS): Dies ist eine Kubernetes-Lösung von AWS, erfordert aber mehr eigenen Aufwand beim Einrichten und Verwalten der Server.
  • Amazon ECS (AWS): Das ist eine einfachere und günstigere Container-Lösung, die ohne Kubernetes auskommt. Ideal für Teams mit weniger komplexen Anforderungen. ECS bietet weniger Funktionen als Kubernetes, etwa bei der Verwaltung komplexer Anwendungen über mehrere Standorte hinweg. Mit Amazon ECS Anywhere lassen sich ECS-Container auch auf eigenen Servern im eigenen Rechenzentrum betreiben. Die Steuerung bleibt dabei bei AWS.
  • AWS Fargate: Dies ist eine vollständig verwaltete AWS-Variante, bei der AWS die gesamte Serverinfrastruktur übernimmt. Fargate lässt sich sowohl mit EKS als auch mit ECS kombinieren. Sie erhalten dann z. B. die Kubernetes-Funktionalität von EKS, ohne sich um die zugrundeliegenden Server kümmern zu müssen. Anders als bei GKE müssen Sie das bei AWS jedoch aktiv einrichten.
  • Google Kubernetes Engine (GKE) Standard: Hier bekommen Sie eine verwaltete Kubernetes-Lösung, bei der Google die Steuerungsebene übernimmt. Sie sind jedoch weiterhin für die Verwaltung der zugrundeliegenden Server (Worker Nodes) zuständig. Vergleichbar mit Amazon EKS.
  • GKE Autopilot: Das ist eine vollständig verwaltete Variante von GKE. Google übernimmt hier auch die gesamte Knotenverwaltung. Das direkte Google-Pendant zur Kombination aus Amazon EKS und AWS Fargate.
  • Google Cloud Run: Dies ist eine einfachere Alternative ohne Kubernetes, vergleichbar mit Amazon ECS. Sie laden Ihren Code hoch und Google kümmert sich um alles andere. Weniger flexibel als GKE, aber einfacher einzurichten. Cloud Run läuft jedoch ausschließlich auf Google Cloud und unterstützt keine Multi-Cloud-Szenarien. Immerhin: Cloud Run basiert auf dem Open-Source-Standard Knative, was die eigentlichen Container-Pakete etwas portabler macht.
Kurzfazit
Beide Plattformen sind global gut aufgestellt und für die meisten Unternehmen praktisch gleichwertig. Unterm Strich gilt: Die Infrastruktur allein sollte bei den meisten Unternehmen kein ausschlaggebendes Entscheidungskriterium sein.
Das Bild zeigt eine Hand unter einer symbolischen Wolke

Flexibel, skalierbar und sicher: Vodafone Cloud- und Hosting-Services

Sie suchen Cloud-Lösungen, die sich individuell und flexibel entsprechend Ihrer Business-Anforderungen anpassen lassen?

Bei der Sie bei Bedarf alle Services aus einer Hand erhalten und sich über Performance und Datensicherheit keine Gedanken machen müssen?

Gerne helfen wir Ihnen bei der Auswahl der passenden Cloud & Hosting Services für Ihr Unternehmen und unterstützen Sie mit Informationen, worauf es anderen Unternehmen bei der Auswahl eines passendens Cloud-Anbieters ankommt. 

Entscheidungshilfe: Welche Cloud passt besser zu Ihrem Unternehmen?

Eine pauschale Empfehlung für einen der beiden Dienste gibt es nicht. Die richtige Wahl hängt von Ihren Anforderungen, Ihrem Team und Ihrer Strategie ab. Diese Orientierungspunkte helfen Ihnen:
Google Cloud empfiehlt sich, wenn …
  • … KI, maschinelles Lernen oder die Analyse großer Datenmengen im Mittelpunkt stehen.
  • … Sie Kubernetes mit minimalem Verwaltungsaufwand einsetzen möchten.
  • … Sie von automatischen Rabatten und individuell konfigurierbaren Maschinen profitieren möchten.
  • … Ihr Team bereits Google-Technologien wie BigQuery einsetzt.
AWS empfiehlt sich, wenn …
  • … Sie eine möglichst breite Auswahl an fertig verwalteten Cloud-Diensten benötigen.
  • … Sie von einem sehr großen Ökosystem an Drittanbieter-Tools, Partnern und Community-Ressourcen profitieren möchten.
  • … Ihr Team bereits AWS-Erfahrung hat oder viele Anbindungen an externe Systeme und Dienste benötigt werden.
  • … Sie sehr unterschiedliche Anwendungen und Systeme auf einer einzigen Plattform betreiben möchten – von klassischen Datenbanken bis zu KI-Workloads.
Auch beides ist möglich:
Immer mehr Unternehmen setzen beide Plattformen gleichzeitig ein – zum Beispiel AWS für die Kernanwendungen und Google Cloud für Datenanalyse und KI. Das erhöht die Flexibilität und verhindert eine zu starke Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter. Es erfordert aber auch mehr Koordinationsaufwand im Betrieb.
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Kaum ein Cloud-Dienst deckt sämtliche unternehmerischen Anforderungen aus einer Hand ab. Mit Vodafone gelingt die Steuerung Ihres Multi-Cloud-Ansatzes optimal: Neben den Angeboten von Azure, Alibaba und AWS bieten wir professionellen Support und optimale Konnektivität aus einer Hand.

  • Umfassende Bedarfsanalyse im Vorfeld
  • Individueller Roll-out-Plan basierend auf Ihren Anforderungen
  • Gemeinsame Optimierung der Infrastruktur und Services

Unser Fazit: Google Cloud und AWS – zwei starke Cloud-Optionen

AWS und Google Cloud sind ausgereifte Plattformen mit unterschiedlichen Stärken. AWS ist die verlässliche Wahl für Unternehmen, die maximale Auswahl brauchen. Der Amazon-Dienst deckt mehr Nischenbereiche ab als Google Cloud – von Standardinfrastruktur bis hin zu Speziallösungen für IoT, Media-Streaming oder behördliche Anforderungen. Wer viele verschiedene Systeme auf einer Plattform betreiben möchte, ist hier gut aufgehoben.
Google Cloud ist die stärkere Wahl, wenn Daten und KI im Mittelpunkt stehen. Vertex AI und die Gemini-Modelle gehören zu den besten KI-Lösungen auf dem Markt. BigQuery macht Datenanalyse im großen Maßstab einfach. Bei Speicher, Sicherheit und klassischen Datenbanken sind beide Plattformen weitgehend gleichwertig.
Oft lautet die sinnvollste Antwort auf die Frage, ob Google Cloud oder AWS: beides. AWS für eine lückenlose Kerninfrastruktur, Google Cloud für innovative Datenanalyse und Highend-KI. Immer mehr Unternehmen wählen diesen Multi-Cloud-Ansatz, um das Beste aus beiden Welten zu vereinen.
Wir unterstützen Sie dabei, die richtige Cloud-Strategie für Ihr Unternehmen zu entwickeln – mit individueller Beratung und maßgeschneiderten Lösungen.
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Google Cloud vs. AWS: Häufig gestellte Fragen (FAQ)

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