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Computedienste von Azure und AWS

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In diesem Artikel werden die wichtigsten Computedienste verglichen, die von Microsoft Azure und Amazon Web Services (AWS) angeboten werden.

Vergleich der Computedienste von AWS und Azure

In den folgenden Tabellen werden die wichtigsten Computedienste von Amazon Web Services (AWS) und Azure beschrieben und verglichen.

Virtuelle Computer und Server

Virtuelle Computer (VMs) und Server ermöglichen Benutzer*innen das Bereitstellen, Verwalten und Warten von Betriebssystemen und anderer Software. Benutzer*innen bezahlen für ihre tatsächliche Nutzung und können die Größen flexibel ändern.

AWS-Dienst Azure-Dienst BESCHREIBUNG
Amazon EC2-Instanztypen Dokumentation zu virtuellen Computern AWS- und Azure-On-Demand-VMs werden basierend auf den genutzten Sekunden abgerechnet. Obwohl AWS-Instanztypen und Azure-VM-Größen ähnliche Kategorien aufweisen, unterscheiden sich die genauen Funktionen für RAM, CPU und Speicher. Weitere Informationen zu Größen von Azure-VMs finden Sie unter Azure-VM-Größen.
VMware Cloud in AWS Azure VMware Solution Mit AWS- und Azure-Lösungen können Sie VMware vSphere-basierte Workloads und -Umgebungen in die Cloud verschieben. Azure VMware Solution ist ein von VMware verifizierter Microsoft-Dienst, der in der Azure-Infrastruktur ausgeführt wird. Sie können vorhandene Umgebungen mit VMware Solution-Tools verwalten, während Sie Anwendungen mit cloudnativen Diensten modernisieren.
AWS ParallelCluster Azure CycleCloud Sie können das HPC und große Computecluster mit beliebiger Skalierung erstellen, verwalten, betreiben und optimieren.

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Automatische Skalierung

Die automatische Skalierung ermöglicht das automatische Ändern der Anzahl von VM-Instanzen. Sie legen definierte Metriken und Grenzwerte fest, die bestimmen, wann Instanzen hinzugefügt oder entfernt werden sollen.

AWS-Dienst Azure-Dienst BESCHREIBUNG
AWS Auto Scaling VM-Skalierungsgruppen, App Service-Autoskalierung Mit VM-Skalierungsgruppen können Sie in Azure identische Gruppen von VMs bereitstellen und verwalten. Die Anzahl der Gruppen kann automatisch skaliert werden. Die App Service-Autoskalierung ermöglicht Ihnen das automatische Skalieren von Azure App Service-Anwendungen.

Anzeigen aller Architekturen für die automatische Skalierung

Batchverarbeitung

Bei der Batchverarbeitung werden große parallele Anwendungen für High Performance Computing (HPC) effizient in der Cloud ausgeführt.

AWS-Dienst Azure-Dienst BESCHREIBUNG
AWS Batch Azure Batch Azure Batch unterstützt Sie beim Verwalten rechenintensiver Arbeitsvorgänge im Zusammenhang mit einer skalierbaren VM-Sammlung.

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Speicher

Einige Dienste bieten verschiedene Arten von Datenspeichern für VM-Datenträger.

AWS-Dienst Azure-Dienst BESCHREIBUNG
Datenträgervolumes in Amazon Elastic Block Store (EBS) Datendatenträger in Azure Blob Storage Datendatenträger im Blob Storage bieten dauerhaften Datenspeicher für Azure-VMs. Dieser Speicher ähnelt Datenträgervolumes der AWS EC2-Instanz in EBS.
Amazon EC2-Instanzspeicher Temporärer Azure-Speicher Der temporäre Azure-Speicher bietet den gleichen latenzarmen, temporären Lese-/Schreibspeicher für virtuelle Computer wie EC2-Instanzspeicher (auch kurzlebiger Speicher genannt).
Von Amazon EBS bereitgestelltes IOPS-Volume Azure Storage Premium Azure unterstützt E/A-Vorgänge für Hochleistungsdatenträger mit Premiumspeicher. Dieser Speicher entspricht den von AWS bereitgestellten IOPS-Speicheroptionen.
Amazon Elastic File System (EFS) Azure Files Azure Files bietet VMs mit vergleichbarer Funktionalität wie Amazon EFS.

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Container und Containerorchestratoren

Mehrere AWS- und Azure-Dienste ermöglichen die containerisierte Anwendungsbereitstellung und -orchestrierung.

AWS-Dienst Azure-Dienst BESCHREIBUNG
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), AWS Fargate Azure Container Apps Azure Container Apps ist ein skalierbarer Dienst, mit dem Sie Tausende von Containern ohne Zugriff auf die Steuerungsebene bereitstellen können.
Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) Azure Container Registry Containerregistrierungen speichern Images im Docker-Format und erstellen alle Arten von Containerbereitstellungen in der Cloud.
Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) Azure Kubernetes Service (AKS) EKS und AKS ermöglichen Ihnen das Orchestrieren von Anwendungsbereitstellungen in Docker-Containern mit Kubernetes. AKS vereinfacht die Überwachung und Clusterverwaltung durch automatische Upgrades und eine integrierte Vorgangskonsole. Spezifische Informationen zur Hostingumgebung finden Sie unter Konfiguration der Containerruntime.
AWS App Mesh Istio-Add-On für AKS Das Istio-Add-On für AKS bietet eine vollständig unterstützte Integration des Open-Source-Istio-Dienstnetzes.

Beispielcontainerarchitekturen

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Serverloses Computing

Serverloses Computing ermöglicht es Ihnen, Systeme zu integrieren und Back-End-Prozesse ohne die Bereitstellung oder Verwaltung von Servern auszuführen.

AWS-Dienst Azure-Dienst BESCHREIBUNG
AWS Lambda Azure Functions, WebJobs in Azure App Service Azure Functions ist das primäre Pendant zu AWS Lambda hinsichtlich der Bereitstellung von serverlosem On-Demand-Code. Die Funktionalität von AWS Lambda überschneidet sich auch mit der Funktionalität von Azure WebJobs, die das Planen oder kontinuierliche Ausführen von Hintergrundaufgaben ermöglicht.

Beispiele serverloser Architekturen

  • Social Media-App für Mobilgeräte und Web mit Authentifizierung
    • 16.12.2019
    • Lesedauer: 3 Minuten

    In einem detaillierten Schritt-für-Schritt-Diagramm werden der Buildprozess und die Implementierung der Architektur mobiler Client-Apps dargestellt, die das Teilen von Bildern in sozialen Netzwerken mit einer Begleit-Web-App und Authentifizierungsfunktionen bietet, auch offline.

  • Architektur für cloudübergreifende Skalierung
    • 16.12.2019
    • Lesedauer: 1 Minute

    Erfahren Sie, wie Sie die cloudübergreifende Skalierbarkeit mit einer Lösungsarchitektur verbessern können, die Azure Stack einschließt. Ein ausführliches Flussdiagramm enthält Anweisungen zur Implementierung.

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Beitragende

Dieser Artikel wird von Microsoft gepflegt. Er wurde ursprünglich von folgenden Mitwirkenden geschrieben:

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