[Web自动化] Selenium元素属性和方法
2026/1/19 22:55:24
Google Cloud 与 AWS 的大数据 AI 服务，核心差异在于 “GCP 强 AI 原生与数据密集型任务性价比，AWS 胜在生态完整与企业级灵活可控”。选 GCP 优先用于深度学习、实时分析、生成式 AI 与数据仓库；选 AWS 优先用于企业级 MLOps、混合云、多元数据栈与全球合规场景。
一、核心产品矩阵对比
| 服务类别 | Google Cloud | AWS | 核心差异 |
|---|---|---|---|
| 数据存储 | Cloud Storage、Bigtable、Spanner | S3、EBS、EFS、DynamoDB | GCP 多区域复制更强；AWS S3 分层存储更成熟，生态工具丰富 |
| 数据计算 / ETL | Dataflow（流批一体）、Dataproc、Data Fusion | EMR、Glue、Athena、Kinesis | GCP 无服务器流处理更高效；AWS 组件多，适配各类 Hadoop/Spark 场景 |
| 数据仓库 | BigQuery（Serverless，SQL+ML 一体） | Redshift（PB 级，MPP 架构） | GCP TCO 低 26%-34%，AI 集成更原生；AWS 混合负载性价比高，工具链成熟 |
| ML 全流程平台 | Vertex AI（AutoML+MLOps，TensorFlow/TPU 深度集成） | SageMaker（全托管，数据 - 模型 - 部署一体化） | GCP AutoML 与模型花园更易用；AWS SageMaker 功能更全，企业级治理强 |
| 生成式 AI | Vertex AI Model Garden（含 Gemini）、Gen App Builder | Bedrock（集成 Claude/LLaMA 等）、Amazon Q | GCP Gemini 多模态领先；AWS 模型选择多，企业级安全与定制更强 |
| AI 加速硬件 | TPU v5e/v5p（深度学习专用，性价比高） | Trainium/Inferentia（自研，训练 / 推理优化） | GCP TPU 适合 TensorFlow/JAX；AWS 芯片适配更广，生态成熟 |
| 专项 AI 能力 | Vision AI、Speech-to-Text、Document AI | Rekognition、Lex、Kendra | GCP 多语言 / 视觉精度领先；AWS 场景化 API 更丰富，企业案例多 |
二、核心能力差异（2026 年最新）
1. 大数据处理
- GCP 优势：Dataflow 流批一体，BigQuery 支持 SQL 内直接调用 ML，无服务器架构运维成本低，三年 TCO 比竞品低 26%-34%Google Cloud。适合实时用户行为分析、广告归因、大规模 BI。
- AWS 优势：EMR+Glue+Athena+Redshift 组合灵活，适配复杂数据湖仓，S3 生态工具链完整，支持跨源零 ETL 与混合计算。适合企业级数据中台、PB 级数据仓库迁移Amazon Web Services (AWS)。
2. AI/ML 开发与部署
- GCP 优势：Vertex AI AutoML 低代码高效，TPU 对 Transformer/TensorFlow 加速明显，模型花园集成 Gemini 等领先模型，智能体开发套件简化多智能体构建。适合科研团队、AI 原生应用、多模态项目。
- AWS 优势：SageMaker 覆盖数据标注到监控全流程，Bedrock 支持模型微调与私有部署，Trainium/Inferentia 降低训练 / 推理成本，Amazon Q 辅助开发Amazon Web Services (AWS)。适合企业级 MLOps、合规要求高的生成式 AI 应用。
3. 生成式 AI 与大模型
- GCP：Gemini Pro/Ultra 多模态能力强，Vertex AI 智能体开发套件简化多模型协作，支持跨数据源 / 矢量数据库调用。
- AWS：Bedrock 模型选择更开放，S3 Vectors 与 Nova 嵌入模型降低向量检索成本，企业级安全与隐私保护更完善。
4. 成本与性价比
- GCP：BigQuery 与 TPU 长期成本优势显著，新用户免费额度（300 美元 / 90 天）包含 BigQuery/Vertex AI，适合长期数据密集型任务Google Cloud。
- AWS：SageMaker/Redshift 预留实例折扣大，按需 / 竞价实例灵活，适合短期项目与混合负载，企业级合约价格更优Amazon Web Services (AWS)。
5. 生态与合规
- GCP：Kubernetes / 容器生态领先，开源框架（TensorFlow/JAX）支持好，适合云原生与 AI 研究团队。
- AWS：全球区域覆盖广，合规认证多，混合云与第三方工具集成强，适合跨国企业与复杂 IT 架构。
三、选型建议（按场景）
| 场景 | 首选厂商 | 核心理由 | 推荐服务组合 |
|---|---|---|---|
| 深度学习 / 大模型训练 | GCP | TPU 加速强，Gemini 集成，成本低 30%+ | Vertex AI + TPU v5e + BigQuery |
| 企业级数据湖仓 + ML | AWS | 组件丰富，治理强，迁移成本低 | SageMaker + S3 + Redshift + Glue |
| 生成式 AI 应用（多模态） | GCP | Gemini 领先，智能体开发高效 | Vertex AI Model Garden + Gen App Builder |
| 生成式 AI 应用（企业定制） | AWS | Bedrock 模型多，安全合规完善 | Bedrock + SageMaker + Amazon Q |
| 实时流处理 + BI 分析 | GCP | Dataflow + BigQuery Serverless，运维简单 | Dataflow + BigQuery + Looker |
| 跨国 / 混合云大数据 | AWS | 全球节点 + 合规 + 混合云能力强 | EMR + S3 + Redshift + AWS Outposts |
| 短期测试 / 科研项目 | GCP | 免费额度足，TPU/JAX 支持好 | 免费额度 + Vertex AI Workbench |
四、避坑与成本优化
- GCP：避免过度依赖 TPU 导致框架锁定；BigQuery 按需计费注意控制查询量，优先批处理与分区表。
- AWS：警惕 S3/Redshift 跨区传输成本；SageMaker 避免资源闲置，用 Spot 实例降低训练成本。
- 通用：生成式 AI 优先选托管服务（Vertex/Bedrock），避免自建模型的高运维成本；大数据优先 Serverless，降低节点管理开销。