GCP vs AWS 完整比較：2026 年該選哪個雲端平台？

為什麼這篇比較文章值得你花 15 分鐘讀完？

如果你正在 Google 搜尋「GCP vs AWS」，你大概處於以下其中一種情況：

公司要上雲，老闆叫你評估要用哪家
你是開發者，想選一個平台深入學習
你已經在用 AWS，好奇 GCP 是不是更適合你的場景
你正在準備雲端認證，想了解兩大平台的差異

不管你是哪一種，這篇文章的目標都不是要說服你「GCP 比 AWS 好」或反過來。沒有最好的雲端平台，只有最適合你的那一個。

我在兩個平台都跑過正式的生產環境，這篇會盡量客觀地從幾個面向拆給你看，幫你找到適合自己的選擇。

如果你是完全的 GCP 新手，建議先讀為什麼選擇 GCP？了解基礎概念。

2026 年雲端市場概覽

開始比較之前，先看一下兩家現在的市場狀況：

指標	AWS	GCP
全球市佔率	~31%（第一名）	~12%（第三名）
年營收成長率	~17%	~28%
可用 Region 數	30+	40+
可用服務數量	200+	150+
推出年份	2006	2008

幾個值得注意的趨勢：

AWS 仍是市場領導者，但成長率已趨緩
GCP 是成長最快的主流雲端平台，特別是在 AI/ML 和數據分析領域
多雲策略已成主流，超過 80% 的企業使用兩個以上的雲端平台
AI 浪潮改變了競爭格局，GCP 因為 Gemini 和 TPU 的優勢，在 AI 領域快速追趕

市佔率不等於適不適合你。選平台要看的是你的技術需求、團隊能力跟預算，而不是誰排第一。

核心服務完整對照表

這是整篇最重要的部分。下面的對照表把兩家最常用的服務都列出來了：

運算服務

功能	GCP	AWS	說明
虛擬機器	Compute Engine	EC2	兩者功能相近，GCP 支援自訂機型（vCPU/RAM 可獨立調整）
容器化服務	Cloud Run	Fargate	GCP 的 Cloud Run 基於 Knative，支援任意容器映像檔
託管 Kubernetes	GKE	EKS	GKE 是業界公認最成熟的託管 K8s 服務
無伺服器函式	Cloud Functions	Lambda	Lambda 語言支援較多，Cloud Functions 與 GCP 生態系整合更好
批次運算	Batch	AWS Batch	功能相近
PaaS	App Engine	Elastic Beanstalk	App Engine 歷史更久，自動擴展體驗更好
GPU 運算	GPU VMs + TPU	GPU Instances + Inferentia	GCP 有獨家 TPU，適合大規模 AI 訓練

想深入了解 GCP 的運算選項？參考 Compute Engine 入門和 Cloud Run 實戰。

儲存服務

功能	GCP	AWS	說明
物件儲存	Cloud Storage	S3	兩者都是業界標準，功能非常相近
區塊儲存	Persistent Disk	EBS	GCP 支援 Regional PD，跨可用區自動複寫
檔案儲存	Filestore	EFS	功能相近，都是託管 NFS
冷儲存	Archive Storage	Glacier	GCP 的存取延遲更低（毫秒級 vs 小時級）
本地 SSD	Local SSD	Instance Store	功能相近

延伸閱讀：Cloud Storage 完全指南和儲存策略規劃。

資料庫服務

功能	GCP	AWS	說明
託管關聯式	Cloud SQL	RDS	都支援 MySQL、PostgreSQL。Cloud SQL 操作更簡單
全球分散式	Cloud Spanner	Aurora Global	Spanner 是真正的全球一致性資料庫，Aurora 是區域性主從複寫
NoSQL 文件	Firestore	DynamoDB	Firestore 有即時同步功能，DynamoDB 容量規劃更靈活
寬欄 NoSQL	Bigtable	DynamoDB / Keyspaces	Bigtable 專為大規模時序和分析設計，效能更穩定
資料倉儲	BigQuery	Redshift	BigQuery 無伺服器架構，不需管理叢集。Redshift 需要預先配置
記憶體快取	Memorystore	ElastiCache	都支援 Redis 和 Memcached
圖形資料庫	—	Neptune	GCP 目前沒有對應服務

BigQuery 是 GCP 最有競爭力的服務之一，詳見 BigQuery 深度解析。

AI / 機器學習

功能	GCP	AWS	說明
ML 平台	Vertex AI	SageMaker	Vertex AI 整合度更高，SageMaker 彈性更大
基礎模型	Gemini 3.1 Pro/Flash	Bedrock (Claude 4, Titan)	GCP 有自家 Gemini，AWS 走多模型路線
AI 晶片	TPU v5e/v6	Trainium / Inferentia	TPU 在大規模訓練上有獨特優勢
AutoML	Vertex AI AutoML	SageMaker Autopilot	功能相近
語音轉文字	Speech-to-Text	Transcribe	GCP 支援更多語言和方言
自然語言	Natural Language AI	Comprehend	功能相近
電腦視覺	Vision AI	Rekognition	功能相近
翻譯	Translation AI	Translate	GCP 支援更多語言對

延伸閱讀：AI 與大數據服務概覽。

網路服務

功能	GCP	AWS	說明
虛擬私有網路	VPC	VPC	GCP VPC 是全球性資源，AWS VPC 是區域性資源
負載均衡	Cloud Load Balancing	ELB/ALB/NLB	GCP 提供全球 Anycast IP，單一 IP 全球分發
CDN	Cloud CDN	CloudFront	CloudFront 邊緣節點更多，Cloud CDN 與 GCP 整合更好
DNS	Cloud DNS	Route 53	Route 53 功能更豐富（健康檢查、流量路由）
VPN	Cloud VPN	Site-to-Site VPN	功能相近
專線連接	Cloud Interconnect	Direct Connect	功能相近，都支援 10G/100G 專線
DDoS 防護	Cloud Armor	Shield + WAF	Cloud Armor 整合了 WAF 和 DDoS 防護
Service Mesh	—	App Mesh	GCP 使用 Istio on GKE

網路是 GCP 的強項之一，詳見 VPC 網路基礎和 VPC 進階設定。

容器與 Serverless

功能	GCP	AWS	說明
託管 K8s	GKE (Standard/Autopilot)	EKS	GKE Autopilot 全託管，無需管理節點
多雲 K8s	GKE Enterprise	EKS Anywhere	GKE Enterprise 支援跨雲和地端統一管理
容器執行	Cloud Run	Fargate	Cloud Run 冷啟動更快，計價更細
容器映像倉庫	Artifact Registry	ECR	功能相近
Serverless 函式	Cloud Functions (2nd gen)	Lambda	Lambda 生態系更大，Cloud Functions 與 Eventarc 整合好

GKE 的詳細介紹：GKE 入門與實戰和 Cloud Functions 教學。

DevOps 與 CI/CD

功能	GCP	AWS	說明
CI/CD	Cloud Build	CodeBuild + CodePipeline	Cloud Build 設定更簡潔，與 GCR/AR 整合好
IaC	Terraform（~~Deployment Manager~~ 2026/3 關閉）	CloudFormation / Terraform	兩者都支援 Terraform，這是業界主流
原始碼管理	Cloud Source Repositories	CodeCommit	兩者都在式微，多數團隊用 GitHub
部署	Cloud Deploy	CodeDeploy	功能相近

延伸閱讀：Cloud Build CI/CD 實戰和 Terraform on GCP。

監控與日誌

功能	GCP	AWS	說明
監控	Cloud Monitoring	CloudWatch	Cloud Monitoring 的 Dashboard 體驗較好
日誌	Cloud Logging	CloudWatch Logs	Cloud Logging 的查詢語法更直覺
追蹤	Cloud Trace	X-Ray	功能相近
除錯	—	—	兩者都已淘汰獨立除錯服務
SLO 管理	Service Monitoring	—	GCP 內建 SLI/SLO 管理，AWS 需自建

延伸閱讀：監控與日誌入門。

安全與身份驗證

功能	GCP	AWS	說明
身份管理	Cloud IAM	IAM	GCP IAM 以組織/資料夾/專案階層管理，AWS 以帳號為單位
金鑰管理	Cloud KMS	KMS	功能相近
密鑰管理	Secret Manager	Secrets Manager	功能相近，GCP 定價更低
合規報告	Assured Workloads	Artifact (合規)	功能相近
威脅偵測	Security Command Center	GuardDuty + Security Hub	SCC 提供統一的安全態勢儀表板
DDoS/WAF	Cloud Armor	Shield + WAF	Cloud Armor 是整合方案

IAM 是雲端安全的基石，詳見 IAM 基礎觀念和安全性最佳實踐。

六大面向深入比較

對照表能幫你快速找到對應的服務，但選平台不能只看功能清單。下面這六個面向，才是真正會左右你決定的地方。

1. 定價與成本

這是大多數人最關心的問題。

兩大平台的定價模式有根本性差異：

GCP 的定價優勢

持續使用折扣（Sustained Use Discounts，SUD）：VM 在同一個月份使用超過一定時數，自動打折，最高可省 30%。不需要簽約、不需要預付，全自動套用。
承諾使用折扣（Committed Use Discounts，CUD）：承諾 1 年或 3 年用量，最高可省 57%。
每秒計費：Compute Engine 最低以秒計費（最少 1 分鐘），用多少付多少。
BigQuery 隨選計價：每 TB 查詢約 $6.25 USD，不需要啟動任何叢集。
免費方案比較大方：包含每月 1 個 e2-micro VM、5 GB Cloud Storage、1 GB BigQuery 查詢等。

AWS 的定價模式

預留執行個體（Reserved Instances）：需要手動購買，但折扣幅度大（最高 72%）。
Savings Plans：比 Reserved Instances 更彈性，可跨服務使用。
Spot Instances：按需使用閒置容量，最高可省 90%（但可能隨時被回收）。
免費方案：12 個月免費 + 永遠免費的部分服務（如 Lambda 每月 100 萬次請求）。

成本比較重點

項目	GCP	AWS
自動折扣	有（SUD）	無
出站流量費用	較低	較高
計費精細度	每秒	每秒（EC2）/ 每小時（部分服務）
定價透明度	較高	服務太多，價格結構複雜
成本管理工具	Cost Management	Cost Explorer + Budgets

結論：不想花太多時間搞成本優化，GCP 的自動折扣比較省心。有專門的 FinOps 團隊，AWS 的彈性折扣方案可以壓出更低的成本。

更詳細的成本策略：GCP 成本優化全攻略。

2. AI / 機器學習能力

這是 2026 年最重要的競爭領域。

GCP 的 AI 優勢

GCP 在 AI/ML 這塊有幾個別人比不上的地方：

Gemini 模型家族：最新的 Gemini 3.1 Pro（100 萬 tokens 上下文）和 3.1 Flash 是目前最強的多模態模型之一，原生整合在 Vertex AI 平台。
TPU（Tensor Processing Unit）：Google 自研的 AI 專用晶片，在大規模模型訓練上性價比極高。TPU v5e 和 v6 提供了業界領先的訓練效能。
BigQuery ML：直接在 BigQuery 裡用 SQL 建立和訓練機器學習模型，不需要搬移資料。
Vertex AI 平台：從資料準備、模型訓練、部署到監控全包在同一個平台裡，整合度非常高。
搜尋與推薦 AI：Vertex AI Search 和 Recommendations AI 是開箱即用的企業搜尋和推薦引擎。

AWS 的 AI 優勢

Bedrock 多模型平台：可以使用 Claude（Anthropic）、Titan（Amazon）、Llama（Meta）等多家基礎模型，選擇更多。
SageMaker 生態系：歷史更久，社群更大，第三方整合更多。
Trainium / Inferentia 晶片：Amazon 自研的 AI 晶片，在推論成本上很有競爭力。
更多 AI 服務：AWS 提供更多細分的 AI 服務（Textract、Comprehend Medical 等）。

結論：核心需求是 AI/ML，尤其是大規模資料分析加 AI 的組合（BigQuery + Vertex AI），GCP 明顯佔上風。如果你想要多家模型隨意挑，AWS Bedrock 是不錯的選項。

3. Kubernetes 與容器

GKE 是 GCP 最被低估的殺手級服務。

這不是我隨口說的。Kubernetes 本來就是 Google 發明的，GKE 又是全世界第一個託管 K8s 服務，到今天還是業界標竿。

GKE vs EKS 比較

項目	GKE	EKS
K8s 版本更新	最快（通常發布後數週）	較慢（通常數月）
全託管模式	Autopilot（不需管理節點）	無對應功能
控制平面費用	標準版免費	$0.10/hr (~$73/月)
節點自動升級	有	有（較晚支援）
安全掃描	內建二進位授權	需額外整合
多雲管理	GKE Enterprise	EKS Anywhere
GPU 排程	原生支援	需額外設定
Service Mesh	內建 Istio 整合	需額外安裝 App Mesh

結論：如果你重度用 Kubernetes，GKE 是目前最好的選擇，沒有之一。尤其 GKE Autopilot，連節點都不用你管，把容器丟上去部署就好。

深入了解：GKE 入門與實戰。

4. 全球基礎設施

AWS 的基礎設施

35+ 個 Region、110+ 個可用區
歷史較久，覆蓋範圍廣
邊緣節點超過 400 個（CloudFront）
在部分國家有 Local Zone 和 Wavelength（5G 邊緣運算）

GCP 的基礎設施

40+ 個 Region、120+ 個可用區
使用 Google 的私有光纖骨幹網路，全球超過 100 個節點間直接連接
網路延遲和穩定度業界領先
全球負載均衡使用 Anycast IP，一個 IP 就能服務全球用戶
Premium Tier 網路讓流量走 Google 的私有骨幹，而非公共網路

關鍵差異：AWS 的 Region 比較多（不過差距在縮小），但論網路品質 GCP 更好。Google 的私有光纖骨幹是世界上最大的私有網路之一，你的資料在 Google 自己的網路裡跑，不走公共網路，所以延遲更低、也更穩。

台灣地區

兩個平台都有台灣 Region：

GCP：asia-east1（彰化），3 個可用區
AWS：ap-east-2（台北），3 個可用區（2025 年 6 月啟用）

兩家現在都有台灣 Region，對需要資料落地的產業來說都是好事。GCP 的彰化 Region 經營比較久，生態系也較成熟；AWS 的台北 Region 則讓原本靠東京的台灣用戶，多了一個在地選擇。

5. 企業生態系與第三方整合

AWS 的生態系優勢

AWS Marketplace：最大的雲端服務市集，超過 18,000 個第三方產品
合作夥伴網路（APN）：全球最大的雲端合作夥伴生態系
培訓與認證：最多人持有的雲端認證（AWS SAA 是業界最受歡迎的雲端認證）
社群：Stack Overflow 上 AWS 相關問答數量遠超 GCP
企業支援：更成熟的企業級支援方案和 TAM（Technical Account Manager）

GCP 的生態系優勢

Google Workspace 整合：如果公司用 Gmail、Google Drive、Google Docs，GCP 的整合體驗一流
開源友善：GCP 對開源社群更友善（Kubernetes、TensorFlow、Go 都是 Google 的專案）
數據分析生態系：BigQuery + Looker + Dataflow 的數據分析鏈非常強大
Google Maps Platform：如果你的應用需要地圖服務，GCP 的整合最好
Firebase：行動應用開發的全套後端服務，整合度極高

結論：如果公司已經大量用了 AWS 生態系的第三方工具，要搬家成本很高。如果是新專案，或本來就在用 Google Workspace，那 GCP 的整合用起來會更順。

6. 學習曲線與文件品質

項目	GCP	AWS
Console 介面	較簡潔直覺	功能多但較複雜
文件品質	結構清晰、範例完整	內容最多但有時難找
CLI 工具	`gcloud` 統一介面	`aws` CLI + 各服務獨立工具
免費學習資源	Google Cloud Skills Boost	AWS Skill Builder
認證考試	ACE、PCA、PDE 等	SAA、SAP、DOP 等
學習社群	較小但成長快	最大的雲端學習社群

結論：GCP 的學習曲線比較平緩，Console 介面比較直覺，文件品質也很一致。AWS 的學習資源最多，但服務實在太多，新手很容易迷路。

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GCP 的獨特優勢（AWS 沒有的）

下面這些是 GCP 有、AWS 卻找不到對應功能的特色：

1. BigQuery — 無伺服器分析引擎

BigQuery 大概是 GCP 最有代表性的服務。它是一個完全無伺服器的資料倉儲，不用你開叢集、不用管節點、也不用調容量。SQL 丟進去，幾秒鐘就能掃完 PB 級的資料。

隨選計價：每 TB 查詢約 $6.25 USD
內建 ML：直接用 SQL 建立和訓練模型（BigQuery ML）
跨雲查詢：BigQuery Omni 可以直接查詢存放在 AWS S3 或 Azure Blob Storage 的資料
即時串流：支援每秒數百萬筆的即時資料寫入

AWS 對應的 Redshift 得先把叢集配好，管理成本比較高。Redshift Serverless 雖然也走無伺服器路線，但成熟度跟整合度都還追不上 BigQuery。

完整教學：BigQuery 深度解析。

2. 全球負載均衡 — Anycast IP

GCP 的 Cloud Load Balancing 提供全球 Anycast IP，一個 IP 位址就能把流量導到全球最近的後端。你不用在每個 Region 各擺一個負載均衡器，也不用靠 DNS 做地理路由。

AWS 的 ALB/NLB 是區域性服務，要做全球分發，得搭 Route 53 或 Global Accelerator，架構就複雜起來了。

延伸閱讀：負載均衡深度指南。

3. 持續使用折扣（SUD）— 自動省錢

GCP 的持續使用折扣（Sustained Use Discounts）是全自動的。只要你的 VM 在同一個月份持續運行，GCP 會自動幫你打折，最高省 30%。

不需要簽約、不需要預付、不需要分析用量、不需要購買預留實例。全部自動。

AWS 沒有這種自動折扣。你得自己去分析用量、買 Reserved Instances 或 Savings Plans 才省得到。

4. Live Migration — VM 不停機遷移

當 GCP 需要對底層硬體做維護時，你的 VM 會被 Live Migration（即時遷移）到其他實體主機上，整個過程你的 VM 不會停機。

AWS 碰到維護事件通常得重啟 VM（雖然會提前排程通知）。對 SLA 要求嚴格的工作負載來說，GCP 的 Live Migration 是個很重要的優勢。

5. 自訂機型 — 精準配置資源

GCP 的 Compute Engine 讓你自己搭配 vCPU 跟記憶體，不被固定機型綁死。應用需要 6 vCPU + 24 GB RAM，你就開 6 vCPU + 24 GB RAM，不用挑一個「最接近」的固定機型，然後白白浪費資源。

AWS 的 EC2 有數百種機型，但你只能從固定清單中選擇。

6. Cloud Spanner — 真正的全球分散式資料庫

Cloud Spanner 是唯一一個同時做到關聯式語意和全球強一致性的資料庫。它能把資料分散到多個 Region，又能保證交易的一致性（靠的是 Google 的 TrueTime 技術）。

AWS 的 Aurora Global Database 是主從複寫架構，跨 Region 的一致性是最終一致（Eventually Consistent），不是強一致。

深入了解：Cloud Spanner 架構解析。

AWS 的獨特優勢（GCP 沒有的）

公平起見，以下是 AWS 有、GCP 沒有的特色：

1. 更多 Region 和更多服務

AWS 有超過 200 個服務，GCP 約 150 個。AWS 在某些領域分得很細，有不少專用服務（像 IoT、機器人、衛星通訊），GCP 則傾向少而整合。

所以碰到特殊需求的企業（例如大規模 IoT 部署、遊戲後端），AWS 能挑的服務更多。

2. 最大的第三方生態系

AWS Marketplace 有超過 18,000 個第三方產品和服務。幾乎所有主流的 ISV（獨立軟體供應商）都優先支援 AWS。

如果你很依賴某些第三方工具（像 Datadog、Snowflake、HashiCorp），它們在 AWS 上的整合通常最成熟。

3. 更成熟的企業支援

AWS 的企業支援方案（Enterprise Support）包含 TAM（Technical Account Manager）、Trusted Advisor、事件管理等服務，歷史最久、最成熟。

AWS 服務大型企業客戶的經驗更豐富，對需要白手套服務的大型組織來說，AWS 的企業支援可能更讓人放心。

4. Outposts — 地端延伸

AWS Outposts 讓你在自家資料中心跑 AWS 服務，用的還是跟雲端一樣的 API 跟管理工具。對資料主權要求嚴格的企業來說，這是個很獨特的解法。

GCP 有 Google Distributed Cloud 作為對應方案，但成熟度和部署案例不及 Outposts。

5. Lambda@Edge — 邊緣運算

AWS 的 Lambda@Edge 讓你在 CloudFront 的邊緣節點跑函式，能在離用戶最近的地方處理請求。對講求極低延遲的應用很有用。

GCP 沒有完全對應的邊緣函式服務（Cloud CDN 的功能較基礎）。

6. 更豐富的認證和培訓體系

AWS 的認證體系更龐大、更成熟：

12+ 種認證考試（GCP 約 10 種）
更多的培訓合作夥伴
更大的認證持有者社群
在求職市場上，AWS 認證的需求量仍高於 GCP 認證

不過 GCP 認證的價值正在快速提升，詳見 GCP 認證準備全攻略和 GCP 認證的職涯價值。

選擇決策框架

還是不知道該選哪個？跟著下面這張流程圖走一遍就有方向了：

                    ┌─────────────────────┐
                    │    你的主要需求？     │
                    └─────────┬───────────┘
                              │
              ┌───────────────┼───────────────┐
              ▼               ▼               ▼
        ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────────┐
        │  AI / ML  │  │ 大數據分析 │  │ 企業應用上雲   │
        │  為主     │  │   為主     │  │    為主        │
        └─────┬─────┘  └─────┬─────┘  └───────┬───────┘
              │              │                 │
              ▼              ▼                 ▼
        ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────────┐
        │  考慮 GCP  │  │  推薦 GCP  │  │ 兩者都可以     │
        │ Vertex AI │  │ BigQuery  │  │ 看團隊經驗     │
        │ + TPU     │  │ 無可取代   │  │ 和既有投資     │
        └───────────┘  └───────────┘  └───────┬───────┘
                                              │
                                    ┌─────────┼─────────┐
                                    ▼                   ▼
                              ┌───────────┐      ┌───────────┐
                              │ 團隊熟悉   │      │ 團隊熟悉   │
                              │  AWS？     │      │ Google 生 │
                              │ → 用 AWS   │      │ 態系？     │
                              └───────────┘      │ → 用 GCP  │
                                                 └───────────┘

更具體的建議

選 GCP 如果你：

重度使用 Kubernetes（GKE 是最好的託管 K8s）
需要大規模數據分析（BigQuery 無可取代）
專注於 AI/ML 開發（Vertex AI + TPU）
已經使用 Google Workspace
台灣企業需要本地 Region（彰化 asia-east1）
預算有限，想要自動省錢（SUD）
偏好簡潔的操作介面和文件

選 AWS 如果你：

需要最多的服務選擇和第三方整合
已經有大量 AWS 投資和專業知識
需要最成熟的企業級支援
有特殊需求（IoT、遊戲、衛星通訊等）
團隊已有 AWS 認證
需要最大的求職市場認可度

兩個都用（多雲策略）如果你：

大型企業想避免供應商鎖定
不同團隊有不同的平台偏好
需要利用各平台的最強項（例如 AWS 做基礎建設 + GCP 做數據分析）
有足夠的 DevOps 團隊來管理多雲環境

台灣企業實際案例分析

下面挑幾種常見的台灣企業場景，給你對應的建議：

案例一：電商平台（中型企業）

情境：自有電商平台，日活 10 萬用戶，需要穩定的網站架構、會員系統、推薦引擎。

建議：GCP

Cloud Run 部署微服務，自動擴展
Cloud SQL (PostgreSQL) 做主資料庫
BigQuery 做用戶行為分析
Vertex AI Recommendations 做商品推薦
Cloud CDN 加速靜態資源
台灣彰化 Region，延遲最低

案例二：金融科技公司

情境：需要嚴格的合規要求、資料落地、高可用性。

建議：看情況

如果需要金管會認可的雲端服務 → 兩者都有台灣金融業客戶
如果重視資料分析能力 → GCP（BigQuery + Spanner）
如果需要最多的第三方合規工具 → AWS（Marketplace 選擇更多）

案例三：AI 新創公司

情境：用大型語言模型做產品，需要 GPU 資源、模型訓練和部署。

建議：GCP

Vertex AI 做模型訓練和部署
TPU 做大規模訓練（性價比最高）
Gemini API 做基礎模型推論
BigQuery 做資料前處理
Cloud Run 部署 API 服務

案例四：跨國製造業

情境：全球工廠需要 IoT 資料收集、供應鏈管理、ERP 系統。

建議：AWS 或多雲

AWS IoT Core 做設備管理
AWS 全球 Region 較多，覆蓋工廠所在地
如果數據分析需求大，搭配 GCP BigQuery
SAP on AWS/GCP 都有成熟方案

案例五：遊戲公司

情境：手遊後端，需要即時通訊、玩家配對、排行榜。

建議：GCP

Firebase 做即時資料同步
Cloud Spanner 做全球排行榜（全球強一致性）
GKE 運行遊戲伺服器
Cloud CDN 做資源分發
Google 的全球網路延遲最低

常見問題 FAQ

Q1：GCP 和 AWS 哪個比較便宜？

沒有絕對的答案。同等規格下，兩者的牌價差距不大（通常在 5-10% 以內）。真正影響成本的是：

折扣方案：GCP 的 SUD 自動省錢，AWS 的 RI/Savings Plans 需要主動操作
出站流量：GCP 通常較低
隱藏成本：跨區域流量、API 呼叫次數、日誌儲存等

建議拿兩家的定價計算器，照你的場景實際算一遍。

Q2：我已經在用 AWS，值得換到 GCP 嗎？

大多數情況下不值得整套搬過去。 遷移成本（人力、時間、風險）通常遠超過你省下來的錢。

但可以考慮多雲策略：AWS 留著當主要基礎建設，把數據分析搬到 GCP（BigQuery），或把 AI 工作負載搬到 GCP（Vertex AI + TPU）。

Q3：新手應該先學 AWS 還是 GCP？

看你的職涯目標。 想進外商或大型企業，AWS 認證的求職市場更大。對 AI、數據分析有興趣，或想進 Google 生態系的公司，那就選 GCP。

雲端的核心概念（VM、VPC、IAM、容器、Serverless）兩家是相通的。學會一個，再切到另一個並不難。

我們的 GCP 入門課程從零開始教你，適合完全沒有雲端經驗的學習者。

Q4：GCP 的穩定性如何？AWS 比較穩定嗎？

兩家都提供 99.95% 以上的 SLA。看公開的停機紀錄，兩邊的穩定度其實差不多。

GCP 有一個獨特優勢：Live Migration 讓 VM 維護不需要停機，減少了計畫性維護造成的影響。

Q5：台灣的技術支援和合作夥伴夠嗎？

兩家在台灣都有官方團隊跟合作夥伴。GCP 有彰化 Region 的地利之便，在地支援也越來越強。AWS 則是合作夥伴數量比較多。

建議直接找兩家的台灣團隊聊聊，問清楚支援方案跟價格。

Q6：多雲策略好嗎？還是專注一個平台？

中小企業建議專注一個平台就好。 多雲會讓技術複雜度、人力跟管理成本通通變高。

大型企業可以考慮多雲，但要有明確的策略（例如 AWS 做 A、GCP 做 B），不要每個服務都在兩家各做一套。

Q7：GCP 的 Free Tier 和 AWS 的 Free Tier 哪個比較大方？

GCP 的免費方案較大方：

永久免費的 e2-micro VM（1 個）
每月 5 GB Cloud Storage
每月 1 TB BigQuery 查詢
Cloud Functions 200 萬次/月

AWS 的免費方案有些是 12 個月限制的（如 EC2 t2.micro），有些是永久免費的（如 Lambda 100 萬次/月）。

學習用途的話，兩者的免費額度都足夠，不用擔心費用。

Q8：Kubernetes 一定要用 GKE 嗎？EKS 不好嗎？

EKS 沒有不好，但 GKE 確實是目前最好的託管 K8s：

控制平面免費（EKS 要 $73/月）
Autopilot 模式完全不需管理節點
K8s 版本更新最快
畢竟 K8s 是 Google 發明的

如果你已經在 AWS 生態系裡，EKS 也夠用，不必為了 GKE 特地搬家。但如果是新專案，GKE 是更好的起點。

總結：選擇適合你的平台

回到開頭那句話：沒有最好的雲端平台，只有最適合你的那一個。

場景	推薦
AI/ML 開發	GCP
大數據分析	GCP
Kubernetes 為主	GCP
台灣本地部署	GCP
最多服務選擇	AWS
最大第三方生態	AWS
企業級支援	AWS
IoT / 特殊服務	AWS
多雲策略	兩者搭配

不管你選哪個平台，最重要的是開始動手做。雲端的核心概念是相通的，你在一個平台上學到的東西，大概 80% 可以直接搬到另一個平台用。

延伸學習

如果你決定從 GCP 入手（或想再深入一點），這是我推薦的學習路線：

入門：為什麼選擇 GCP？ → 環境設定 → 第一台 VM
核心服務：VPC 網路 → IAM 權限 → Cloud Storage
進階主題：Cloud Run → GKE → BigQuery
認證準備：ACE 認證攻略 → 職涯發展
2026 趨勢：雲端技術趨勢 → 成本優化

這篇文章會持續更新。如果有任何問題或建議，歡迎在下方留言討論。

為什麼這篇比較文章值得你花 15 分鐘讀完？

2026 年雲端市場概覽

核心服務完整對照表

運算服務

儲存服務

資料庫服務

AI / 機器學習

網路服務

容器與 Serverless

DevOps 與 CI/CD

監控與日誌

安全與身份驗證

六大面向深入比較

1. 定價與成本

GCP 的定價優勢

AWS 的定價模式

成本比較重點

2. AI / 機器學習能力

GCP 的 AI 優勢

AWS 的 AI 優勢

3. Kubernetes 與容器

GKE vs EKS 比較

4. 全球基礎設施

AWS 的基礎設施

GCP 的基礎設施

台灣地區

5. 企業生態系與第三方整合

AWS 的生態系優勢

GCP 的生態系優勢

6. 學習曲線與文件品質

GCP 的獨特優勢（AWS 沒有的）

1. BigQuery — 無伺服器分析引擎

2. 全球負載均衡 — Anycast IP

3. 持續使用折扣（SUD）— 自動省錢

4. Live Migration — VM 不停機遷移

5. 自訂機型 — 精準配置資源

6. Cloud Spanner — 真正的全球分散式資料庫

AWS 的獨特優勢（GCP 沒有的）

1. 更多 Region 和更多服務

2. 最大的第三方生態系

3. 更成熟的企業支援

4. Outposts — 地端延伸

5. Lambda@Edge — 邊緣運算

6. 更豐富的認證和培訓體系

選擇決策框架

更具體的建議

台灣企業實際案例分析

案例一：電商平台（中型企業）

案例二：金融科技公司

案例三：AI 新創公司

案例四：跨國製造業

案例五：遊戲公司

常見問題 FAQ

Q1：GCP 和 AWS 哪個比較便宜？

Q2：我已經在用 AWS，值得換到 GCP 嗎？

Q3：新手應該先學 AWS 還是 GCP？

Q4：GCP 的穩定性如何？AWS 比較穩定嗎？

Q5：台灣的技術支援和合作夥伴夠嗎？

Q6：多雲策略好嗎？還是專注一個平台？

Q7：GCP 的 Free Tier 和 AWS 的 Free Tier 哪個比較大方？

Q8：Kubernetes 一定要用 GKE 嗎？EKS 不好嗎？

總結：選擇適合你的平台

延伸學習

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