GKE vs EKS vs AKS：三大雲端 Kubernetes 服務完整比較

GKE、EKS、AKS 都提供受管 Kubernetes 控制平面，真正拉開差距的是周邊責任：節點由誰管理、網路如何分配 IP、升級如何排程、身分如何接上既有環境，以及團隊願意承擔多少維運工作。

這篇文章以同層級的模式比較：GKE Autopilot、EKS Auto Mode、AKS Automatic，再對照各平台可深度自訂的標準模式。你將得到：

• 三大平台的責任邊界與核心整合差異
• 版本升級、網路、安全與可觀測性的比較方式
• 不依賴固定月費的總成本模型
• 一套從硬性需求到 PoC 的選型決策流程

一、為什麼平台選型會影響 Day 2？

能建立叢集只是 Day 1。平台差異通常在升級、IP 容量、身分、監控與成本分攤開始放大；若沒有先把這些條件寫清楚，同一個 Kubernetes API 仍可能帶來完全不同的營運負擔。

三大平台的定位

Fargate 與 AKS Virtual Nodes 仍各有用途，但它們不是完整接管叢集基礎設施的對等方案，因此本文不再拿它們和 Autopilot 做主比較。

二、先比較共同責任

「不用管節點」不等於「不用營運 Kubernetes」。Pod Disruption Budget、資源請求、網路政策、祕密、備份與應用 SLO，仍然是使用者責任。

三、三個平台的現在式

GKE：Autopilot 與 Standard

GKE Autopilot 由 Google 管理節點佈建、擴縮、作業系統與多項安全預設；Standard 則讓團隊直接選擇節點池、映像檔與更多底層設定。一般用途 Autopilot 工作負載多以 Pod 資源請求計費，指定特定硬體或部分運算類別時可能改採節點型計費。

gcloud container clusters create-auto my-cluster \
  --region=asia-east1 \
  --release-channel=regular

Autopilot 有平台 guardrail、資源請求預設與工作負載限制；這些規則會演進，評估特權、host access、第三方 agent 或特殊硬體前，應查閱最新的 Autopilot limitations，而不是沿用固定清單。

EKS：Auto Mode 與標準 EKS

EKS Auto Mode 把管理範圍擴展到運算自動擴縮、Pod 網路、NetworkPolicy、負載平衡與 EBS 儲存元件。Auto Mode 節點採受管且限制直接存取的生命週期；團隊仍掌握 VPC、叢集設定、NodePool／NodeClass 與應用。

標準 EKS 可以搭配 Managed Node Groups、自管節點或 Fargate。Fargate 適合特定 Pod 執行場景，但 DaemonSet、部分儲存與硬體需求須逐項檢查，不應視為 Auto Mode 的同義詞。

eksctl create cluster \
  --name my-cluster \
  --region ap-northeast-1 \
  --nodegroup-name standard-workers \
  --node-type m7i.large \
  --nodes 3

AKS：Automatic 與 Standard

AKS Automatic 提供預設啟用的節點自動佈建、安全、監控與升級設定；AKS Standard 則保留完整節點池、網路與升級控制。需要 Windows node pool、特定 VM SKU 或既有客製自動化時，要先檢查 Automatic 的功能對照，必要時改用 Standard。

az aks create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myAKSCluster \
  --node-count 3 \
  --enable-managed-identity \
  --generate-ssh-keys

AKS 支援 Windows Server 容器，但「支援 Windows」不代表任何 .NET 工作負載都應直接選 AKS。還要比較映像檔相容性、節點池限制、授權、團隊技能與資料所在位置。

四、六個技術面向怎麼比？

1. 代管程度：先比模式，不要只比品牌

若平台 guardrail 阻擋必要的 kernel、agent、網路或硬體設定，就改評估標準模式，不要先選品牌再硬套工作負載。

2. 升級：比較可預測性與應用韌性

GKE 有 Rapid、Regular、Stable 與 Extended release channels；Regular 是預設且適合多數使用者。所有 channel 都會自動升級，差別在版本進入的節奏。Extended 提供較長支援週期，但有適用限制與延長支援費用，且不適用 Autopilot。

EKS Auto Mode 與 AKS Automatic 也自動化更多升級工作；標準模式則提供更多手動或 channel 設定。無論哪個平台，升級前仍要驗證 deprecated API、PDB、replica、quota、子網容量與 surge 行為。

3. 網路：IP 模型比 CNI 名稱更重要

EKS 不再需要一律安裝 Calico 才能執行 NetworkPolicy；VPC CNI 已支援這項能力，但 Fargate、Windows、獨立 Pod 與額外網卡等情況仍有官方限制。

不要用單一 VM 規格與 CIDR 做跨平台結論。PoC 應以實際 instance／VM、maxPods、升級 surge、prefix delegation 或 overlay 設定重新計算。

4. 安全：看完整控制鏈，不只看單一產品

Binary Authorization 可以在部署時要求映像檔或 attestation 符合政策，但有權限的管理者仍能修改政策，組織也可設計 breakglass。它是控制鏈的一環，不是「永遠無法繞過」的保證。

5. 可觀測性：三家都有受管工具，差別在預設與治理

三家都能收集 Kubernetes metrics、logs 與 traces，也都能接 Prometheus／OpenTelemetry。不要用「建立叢集就全部完成」或「一定要手裝六個 agent」做靜態比較；實際步驟取決於建立模式、預設設定、留存需求與成本政策。

PoC 至少要驗證：控制平面稽核日誌、容器 stdout/stderr、節點與 Pod 指標、應用 trace、告警路由、資料遮罩、留存天數與每 GB 成本。

6. 成本：固定單價只能當查核點

截至 2026-08-04，官方頁面的關鍵差異是：

• GKE：所有叢集都有每小時叢集管理費；每個帳單帳戶的月度 credit 只適用於 zonal Standard 與 Autopilot，不適用 regional Standard。
• EKS：標準 Kubernetes 版本支援期以每叢集每小時計費；進入 extended support 後費率顯著提高，因此升級延遲本身就是成本。
• AKS：Free tier 沒有財務保證的 SLA；Standard 提供 SLA；Premium 加上 LTS。Automatic 有自己的 hosted component 與運算計費模型。

官方入口：GKE Pricing、EKS Pricing、AKS Pricing。實際金額會受區域、合約、折扣、版本與工作負載模式影響，應以 calculator 或帳單匯出重算。

不要直接拿三個不同 VM 系列的牌價相加比較。先固定 vCPU、記憶體、架構、磁碟、可用區、折扣與 SLO，再加上相同的流量與留存假設。

五、多叢集、混合雲與生態系

GKE Enterprise Fleet、Amazon EKS 的混合／地端選項與 Azure Arc／Fleet Manager 解決的範圍並不完全相同。比較時要拆成註冊與盤點、設定同步、政策、服務連線、升級、身分、可觀測性與支援責任。

生態系的差異在 Kubernetes 外圍

若資料庫、訊息、身分與可觀測性都已在同一朵雲，優先評估同雲平台通常能減少跨雲網路與權限整合。但「資料在哪裡」只是起點，仍要檢查硬性需求與退出成本。

Config Sync 範例

若選擇 GKE Enterprise，可用 Config Sync 將 Git 設定同步到 Fleet；其他平台也可使用 Flux、Argo CD 等工具建立類似流程。

apiVersion: configsync.gke.io/v1beta1
kind: RootSync
metadata:
  name: root-sync
  namespace: config-management-system
spec:
  sourceFormat: unstructured
  git:
    repo: https://github.com/my-org/k8s-config
    branch: main
    dir: clusters/production
    auth: gcpserviceaccount
    gcpServiceAccountEmail: config-sync@my-project.iam.gserviceaccount.com

六、選型決策框架

用加權評分取代固定推薦

先替每個評估面向設定權重，再讓架構、平台、資安、財務與應用團隊各自評分。不要直接套用「Windows +5、AI +4」這種通用分數。

最小可行 PoC

七、截至 2026 年的共同方向

三家都在把更多節點與核心元件責任移向供應商：GKE 以 Autopilot、AWS 以 EKS Auto Mode、Microsoft 以 AKS Automatic 提供較完整的自動化路徑。這不代表三者功能完全等價，也不代表標準模式過時；選擇關鍵仍是 guardrail 是否符合工作負載，以及團隊需要多少底層控制。

另一個共同方向是把身分、政策、供應鏈、網路與可觀測性整合到平台預設。但「預設啟用」與「已符合你的合規要求」是兩回事，仍要用組織政策、威脅模型與稽核證據驗證。

產品能力變化很快。本文只保留官方頁能穩定支持的方向，不列出未核對的市場排名、固定延遲與「某年新增」清單。

八、常見問題 FAQ

Q1：GKE 的叢集管理費 credit 適用所有叢集嗎？

不適用。GKE 定價頁列出的每月 credit 只適用於 zonal Standard 與 Autopilot 叢集，不適用 regional Standard。每個叢集仍會產生叢集管理費，credit 再由帳單帳戶層級抵扣符合條件的用量。

Q2：EKS 為什麼要把版本升級納入成本？

EKS 的 Kubernetes 版本先進入標準支援，之後可進入 extended support；官方定價頁顯示 extended support 的每小時叢集費高於標準支援。延後升級除了增加技術風險，也可能直接增加固定費用。

Q3：從 EKS 或 AKS 遷移到 GKE，或反向遷移，困難嗎？

Kubernetes 標準物件通常可以重用，但真正的工作量在 PersistentVolume、Ingress／Gateway、LoadBalancer annotation、工作負載身分、registry、祕密、DNS、觀測與 CI/CD。先列出雲端專屬資源，再設計資料同步、雙跑、流量切換與回復路徑；不要只搬 YAML 就宣告完成。

Q4：GKE Autopilot、EKS Auto Mode、AKS Automatic 有哪些限制？

三者都用 guardrail 換取較低維運負擔，限制會涉及節點存取、自訂映像檔、kernel／host 功能、第三方 agent、硬體、網路與升級控制，而且支援矩陣會持續變動。最可靠的方法是把必要能力列成清單，逐項對照最新官方限制並在 PoC 實際部署。

Q5：小團隊應該直接選哪個？

先把 GKE Autopilot、EKS Auto Mode、AKS Automatic 都列為候選，再優先保留與既有資料、IAM 和網路同雲的方案。小團隊通常更需要降低維運負擔，但也更難承擔跨雲整合與資料傳輸；用一週左右的最小 PoC 比品牌式推薦更可靠。

Q6：台灣使用者應該只看哪裡有 Region 嗎？

不應只看 Region 名稱。還要確認目標 Kubernetes 模式、GPU、資料庫、Load Balancer、私有連線與合規服務在該區域是否可用，並從實際使用者網路量測 latency、jitter 與失敗切換。固定的「從台灣幾毫秒」會隨 ISP、路徑與時間改變，不能當架構保證。

九、總結

• GKE：優先評估 Google Cloud 整合、Autopilot、release channels 與 Fleet／政策能力是否符合需求。
• EKS：優先評估 AWS IAM、VPC、EC2／ELB 整合，以及 Auto Mode 或標準 EKS 的責任差異。
• AKS：優先評估 Microsoft Entra、Azure 網路與監控、Automatic／Standard，以及 Windows 工作負載需求。

沒有脫離情境的單一贏家。最穩健的決策是：用硬性需求排除不合格方案，用既有雲與責任邊界縮小範圍，再用可重現的 PoC 和帳單證據做最後選擇。

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最後核對：2026 年 8 月 4 日 | 資料來源：Google Cloud GKE、Amazon EKS 與 Microsoft AKS 官方文件及定價頁