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

Kubernetes 是 Google 送給世界的禮物，而 GKE 是 Google 自己用得最好的地方——但 AWS 跟 Azure 可不這麼想。

選 Kubernetes 平台就像選車：你可以選原廠賽車（GKE），可以選市佔率最高的國民車（EKS），也可以選跟企業生態系最緊密的商務車（AKS）。每一台都能到達目的地，但駕駛體驗天差地遠。

這篇文章從八大面向比較 GKE、EKS、AKS，不只講「功能差在哪」，還會給你一套選型決策框架，讓你照團隊現況選對平台。

你將了解：

✅ 三大平台的核心定位與哲學差異
✅ 叢集管理：GKE Autopilot vs EKS Fargate vs AKS 虛擬節點
✅ 版本升級、網路、安全、監控的實戰比較
✅ 真實定價計算（含控制平面費用）
✅ 多叢集與混合雲策略
✅ GKE 的獨家優勢（身為 K8s 發源地的底氣）
✅ 選型決策框架：根據你的情境選對平台

一、為什麼 Kubernetes 平台選型很重要？

Kubernetes 早就是容器編排的事實標準了。根據 CNCF 2025 年度調查，超過 84% 的企業在生產環境用 Kubernetes。但「用 K8s」只是起點，在哪裡跑 K8s 才是真正影響團隊效率、營運成本和長期架構的關鍵決策。

選錯平台的代價

選錯平台的真實情境：

❌ 選了 EKS，團隊卻沒人熟 AWS 網路 → VPC CNI 踩坑，IP 耗盡
❌ 選了 AKS，以為控制平面免費就便宜 → Node Pool 規格選太大，成本爆炸
❌ 選了 GKE Standard，手動管節點 → 其實 Autopilot 可以省 60% 維運時間

三大平台的哲學

平台	母公司	核心哲學
GKE	Google	K8s 原生體驗、自動化優先、安全預設
EKS	AWS	與 AWS 生態深度整合、彈性配置
AKS	Microsoft	企業友善、.NET/Windows 容器支援、成本入門低

二、三大服務一覽比較表

在逐一看各平台之前，先看個全景：

面向	GKE	EKS	AKS
推出年份	2015	2018	2018
K8s 關係	Google 創造了 K8s	採用開源 K8s	採用開源 K8s
控制平面費用	免費（一個 Zonal 叢集）	$0.10/hr（~$73/月）	免費
全託管模式	Autopilot	Fargate	虛擬節點（Virtual Nodes）
預設 CNI	VPC-native（Dataplane V2）	Amazon VPC CNI	Azure CNI / Kubenet
服務網格	內建 Istio（GKE Enterprise）	AWS App Mesh / Istio	Open Service Mesh / Istio
多叢集管理	GKE Enterprise（Fleet）	EKS Anywhere	Azure Arc
混合雲	GKE Enterprise	EKS Anywhere / Outposts	AKS on Azure Stack HCI
GPU 支援	NVIDIA A100/H100/TPU	NVIDIA GPU	NVIDIA GPU
最大節點數	15,000	數千（單一受管節點群組預設約 450，可申請提高）	5,000
SLA	99.95%（Regional）	99.95%	99.95%（含 SLA Tier）
免費方案	Autopilot 免控制平面	無	免控制平面

💡 關鍵觀察：EKS 是三者中唯一控制平面要收費的。一個 EKS 叢集的控制平面每月固定 ~$73 美元，這在多叢集架構下會快速累積。

三、各平台深入介紹

GKE：Kubernetes 的親兒子

Google 在 2014 年開源了 Kubernetes（源自內部的 Borg 系統），隔年 2015 年就推出 GKE。身為 K8s 的發源地，GKE 有幾個別人很難複製的優勢：

最快的版本支援

GKE 通常是最早支援 K8s 新版本的託管服務，常常在上游發布後幾週內就開出 Rapid channel。Google 的 K8s 核心團隊直接參與 GKE 開發，新功能第一時間就能用上。

Autopilot 模式——真正的全託管

GKE Autopilot 在 2021 年推出，自動化程度是三大平台裡最高的。節點、作業系統修補、安全基線通通由 Google 管，你只要定義 Pod，按 Pod 用的資源付費就好。

# GKE Autopilot 叢集建立——就這麼簡單
gcloud container clusters create-auto my-cluster \
--region=asia-east1 \
--release-channel=regular

強制安全基線

GKE Autopilot 預設啟用多項安全防護：

禁止特權容器
禁止 hostNetwork / hostPID
強制 Workload Identity（無 Node SA 洩漏風險）
自動啟用 Shielded GKE Nodes

適合場景：想要 K8s 原生體驗、要最高自動化程度、已經待在 GCP 生態系的團隊。

EKS：AWS 的 Kubernetes 服務

AWS 在 2018 年才推出 EKS，進場比較晚，但背後有 AWS 龐大的生態系撐腰。EKS 最大的優勢，就是跟 AWS 服務整合得很深。

AWS 生態整合

EKS 跟 IAM、VPC、ALB、CloudWatch、Secrets Manager 這些 AWS 服務都接得很緊。如果你的架構本來就大量用 AWS，選 EKS 很自然。

# EKS 叢集建立
eksctl create cluster \
  --name my-cluster \
  --region ap-northeast-1 \
  --nodegroup-name standard-workers \
  --node-type t3.medium \
  --nodes 3

EKS Fargate

EKS 的無伺服器容器方案是 Fargate，讓你不用管 EC2 節點。但跟 GKE Autopilot 不一樣，Fargate 的限制比較多：

不支援 DaemonSet
不支援 GPU 工作負載
每個 Pod 有 4 vCPU / 30 GB 記憶體上限
不支援 Stateful workload（EBS 需額外配置）

適合場景：已經深用 AWS 生態、需要跟一堆 AWS 服務整合、團隊 AWS 經驗豐富。

AKS：Azure 的 Kubernetes 服務

AKS 是 Microsoft 的託管 K8s 服務，核心賣點是企業友善和 Windows 容器支援。

企業生態系整合

AKS 跟 Azure Active Directory（Entra ID）、Azure DevOps、Visual Studio 都整合得很深。如果企業本來就用 Microsoft 那套技術棧，AKS 的遷移路徑是最順的。

# AKS 叢集建立
az aks create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myAKSCluster \
  --node-count 3 \
  --enable-managed-identity \
  --generate-ssh-keys

Windows 容器支援

三大平台裡，AKS 的 Windows 容器支援最成熟。如果你有 .NET Framework 應用要容器化，AKS 幾乎是唯一合理的選擇。

免費控制平面

跟 GKE 一樣，AKS 控制平面免費。但要注意一點：AKS 的 Uptime SLA（99.95%）要額外付費才能開。

適合場景：Microsoft/.NET 技術棧、需要 Windows 容器、使用 Azure AD 做企業身份管理。

四、八大面向深度比較

1. 叢集管理：自動化程度

這是三大平台差異最大的面向。

特性	GKE Autopilot	EKS Fargate	AKS 虛擬節點
管理範圍	Google 管節點 + OS + 安全	AWS 管 Pod 執行環境	Azure 管虛擬 Kubelet
計費方式	按 Pod 的 vCPU/Memory	按 Pod 的 vCPU/Memory	按 Pod 的 vCPU/Memory/秒
DaemonSet 支援	✅ Google 管理的 DaemonSet	❌ 不支援	❌ 不支援
GPU 支援	✅	❌	❌
Stateful 工作負載	✅ 完整支援	⚠️ 有限	⚠️ 有限
節點 SSH	❌（設計如此）	❌	N/A
自動擴縮	✅ 內建	✅ 需配置 Fargate Profile	✅ 需配置
成熟度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐

結論：論功能完整度和自動化程度，GKE Autopilot 明顯領先。 EKS Fargate 限制較多，AKS 虛擬節點還在成長。

如果你選擇手動管節點（GKE Standard / EKS Managed Node Groups / AKS Node Pools），三者的體驗其實滿接近的，但 GKE 在自動修復（auto-repair）和自動升級（auto-upgrade）這兩塊還是最成熟。

2. 版本升級體驗

K8s 每年發三個 minor 版本，升級這件事大概是所有 K8s 維運人員的痛點。

特性	GKE	EKS	AKS
Release Channels	✅ Rapid / Regular / Stable	❌ 手動選版本	✅ 類似機制
自動升級控制平面	✅ 預設啟用	❌ 手動觸發	✅ 可啟用
自動升級節點	✅ 維護視窗可配置	❌ 需手動或用 MNG	✅ 可啟用
升級順序保證	✅ 先控制平面再節點	⚠️ 需自行管理	✅ 自動管理
Surge Upgrade	✅ 可配置 surge 數量	❌	⚠️ Max Surge 設定
版本偏差保護	✅ 防止節點版本落後太多	❌	✅

GKE 的 Release Channels 是殺手級功能

Rapid Channel    → 新版本發布後幾週可用（適合開發/測試）
Regular Channel  → 穩定 2-3 個月後推送（建議多數生產環境）
Stable Channel   → 經過充分驗證（適合保守企業）

你只要選好 channel，GKE 就會在適當的維護視窗自動升級，還會照著 Pod Disruption Budget 控制升級節奏。EKS 沒這個機制，版本要自己追、升級要自己按、相容性也要自己驗。

3. 網路架構

特性	GKE	EKS	AKS
預設 CNI	Dataplane V2（基於 Cilium）	Amazon VPC CNI	Azure CNI / Kubenet
Pod IP 分配	VPC 子網 Alias IP	VPC 子網 ENI	虛擬網路子網
Network Policy	✅ Dataplane V2 內建	需安裝 Calico	✅ Azure NPM / Calico
Service Mesh	Istio（GKE Enterprise 內建）	App Mesh / 自建 Istio	Open Service Mesh
內建 Ingress	GKE Ingress（GCLB 整合）	ALB Ingress Controller	AGIC（Application Gateway）
多叢集服務發現	✅ Multi Cluster Services	❌ 需 Cloud Map	⚠️ 有限
IPv6 支援	✅ 雙堆疊	✅ 雙堆疊	✅ 雙堆疊

GKE Dataplane V2 的優勢

GKE 在 2024 年把 Dataplane V2（基於 eBPF 的 Cilium）設成全面預設，好處有：

內建 Network Policy，無需額外安裝 Calico
更好的效能（eBPF bypass iptables）
內建可觀測性（流量日誌、Policy 審計）
支援 FQDN Network Policy

EKS 的 IP 耗盡問題

EKS 的 VPC CNI 會給每個 Pod 配一個 VPC IP。部署規模一大，很容易就把子網 IP 用光。AWS 後來推了 prefix delegation 模式來緩解，但子網大小還是得提前規劃好。

EKS IP 耗盡常見情境：
1. t3.medium 最多 17 個 Pod IP（受 ENI 限制）
2. /24 子網只有 251 個可用 IP
3. 100 個節點 × 17 個 Pod = 1,700 IP → 需要至少 /21 子網

→ 很多團隊在 Day 2 才發現子網規劃不夠 😅

4. 安全性

特性	GKE	EKS	AKS
工作負載身份	✅ Workload Identity（GKE 原生）	✅ IAM Roles for Service Accounts	✅ Azure Workload Identity
節點安全	Shielded GKE Nodes	Bottlerocket OS 支援	機密 VM 支援
Image 簽名驗證	✅ Binary Authorization	❌ 需搭配 Sigstore/Notary	⚠️ Azure Policy（有限）
Pod 安全標準	✅ Pod Security Standards + GKE Policy Controller	✅ Pod Security Standards	✅ Azure Policy for AKS
祕密管理	✅ Secret Manager 整合	✅ Secrets Manager 整合	✅ Key Vault 整合
控制平面日誌	✅ Cloud Audit Logs	✅ CloudTrail	✅ Azure Monitor
合規認證	ISO, SOC, PCI DSS, HIPAA	ISO, SOC, PCI DSS, HIPAA	ISO, SOC, PCI DSS, HIPAA
Confidential Computing	✅ Confidential GKE Nodes	⚠️ Nitro Enclaves（不同概念）	✅ Confidential AKS

GKE Binary Authorization——獨家殺手鐧

Binary Authorization 讓你定一條規則：「只有經過特定 CI/CD pipeline 簽名的 Image，才能部署到叢集」。這是軟體供應鏈安全的關鍵防線。

# Binary Authorization 政策範例
admissionWhitelistPatterns:
  - namePattern: 'gcr.io/google_containers/*'
defaultAdmissionRule:
  evaluationMode: REQUIRE_ATTESTATION
  enforcementMode: ENFORCED_BLOCK_AND_AUDIT_LOG
  requireAttestationsBy:
    - projects/my-project/attestors/build-attestor

也就是說，就算攻擊者拿到了 kubectl 權限，也沒辦法把未簽名的惡意映像檔部署上去。EKS 和 AKS 要自己搭類似的機制（像是 Sigstore + OPA Gatekeeper），麻煩很多。

5. 監控與可觀測性

特性	GKE	EKS	AKS
內建監控	Cloud Monitoring（自動整合）	CloudWatch Container Insights	Azure Monitor for Containers
自動收集指標	✅ 預設啟用	⚠️ 需額外安裝 agent	✅ 預設啟用
Managed Prometheus	✅ GMP（Google Managed Prometheus）	✅ AMP（Amazon Managed Prometheus）	✅ Azure Managed Prometheus
分散式追蹤	✅ Cloud Trace	✅ X-Ray	✅ Application Insights
日誌管理	✅ Cloud Logging（自動）	✅ CloudWatch Logs（需配置）	✅ Azure Monitor Logs
成本可視性	✅ GKE Cost Allocation	⚠️ 需 Kubecost 等工具	✅ AKS Cost Analysis
Dashboard	✅ 內建 GKE Dashboard	⚠️ 需 CloudWatch 設定	✅ 內建 AKS Insights

GKE 的可觀測性開箱即用

GKE 預設就會把容器日誌送到 Cloud Logging、指標送到 Cloud Monitoring。不用裝任何 agent，也不用設定 Fluentd/Fluent Bit，叢集一建好就有完整的可觀測性。

EKS 則要另外裝 CloudWatch agent、設定 Container Insights，步驟比較多，也容易漏掉。

GKE 可觀測性設定步驟：
1. 建立叢集 → 完成。自動啟用。

EKS 可觀測性設定步驟：
1. 建立叢集
2. 安裝 CloudWatch agent
3. 設定 Container Insights
4. 配置 FluentBit daemonset
5. 設定 IAM role for CloudWatch
6. 驗證日誌是否正確流入

6. 定價比較

定價大概是很多團隊最在意的一塊。我們用一個具體場景來比：

場景：3 個節點的生產叢集，每個節點 4 vCPU / 16 GB RAM，Regional 部署

費用項目	GKE	EKS	AKS
控制平面	$0/月（Zonal 免費） $74.40/月（Regional）	$73/月	$0/月（無 SLA） $73/月（含 SLA）
節點費用	與 Compute Engine 同價	與 EC2 同價	與 Azure VM 同價
等效 VM 費用（3x e2-standard-4 / t3.xlarge / D4s_v3）	~$292/月	~$299/月	~$280/月
月估總費用	~$292–$367	~$372	~$280–$353

⚠️ 以上為按需定價的近似值，實際費用因 Region、折扣方案（CUD/RI/Savings Plans）而異。

GKE Autopilot 的定價優勢

Autopilot 模式是按 Pod 實際請求的資源付費。如果你的 Pod 資源利用率不高，Autopilot 可能比 Standard 模式還便宜，因為你不用為閒置的節點資源買單。

GKE Autopilot 定價（asia-east1，2026 年）：

vCPU:   ~$0.0445/vCPU/hour
Memory: ~$0.0049/GB/hour

範例：10 個 Pod，每個 0.5 vCPU + 1 GB RAM
= (10 × 0.5 × $0.0445) + (10 × 1 × $0.0049)
= $0.2225 + $0.049
= $0.2715/hour
= ~$198/月

同等規格用 Standard 模式可能需要 2-3 個 e2-standard-4 節點
= ~$195-$292/月 + 控制平面管理時間成本

隱藏成本提醒

別只盯著帳單上的數字，還有這些要算進去：

隱藏成本	GKE	EKS	AKS
維運人力	Autopilot 最省	最高（手動多）	中等
學習曲線	中等	高（AWS 網路複雜）	低（.NET 團隊）
出站流量	各雲差異不大	各雲差異不大	各雲差異不大
附加功能	GKE Enterprise 另計	多數功能需額外服務	Azure Policy 免費

7. 多叢集與混合雲

特性	GKE Enterprise	EKS Anywhere	Azure Arc
定位	統一管理平台	K8s on bare metal	混合雲管理
支援環境	GCP + 地端 + 其他雲	AWS + 地端	Azure + 地端 + 其他雲
Fleet 管理	✅ Fleet + Environ	❌	✅ Azure Arc-enabled K8s
統一 Policy	✅ Config Sync + Policy Controller	❌ 需自行搭建	✅ Azure Policy
多叢集 Service	✅ Multi Cluster Services / Ingress	❌	⚠️ 有限
Config 同步	✅ Config Sync（GitOps 內建）	❌ 需 ArgoCD/Flux	✅ GitOps with Flux
定價	按叢集/vCPU 計費	按節點授權	按節點計費

GKE Enterprise 的全面性

GKE Enterprise（前身是 Anthos）的多叢集管理體驗，目前是最完整的：

GKE Enterprise 架構：

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              GKE Enterprise Fleet                │
│                                                  │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐      │
│  │ GKE 叢集  │  │ GKE 叢集  │  │ 地端叢集  │      │
│  │ (asia)   │  │ (us)     │  │ (on-prem)│      │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘      │
│                                                  │
│  ┌──────────────────────────────────────┐       │
│  │ 統一管理：Policy / Config / Service   │       │
│  │ Config Sync ← Git Repository         │       │
│  │ Policy Controller ← Constraint       │       │
│  └──────────────────────────────────────┘       │
└─────────────────────────────────────────────────┘

你可以從同一個控制面板管所有跨雲、跨地域的 K8s 叢集，安全政策和配置都能保持一致。

8. 生態系與社群

面向	GKE	EKS	AKS
市場佔有率	第二	第一	第三
Marketplace	GCP Marketplace	AWS Marketplace	Azure Marketplace
CI/CD 整合	Cloud Build, Cloud Deploy	CodePipeline, CodeBuild	Azure DevOps, GitHub Actions
Serverless 容器	Cloud Run（同生態系）	Fargate（同生態系）	Container Apps
社群資源	豐富	最豐富（AWS 用戶基數大）	豐富（企業社群強）
認證培訓	Google Cloud 認證	AWS 認證	Azure 認證
第三方工具相容	全相容	全相容	全相容

生態系的差異不在 K8s 本身

三大平台都能跑標準的 K8s 工作負載，真正的差別在周邊服務怎麼整合：

GKE 與 BigQuery、Cloud Spanner、Vertex AI 等 Google 強勢服務的整合最好
EKS 與 RDS、DynamoDB、SQS、Lambda 的整合最成熟
AKS 與 Azure SQL、Cosmos DB、Azure Functions 的整合最緊密

如果你的資料層（Database）和 AI/ML 都在同一朵雲上，K8s 服務就選同一個平台，能省下一大堆整合成本。

五、GKE 獨特優勢：K8s 發源地的底氣

身為 Kubernetes 的發源地，GKE 有一些別人很難複製的優勢：

1. GKE Autopilot——業界最高的自動化程度

Autopilot 不只是「幫你管節點」而已，它根本改變了大家用 K8s 的方式：

Pod 層級計費：不再為閒置節點付費
自動安全加固：禁止特權容器、強制 Workload Identity
自動 bin-packing：Google 自動選擇最佳節點規格
免維護：節點 OS 修補、K8s 版本升級全自動
完整功能支援：支援 GPU、DaemonSet（Google 管理的）、Stateful 工作負載

傳統 K8s 管理者的一天：
06:00 收到告警：節點記憶體不足
07:00 手動擴容節點
09:00 K8s 新版本發布，研究升級計畫
11:00 發現節點 OS 有 CVE，安排修補
14:00 處理 Pod scheduling 問題
16:00 優化 bin-packing，減少資源浪費

GKE Autopilot 管理者的一天：
09:00 開始寫應用程式

2. Release Channels——告別版本焦慮

GKE 的 Release Channels 讓你挑一個適合團隊的升級節奏：

Channel	特性	適合
Rapid	最新版本，K8s 發布後數週	開發環境、技術探索
Regular	穩定 2-3 個月後推送	大多數生產環境
Stable	充分驗證後才推送	嚴格合規要求的企業
Extended	延長支援到 24 個月	版本升級週期長的組織

你不用自己追 K8s 版本、研究升級路徑，這些 GKE 都幫你搞定。

3. Binary Authorization——軟體供應鏈安全

供應鏈攻擊越來越常見，到了 2026 年，Binary Authorization 給的是硬性的部署控制：

正常部署流程：
程式碼 → CI 建置 → 測試 → 簽名 Attestation → Push to GCR → Deploy to GKE ✅

惡意部署嘗試：
攻擊者取得 kubectl → 嘗試部署未簽名 Image → Binary Authorization 阻擋 ❌

這不是 soft policy（可以被繞過覆寫），而是 hard enforcement（直接拒絕）。

4. Config Sync——GitOps 原生支援

Config Sync 讓你用 Git 管所有叢集的配置，是 GKE Enterprise 的核心功能之一：

# Config Sync 配置範例
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

改一個 Git commit，所有叢集就同步更新，這才叫真正的 Infrastructure as Code。

六、選型決策框架

別問「哪個最好」，要問「哪個最適合我」。下面這套決策框架滿實用的：

快速決策樹

你的團隊主要用什麼雲？
├── 主要用 GCP
│   └── → 選 GKE（沒有懸念）
├── 主要用 AWS
│   └── 需要最高 K8s 原生體驗？
│       ├── 是 → 考慮 GKE（跨雲也值得）
│       └── 否 → 選 EKS
├── 主要用 Azure
│   └── 有 Windows 容器需求？
│       ├── 是 → 選 AKS（唯一合理選擇）
│       └── 否 → AKS 或考慮 GKE
└── 多雲 / 尚未選定
    └── → GKE Enterprise（最佳多叢集管理）

依情境推薦

你的情境	推薦	原因
新創公司，快速迭代	GKE Autopilot	零維運、按 Pod 付費、快速部署
大型企業，已有 AWS 基礎	EKS	不值得遷移，利用既有投資
.NET 團隊，Windows 容器	AKS	最佳 Windows 容器支援
ML/AI 工作負載	GKE	TPU 支援、與 Vertex AI 整合
追求最佳 K8s 體驗	GKE	K8s 發源地，版本最新，功能最全
多雲統一管理	GKE Enterprise	Fleet 管理 + Config Sync
成本敏感，小團隊	GKE Autopilot 或 AKS	免控制平面費 + 低維運成本
需要最多社群資源	EKS	AWS 用戶基數最大
嚴格合規要求	GKE 或 AKS	Binary Authorization / Azure Policy
地端 + 雲端混合	GKE Enterprise	最成熟的混合雲 K8s 方案

評分表

幫你的團隊打分（1-5 分），選總分最高的平台：

評估面向	GKE 加分條件	EKS 加分條件	AKS 加分條件
雲平台	已用 GCP +5	已用 AWS +5	已用 Azure +5
K8s 經驗	想要自動化 +3	喜歡手動控制 +2	新手友善 +3
容器類型	Linux only +1	Linux only +1	Windows 需求 +5
團隊規模	小團隊 +3	大團隊 +2	中型團隊 +2
AI/ML	有 ML 需求 +4	用 SageMaker +3	用 Azure ML +3
安全	需供應鏈安全 +4	需 AWS 合規 +3	需 AD 整合 +4

七、2026 年最新趨勢

各平台近期重要更新

GKE（2025-2026）

Autopilot 支援更多 GPU 類型（H100、A3 Mega）
GKE Enterprise 多叢集 Gateway API 正式 GA
Dataplane V2 支援 WireGuard 加密
整合 Gemini for GKE（AI 輔助故障排除）

EKS（2025-2026）

EKS Auto Mode 推出（類似 Autopilot 的嘗試）
EKS Pod Identity 取代 IRSA
EKS Anywhere 支援更多硬體平台
與 Amazon Q 整合（AI 輔助）

AKS（2025-2026）

AKS Automatic 推出（自動化管理模式）
改進的 Confidential Containers 支援
Azure Fleet Manager GA
Copilot for AKS（AI 輔助）

💡 趨勢觀察：三大平台都在往「更自動化」的方向發展，而 GKE Autopilot 是這條路的先行者。EKS Auto Mode 和 AKS Automatic 本質上都在追趕 GKE Autopilot 的理念。

八、常見問題 FAQ

Q1：GKE 控制平面真的免費嗎？

部分免費。 每個 GCP 專案可以免費用一個 Zonal 叢集的控制平面。Regional 叢集（高可用）的控制平面要收費，大約 $0.10/hr（~$74.40/月）。GKE Autopilot 叢集都是 Regional 的，但控制平面不另外收，你只付 Pod 的資源費用。

Q2：EKS 為什麼要收控制平面的費用？

AWS 的定價策略跟別人不一樣。EKS 控制平面每小時 $0.10，每月約 $73。叢集一多，這筆錢就快速累積（5 個叢集 = 光控制平面就 $365/月）。這也是為什麼有些 AWS 用戶寧可自建 K8s，也不用 EKS。

Q3：從 EKS/AKS 遷移到 GKE 困難嗎？

如果你的應用是照 K8s 標準 API 走的（沒有大量用雲廠商專屬的 annotation），遷移其實滿直接的。主要要處理的是：

儲存層遷移（PV/PVC 重建）
網路設定調整（Ingress、Service）
身份驗證切換（IAM → GCP Workload Identity）
CI/CD pipeline 調整

建議用 Velero 這類工具搬 K8s 資源，再搭配 GKE 的 Migrate to Containers 工具。

Q4：GKE Autopilot 有什麼限制？

Autopilot 有幾個限制要注意：

不能 SSH 到節點
不能運行特權容器
不能使用 hostNetwork
DaemonSet 僅限 Google Partner 和 Google 管理的
Pod 最低資源請求有限制（0.25 vCPU、0.5 GB RAM）
不支援自訂節點映像檔

但對大多數工作負載來說，這些限制反而是好事，因為它們會逼你照著最佳實踐走。

Q5：小團隊（3-5 人）該選哪個？

強烈建議 GKE Autopilot。 小團隊最缺的就是維運人力。用 Autopilot，你可以把時間全花在開發應用上，不用去管節點。免控制平面費、按 Pod 付費的模式，成本也比較好抓。

Q6：三者在台灣的可用性如何？

平台	台灣 Region	延遲（從台灣）
GKE	asia-east1（彰化）	< 5ms
EKS	ap-northeast-1（東京）	~30ms
AKS	East Asia（香港）	~30ms

GKE 在台灣彰化有機房，對延遲敏感的應用來說是很大的優勢。

九、總結

一句話推薦

GKE：如果你要最好的 Kubernetes 體驗、最高的自動化程度、最強的安全預設，那 GKE 是不二之選。這裡就是 K8s 的家。
EKS：如果你已經深用 AWS、團隊也熟 AWS 操作、又有一堆 AWS 服務要整合，那選 EKS 很合理。
AKS：如果你走 Microsoft 技術棧、有 Windows 容器需求、企業也已經導入 Azure AD，那 AKS 最適合你。

最終提醒

選平台的三個原則：

1. 跟著你的資料走（資料在哪朵雲，K8s 就選哪朵雲）
2. 跟著你的團隊走（團隊熟什麼雲，就用什麼雲）
3. 如果都沒有包袱——選 GKE Autopilot，讓 Google 幫你把 K8s 管好