AWS, Azure และ GCP ใครเป็นเบอร์หนึ่งเรื่อง AI & Data Analytics?

ต้องยอมรับว่า การตัดสินใจอย่างแม่นยำต้องอาศัยข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการวิเคราะห์เชิงลึกและคาดการณ์ล่วงหน้า และนั่นคือเหตุผลว่าทำไมบริการคลาวด์จึงเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่องค์กรไม่อาจมองข้าม โดยเฉพาะบริการจาก "The Big Three" ได้แก่ Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure และ Google Cloud Platform (GCP) ที่แข่งกันอย่างดุเดือดในตลาด AI & Data Analytics

AI & Machine Learning เปรียบเทียบบริการหลักของแต่ละเจ้า

AWS SageMaker

บริการ Machine Learning แบบครบวงจร ที่เน้น Developer และ Data Scientist เป็นหลัก
รองรับทั้งการฝึกสอนโมเดล (training), การปรับจูนโมเดลอัตโนมัติ (AutoML) และการ Deploy แบบ Managed
จุดเด่น: มีบริการที่ยืดหยุ่นสูง เช่น SageMaker Studio และ JumpStart ทำให้เหมาะสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการ customization สูง

Azure Machine Learning

มีความได้เปรียบสำหรับองค์กรที่ใช้ Microsoft อยู่แล้ว เช่น Office 365, Power BI หรือ Dynamics 365
มีฟีเจอร์ที่โดดเด่นเรื่อง MLOps และการจัดการ Lifecycle ของโมเดล
จุดเด่น: การเชื่อมต่อกับเครื่องมือเชิงธุรกิจได้ดีเยี่ยม โดยเฉพาะผู้ใช้องค์กรที่เน้น Workflow การทำงานร่วมกัน

Google Vertex AI

เป็นแพลตฟอร์มที่รวม AI ทุกประเภทไว้ในที่เดียว ตั้งแต่ Data Labeling, Training, Tuning ไปจนถึง Deployment
จุดเด่น: ความแข็งแกร่งด้าน Data Science และ AI Research จาก Google เช่น การรองรับโมเดลของ TensorFlow, AutoML และ AI Open Source อื่น ๆ
ได้รับความนิยมในธุรกิจที่เน้น AI-first เช่น HealthTech และ MarTech

หากคุณต้องการระบบที่ยืดหยุ่นและปรับแต่งลึก AWS เป็นตัวเลือกที่แข็งแรง แต่ถ้าองค์กรของคุณใช้ Microsoft อยู่แล้ว Azure คือคู่หูที่ลงตัว ส่วน GCP เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในแง่ของนวัตกรรมและการใช้งาน AI เชิงลึก

>>> เทียบให้ชัด! AWS, AZURE และ GCP : CLOUD SERVICE ใดเหมาะกับธุรกิจคุณ?

Big Data & Analytics แพลตฟอร์มไหนเหมา?

AWS

มีบริการอย่าง Amazon Redshift, Athena และ Glue ที่ออกแบบมาเพื่องาน Data Lake, Data Warehouse และ ETL
เหมาะกับการทำ Real-time Analytics ขนาดใหญ่ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า, IoT, และ E-commerce

Azure

Azure Synapse Analytics, Data Lake Storage และ Power BI คือโซลูชันสำคัญ
เด่นเรื่องการ Visualize และผสานกับข้อมูลจากระบบองค์กรภายในได้ดี

GCP

BigQuery คือจุดขายที่แข็งแกร่งที่สุด ทำงานเร็ว และคุ้มค่าในแง่ของ Serverless Analytics
ผสานกับ Data Studio และ Looker ได้ดี เหมาะสำหรับบริษัทที่ต้องการ insight แบบ real-time

ข้อเปรียบเทียบ : GCP ได้เปรียบด้านความเร็วและต้นทุนในการ Query ข้อมูลขนาดใหญ่ ส่วน AWS มีระบบที่ยืดหยุ่นสำหรับงานซับซ้อน และ Azure เหมาะกับการทำงานแบบ Integrated ในองค์กร

AI Cloud แพลตฟอร์มไหนคุ้มกว่ากัน?

ค่าใช้จ่าย

GCP มักเสนอราคาต่อ Query หรือ Training ที่ถูกกว่า และมีโปรแกรมส่วนลด Pay-as-you-go และ Sustained Use
AWS ค่อนข้างแพงหากไม่มีการ Optimize ดีพอ แต่มีความยืดหยุ่นสูงในการกำหนด Spec
Azure มีการคิดค่าใช้จ่ายที่ซับซ้อนกว่าหน่อย แต่ถ้าใช้งานร่วมกับระบบ Microsoft จะได้ราคาพิเศษ

ประสิทธิภาพ

GCP ได้เปรียบเรื่องความเร็วของระบบ AI Training และ Analytics โดยเฉพาะ BigQuery และ TPUs
AWS โดดเด่นเรื่อง Compute Power และสามารถ Scale ได้ในระดับ Enterprise
Azure ชนะด้าน Integrations และระบบความปลอดภัยในระดับองค์กร เช่น Azure Active Directory

กรณีศึกษาน่าสนใจ

Airbnb (ใช้ AWS): ใช้ SageMaker สำหรับ Personalization บนแพลตฟอร์ม และใช้ Redshift สำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้แบบ Real-time
Unilever (ใช้ Azure): ใช้ Azure ML เพื่อสร้างโมเดลการคาดการณ์ Demand Forecast และเชื่อมต่อกับ Power BI เพื่อให้ทีมธุรกิจเข้าถึง Insight ได้ทันที
Spotify (ใช้ GCP): ใช้ Vertex AI และ BigQuery เพื่อสร้าง Recommendation Engine และปรับแต่งเนื้อหาแบบ Personalized ให้กับผู้ใช้แบบเรียลไทม์

Cloud เจ้าไหนเหมาะกับคุณ?

ถ้าคุณต้องการโครงสร้างพื้นฐาน AI & Data Analytics ที่ยืดหยุ่นสูง AWS คือคำตอบ
ถ้าคุณใช้ Microsoft อยู่แล้วและต้องการเชื่อมต่อกับระบบเดิม Azure คือความสะดวกที่มากกว่า
ถ้าคุณเน้น Big Data, AI-first และต้องการราคาคุ้มค่า GCP คือแพลตฟอร์มที่ตอบโจทย์ที่สุด

สุดท้าย การเลือก Cloud สำหรับ AI & Data Analytics ควรอิงกับลักษณะของธุรกิจ โครงสร้างทีม และเป้าหมายการใช้งานเป็นหลัก ไม่มีคำตอบเดียวที่เหมาะกับทุกองค์กร แต่มีตัวเลือกที่เหมาะที่สุดสำหรับคุณเสมอ

อ้างอิง :

CloudZero. (2024). The Top Cloud Service Providers Compared: AWS vs Azure vs Google Cloud. Retrieved from cloudzero.com
Google Cloud. (2024). Vertex AI Documentation. Retrieved from [cloud.google.com/vertex-ai]
AWS. (2024). SageMaker Overview. Retrieved from [aws.amazon.com/sagemaker]
Microsoft Azure. (2024). Azure Machine Learning. Retrieved from [azure.microsoft.com/services/machine-learning]