AWS EC2 與 GCP VM 初學者指南：兩大雲端虛擬機服務的差異詳解

更新日期： 2025 年 3 月 4 日

在現今的雲端運算時代，虛擬機 (Virtual Machine, VM) 已經成為建置應用程式、托管網站和測試環境的重要工具。

亞馬遜的 AWS EC2 (Amazon Web Services Elastic Compute Cloud) 和 Google 的 GCP VM (Google Cloud Platform Virtual Machine) 是兩大主流的雲端虛擬機服務，經常被企業與開發者用來建構各類雲端基礎架構。

本篇文章將針對初學者，深入介紹 AWS EC2 和 GCP VM 之間的差異，協助你做出更適合的選擇。

什麼是 AWS EC2？

AWS EC2 的簡介

AWS EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud) 是 Amazon Web Services 提供的雲端虛擬機 (Virtual Machine, VM) 服務，讓用戶能夠在雲端快速建立和管理計算資源 (Compute Resources)。

透過 EC2，用戶可以靈活地配置硬體資源、選擇作業系統 (如 Linux、Windows)、設置網路環境，並根據需求動態擴展或縮減資源。

特別適合應用於網站託管、資料分析、高效能計算 (HPC) 及機器學習 (Machine Learning) 等場景。

AWS EC2 的主要特點

1️⃣ 多樣化的實例類型 (Instance Types)

AWS EC2 提供豐富的實例類型，以滿足不同的應用需求：

• 通用型 (General Purpose)：如 t3、m6i 系列，平衡 CPU、記憶體和網路性能，適合多樣化工作負載。
• 計算優化型 (Compute Optimized)：如 c7g、c6i 系列，專為 CPU 密集型應用設計，如遊戲伺服器、計算分析。
• 記憶體優化型 (Memory Optimized)：如 r6i、x2idn 系列，適合資料庫、大型快取伺服器、內存分析應用。
• 儲存優化型 (Storage Optimized)：如 i4i 系列，針對高 I/O 操作的資料密集型應用，如 NoSQL 資料庫、大數據處理。
• 加速運算型 (Accelerated Computing)：如 p5、inf2 系列，內建 GPU、FPGA，適合機器學習、影像處理、深度學習模型訓練。

2️⃣ 靈活的計費模式 (Flexible Pricing Models)

AWS EC2 提供多種計費選項，根據用戶的使用情境選擇合適的模式：

• 按需計費 (On-Demand Instances)：根據使用時間計費，無需預付或長期承諾，適合短期測試或不穩定的工作負載。
• 預留實例 (Reserved Instances)：以較低價格鎖定長期使用的資源，適合穩定運行的應用，節省成本可達 40-70%。
• 現貨實例 (Spot Instances)：利用 AWS 剩餘計算資源，價格極具吸引力 (最高可省 90%)，適合容錯性高的任務，如批次處理、資料分析。
• 節省計畫 (Savings Plans)：透過預測用量，靈活應用於多個 AWS 服務，適合多樣化工作負載場景，享有廣泛的折扣。

3️⃣ 服務整合與自動化 (Service Integration & Automation)

• 服務整合 (Service Integration)：
  • 與 S3 (儲存服務)、RDS (關聯式資料庫服務)、DynamoDB (NoSQL 資料庫) 及 Lambda (伺服器無狀態計算) 無縫整合。
  • 支援 EFS (Elastic File System) 和 FSx，適合大規模資料存取與共享。
• 自動擴展 (Auto Scaling)：
  • 透過 Auto Scaling Group (ASG) 設置，自動根據負載動態調整 EC2 實例數量，確保應用的高可用性與成本效益。

什麼是 GCP VM？

GCP VM 的簡介

GCP VM (Google Cloud Platform Virtual Machine)，官方名稱為 Google Compute Engine (GCE)，是 Google 提供的雲端計算服務。

Compute Engine 允許用戶在 Google 的基礎設施上創建虛擬機，支援多樣化的計算資源配置、操作系統選擇 (例如 Debian、Ubuntu、Windows Server)。

並且適合容器化 (Containerized) 和 Kubernetes (GKE) 應用，廣泛用於數據處理、機器學習 (ML)、大規模企業應用系統。

GCP VM 的主要特點

1️⃣ 彈性且經濟的資源配置 (Flexible & Economical Configuration)

• 個性化機器類型 (Custom Machine Types)：
  • GCP 允許用戶自訂虛擬機的 CPU 和記憶體配置，避免不必要的資源浪費。
  • 提供標準型 (e2、n2)、高效能型 (c3)、高記憶體型 (m3) 及 GPU 加速型 (a2) 實例，靈活應對不同應用場景。
• 自動節省計費 (Automatic Cost Savings)：
  • 持續使用折扣 (Sustained Use Discounts)：虛擬機長時間運行時，系統自動計算並應用折扣，無需額外設定。
  • 承諾使用折扣 (Committed Use Contracts)：承諾一年或三年的計算資源使用，節省成本最高可達 57%。
  • 搶佔型實例 (Preemptible VM Instances)：提供顯著成本優勢，適合非關鍵性或短期計算任務。

2️⃣ 可靠的自動化與擴展能力 (Automation & Scalability)

• 自動擴展 (Auto Scaling)：
  • GCE 與 GKE (Google Kubernetes Engine) 深度整合，支援容器自動擴展、負載均衡 (Load Balancing) 及自動修復 (Autohealing) 功能。
• 高可用性與故障恢復 (High Availability & Disaster Recovery)：
  • 提供多區域、多區域備援 (Multi-region, Multi-zone) 支援，減少系統中斷風險。
  • 支援快照 (Snapshot) 和磁碟備份 (Persistent Disk Backup) 功能，強化數據安全。

3️⃣ 機器學習與 AI 友好 (AI & Machine Learning Integration)

• ML 及 AI 服務支援：
  • GCP VM 無縫結合 Google 的 AI 平台，例如 Vertex AI、BigQuery ML，簡化機器學習模型的開發和部署流程。
  • 支援 TensorFlow、TPU (Tensor Processing Unit) 等技術，適合構建深度學習模型和大規模數據分析。
• 數據處理與分析工具 (Data Processing & Analytics)：
  • 與 BigQuery、Dataflow、Dataproc 整合，提供高效能的數據處理與分析能力。
  • 尤其適合處理 ETL (Extract, Transform, Load) 任務和大數據應用場景。

兩者的核心差異比較

AWS EC2 架構介紹

在現代雲端應用中，AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) 是實現高效計算與彈性擴展的核心服務。

這套架構展示了如何通過多個 AWS 服務之間的緊密關聯，打造出一個高可用、可擴展且安全的雲端系統。

flowchart LR
    subgraph UserSide ["用戶端"]
        User["使用者瀏覽器"] --> ALB["應用程式負載平衡器 (AWS ALB)"]
    end

    subgraph AWS ["Amazon Web Services (AWS)"]
        ALB --> SG["安全群組 (Security Group)"]
        SG --> ASG["自動調整群組 (Auto Scaling Group)"]
        ASG --> EC2A["EC2 實例 1 (Web Server)"]
        ASG --> EC2B["EC2 實例 2 (Web Server)"]
        
        EC2A -.-> S3["儲存桶 (Amazon S3)"]
        EC2B -.-> S3
        
        EC2A --> RDS["資料庫 (Amazon RDS)"]
        EC2B --> RDS
        
        EC2A --> ElastiCache["記憶體快取 (ElastiCache)"]
        EC2B --> ElastiCache
        
        ASG --> CloudWatch["監控 (AWS CloudWatch)"]
        
        EC2A --> Redshift["數據分析 (Amazon Redshift)"]
        EC2B --> Redshift
        
        EC2A --> SageMaker["機器學習 (AWS SageMaker)"]
        EC2B --> SageMaker
    end

    User -. "內容傳遞網路 (CloudFront)" .-> ALB
    AWS --> IAM["身份和存取管理 (IAM)"]

流量分配與前端安全防護

架構的第一步是從 使用者瀏覽器 (User) 發送的請求，這些請求會首先進入 應用程式負載平衡器 (AWS Application Load Balancer, ALB)。

ALB 在架構中的主要作用是：

• 負載分配：將用戶請求智能分配至後端的多個 EC2 實例，確保流量均衡，避免單點故障。
• 與安全群組 (Security Group) 的聯動：ALB 受 Security Group 保護，這層虛擬防火牆設定了允許的流量類型 (如 HTTP、HTTPS)，防止未經授權的連接，提供基礎的網路安全防護。

在 ALB 前，還透過 Amazon CloudFront 內容傳遞網路 (CDN) 加速全球範圍的內容傳輸，特別是在靜態資源 (如圖片、影片) 的分發上，CloudFront 與 ALB 協作降低延遲，提升用戶體驗。

動態資源調整與計算實例管理

當用戶請求通過 ALB 分配後，進入到 自動調整群組 (Auto Scaling Group, ASG)。

ASG 與 ALB 和 EC2 之間建立了強大的聯動機制：

• 自動調整 (Auto Scaling) 機制：ASG 實時監控 EC2 實例的健康狀態，透過 AWS CloudWatch 監控服務提供的數據 (如 CPU 使用率、網路流量)，動態增加或減少 EC2 實例的數量。
• 故障自動恢復：如果 EC2 實例出現異常，ASG 會自動啟動新的實例替換，並透過 ALB 重新分配流量，確保應用持續可用。

ASG 的動態擴展能力尤其適合高流量應用場景，例如在流量高峰時快速擴充 Web Server，並在需求減少時自動縮減，以最佳化資源使用成本。

EC2 與後端服務的緊密整合

在系統的計算核心，EC2 實例 不僅僅是執行應用程式的 Web Server，還與多個 AWS 服務進行深度整合，實現不同的應用功能：

• 資料存取與儲存 (Amazon S3)：
  • EC2 與 S3 之間透過 API 進行數據交互，常用於上傳和下載靜態資源，例如用戶上傳的圖片或系統備份檔案。
  • S3 亦可作為 EC2 伺服器的資料來源，例如網頁應用程式中的媒體文件和設定檔。
• 資料庫系統 (Amazon RDS)：
  • EC2 中的應用伺服器會連接到 RDS 資料庫，進行數據讀寫操作，例如用戶資料、交易記錄的存取。
  • RDS 透過多可用區 (Multi-AZ) 部署，增強資料庫的高可用性，並與 EC2 組成冗餘架構 (Failover)，避免單點失效。
• 記憶體快取 (ElastiCache)：
  • EC2 伺服器與 ElastiCache (支援 Redis、Memcached) 整合，通過緩存熱點數據 (如熱門商品資訊、用戶會話資料)，減少 RDS 的讀取壓力，加速數據存取速度。
  • ElastiCache 可直接與 EC2 連接，提供極低延遲的數據讀取體驗，特別適合高併發應用場景。
• 大數據分析 (Amazon Redshift)：
  • EC2 應用伺服器將數據匯入 Redshift 中進行數據分析，特別是 BI 報表和大數據查詢。
  • Redshift 與 S3 亦有良好的整合性，可將數據由 S3 批次導入 (例如使用 COPY 指令)，再透過 EC2 實現分析結果的可視化呈現。
• 機器學習 (AWS SageMaker)：
  • EC2 可用於前處理數據，並將數據傳送到 SageMaker 進行機器學習模型的訓練和推論。
  • 應用伺服器可透過 API 調用 SageMaker 部署的模型，例如提供個性化推薦系統或影像識別服務，這樣的協作模式提升了應用的智能化程度。

身份和存取管理 (IAM) 的關鍵角色

在這個架構中，身份和存取管理 (AWS IAM) 是所有服務之間協作的安全中樞：

• 服務之間的存取控制：例如 EC2 需要讀取 S3 中的資源，IAM 角色 (Roles) 可設定特定的權限，以確保僅有特定應用程式可以存取指定的資源，降低安全風險。
• 動態資源授權：當 ASG 自動新增 EC2 實例時，IAM 自動將適當的權限分配給新實例，使其能夠立即連接到 RDS、ElastiCache 等後端服務，保持系統的高可用性與一致性。
• 基於原則的存取 (Policy-based Access)：可以根據需求設定細粒度的存取控制，避免數據洩漏。例如，開發者僅能讀取開發環境的資料，生產環境的數據則完全隔離。

架構的整體關聯性與運作邏輯

1. 流量流向：
   • 使用者請求經由 ALB 分配到 EC2 實例。ASG 根據負載情況動態調整 EC2 數量，確保系統性能。
2. 數據處理鏈路：
   • EC2 與 RDS、ElastiCache、S3 等後端服務協同工作，分工明確。S3 儲存靜態資源，RDS 處理結構化數據，ElastiCache 提供快速存取，Redshift 支援數據分析，SageMaker 提供機器學習功能。
3. 安全與自動化：
   • IAM 負責管理所有服務之間的權限，配合 Security Group 提供網路層面的保護，CloudWatch 則提供全局監控，及時觸發 Auto Scaling 調整資源，實現系統的自動化運維。

這樣的架構設計強調了各項服務之間的協作與聯動機制，確保整體系統在應對高流量、高性能需求時依然保持穩定和高效。

這不僅適合企業級應用，還可靈活擴展至大數據分析和 AI 應用場景，是構建現代雲端解決方案的理想選擇。

GCP VM 架構介紹

在現代應用系統中，Google Cloud Platform (GCP) 提供了一套完善的雲端基礎架構。

其中以 VM 實例 (Virtual Machine Instances) 為核心，搭配多項服務緊密協作，構建出一個高效能、可擴展且安全的雲端解決方案。

這套架構展示了從用戶請求到應用程式運行，直至數據存儲與監控的完整流程，並強調各項服務之間的協作關係，實現系統的穩定與彈性。

flowchart LR
    subgraph UserSide ["用戶端"]
        User["使用者瀏覽器"] --> LB["Cloud Load Balancing"]
    end

    subgraph GCP ["Google Cloud Platform"]
        LB --> FW["防火牆 (Firewall Rules)"]
        FW --> MIG["受管實例群組 (Managed Instance Group)"]
        MIG --> VM1["VM 實例 1 (Compute Engine)"]
        MIG --> VM2["VM 實例 2 (Compute Engine)"]
        
        VM1 -.-> Storage["儲存桶 (Cloud Storage)"]
        VM2 -.-> Storage
        
        VM1 --> DB["資料庫 (Cloud SQL / Firestore)"]
        VM2 --> DB
        
        VM1 --> Cache["記憶體快取 (Memorystore)"]
        VM2 --> Cache
        
        MIG --> Monitoring["監控 (Cloud Monitoring)"]
    end

    subgraph DevOps ["DevOps 整合"]
        CICD["CI/CD 管線 (Cloud Build / Artifact Registry)"] --> MIG
    end

    User -. "Cloud CDN" .-> LB
    GCP --> Security["身份和存取管理 (IAM)"]

用戶請求與流量管理：Cloud Load Balancing 與 Cloud CDN 的協作

整個架構的入口來自 使用者瀏覽器 (User)，用戶請求首先通過 Cloud Load Balancing (LB) 進入系統，LB 負責：

• 智能流量分配：根據用戶的地理位置、應用健康狀態 (Health Check) 以及流量模式，將請求動態分配到後端的 Compute Engine VM 實例 (VM1、VM2)。
• 全球內容加速：配合 Cloud CDN (內容傳遞網路)，靜態資源 (如圖片、影片、CSS/JS 文件) 可以緩存於全球邊緣節點，減少伺服器負載並加速內容傳遞，提升全球用戶的存取速度。

在流量進入 VM 實例之前，通過 防火牆 (Firewall Rules) 設置安全規則，例如僅允許特定的 IP 範圍或協議 (如 HTTP、HTTPS) 進入，提供第一層的網路安全防護。

防火牆不僅保護 VM 實例，還與 Load Balancer 一同確保只有合法的請求能夠進入應用程式。

自動化資源管理：受管實例群組 (Managed Instance Group, MIG)

受管實例群組 (MIG) 是 GCP 中實現應用程式自動擴展和高可用性的核心服務，它與 Compute Engine、負載平衡和監控服務之間形成緊密的協作：

• 自動調整 (Auto Scaling)：MIG 會根據系統負載 (例如 CPU 使用率、網路流量) 自動調整 VM 實例數量。在流量高峰期，MIG 自動新增 VM 實例以維持服務穩定；在流量減少時，釋放多餘的資源以降低成本。
• 自動修復 (Autohealing)：結合 Cloud Monitoring 服務，MIG 會持續監控 VM 實例的健康狀態，當偵測到異常實例時，自動啟動新實例並將流量重新分配，保持應用的高可用性。

MIG 與 Cloud Build 和 Artifact Registry 結合，透過 CI/CD 管線 (持續整合/持續部署) 進行應用程式的自動化部署。

在每次推送新版本時，MIG 可以逐步替換 VM 實例，達成無中斷服務的 滾動更新 (Rolling Update) 或 藍綠部署 (Blue-Green Deployment)，確保應用在更新過程中的穩定性。

Compute Engine 與後端服務的多層次整合

Compute Engine VM 實例在架構中扮演核心運算角色，負責處理應用程式邏輯和數據處理，並且與多個 GCP 服務進行深度整合：

• 儲存桶 (Cloud Storage)：
  • VM 實例可通過 API 與 Cloud Storage 進行數據交換，例如讀取網站靜態資源、上傳用戶檔案，或是存取系統備份。
  • Cloud Storage 與 Cloud CDN 的聯動，使得靜態文件可以自動同步到全球邊緣節點，提升用戶的資源加載速度。
• 資料庫 (Cloud SQL / Firestore)：
  • VM 實例能夠連接到 Cloud SQL (關聯式資料庫) 或 Firestore (NoSQL 資料庫) 以進行數據存取操作，例如網站用戶資料、商品資訊、交易記錄的讀寫操作。
  • GCP 提供的 自動備份 (Backup) 和 多區域部署 (Multi-Region Deployment) 功能，進一步強化資料庫的高可用性，並通過 VM 與資料庫之間的安全連接，確保數據傳輸過程中的安全性。
• 記憶體快取 (Memorystore)：
  • VM 與 Memorystore (支援 Redis 和 Memcached) 整合，實現數據快取功能。例如，經常訪問的數據 (如熱門商品資訊、用戶會話) 可以緩存於記憶體中，避免頻繁訪問資料庫，顯著提高應用程式的反應速度。
  • Memorystore 亦支援高可用性模式 (HA)，在服務故障時自動切換到備用節點，確保數據的高持久性和系統的高可靠性。

身份和存取管理 (IAM) 的核心角色

IAM (Identity and Access Management) 在這個架構中提供服務之間的安全控制和存取管理：

• 細粒度的存取控制：透過 IAM 設定各個服務之間的權限，例如 VM 實例對 Cloud Storage、Cloud SQL、Memorystore 的存取行為 (讀、寫、修改)。
• 安全授權：CI/CD 管線在部署過程中，IAM 確保只有經授權的服務帳戶 (Service Account) 才能將新應用程式版本推送至受管實例群組，避免未經授權的應用進入生產環境，保護系統安全。

架構中的協同運作與數據流向

1. 流量路徑與資源分配：
   • 用戶請求通過 Cloud CDN 加速後進入 Cloud Load Balancing，經過防火牆安全篩選，分配到後端的 Compute Engine VM 實例。
2. 數據處理與資源協作：
   • VM 實例與 Cloud Storage、Cloud SQL、Memorystore 之間形成多層數據交互機制。例如，VM 伺服器將靜態文件儲存在 Cloud Storage，動態數據存入 Cloud SQL，而頻繁訪問的資料則進入 Memorystore 緩存，確保數據讀寫的效率和可靠性。
3. 安全與監控一體化：
   • IAM 提供服務之間的權限管理，防火牆負責網路安全，Cloud Monitoring 則負責系統性能與應用健康狀態的監控，當偵測到異常時，MIG 自動調整 VM 實例數量，達到系統自動修復 (Autohealing) 的效果。

此架構強調 GCP 各項服務之間的緊密協作與聯動機制，提供應用程序從部署到運行、監控和安全的全方位解決方案。

它適用於高流量網站、企業級應用、大數據處理以及需要持續集成和自動化部署的 DevOps 環境。

透過這樣的架構設計，企業能夠快速響應業務需求變化，實現更高的運營效率和系統穩定性。

如何選擇適合你的雲端虛擬機服務？完整指南

在選擇雲端虛擬機服務時，Amazon Web Services (AWS) EC2 和 Google Cloud Platform (GCP) Compute Engine 是兩個領先的選擇。

要選擇最適合你的平台，需要考慮多方面的因素，包括成本、技術需求、服務整合性、學習成本等。以下是更詳細的分析，幫助你做出最佳決策。

成本 (Cost)

📈 長期使用成本：

• AWS EC2 提供多種計費模式，包括 按需 (On-Demand)、預留實例 (Reserved Instances)、現貨實例 (Spot Instances)。
  
  尤其是 Reserved Instances 針對 1 年或 3 年合約的長期計劃，可以提供 40-70% 的折扣，非常適合企業級應用和長期穩定負載。
• AWS 也有 Savings Plans，允許以承諾特定的計算消費來獲取靈活的折扣，適合預測性較高的業務場景。

💡 短期和彈性需求：

• GCP Compute Engine 在短期和動態需求中具有成本優勢，提供了 持續使用折扣 (Sustained Use Discounts) 和 自動應用折扣 (Automatic Discounts)。
  
  不需要提前承諾使用時間，只要虛擬機長時間運行，就能自動享受價格減免，這點對於無法精確預測資源使用量的專案特別有吸引力。
• GCP 的 搶佔型實例 (Preemptible VM Instances) 與 AWS 的現貨實例類似，提供低成本計算資源，但可能隨時被回收，適合容錯性高的應用，例如數據分析或批次處理任務。

🏷️ 透明度與計費模式：

• GCP 在價格透明度上更有優勢，通過 價格計算器 (Pricing Calculator) 可以更精準地預估成本，且沒有複雜的預付承諾條款，適合對預算敏感的小型專案或初創企業。

技術需求 (Technical Requirements)

🚀 機器學習與大數據應用：

• GCP 提供專為機器學習設計的 TPU (Tensor Processing Units)，以及與 TensorFlow、Vertex AI 的無縫整合，使其成為數據科學家和 AI 專案的理想平台。
• GCP 的 BigQuery 是一個無伺服器的數據倉儲，能夠處理大規模數據分析，特別適合數據密集型應用。

🏢 企業級應用與全球網路支援：

• AWS 提供豐富的企業級服務選項，例如 Direct Connect 可以實現內部數據中心與 AWS 雲端的高速安全連接，適合有 混合雲 (Hybrid Cloud) 需求的企業。
• AWS 在全球擁有更廣泛的數據中心區域 (Regions 和 Availability Zones)，對於需要多區域佈署、高可用性 (High Availability) 和災難復原 (Disaster Recovery) 的企業應用特別有利。
• 企業在使用 Active Directory 整合、VPN 連接 及 企業級身份認證管理 (AWS IAM) 等高級企業應用功能時，AWS 也提供了更完整的支援。

服務整合性 (Service Integration)

🔗 既有生態系統的相容性：

• 如果你的專案已經使用 AWS 其他服務 (例如 S3 儲存、Lambda 伺服器無狀態計算、DynamoDB NoSQL 資料庫)。
  
  選擇 EC2 能夠讓你的系統架構更順暢，並且能夠利用 CloudFormation 自動化基礎設施的管理。
• 同樣地，如果你的應用與 Google 服務 (如 Firebase、Google Workspace) 以及 Kubernetes (GKE) 有高度集成需求，GCP 會是更好的選擇。
  
  特別是在 GKE Autopilot 下，GCP 能提供更多的容器化應用自動管理和擴展能力。

🌐 混合雲和多雲架構支援：

• AWS 透過 Outposts、Local Zones 及 Wavelength 提供內部部署和邊緣計算支援，使企業可以在本地數據中心和雲端之間靈活切換，適合對資料存放地點敏感 (如金融、醫療行業) 的應用場景。
• GCP 提供 Anthos，允許將應用程式在多雲 (Multi-Cloud) 和內部部署環境中無縫運行，對於需要跨雲平台操作 (例如 GCP + AWS 或 GCP + Azure) 的專案特別有幫助。

學習成本 (Learning Curve)

📚 文件與社群支援：

• AWS 以 豐富的文件 (Documentation) 和 廣泛的社群資源 著稱，幾乎任何技術問題都能在官方文件、社群論壇 (如 Stack Overflow) 中找到解答。此
  
  外，AWS 提供了 認證課程 (AWS Certification)，對企業培訓員工和提升技能非常有幫助。
• AWS 的服務命名雖然多樣，但初學者可能需要花更多時間了解各項服務的功能和差異。

👨‍💻 介面與操作友好度：

• GCP 則以 更直觀的管理介面 (Console UI) 和 統一的命令行工具 (gcloud CLI) 獲得好評。
  
  對於剛接觸雲服務的新手，用 GCP 上手會相對容易一些，尤其是在進行基本的 VM 建置、網路配置和服務整合時，GCP 提供更平滑的學習曲線。

如何做出選擇？結論與建議

• 長期專案且資源需求穩定：選擇 AWS EC2，能通過長期合約降低成本，並利用其全球網路和企業級支援建構可靠的應用系統。
• 短期專案或預算敏感：選擇 GCP Compute Engine，特別是在需要靈活資源管理和機器學習支援時，GCP 會更具成本效益。
• 已經有既定技術堆疊：依照你現有的系統架構，選擇與之相容的平台，例如使用 Kubernetes、BigQuery、Firebase 的專案偏向 GCP，而基於 S3、Lambda、RDS 的應用則更適合 AWS。
• 新手與初創公司：如果團隊技術經驗有限，GCP 直觀的 UI 和低學習門檻 會是更友好的選擇，但如果有長期技術投資的計畫，考慮進入 AWS 豐富的生態系統 也不失為一個好的選擇。

最終，選擇哪個平台取決於你的業務需求、技術堆疊以及預算考量，根據上述的指南，你可以更有信心地選擇最適合你的雲端虛擬機服務。

總結

AWS EC2 和 GCP VM 各有特色，選擇哪一個平台取決於你的專案需求、預算限制和技術偏好。

AWS EC2 更適合複雜的企業級應用，提供更廣泛的資源選擇和全球支援。

而 GCP VM 則以彈性、透明的價格結構和機器學習支援見長，尤其適合初創公司和數據分析項目。

希望這篇文章能幫助初學者更清晰地了解兩大雲端虛擬機服務的差異，做出最適合你的選擇！