在選擇 AWS、Google Cloud Platform (GCP) 和 Microsoft Azure 之間，有一些關鍵的差異，包括以下幾個方面：
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服務和功能：
- AWS： 提供最廣泛的服務和功能，擁有豐富的選項，適用於多種用途。
- GCP： 在機器學習和大數據方面具有強大的功能，並提供與 Google 生態系統的深度整合。
- Azure： 在企業環境中具有深厚的整合性，特別是在與 Microsoft 產品的整合方面。
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定價模型：
- AWS： 提供多樣化的計價選擇，包括按需計價、預留實例、無伺服器等。
- GCP： 在某些情況下可能提供更具成本效益的價格，並支援一些創新的計價模型。
- Azure： 提供具有競爭力的價格，同時支援多種計價選項。
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整合性和生態系統：
- AWS： 具有龐大的生態系統和活躍的社群，並與各種第三方工具和服務整合。
- GCP： 與 Google 生態系統深度整合，對於使用 Google 工具和技術的組織有優勢。
- Azure： 在企業環境中有深厚的整合性，尤其是與 Microsoft 產品的整合。
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全球基礎設施：
- AWS： 擁有全球最大的雲端基礎設施，提供多個區域和可用區。
- GCP： 在全球範圍擁有多個區域和可用區，並提供穩定的全球網路。
- Azure： 全球數據中心覆蓋廣泛，提供多區域和可用區。
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機器學習和人工智慧：
- AWS： 提供多樣的機器學習服務，包括 SageMaker 和 Rekognition。
- GCP： 以 TensorFlow 為基礎，提供強大的機器學習和人工智慧服務。
- Azure： 具有 Azure Machine Learning 和 Cognitive Services 等服務。
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容器和 Kubernetes 支援：
- AWS： 提供 Amazon ECS 和 Amazon EKS，支援容器和 Kubernetes。
- GCP： 提供 Google Kubernetes Engine (GKE)，是 Kubernetes 的官方受管服務。
- Azure： 提供 Azure Kubernetes Service (AKS)，支援 Kubernetes。
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安全性：
- AWS、GCP、Azure： 三者都提供強大的安全性功能，包括身份與存取管理、資料加密、網路安全等。
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使用者友好性：
- AWS、GCP、Azure： 各個雲端平台都有使用者友好的管理控制台和工具，但使用者的偏好可能因組織而異。