Overzicht: Breedte vs Best-in-Class

AWS is de breedste cloud met een groot verschil. Als je een obscure vereiste hebt – een specifieke database-engine, een niche compliance-regio, een specialiteit compute-type – heeft AWS waarschijnlijk een service daarvoor. GCP volgt een andere aanpak: minder services, maar uitgesproken uitmuntendheid in data, Kubernetes en AI. Dit weerspiegelt Google's eigen engineeringcultuur, die BigQuery, TensorFlow, Kubernetes en Spanner heeft voortgebracht als open-source of productversies van systemen die Google zelf draait.

In 2026 is GCP de #3 cloud, maar groeit het sneller dan AWS in procentuele termen al jaren. AI-workloads en enterprise data platforms hebben veel van die groei gedreven.

Compute & Containers

Voor eenvoudige VM-workloads zijn beide clouds vergelijkbaar qua prijs en mogelijkheden. Waar GCP voorop loopt, is Kubernetes. GKE wordt algemeen beschouwd als de beste beheerde Kubernetes-service in de branche – Google heeft Kubernetes uitgevonden en blijft het aandrijven. Autopilot-modus abstraheert nodebeheer volledig, en integratie met service meshes, logging en identiteit is schoner dan de EKS-vergelijkingen. AWS EKS is capabel en heeft de kloof dichtgemaakt, maar GKE blijft de eerste keuze van het Kubernetes-team wanneer ze kunnen kiezen.

Data & Analyse

BigQuery is het vlaggenschip van GCP en een echt categorie-definierend product. Serverless, scheiding van opslag en rekenkracht, snelle queries op petabyte-datasets, en BigQuery ML voor machine learning in het magazijn. Het is de belangrijkste reden waarom veel data-intensieve organisaties GCP adopteren, zelfs als ze rekenkracht elders draaien. AWS Redshift is veel beter geworden met serverless-opties en zero-ETL-integraties, maar BigQuery blijft de standaard om te overtreffen voor warehouse-werkbelastingen op schaal.

AWS heeft een bredere data-servicebreedte: Athena, Glue, EMR, Kinesis, Managed Airflow, Lake Formation, DataZone. GCP heeft minder distincte services maar een strakkere integratie tussen hen.

AI & Machine Learning

Het AI-verhaal van GCP is sterk in 2026. Vertex AI Model Garden biedt Gemini 2.5, Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral, en open modellen achter een uniforme API. Gemini-modellen zijn beschikbaar in meerdere tiers van Flash (goedkoop, snel) tot Pro en Ultra. De aangepaste TPUs van Google zijn een differentiator voor het kostenefficiënt trainen van grote modellen. AWS Bedrock concurreert hard met een bredere selectie van third‑party modellen inclusief Claude, Llama, Mistral, Cohere, en Amazon Nova; SageMaker is het volwassen end‑to‑end ML-platform. Beide zijn geloofwaardige AI‑clouds – welke je kiest hangt af van welke foundation‑modelfamilie je bouwt.

Globaal Netwerk & Prestaties

Het wereldwijde private backbone van Google is een ondergewaardeerd voordeel. Verkeer tussen GCP‑regionen rijdt vaak op de eigen glasvezel van Google in plaats van het publieke internet, wat kan betekenen dat er lagere latentie is voor wereldwijd verspreide workloads. AWS heeft het grootste aantal beschikbaarheidszones wereldwijd en het breedste edge‑netwerk via CloudFront.

Prijzen

GCP heeft de reputatie iets goedkoper te zijn voor equivalente workloads, hoewel de kloof kleiner is geworden. Sustained‑use‑discounts worden automatisch toegepast op basis van gebruikspatronen, wat de kostenoptimalisatie vereenvoudigt vergeleken met AWS Savings Plans en Reserved Instances die expliciete verplichting vereisen. GCP's Committed Use Discounts bestaan voor diepere besparingen.

Google for Startups Cloud Program is opvallend genereus: tot $200K in credits voor AI‑gerichte startups, tot $350K voor venture‑backed bedrijven in de top‑tier. AWS Activate's $100K limiet is lager. Voor early‑stage bedrijven kunnen GCP‑credits de runway aanzienlijk verlengen.

Welke moet je gebruiken?

Gerelateerde Vergelijkingen