Genel Bakış: Genişlik vs Sektör Lideri

AWS, geniş kapsamlı bir bulut olarak öne çıkıyor. Belirli bir veritabanı motoru, niş uyum bölgesi veya özel hesaplama türü gibi nadir bir gereksiniminiz varsa, AWS muhtemelen bir hizmeti var. GCP ise farklı bir yaklaşım sergiliyor: daha az hizmet, ancak veri, Kubernetes ve AI alanında görüşlü mükemmeliyet. Bu, Google'ın kendi mühendislik kültürünü yansıtıyor; BigQuery, TensorFlow, Kubernetes ve Spanner gibi açık kaynak veya ürünleştirilmiş sürümleri Google'ın kendi sistemlerinden geliştirdi.

2026’da GCP #3 bulut olsa da, yıllardır yüzde olarak AWS'den daha hızlı büyüyor. AI iş yükleri ve kurumsal veri platformları bu büyümeyi yönlendirdi.

Hesaplama & Kaplar

Düz VM iş yükleri için her iki bulut da fiyat ve yetenek açısından karşılaştırılabilir. GCP’nin öne çıktığı alan Kubernetes. GKE, sektörde en iyi yönetilen Kubernetes hizmeti olarak kabul edilir – Google Kubernetes’i icat etti ve geliştirmeye devam ediyor. Autopilot modu, düğüm yönetimini tamamen soyutlar ve hizmet ağları, günlükleme ve kimlik entegrasyonu EKS eşdeğerlerinden daha temiz bir deneyim sunar. AWS EKS yetenekli ve boşlukları kapatmış olsa da, GKE hâlâ Kubernetes ekibinin ilk tercihi oluyor.

Veri ve Analitik

BigQuery, GCP’nin öne çıkan ürünü ve gerçek anlamda kategori tanımlayıcı bir ürün. Sunucusuz, depolama ve hesaplamanın ayrılması, petabayt veri setlerinde hızlı sorgular ve BigQuery ML ile depo içinde makine öğrenmesi. Veri ağırlıklı birçok kuruluşun GCP’yi benimsemesinin ana nedeni, hesaplamayı başka yerde yürütseler bile bu avantajdır. AWS Redshift, sunucusuz seçenekler ve sıfır-ETL entegrasyonlarıyla çok daha iyi hale gelmiş olsa da, BigQuery hâlâ ölçekli depo iş yükleri için geçilmesi gereken standarttır.

AWS, Athena, Glue, EMR, Kinesis, Managed Airflow, Lake Formation, DataZone gibi daha geniş veri hizmet yelpazesi sunar. GCP ise daha az ayrı hizmete sahip olsa da, bu hizmetler arasında daha sıkı entegrasyon sağlar.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi

GCP’nin AI hikayesi 2026’da güçlü. Vertex AI Model Garden, Gemini 2.5, Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral ve açık modelleri tek bir API arkasında sunar. Gemini modelleri Flash (ekonomik, hızlı) ile Pro ve Ultra arasında çok katmanlı olarak mevcuttur. Google’ın özel TPUs, büyük modelleri maliyet etkin bir şekilde eğitmek için farklılık yaratır. AWS Bedrock, Claude, Llama, Mistral, Cohere ve Amazon Nova dahil geniş üçüncü taraf model seçeneğiyle rekabet eder; SageMaker ise olgun uçtan uca ML platformudur. Her ikisi de güvenilir AI bulutlarıdır – hangisini seçeceğiniz, hangi temel model ailesi üzerinde inşa ettiğinize bağlıdır.

Küresel Ağ ve Performans

Google’ın küresel özel backbone’i alçakgönüllü bir avantajdır. GCP bölgeleri arasındaki trafik sıklıkla Google’ın kendi fiberini kullanır, bu da küresel dağıtılmış iş yükleri için daha düşük gecikme anlamına gelebilir. AWS, küresel olarak en fazla kullanılabilirlik bölgesine ve CloudFront aracılığıyla en geniş kenar ağına sahiptir.

Fiyatlandırma

GCP, eşdeğer iş yükleri için biraz daha ucuz olma itibarıyla tanınır, ancak fark daraldı. Sürekli kullanım indirimleri, kullanım desenlerine göre otomatik olarak uygulanır, bu da AWS Savings Plans ve Explicit Commitment gerektiren Reserved Instances’e göre maliyet optimizasyonunu basitleştirir. GCP’nin Taahhütlü Kullanım İndirimleri, daha derin tasarruflar için mevcuttur.

Google for Startups Cloud Programı özellikle cömert: AI odaklı girişimler için 200 k$’a kadar kredi, en üst katmanda risk sermayesi destekli şirketler için 350 k$’a kadar kredi. AWS Activate’ın 100 k$’lık sınırı daha düşüktür. Erken aşama şirketleri için GCP kredileri, uçuş süresini anlamlı şekilde uzatabilir.

Hangi Ürünü Kullanmalısınız?

İlgili Karşılaştırmalar