Azure vs AWS vs GCP: Kompleksowe Porównanie Chmur 2025
Szczegółowa analiza Microsoft Azure, Amazon Web Services i Google Cloud Platform. Porównanie cen, usług, Kubernetes, compliance i strategii wyboru właściwej platformy chmurowej dla Twojego projektu.
Photo by Pixabay from Pexels
Wybór platformy chmurowej to jedna z najważniejszych decyzji technologicznych w każdej firmie. Azure, AWS czy GCP? Każdy gigant oferuje setki usług, różne modele cenowe i unikalne przewagi. Ta decyzja wpłynie na koszty, wydajność, bezpieczeństwo i możliwości rozwoju na lata.
Przez ostatnią dekadę przeprowadziłem dziesiątki projektów na wszystkich trzech platformach – od startupów budujących MVP, przez średnie firmy migrujące z on-premise, po korporacje wdrażające multi-cloud architecture. W tym artykule dzielę się praktyczną wiedzą, która pomoże Ci wybrać właściwą chmurę dla Twojego projektu.
Spis treści
Krótkie podsumowanie – która chmura dla kogo?
Microsoft Azure
Idealny dla: Enterprise z Microsoft stack (.NET, Windows, SQL Server), firmy wymagające GDPR compliance (Azure Poland region), hybrid cloud (Azure Arc).
Amazon Web Services (AWS)
Idealny dla: Startupy, największy ekosystem usług (200+), globalna ekspansja (32 regiony), najszersze wsparcie community i narzędzi.
Google Cloud Platform (GCP)
Idealny dla: Projekty AI/ML, Kubernetes-native apps, Big Data analytics, najbardziej konkurencyjne ceny (sustained use discounts), open source lovers.
Udział w rynku i trendy 2025
Rynek cloud computing wart jest 600+ miliardów dolarów rocznie i rośnie 20% rok do roku. Oto aktualna sytuacja rynkowa:
AWS – Lider rynku
Pionier cloud computing (od 2006). Największy udział w rynku, najpopularniejszy wśród startupów i firm technologicznych.
Azure – Najszybszy wzrost
Wzrost 30% rok do roku. Dominuje w enterprise, szczególnie w firmach korzystających z Microsoft 365 i Active Directory.
GCP – Innowator
Lider w AI/ML i Big Data. Najmniejszy udział, ale najszybsza innowacja i najbardziej konkurencyjne ceny.
Kluczowe trendy 2025
- •Multi-cloud dominuje: 87% enterprise używa więcej niż jednej chmury (best-of-breed approach, vendor lock-in avoidance).
- •Kubernetes jako standard: Wszystkie trzy platformy inwestują masywnie w managed Kubernetes (AKS, EKS, GKE) – abstrakcja nad chmurą.
- •FinOps krytyczny: Optymalizacja kosztów priorytetem #1 – firmy przepłacają średnio 30% przez brak governance.
- •Edge computing rośnie: Azure Arc, AWS Outposts, Google Anthos – hybrid i edge solutions dla IoT, manufacturing, retail.
Porównanie cen – kto jest najtańszy?
Krótka odpowiedź: to skomplikowane. Każda platforma ma różne modele cenowe, rabaty i hidden costs. Oto szczegółowa analiza:
Przykład: Standardowa aplikacja webowa (benchmark)
Stack: 3x VM (4 vCPU, 16GB RAM), 500GB SSD storage, 1TB transfer, PostgreSQL managed DB, load balancer, backup. Lokalizacja: Europa Zachodnia. Ceny miesięczne (USD):
| Komponent | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| Compute (VMs) | $450 | $425 | $380 |
| Storage (SSD) | $80 | $75 | $68 |
| Database (PostgreSQL) | $250 | $240 | $220 |
| Network (LB + transfer) | $60 | $50 | $45 |
| Backup & monitoring | $40 | $35 | $30 |
| TOTAL miesięcznie | $880 | $825 | $743 |
* Ceny orientacyjne, stan na październik 2025. Pay-as-you-go pricing bez commitments.
GCP – Najtańszy (do 15-20%)
- Sustained Use Discounts: Automatyczne rabaty do 30% za ciągłe użycie (bez commitments!)
- Committed Use Discounts: 1-year commitment = 37%, 3-year = 55% taniej
- Preemptible VMs: Do 80% taniej dla batch jobs, dev/test (podobne do AWS Spot)
- Aggressive pricing: Google celowo podcina ceny, chcąc zyskać market share
- Free tier: Hojniejszy niż AWS/Azure – Always Free tier na niektóre usługi
Azure – Średnia (ale przewagi dla enterprise)
- Azure Hybrid Benefit: Wykorzystaj istniejące licencje Windows/SQL Server = 40% oszczędności
- Reserved Instances: 1-year = 40%, 3-year = 62% taniej (podobne do AWS)
- Dev/Test pricing: Specjalne zniżki dla środowisk dev/test (do 50% taniej)
- Azure Spot VMs: Do 90% taniej dla tolerant workloads
- Enterprise Agreements: Negocjowane rabaty dla dużych firm (często 10-20% extra)
AWS – Najdroższy (ale elastyczny)
- Reserved Instances: 1-year = 40%, 3-year = 60% taniej (wymaga commitment)
- Savings Plans: Elastyczniejsze niż RI – rabaty do 72% za commit na $/hour spend
- Spot Instances: Do 90% taniej, ale mogą być przerwane (świetne dla batch, ML training)
- Pay-as-you-go: Bez optymalizacji najdroższy, ale najprostszy start
- Data transfer: Drogie egress fees (transfer out) – jeden z głównych hidden costs
Kalkulatory cen (oficjalne linki)
Zawsze testuj własne scenariusze – benchmark powyżej to punkt odniesienia, Twoje potrzeby będą inne:
- Azure Pricing Calculator – Intuicyjny, wizualne wybieranie usług
- AWS Pricing Calculator – Najbardziej szczegółowy, setki opcji
- GCP Pricing Calculator – Prosty, automatycznie dodaje sustained use discounts
Porównanie usług – Compute, Storage, Databases, Networking
Wszystkie trzy platformy oferują setki usług. Oto porównanie najważniejszych kategorii:
| Kategoria | Azure | AWS | GCP |
|---|---|---|---|
| Virtual Machines | Azure Virtual Machines Szeroki wybór, optymalizacja pod Windows | EC2 (Elastic Compute Cloud) Największy wybór instance types | Compute Engine Custom machine types flexibility |
| Serverless Functions | Azure Functions Dobra integracja z ecosystem | AWS Lambda Lider rynku, największy ekosystem | Cloud Functions / Cloud Run Cloud Run = containers as functions |
| Kubernetes | AKS (Azure Kubernetes Service) Control plane FREE, easy setup | EKS (Elastic Kubernetes Service) $0.10/hour control plane (~$73/mth) | GKE (Google Kubernetes Engine) Best-in-class, Autopilot mode |
| Object Storage | Azure Blob Storage Hot/Cool/Archive tiers | S3 (Simple Storage Service) Industry standard, biggest ecosystem | Cloud Storage Unified API, auto-tiering |
| Block Storage | Azure Managed Disks SSD/HDD, good performance | EBS (Elastic Block Store) Many types, io2 Block Express fastest | Persistent Disk Auto-resize, snapshots cheaper |
| Relational DB | Azure SQL / PostgreSQL / MySQL SQL Server best integration | RDS (Aurora, PostgreSQL, MySQL...) Aurora = outstanding performance | Cloud SQL / AlloyDB AlloyDB = PostgreSQL-compatible, fast |
| NoSQL DB | Cosmos DB Multi-model, global distribution | DynamoDB Proven scale, serverless pricing | Firestore / Bigtable Firestore = realtime, Bigtable = analytics |
| Load Balancer | Azure Load Balancer / App Gateway L4/L7, good features | ELB / ALB / NLB Most mature, many options | Cloud Load Balancing Unified, global, auto-scaling |
| CDN | Azure CDN / Front Door Front Door = premium, WAF included | CloudFront Largest edge network, deep S3 integration | Cloud CDN Good performance, competitive pricing |
| AI/ML Platform | Azure Machine Learning Good integration, AutoML | SageMaker Complete ML lifecycle, popular | Vertex AI Best-in-class, TensorFlow native |
Kluczowe różnice w ofercie usług
Azure – Przewaga: Enterprise & Microsoft ecosystem
Najlepsza integracja z Windows Server, SQL Server, Active Directory, Microsoft 365, Power Platform. Jeśli Twoja firma używa Microsoft stack – Azure to oczywisty wybór (licencje hybrydowe = duże oszczędności).
- Azure AD (Entra ID) – best identity platform
- Azure DevOps – complete CI/CD, born in Microsoft
- Hybrid cloud (Azure Arc, Azure Stack) – lider w hybrid scenarios
AWS – Przewaga: Breadth & Depth
Największa ilość usług (200+), najdłuższa historia (od 2006), najwięcej edge locations (400+). Jeśli potrzebujesz egzotycznej usługi – prawdopodobnie tylko AWS ją ma.
- AWS Lambda – pionier serverless, największy ekosystem
- Amazon Aurora – outstanding database performance
- Marketplace – największy wybór third-party solutions
GCP – Przewaga: Innovation & Data
Lider w AI/ML (TensorFlow, TPUs), Big Data (BigQuery), Kubernetes (invented by Google). Najbardziej developer-friendly, najbardziej open-source oriented.
- BigQuery – unmatched analytics performance & price
- GKE Autopilot – najbardziej managed Kubernetes
- Vertex AI – best ML platform dla production
Kubernetes: AKS vs EKS vs GKE – które managed Kubernetes wybrać?
Kubernetes to de facto standard orkiestracji kontenerów. Wszystkie trzy platformy oferują managed Kubernetes, ale różnice są znaczące:
Jeśli planujesz wdrożenie Kubernetes w Azure, sprawdź nasz szczegółowy przewodnik: Azure AKS - Production Deployment Guide.
| Feature | AKS (Azure) | EKS (AWS) | GKE (GCP) |
|---|---|---|---|
| Control Plane Cost | FREE | $0.10/hour (~$73/mth) | FREE (standard), $0.10/hr (Autopilot) |
| Setup Time | 5-10 min (az aks create) | 15-20 min (eksctl slower) | 3-5 min (fastest) |
| Auto-upgrade | Yes (maintenance windows) | Manual (more control) | Yes (release channels: rapid/regular/stable) |
| Node Auto-scaling | Cluster Autoscaler (good) | Cluster Autoscaler / Karpenter (best) | Autopilot = fully managed (excellent) |
| Windows Containers | Excellent (native Windows support) | Good (supported) | Limited (experimental) |
| Networking | Azure CNI, Kubenet (good) | AWS VPC CNI (mature, battle-tested) | GKE native (best performance) |
| Multi-cluster | Azure Arc (hybrid/multi-cloud) | EKS Anywhere (on-premise K8s) | Anthos (best multi-cloud K8s) |
| Monitoring | Azure Monitor / Container Insights | CloudWatch Container Insights | Cloud Monitoring (native Prometheus) |
| Security | Azure AD integration, Pod Identity | IAM Roles for Service Accounts (IRSA) | Workload Identity (best security model) |
| Best for | Enterprise, Windows workloads, Azure ecosystem | AWS-native apps, largest ecosystem, control | Kubernetes purists, GitOps, least operational overhead |
AKS – Azure Kubernetes Service
Dobry balans między managed i control. FREE control plane to duża przewaga.
EKS – Elastic Kubernetes Service
Najbardziej popularne managed K8s. Dojrzałe, stabilne, największy ekosystem.
GKE – Google Kubernetes Engine
Najlepsze managed Kubernetes. Google invented K8s – to widać w jakości produktu.
Moje doświadczenie z production K8s
Po deploymencie 40+ production Kubernetes clusters na wszystkich trzech platformach:
- GKE Autopilot – najmniej operacyjnego wysiłku. Set it and forget it. Idealny dla małych zespołów bez dedykowanego SRE.
- EKS + Karpenter – najlepszy dla large-scale (100+ nodes). Karpenter auto-scaling jest fenomenalny, ale wymaga więcej setup.
- AKS – golden middle. FREE control plane to game-changer dla multi-cluster (dev/staging/prod = save $220/mth). Integracja z Azure DevOps seamless.
Bottom line: Jeśli chcesz najmniej maintenance → GKE Autopilot. Jeśli potrzebujesz kontroli + scale → EKS + Karpenter. Jeśli Azure ecosystem → AKS (especially z FREE control plane).
DevOps i CI/CD – narzędzia i integracje
Każda platforma oferuje native CI/CD tools, ale wszystkie integrują się z popularnymi third-party solutions:
Azure DevOps Ecosystem
- Azure DevOps: Complete ALM platform (repos, pipelines, boards, artifacts)
- GitHub Actions: Microsoft-owned, deep Azure integration
- Azure Pipelines: Native CI/CD, free for open source
- Azure Artifacts: Package management (npm, NuGet, Maven)
- Azure Container Registry: Private Docker registry
Przewaga: Jeśli używasz GitHub/Azure DevOps – native integration z Azure to zero friction.
AWS DevOps Ecosystem
- CodePipeline: Managed CI/CD orchestration
- CodeBuild: Managed build service
- CodeDeploy: Automated deployment to EC2/Lambda/ECS
- ECR: Elastic Container Registry (Docker images)
- CodeArtifact: Artifact repository
Przewaga: Największa ilość third-party integrations (Jenkins, GitLab, CircleCI, etc.)
GCP DevOps Ecosystem
- Cloud Build: Serverless CI/CD (pay per minute)
- Artifact Registry: Universal artifact repository
- Cloud Deploy: Managed continuous delivery to GKE
- Cloud Source Repositories: Private Git repos
- Binary Authorization: Deploy-time security policy enforcement
Przewaga: Najbardziej GitOps-friendly, excellent Kubernetes-native CI/CD
Platform-agnostic CI/CD (mój wybór dla multi-cloud)
Jeśli planujesz multi-cloud lub chcesz uniknąć vendor lock-in, użyj narzędzi działających wszędzie:
GitHub Actions
Najpopularniejsze CI/CD dla modern apps. Działa z Azure, AWS, GCP identycznie.
- Biggest marketplace (10,000+ actions)
- Free dla public repos, cheap dla private
- Native secrets management
GitLab CI/CD
Complete DevOps platform. Self-hosted lub cloud.
- Auto DevOps (zero config dla standard apps)
- Built-in Container Registry
- Security scanning included
ArgoCD (GitOps)
Declarative GitOps dla Kubernetes. CNCF graduated project.
- Git as single source of truth
- Automatic sync, rollback
- Multi-cluster management
Terraform Cloud
Infrastructure as Code CI/CD. Wspiera Azure, AWS, GCP, 3000+ providers.
- Remote state management
- Policy as Code (Sentinel)
- Cost estimation pre-apply
Dostępność geograficzna i compliance (GDPR, certyfikaty)
Dla polskich firm compliance z RODO (GDPR) jest krytyczny. Lokalizacja danych w UE to wymóg prawny dla wielu branż (finanse, healthcare, administracja publiczna).
| Aspekt | Azure | AWS | GCP |
|---|---|---|---|
| Global Regions | 60+ regions | 32 regions (largest) | 40+ regions |
| EU Regions | 10+ (incl. Poland!) | 8 regions | 6 regions |
| Poland Region | YES – Warsaw region (2024) | NO – closest: Frankfurt | NO – closest: Warsaw (planned 2026) |
| GDPR Compliance | Excellent – EU Data Boundary commitment | Excellent – AWS GDPR compliance tools | Excellent – strong privacy stance |
| Certifications | ISO 27001, SOC 1/2/3, PCI DSS, HIPAA | 90+ compliance programs (most) | ISO 27001, SOC 1/2/3, PCI DSS |
| Data Residency | Guaranteed EU data residency | Configurable (stay in EU regions) | Configurable (stay in EU regions) |
| Gov/Public Sector | Azure Government Cloud | AWS GovCloud (US only) | Limited gov offerings |
Azure Poland Region – game-changer dla polskich firm
W 2024 roku Microsoft uruchomił Azure region w Warszawie. To ogromna przewaga dla polskiego biznesu:
- ✓RODO compliance out-of-the-box: Dane nigdy nie opuszczają Polski. Idealne dla banków, ubezpieczeń, healthcare, administracji publicznej.
- ✓Niskie latency: 2-5ms latency z Warszawy vs 15-25ms Frankfurt. Znacząca różnica dla real-time aplikacji.
- ✓Disaster recovery in-country: Paired region w Polsce – geo-redundancy bez ryzyka prawnego transferu danych za granicę.
- ✓Lokalne wsparcie: Microsoft Partner Network w Polsce, dokumentacja w języku polskim, local support engineers.
Compliance resources (oficjalne linki)
- Azure Compliance Documentation – Complete compliance offerings, trust center
- AWS Compliance Center – 90+ compliance programs, risk management tools
- GCP Compliance Resource Center – Security, privacy, and compliance information
Kiedy wybrać którą platformę? Decision framework
Nie ma jednoznacznej odpowiedzi "najlepsza chmura". To zależy od Twojego kontekstu biznesowego, tech stack, zespołu, budżetu. Oto decision framework:
Wybierz Azure jeśli:
Tech Stack & Ecosystem
- • Używasz Microsoft stack (.NET, C#, Windows Server, SQL Server)
- • Microsoft 365 / Active Directory w firmie (seamless SSO)
- • Power Platform (Power BI, Power Apps, Power Automate)
- • GitHub lub Azure DevOps jako CI/CD
Business Requirements
- • Enterprise z długoterminową strategią Microsoft
- • GDPR compliance krytyczny (Azure Poland region)
- • Hybrid cloud (on-premise + cloud) – Azure Arc
- • Masz już licencje Windows/SQL (Azure Hybrid Benefit = 40% taniej)
Sweet spot: Polska firma enterprise z Microsoft 365, Active Directory, .NET applications, wymóg RODO compliance. Azure to oczywisty wybór – ROI najszybszy, integracja najmniejszy friction.
Wybierz AWS jeśli:
Tech Stack & Ecosystem
- • Open source stack (Linux, PostgreSQL, Redis, Kafka)
- • Potrzebujesz szerokiego wyboru usług (200+ services)
- • Team ma już AWS experience (największa talent pool)
- • Używasz popularnych tools (Terraform, Ansible, Datadog)
Business Requirements
- • Startup z dynamicznym wzrostem (AWS Activate program)
- • Globalna ekspansja (32 regiony, 400+ edge locations)
- • Potrzebujesz egzotycznych usług (IoT, robotics, satellite)
- • Największy marketplace third-party solutions
Sweet spot: Startup technologiczny z Node.js/Python, PostgreSQL, Redis – building SaaS, planning global expansion. AWS ma biggest ecosystem startupów, łatwo znaleźć engineers, most battle-tested services.
Wybierz GCP jeśli:
Tech Stack & Ecosystem
- • AI/ML projekty (TensorFlow, Vertex AI, TPUs)
- • Big Data analytics (BigQuery unmatched)
- • Kubernetes-native architecture (GKE best-in-class)
- • Open source first mentality (Cloud Run, Anthos)
Business Requirements
- • Budżet krytyczny (sustained use discounts auto)
- • DevOps/SRE team experience (less hand-holding needed)
- • Data-driven company (analytics, ML core business)
- • GitOps workflows (Cloud Build, Binary Authorization)
Sweet spot: Startup/scale-up z focus na data & ML, Kubernetes-native apps, team DevOps-savvy. GCP oferuje najlepszą cenę, najlepsze K8s, najlepsze ML tools. If you know what you're doing – GCP shines.
Real-world use cases – które firmy używają której chmury?
Azure Success Stories
- Volkswagen:
Automotive Cloud platform – Azure IoT, AI dla connected cars, 40M vehicles
- Walmart:
Hybrid cloud z Azure Stack – on-premise stores + cloud analytics
- NHS (UK Healthcare):
Azure dla healthcare compliance, Teams dla 1.2M healthcare workers
- Boeing:
Azure HPC dla aerospace simulations, AI analytics
AWS Success Stories
- Netflix:
200M users, 100% AWS – EC2, S3, Lambda. Pionier cloud-native architecture
- Airbnb:
150M users, complete AWS stack – RDS, ElastiCache, EMR dla analytics
- Spotify:
500M users, AWS data lake – S3, EMR, ML dla recommendations
- Slack:
AWS global infrastructure, auto-scaling dla 10M+ daily users
GCP Success Stories
- Spotify:
BigQuery dla analytics – 1.5PB data, real-time insights dla 500M users
- Twitter (X):
GCP dla ML/AI – tweet recommendations, content moderation
- PayPal:
GKE Autopilot – 400M users, transaction processing, fraud detection
- Snapchat:
GCP core infrastructure – 750M users, BigQuery dla analytics
Multi-cloud strategy – majority approach
87% enterprise używa więcej niż jednej chmury. Typowe scenariusze multi-cloud:
- •Best-of-breed: AWS dla core workloads, GCP dla BigQuery analytics, Azure dla Microsoft 365 integration. Pick best service from each cloud.
- •Geo-distribution: AWS w USA (biggest presence), Azure w Europie (GDPR), GCP w Azji (strong APAC regions). Optimize latency globally.
- •Disaster recovery: Primary w AWS, DR failover w Azure. Different cloud = different failure domains (true HA).
- •Acquisitions: Firma kupuje inną firmę na different cloud. Czasem łatwiej utrzymać multi-cloud niż migrować wszystko.
Potrzebujesz pomocy w wyborze chmury?
Wybór platformy chmurowej to decyzja na lata. Pomogę Ci przeanalizować wymagania, porównać opcje i wybrać optymalne rozwiązanie dla Twojego biznesu.
Oferujemy:
- ✓ Cloud Readiness Assessment – analiza potrzeb i requirements
- ✓ Platform Comparison – TCO analysis (Total Cost of Ownership)
- ✓ Architecture Design – reference architecture dla Twojego use case
- ✓ Migration Strategy – lift-and-shift vs re-architecture
- ✓ PoC/Pilot – test deployment na wybranej platformie
- ✓ Cost Optimization – FinOps best practices, reserved instances
- ✓ Multi-cloud Strategy – jeśli potrzebujesz więcej niż jednej chmury
- ✓ Training & knowledge transfer – upskilling Twojego zespołu
Doświadczenie:
- ☁️ 10+ lat cloud architecture (Azure, AWS, GCP)
- 🏆 60+ successful cloud migrations
- 🎯 Azure Certified, AWS Certified, GCP Certified
- 💰 Średnia oszczędność post-migration: 35-50%
- 📈 Wszystkie projekty: 99.9%+ uptime SLA
- 🇵🇱 Specjalizacja: Azure Poland region, RODO compliance
- 🚀 Reference clients: fintech, e-commerce, SaaS, manufacturing
- 📞 Long-term partnerships – nie zostawiam po deployment
📧 Email: hello@wojciechowski.app · Odpowiadam w ciągu 24h
Powiązane artykuły
Rozwiązania Chmurowe
Kompleksowa migracja do chmury – Kubernetes, Infrastructure as Code, DevOps best practices
Azure AKS Production
Kompleksowy przewodnik wdrożenia produkcyjnego Azure Kubernetes Service
Azure Cost Optimization
Strategie i narzędzia optymalizacji kosztów w Microsoft Azure
SQL Server to PostgreSQL
Przewodnik migracji z SQL Server do PostgreSQL w chmurze
Kinetiq Case Study
Studium przypadku migracji do chmury dla platformy Kinetiq
Źródła
- [1] Microsoft Azure - Oficjalna dokumentacja -https://learn.microsoft.com/en-us/azure/
- [2] Microsoft Learn - Centrum szkoleń Azure -https://learn.microsoft.com/en-us/training/azure/
- [3] Kubernetes - Oficjalna dokumentacja -https://kubernetes.io/docs/
- [4] CNCF Annual Survey 2023 - Stan adopcji Kubernetes -https://www.cncf.io/reports/cncf-annual-survey-2023/
- [5] .NET - Oficjalna dokumentacja Microsoft -https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/
- [6] .NET Blog - Najnowsze informacje i best practices -https://devblogs.microsoft.com/dotnet/
- [7] Flexera State of the Cloud Report 2024 -https://www.flexera.com/blog/cloud/cloud-computing-trends-2024-state-of-the-cloud-report/
- [8] FinOps Foundation - Best Practices -https://www.finops.org/
- [9] Gartner - Cloud Computing Research -https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/cloud-computing
- [10] AWS - Oficjalna dokumentacja -https://docs.aws.amazon.com/
- [11] Google Cloud - Oficjalna dokumentacja -https://cloud.google.com/docs