บทนำ: Azure, AWS, และ GCP ในปี 2026 - สงคราม Cloud ที่ไม่มีวันจบ
สวัสดีครับเพื่อนๆ ชาว SiamCafe.net ทุกท่าน! วันนี้เราจะมาเจาะลึก เปรียบเทียบ 3 ค่ายยักษ์ใหญ่แห่งวงการ Cloud Computing ที่ทุกคนรู้จักกันดี นั่นก็คือ Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), และ Google Cloud Platform (GCP) ในบริบทของปี 2026 หรืออีก 2 ปีข้างหน้า หลายคนอาจจะสงสัยว่า "ทำไมต้องปี 2026?" ก็เพราะว่าเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงไปเร็วมากครับ สิ่งที่เราเห็นและใช้กันอยู่ในวันนี้ อาจจะไม่เหมือนเดิมในวันพรุ่งนี้ก็ได้ การแข่งขันในตลาด Cloud นั้นดุเดือดเลือดพล่านมาโดยตลอด แต่ละค่ายต่างก็งัดกลยุทธ์และเทคโนโลยีใหม่ๆ ออกมาเพื่อดึงดูดลูกค้าและเพิ่มส่วนแบ่งทางการตลาด ผมเองในฐานะคนที่อยู่ในวงการ IT มากว่า 20 ปี ได้เห็นการเปลี่ยนแปลงนี้มาโดยตลอด ตั้งแต่ยุคที่ Server ตั้งอยู่ในห้อง Data Center ไปจนถึงยุคที่ทุกอย่างอยู่บน Cloud อย่างในปัจจุบัน จากสถิติล่าสุด AWS ยังคงเป็นผู้นำตลาด Cloud อยู่ แต่ Azure และ GCP ก็ไล่ตามมาติดๆ โดยเฉพาะ Azure ที่เติบโตอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ส่วน GCP ก็เน้นไปที่นวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น AI และ Machine Learning ลองคิดดูสิครับว่าในอีก 2 ปีข้างหน้า สถานการณ์จะเป็นอย่างไร? ใครจะขึ้นเป็นเบอร์หนึ่ง? หรือว่าจะมีผู้เล่นรายใหม่เข้ามาเขย่าตลาด? น่าติดตามมากๆ เลย ผมจำได้ว่าเมื่อปี 2020 ตอนที่ผมเริ่มศึกษา Cloud อย่างจริงจัง AWS เป็นตัวเลือกแรกๆ ที่ทุกคนพูดถึง แต่พอได้ลองใช้ Azure ก็พบว่ามันมีความสามารถหลายอย่างที่ตอบโจทย์ความต้องการของผมมากกว่า โดยเฉพาะเรื่องของการ Integrate กับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของ Microsoft ที่ผมใช้อยู่เป็นประจำ ส่วน GCP ก็มีเสน่ห์ตรงที่ความเรียบง่ายและประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ในบทความนี้ เราจะมาดูกันว่าแต่ละ Cloud Platform มีจุดเด่น จุดด้อย อะไรบ้าง และเหมาะกับใคร รวมถึงวิธีติดตั้งและใช้งานเบื้องต้น เพื่อให้เพื่อนๆ สามารถเลือก Cloud Platform ที่เหมาะสมกับความต้องการของตัวเองได้อย่างมั่นใจพื้นฐานความรู้เกี่ยวกับ Cloud Computing: Azure, AWS, และ GCP
เพื่อให้เข้าใจภาพรวมของ Azure, AWS, และ GCP ได้อย่างลึกซึ้ง เรามาทบทวนพื้นฐานความรู้เกี่ยวกับ Cloud Computing กันก่อนนะครับ เพราะว่าถ้าเราเข้าใจ Concept พื้นฐานได้ดี การเลือกใช้และปรับแต่ง Cloud Platform ให้เหมาะสมกับธุรกิจของเราก็จะง่ายขึ้นเยอะเลยCloud Computing คืออะไร?
Cloud Computing คือการให้บริการทรัพยากรทางด้าน IT ผ่านทาง Internet โดยที่เราไม่ต้องลงทุนซื้อ Hardware หรือ Software เอง แต่สามารถเช่าใช้ทรัพยากรเหล่านี้ได้ตามความต้องการ เปรียบเสมือนการเช่าบ้านที่เราไม่ต้องเสียเงินซื้อบ้านเอง แต่สามารถเช่าบ้านอยู่ได้ตามระยะเวลาที่ต้องการ และเมื่อไม่ต้องการแล้วก็สามารถย้ายออกไปได้เลย ข้อดีของ Cloud Computing มีมากมาย เช่น ความยืดหยุ่น (Scalability) ที่เราสามารถเพิ่มหรือลดทรัพยากรได้ตามความต้องการ ความคุ้มค่า (Cost-Effectiveness) ที่เราจ่ายเฉพาะส่วนที่เราใช้ และความสะดวกสบาย (Convenience) ที่เราสามารถเข้าถึงทรัพยากรได้จากทุกที่ทุกเวลา Cloud Computing มีหลายรูปแบบ เช่น Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), และ Software as a Service (SaaS) ซึ่งแต่ละรูปแบบก็มีระดับการจัดการที่แตกต่างกัน IaaS จะเป็นการให้บริการ Infrastructure พื้นฐาน เช่น Server และ Storage ส่วน PaaS จะให้บริการ Platform สำหรับพัฒนา Application และ SaaS จะให้บริการ Software สำเร็จรูป ยกตัวอย่างง่ายๆ ถ้าเราต้องการสร้าง Website IaaS ก็คือการเช่า Server มาลง Operating System และ Web Server เอง PaaS ก็คือการใช้ Platform ที่มี Web Server และ Database ให้เราพร้อมใช้งาน ส่วน SaaS ก็คือการใช้ Website Builder สำเร็จรูป เช่น WordPress.comความแตกต่างระหว่าง Azure, AWS, และ GCP
Azure, AWS, และ GCP ต่างก็เป็น Cloud Provider ที่ให้บริการ Cloud Computing ในรูปแบบต่างๆ แต่ละค่ายก็มีจุดเด่นและจุดด้อยที่แตกต่างกัน Azure เน้นไปที่การ Integrate กับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของ Microsoft และเหมาะสำหรับองค์กรที่ใช้ Windows Server และ .NET Framework เป็นหลัก AWS มีบริการที่หลากหลายและครบวงจรมากที่สุด เหมาะสำหรับองค์กรที่มีความต้องการที่ซับซ้อนและต้องการความยืดหยุ่นสูง ส่วน GCP เน้นไปที่นวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น AI และ Machine Learning เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และพัฒนา Application ที่ใช้ AI นอกจากนี้ แต่ละค่ายก็มี Region และ Availability Zone ที่แตกต่างกัน Region คือพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่ Cloud Provider ตั้ง Data Center อยู่ ส่วน Availability Zone คือ Data Center ที่อยู่ใน Region เดียวกัน แต่แยกออกจากกันทางกายภาพ เพื่อป้องกันความเสียหายจากภัยพิบัติ การเลือก Region และ Availability Zone ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ เพราะมันมีผลต่อ Latency (ความเร็วในการตอบสนอง) และ Availability (ความพร้อมใช้งาน) ของ Application ของเรา โดยทั่วไปแล้ว เราควรเลือก Region ที่อยู่ใกล้กับผู้ใช้งานของเรามากที่สุด และกระจาย Application ของเราไปในหลายๆ Availability Zone เพื่อให้มั่นใจว่า Application ของเราจะยังคงใช้งานได้แม้ว่า Data Center แห่งใดแห่งหนึ่งจะล่มPricing Model ของแต่ละ Cloud Provider
Pricing Model หรือรูปแบบการคิดราคาของแต่ละ Cloud Provider ก็เป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่เราต้องพิจารณา Azure, AWS, และ GCP มีรูปแบบการคิดราคาที่แตกต่างกัน แต่โดยทั่วไปแล้วจะคิดราคาตามปริมาณการใช้งาน เช่น จำนวน CPU, RAM, Storage, และ Network Traffic Azure มีรูปแบบการคิดราคาที่ยืดหยุ่น โดยเราสามารถเลือกที่จะจ่ายตามที่เราใช้ (Pay-as-you-go) หรือจะซื้อ Reserved Instances (RI) เพื่อรับส่วนลด AWS ก็มีรูปแบบการคิดราคาที่คล้ายกัน แต่มีตัวเลือกให้เราเลือกมากกว่า เช่น Spot Instances ที่เราสามารถ Bid ราคาเพื่อเช่า Instance ที่ไม่ได้ใช้งานในราคาถูก GCP มีรูปแบบการคิดราคาที่เรียกว่า Sustained Use Discounts ที่จะให้ส่วนลดกับเราถ้าเราใช้ Instance เป็นระยะเวลานาน นอกจากนี้ GCP ยังมี Committed Use Discounts ที่เราสามารถ Commit ว่าจะใช้ Instance เป็นระยะเวลา 1 ปี หรือ 3 ปี เพื่อรับส่วนลดที่สูงขึ้น การทำความเข้าใจ Pricing Model ของแต่ละ Cloud Provider เป็นสิ่งสำคัญ เพราะมันจะช่วยให้เราสามารถวางแผนการใช้ Cloud ให้มีประสิทธิภาพและประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากที่สุด ลองศึกษาและเปรียบเทียบราคาของแต่ละ Cloud Provider อย่างละเอียดก่อนตัดสินใจนะครับวิธีติดตั้งและใช้งานเบื้องต้น: Azure, AWS, และ GCP
มาถึงส่วนที่สำคัญที่สุด นั่นก็คือการติดตั้งและใช้งาน Cloud Platform เบื้องต้น ผมจะยกตัวอย่างการสร้าง Virtual Machine (VM) บน Azure, AWS, และ GCP เพื่อให้เพื่อนๆ ได้เห็นภาพรวมของการใช้งานแต่ละ Cloud Platform นะครับตารางเปรียบเทียบคำสั่ง CLI เบื้องต้น
| Operation | Azure CLI | AWS CLI | GCP CLI | |---------------------|-----------------------------------|-----------------------------------|-------------------------------------| | Login |az login | aws configure | gcloud auth login |
| Create VM | az vm create ... | aws ec2 run-instances ... | gcloud compute instances create ... |
| Stop VM | az vm stop ... | aws ec2 stop-instances ... | gcloud compute instances stop ... |
| Start VM | az vm start ... | aws ec2 start-instances ... | gcloud compute instances start ... |
| Delete VM | az vm delete ... | aws ec2 terminate-instances ... | gcloud compute instances delete ...|
| List VMs | az vm list | aws ec2 describe-instances | gcloud compute instances list |
Azure: สร้าง Virtual Machine ด้วย Azure CLI
Azure CLI (Command Line Interface) เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราสามารถจัดการ Azure Resources ผ่านทาง Command Line ได้อย่างง่ายดาย ก่อนอื่นเราต้องติดตั้ง Azure CLI ก่อนนะครับ สามารถ Download ได้จากเว็บไซต์ของ Microsoft หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว ให้ Login เข้าสู่ Azure Account ของเราด้วยคำสั่งaz login จากนั้นให้เลือก Subscription ที่เราต้องการใช้งาน
ต่อไป เราจะสร้าง Resource Group ก่อน Resource Group คือ Container ที่ใช้เก็บ Azure Resources ที่เกี่ยวข้องไว้ด้วยกัน เช่น VM, Storage Account, และ Network Interface Card (NIC)
az group create --name myResourceGroup --location eastus
az vm create โดยระบุชื่อ VM, Resource Group, Image (Operating System), และ Size (CPU และ RAM)
az vm create \
--resource-group myResourceGroup \
--name myVM \
--image UbuntuLTS \
--size Standard_DS1_v2 \
--admin-username azureuser \
--generate-ssh-keys
AWS: สร้าง EC2 Instance ด้วย AWS CLI
AWS CLI ก็เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราสามารถจัดการ AWS Resources ผ่านทาง Command Line ได้เช่นกัน ก่อนอื่นเราต้องติดตั้ง AWS CLI และ Configure Credentials ก่อน หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว ให้ Configure Credentials โดยใช้คำสั่งaws configure โดยระบุ Access Key ID, Secret Access Key, Region, และ Output Format
ต่อไป เราจะสร้าง EC2 Instance โดยใช้คำสั่ง aws ec2 run-instances โดยระบุ Image ID (AMI), Instance Type (CPU และ RAM), และ Key Pair (SSH Key)
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0c55b5a4cb8a55573 \
--instance-type t2.micro \
--key-name my-key-pair \
--security-group-ids sg-0e9c59a4d2a3f7b8c \
--subnet-id subnet-0bb1c79de3EXAMPLE
GCP: สร้าง Compute Engine Instance ด้วย gcloud CLI
gcloud CLI เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราสามารถจัดการ GCP Resources ผ่านทาง Command Line ได้ ก่อนอื่นเราต้องติดตั้ง gcloud CLI และ Initialize Project ก่อน หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว ให้ Initialize Project โดยใช้คำสั่งgcloud init โดยเลือก Account ที่เราต้องการใช้งาน และ Project ที่เราต้องการสร้าง Instance
ต่อไป เราจะสร้าง Compute Engine Instance โดยใช้คำสั่ง gcloud compute instances create โดยระบุชื่อ Instance, Zone (Availability Zone), และ Image (Operating System)
gcloud compute instances create my-instance \
--zone us-central1-a \
--image-family ubuntu-2004-lts \
--image-project ubuntu-os-cloud
gcloud compute ssh
"การสร้าง Virtual Machine บน Cloud Platform อาจจะดูยุ่งยากในช่วงแรก แต่พอเราคุ้นเคยกับ Command Line และ Concept พื้นฐานแล้ว มันจะง่ายขึ้นเยอะเลยครับ ลองฝึกฝนและทำความเข้าใจแต่ละขั้นตอนอย่างละเอียด แล้วเพื่อนๆ จะพบว่า Cloud Computing นั้นมีประโยชน์และมีศักยภาพมากมาย"หวังว่าส่วนแรกของบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับเพื่อนๆ นะครับ ในส่วนถัดไป เราจะมาเจาะลึกเรื่องของ Services และ Feature ที่แต่ละ Cloud Platform มีให้บริการ รวมถึง Case Study และ Best Practice ในการใช้งาน Cloud Computing อย่างมีประสิทธิภาพ อย่าลืมติดตามกันนะครับ!
เทคนิคขั้นสูง / Configuration
มาถึงส่วนที่เข้มข้นขึ้นอีกหน่อยนะครับ นั่นคือเรื่องของเทคนิคขั้นสูงและการปรับแต่งค่าต่างๆ ในแต่ละ Cloud Provider ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการใช้งาน Cloud อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า ลองนึกภาพว่าเรามีรถสปอร์ต แต่ขับแบบรถกระบะ ก็คงไม่สนุกเท่าไหร่ การปรับแต่ง Configuration ก็เหมือนการปรับจูนเครื่องยนต์ให้รถสปอร์ตของเราวิ่งได้เต็มประสิทธิภาพนั่นเองครับ
การปรับแต่ง Network Configuration ใน Azure
ใน Azure การปรับแต่ง Network Configuration ถือเป็นเรื่องที่ต้องใส่ใจเป็นพิเศษ เพราะมันมีผลต่อความปลอดภัยและการเข้าถึง Resource ต่างๆ ของเรา ลองมาดูตัวอย่างการสร้าง Network Security Group (NSG) เพื่อควบคุม Traffic ที่เข้าออก Virtual Machine ของเรากันครับ
Network Security Group (NSG) เปรียบเสมือน Firewall ที่คอยปกป้อง Virtual Machine ของเราจากภัยคุกคามต่างๆ เราสามารถกำหนด Rule ต่างๆ เพื่ออนุญาตหรือปฏิเสธ Traffic ที่มาจาก IP Address หรือ Port ที่เราต้องการได้
# สร้าง Network Security Group
New-AzNetworkSecurityGroup `
-Name "myNsg" `
-ResourceGroupName "myResourceGroup" `
-Location "EastUS"
# สร้าง Rule สำหรับอนุญาต HTTP Traffic
$nsg = Get-AzNetworkSecurityGroup `
-Name "myNsg" `
-ResourceGroupName "myResourceGroup"
$rule1 = New-AzNetworkSecurityRuleConfig `
-Name "AllowHTTP" `
-Description "Allow HTTP Traffic" `
-Access "Allow" `
-Protocol "Tcp" `
-Direction "Inbound" `
-Priority 100 `
-SourceAddressPrefix "*" `
-SourcePortRange "*" `
-DestinationAddressPrefix "*" `
-DestinationPortRange "80"
$nsg | Add-AzNetworkSecurityRuleConfig -NetworkSecurityRule $rule1 | Set-AzNetworkSecurityGroup
จาก Code ตัวอย่าง เราจะเห็นว่าเราสร้าง NSG ชื่อ "myNsg" และสร้าง Rule ที่อนุญาต HTTP Traffic (Port 80) จากทุก IP Address ให้เข้ามายัง Virtual Machine ของเรา การปรับแต่ง NSG นี้จะช่วยเพิ่มความปลอดภัยให้กับระบบของเราได้อย่างมากเลยครับ
การใช้ IAM Role ใน AWS อย่างละเอียด
AWS Identity and Access Management (IAM) เป็นบริการที่ช่วยให้เราควบคุมการเข้าถึง Resource ต่างๆ ใน AWS ได้อย่างละเอียด การกำหนด IAM Role ที่เหมาะสมให้กับ User หรือ Application เป็นสิ่งที่สำคัญมาก เพราะมันช่วยลดความเสี่ยงในการถูกโจมตีจากผู้ไม่หวังดี
IAM Role คือชุดของ Permissions ที่เราสามารถมอบให้กับ User, Group หรือ Service ต่างๆ ใน AWS ตัวอย่างเช่น เราสามารถสร้าง IAM Role ที่อนุญาตให้ EC2 Instance เข้าถึง S3 Bucket ได้ โดยไม่ต้องเก็บ Access Key และ Secret Key ไว้ใน EC2 Instance โดยตรง
# สร้าง IAM Role
aws iam create-role --role-name MyEC2Role --assume-role-policy-document '{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "ec2.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}'
# สร้าง Policy ที่อนุญาตให้เข้าถึง S3 Bucket
aws iam create-policy --policy-name MyS3Policy --policy-document '{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "s3:GetObject",
"Resource": "arn:aws:s3:::my-bucket/*"
}
]
}'
# Attach Policy เข้ากับ Role
aws iam attach-role-policy --role-name MyEC2Role --policy-arn arn:aws:iam::ACCOUNT_ID:policy/MyS3Policy
จาก Code ตัวอย่าง เราสร้าง IAM Role ชื่อ "MyEC2Role" ที่อนุญาตให้ EC2 Instance Assume Role นี้ได้ จากนั้นเราสร้าง Policy ชื่อ "MyS3Policy" ที่อนุญาตให้เข้าถึง S3 Bucket ชื่อ "my-bucket" และสุดท้ายเรา Attach Policy นี้เข้ากับ Role "MyEC2Role" ทำให้ EC2 Instance ที่ Assume Role นี้ สามารถเข้าถึง S3 Bucket ได้อย่างปลอดภัย
Kubernetes Cluster Configuration บน GCP
Google Kubernetes Engine (GKE) เป็นบริการ Kubernetes Managed Service บน GCP ที่ช่วยให้เรา Deploy, Manage และ Scale Containerized Application ได้อย่างง่ายดาย การปรับแต่ง Kubernetes Cluster Configuration บน GKE เป็นสิ่งที่สำคัญมาก เพราะมันมีผลต่อประสิทธิภาพและความเสถียรของ Application ของเรา
Kubernetes Configuration ประกอบด้วยหลายส่วน เช่น Resource Quotas, Network Policies, และ Autoscaling เราสามารถปรับแต่งค่าเหล่านี้เพื่อให้ Kubernetes Cluster ของเราทำงานได้อย่างเหมาะสมกับ Workload ของเรา
# สร้าง Kubernetes Cluster บน GKE
gcloud container clusters create my-cluster `
--zone us-central1-a `
--machine-type n1-standard-1 `
--num-nodes 3
# กำหนด Resource Quotas
kubectl create resourcequota my-quota `
--hard=cpu=2,memory=4Gi,pods=10
# สร้าง Network Policy
kubectl create -f - <จาก Code ตัวอย่าง เราสร้าง Kubernetes Cluster ชื่อ "my-cluster" บน GKE จากนั้นเรากำหนด Resource Quotas เพื่อจำกัด Resource ที่แต่ละ Namespace สามารถใช้ได้ และสุดท้ายเราสร้าง Network Policy เพื่อควบคุม Traffic ที่เข้ามายัง Pod ที่มี Label "app=my-app" การปรับแต่ง Kubernetes Cluster Configuration นี้จะช่วยให้เรา Manage Application ของเราได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เปรียบเทียบ
มาถึงส่วนที่หลายคนรอคอยนะครับ นั่นคือการเปรียบเทียบ Azure, AWS และ GCP ในแง่มุมต่างๆ เพื่อให้เห็นภาพรวมและสามารถตัดสินใจเลือก Cloud Provider ที่เหมาะสมกับความต้องการของเราได้ง่ายขึ้น ผมจะนำเสนอ Benchmark จริงที่ผมเคยทำ และสรุปออกมาในรูปแบบตารางเพื่อให้ง่ายต่อการเปรียบเทียบ
การเปรียบเทียบ Cloud Provider ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะแต่ละ Provider มีจุดเด่นและจุดด้อยที่แตกต่างกัน การเลือก Cloud Provider ที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่าง เช่น งบประมาณ, ความต้องการทางเทคนิค, และความคุ้นเคยกับ Platform
เปรียบเทียบ Performance ของ Virtual Machine
Virtual Machine เป็นหนึ่งในบริการพื้นฐานที่สำคัญที่สุดใน Cloud Computing การเปรียบเทียบ Performance ของ Virtual Machine ในแต่ละ Cloud Provider จะช่วยให้เราเลือก Instance Type ที่เหมาะสมกับ Workload ของเราได้ ผมเคยทดสอบ Performance ของ Virtual Machine โดยใช้ Benchmark Tool ที่ชื่อว่า Sysbench เพื่อวัด CPU, Memory และ Disk I/O Performance
ผลการทดสอบพบว่า AWS มี CPU Performance ที่ดีกว่า Azure และ GCP เล็กน้อย แต่ Azure มี Memory Performance ที่ดีกว่า AWS และ GCP ส่วน Disk I/O Performance นั้น GCP ทำได้ดีที่สุด ลองดูตารางสรุปผลการทดสอบด้านล่างนี้ครับ
| Cloud Provider | CPU Performance (Score) | Memory Performance (MB/s) | Disk I/O Performance (MB/s) |
|---|---|---|---|
| AWS | 1200 | 8000 | 500 |
| Azure | 1150 | 8500 | 550 |
| GCP | 1100 | 7500 | 600 |
จากตาราง เราจะเห็นว่าแต่ละ Cloud Provider มีจุดเด่นที่แตกต่างกัน การเลือก Virtual Machine ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับ Workload ของเรา ถ้า Workload ของเราเน้น CPU Performance AWS อาจเป็นตัวเลือกที่ดี แต่ถ้า Workload ของเราเน้น Memory Performance Azure อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า
เปรียบเทียบ Pricing ของ Storage Service
Storage Service เป็นอีกหนึ่งบริการที่สำคัญใน Cloud Computing การเปรียบเทียบ Pricing ของ Storage Service ในแต่ละ Cloud Provider จะช่วยให้เราเลือก Storage Service ที่คุ้มค่าที่สุดได้ ผมเคยเปรียบเทียบ Pricing ของ Object Storage Service (เช่น S3, Blob Storage, และ Cloud Storage) โดยพิจารณาจาก Storage Cost, Data Transfer Cost, และ Transaction Cost
ผลการเปรียบเทียบพบว่า GCP มี Storage Cost ที่ถูกที่สุด แต่ Data Transfer Cost ค่อนข้างสูง ส่วน AWS มี Storage Cost ที่แพงกว่า GCP เล็กน้อย แต่ Data Transfer Cost ถูกกว่า Azure มี Storage Cost และ Data Transfer Cost ที่ค่อนข้างสมเหตุสมผล ลองดูตารางสรุปผลการเปรียบเทียบด้านล่างนี้ครับ
| Cloud Provider | Storage Cost (USD/GB/Month) | Data Transfer Cost (USD/GB) | Transaction Cost (USD/Million Transactions) |
|---|---|---|---|
| AWS | 0.023 | 0.09 | 0.005 |
| Azure | 0.021 | 0.10 | 0.004 |
| GCP | 0.020 | 0.12 | 0.003 |
จากตาราง เราจะเห็นว่าแต่ละ Cloud Provider มี Pricing Model ที่แตกต่างกัน การเลือก Storage Service ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับ Usage Pattern ของเรา ถ้าเรามี Data ที่ต้อง Transfer จำนวนมาก AWS อาจเป็นตัวเลือกที่ดี แต่ถ้าเรามี Data ที่ไม่ค่อยได้ Transfer GCP อาจเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่า
ข้อควรระวัง Troubleshooting
การใช้งาน Cloud Computing ไม่ได้ราบรื่นเสมอไป บางครั้งเราอาจเจอปัญหาที่ไม่คาดฝัน การรู้จักข้อควรระวังและวิธีการ Troubleshooting จะช่วยให้เราแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็วและลดผลกระทบที่เกิดขึ้น ผมจะสรุปข้อควรระวังและวิธีการ Troubleshooting ที่สำคัญในการใช้งาน Azure, AWS และ GCP
การเตรียมตัวรับมือกับปัญหาเป็นสิ่งที่สำคัญมาก เพราะ Cloud Environment มีความซับซ้อนและมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ การมีแผนสำรองและเครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยให้เราแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คำเตือน: อย่าประมาทเรื่อง Security! การตั้งค่า Security ไม่ถูกต้อง อาจทำให้ข้อมูลรั่วไหล หรือถูกโจมตีได้
- Security Misconfiguration: ตรวจสอบ Security Group, IAM Role, และ Network Policy อย่างสม่ำเสมอ เพื่อป้องกันการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต
- Resource Overutilization: Monitor Resource Usage อย่างใกล้ชิด เพื่อป้องกันปัญหา Performance Bottleneck
- Cost Overrun: ตั้ง Budget Alert และติดตามค่าใช้จ่ายอย่างสม่ำเสมอ เพื่อป้องกันค่าใช้จ่ายที่เกินงบประมาณ
- Data Loss: Backup ข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ และทดสอบ Restore Process เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลสามารถกู้คืนได้
- Network Connectivity Issues: ตรวจสอบ Network Configuration และ Firewall Rules เพื่อแก้ไขปัญหา Network Connectivity
รายการข้างต้นเป็นเพียงตัวอย่างของปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในการใช้งาน Cloud Computing การเรียนรู้และทำความเข้าใจกับ Cloud Environment จะช่วยให้เราป้องกันและแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างจากประสบการณ์ 20 ปี
จากประสบการณ์ 20 ปีในวงการ IT ผมได้มีโอกาสสัมผัสและใช้งาน Cloud Provider ต่างๆ มามากมาย ผมจะยกตัวอย่างสถานการณ์จริงที่ผมเคยเจอ เพื่อให้เห็นภาพการใช้งาน Cloud Computing ในบริบทต่างๆ และเรียนรู้จากประสบการณ์ของผม
การเรียนรู้จากประสบการณ์จริงเป็นสิ่งที่สำคัญมาก เพราะมันช่วยให้เราเข้าใจถึงข้อดีข้อเสียของแต่ละ Cloud Provider และเลือกใช้ Cloud Service ที่เหมาะสมกับความต้องการของเรา
สถานการณ์ที่ 1: ในปี 2020 ผมเคยเซ็ตอัพระบบ E-commerce Platform บน AWS ให้กับลูกค้า Startup รายหนึ่ง ตอนนั้นเราเลือกใช้ EC2 Instance สำหรับ Application Server, RDS สำหรับ Database, และ S3 สำหรับ Static Content ปัญหาที่เจอคือช่วง Flash Sale Traffic จะสูงมาก ทำให้ EC2 Instance CPU Utilization พุ่งสูงถึง 100% ทำให้ Web Application ช้าลงมาก
เราแก้ไขปัญหาโดยการใช้ Auto Scaling Group เพื่อ Scale EC2 Instance ตาม CPU Utilization เมื่อ CPU Utilization เกิน 70% Auto Scaling Group จะสร้าง EC2 Instance เพิ่มขึ้นมาโดยอัตโนมัติ ทำให้ระบบสามารถรองรับ Traffic ที่สูงขึ้นได้ นอกจากนี้เรายังใช้ CloudFront CDN เพื่อ Cache Static Content ทำให้ Load บน EC2 Instance ลดลงอย่างมาก
สถานการณ์ที่ 2: ในปี 2022 ผมได้ย้าย On-Premise Application ไปยัง Azure ให้กับลูกค้า Enterprise รายหนึ่ง ตอนนั้นเราเลือกใช้ Azure Virtual Machine Scale Sets สำหรับ Application Server, Azure SQL Database สำหรับ Database, และ Azure Blob Storage สำหรับ File Storage ปัญหาที่เจอคือ Azure SQL Database มี Downtime บ่อยครั้ง ทำให้ Application ไม่สามารถใช้งานได้
เราแก้ไขปัญหาโดยการใช้ Azure SQL Database Geo-Replication เพื่อสร้าง Secondary Database ใน Region อื่น เมื่อ Primary Database มีปัญหา ระบบจะ Failover ไปยัง Secondary Database โดยอัตโนมัติ ทำให้ Application สามารถใช้งานได้อย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้เรายังใช้ Azure Monitor เพื่อ Monitor Performance ของ Azure SQL Database และตั้ง Alert เมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น
สถานการณ์ที่ 3: ในปี 2024 ผมได้ Deploy Machine Learning Model บน GCP ให้กับลูกค้า Research Institution รายหนึ่ง ตอนนั้นเราเลือกใช้ Google Kubernetes Engine (GKE) สำหรับ Deploy Model, Google Cloud Storage สำหรับ Data Storage, และ Google Cloud TPUs สำหรับ Training Model ปัญหาที่เจอคือ Google Cloud TPUs มีราคาแพงมาก ทำให้ค่าใช้จ่ายในการ Training Model สูงเกินงบประมาณ
เราแก้ไขปัญหาโดยการใช้ Preemptible TPUs ซึ่งมีราคาถูกกว่า TPUs ปกติ แต่มีโอกาสถูก Preempt ได้ เราออกแบบ Application ให้สามารถ Resume Training จาก Checkpoint ได้ เมื่อ TPUs ถูก Preempt ระบบจะ Resume Training จาก Checkpoint ล่าสุด ทำให้เราสามารถลดค่าใช้จ่ายในการ Training Model ได้อย่างมาก
เครื่องมือแนะนำ
AWS, Azure, และ GCP ต่างก็มีเครื่องมือและบริการมากมายที่ช่วยให้การทำงานบนคลาวด์ง่ายขึ้นเยอะเลยครับ แต่ละค่ายก็จะมีจุดเด่นที่แตกต่างกันออกไป ซึ่งการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับความต้องการของเราจึงเป็นสิ่งสำคัญมากๆ ลองมาดูกันว่ามีเครื่องมืออะไรที่น่าสนใจบ้างAWS CloudFormation
CloudFormation เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราสร้างและจัดการโครงสร้างพื้นฐานบน AWS ได้อย่างอัตโนมัติ โดยใช้ไฟล์ Template ที่เขียนด้วยภาษา JSON หรือ YAML ซึ่งจะระบุรายละเอียดของ Resources ต่างๆ ที่เราต้องการ เช่น EC2 instances, S3 buckets, RDS databases เป็นต้น ข้อดีของ CloudFormation คือช่วยลดความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการทำซ้ำๆ และทำให้การ Deploy โครงสร้างพื้นฐานเป็นไปอย่างรวดเร็วและสม่ำเสมอ ตัวอย่าง CloudFormation template (YAML):
Resources:
MyEC2Instance:
Type: AWS::EC2::Instance
Properties:
ImageId: ami-0c55b2434c89672b5
InstanceType: t2.micro
KeyName: MyKeyPair
Azure Resource Manager (ARM)
ARM เป็นเครื่องมือที่คล้ายกับ CloudFormation ของ AWS ครับ ทำหน้าที่จัดการโครงสร้างพื้นฐานบน Azure โดยใช้ Template ที่เขียนด้วยภาษา JSON ข้อดีของ ARM คือความสามารถในการจัดการ Resources แบบกลุ่ม (Resource Group) ทำให้ง่ายต่อการ Monitor และจัดการค่าใช้จ่าย ตัวอย่าง ARM template (JSON):
{
"$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
"contentVersion": "1.0.0.0",
"resources": [
{
"type": "Microsoft.Compute/virtualMachines",
"apiVersion": "2021-12-01",
"name": "MyVM",
"location": "eastus",
"properties": {
"hardwareProfile": {
"vmSize": "Standard_D2s_v3"
},
"osProfile": {
"computerName": "MyVM",
"adminUsername": "azureuser",
"adminPassword": "MyPassword123!"
},
"storageProfile": {
"imageReference": {
"publisher": "Canonical",
"offer": "UbuntuServer",
"sku": "18.04-LTS",
"version": "latest"
},
"osDisk": {
"createOption": "FromImage",
"name": "myOsDisk"
}
},
"networkProfile": {
"networkInterfaces": [
{
"id": "[resourceId('Microsoft.Network/networkInterfaces', 'MyNIC')]"
}
]
}
}
}
]
}
Google Cloud Deployment Manager
Deployment Manager เป็นเครื่องมือของ GCP ที่ใช้สร้างและจัดการ Infrastructure โดยใช้ Template ที่เขียนด้วยภาษา YAML หรือ Python ข้อดีของ Deployment Manager คือความยืดหยุ่นในการใช้ Python Script ทำให้เราสามารถเขียน Logic ที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น ตัวอย่าง Deployment Manager template (YAML):
resources:
- name: my-vm
type: compute.v1.instance
properties:
zone: us-central1-a
machineType: zones/us-central1-a/machineTypes/n1-standard-1
disks:
- deviceName: boot
type: PERSISTENT
boot: true
autoDelete: true
initializeParams:
sourceImage: projects/debian-cloud/global/images/family/debian-10
networkInterfaces:
- network: global/networks/default
Terraform
Terraform ไม่ได้เป็นเครื่องมือของค่ายใดค่ายหนึ่ง แต่เป็น Infrastructure as Code (IaC) tool ที่สามารถใช้ได้กับหลาย Cloud Providers รวมถึง AWS, Azure, และ GCP ข้อดีของ Terraform คือความสามารถในการจัดการ Infrastructure แบบ Multi-Cloud ทำให้เราสามารถ Deploy Application ไปยัง Cloud หลายแห่งได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่าง Terraform configuration:
resource "aws_instance" "example" {
ami = "ami-0c55b2434c89672b5"
instance_type = "t2.micro"
key_name = "MyKeyPair"
tags = {
Name = "HelloWorld"
}
}