글로벌 클라우드 빅3(GCP, AWS, Azure) 완벽 비교 가이드

클라우드 도입을 검토할 때 가장 먼저 마주하는 고민은 "어떤 플랫폼을 선택할 것인가?"입니다. 현재 시장을 주도하고 있는 AWS, Google Cloud(GCP), Microsoft Azure는 각각의 고유한 강점과 생태계를 가지고 있습니다. 비즈니스의 목적에 맞는 최적의 클라우드 선택을 돕기 위해 주요 항목별로 비교 분석합니다.

1. 한눈에 보는 플랫폼별 핵심 아이덴티티

각 클라우드 서비스는 탄생 배경에 따라 서로 다른 지향점을 가집니다.

2. 기술 영역별 상세 비교

① 인프라 및 컴퓨팅 (IaaS)

• AWS (EC2): 전 세계에서 가장 많은 리전을 보유하고 있으며, 인스턴스 유형이 매우 세분화되어 있어 하드웨어 선택의 폭이 가장 넓습니다.
• GCP (Compute Engine): 후발 주자로서 하드웨어 성능 최적화에 집중했습니다. 특히 초고속 네트워크망을 통해 데이터 전송 지연이 매우 낮습니다.
• Azure (VM): 윈도우 서버와의 라이선스 연동이 강력하며, 기존 온프레미스 서버와 클라우드를 묶는 하이브리드 구성에 최적화되어 있습니다.

② 데이터베이스 및 분석

• AWS (RDS, Aurora): 오픈소스 DB부터 상용 DB까지 가장 안정적인 운영 환경을 제공합니다.
• GCP (BigQuery): 업계에서 '데이터 웨어하우스의 혁명'이라 불릴 만큼 압도적인 분석 속도를 자랑합니다. 서버리스 방식이라 관리가 거의 필요 없습니다.
• Azure (SQL Database): MS-SQL을 사용하는 기업에게 가장 완벽한 마이그레이션 경로와 호환성을 보장합니다.

③ 인공지능 및 머신러닝 (AI/ML)

• AWS (Bedrock): 다양한 파트너사의 AI 모델(Anthropic, Meta 등)을 골라 쓸 수 있는 오픈 생태계를 지향합니다.
• GCP (Vertex AI): 구글 검색과 유튜브를 지탱하는 검색/추천 알고리즘 노하우가 집약되어 있습니다. 특히 RAG(검색 증강 생성) 구현 시 검색 정확도가 매우 높습니다.
• Azure (Azure OpenAI): OpenAI(GPT-4)의 독점적 파트너로서 최신 언어 모델을 기업용 보안 환경에서 제공한다는 강력한 이점이 있습니다.

3. RAG(검색 증강 생성) 시스템 구현 관점의 차이

최근 생성형 AI 도입의 핵심인 RAG 시스템 구축 시, 플랫폼별 완성도는 다음과 같은 차이를 보입니다.

1. GCP: **"검색 기술의 정수"**가 담겨 있습니다. 구글 검색 엔진과 연동된 벡터 검색 성능이 뛰어나, 사내 문서에서 정답의 근거를 찾아내는 능력이 가장 탁월합니다.
2. AWS: **"다양한 선택지"**가 장점입니다. 특정 모델에 종속되지 않고 비즈니스 특성에 맞는 LLM 모델을 유연하게 교체하며 RAG 성능을 테스트하기 좋습니다.
3. Azure: **"강력한 보안"**이 핵심입니다. 기업 내부의 민감한 데이터가 외부로 유출되지 않도록 하는 엔터프라이즈급 보안 거버넌스 하에서 RAG를 운영하기에 최적입니다.

4. 최종 선택을 위한 가이드

• 성능과 데이터 중심의 혁신을 원한다면? 👉 GCP를 추천합니다. 방대한 데이터를 빠르게 처리하고, 구글의 고도화된 AI 모델을 즉시 서비스에 녹여낼 수 있습니다.
• 표준화된 안정성과 생태계를 중시한다면? 👉 AWS가 정답입니다. 풍부한 레퍼런스와 개발자 커뮤니티 덕분에 문제 해결이 가장 빠릅니다.
• 기존 MS 환경과의 결합이 우선이라면? 👉 Azure를 선택하세요. 엑셀, 지메일(아웃룩), 윈도우 시스템과의 연동은 비교 불가능한 장점입니다.

요약

클라우드 3사는 상호 경쟁하며 매달 새로운 기능을 출시하고 있습니다. 특정 플랫폼의 우열을 가리기보다는, 우리 기업의 현재 데이터 자산이 어디에 위치해 있는지, 그리고 어떤 AI 모델이 우리 비즈니스 언어를 가장 잘 이해하는지를 기준으로 선택하는 것이 가장 현명합니다.