¿Cuál es la diferencia entre la plataforma GCP AI y AWS?

La computación en la nube es una de las soluciones tecnológicas con mayor demanda en la actualidad debido a los numerosos beneficios que provee a las empresas que deciden usarla. Entre las mejores del mercado están Google Cloud Platform, o GCP, y AWS, o Amazon Web Services.

En su documentación oficial, explican que Google Cloud Platform “consta de un conjunto de activos físicos, como computadoras y unidades de disco duro, y recursos virtuales, como máquinas virtuales (VM), que se encuentran en los centros de datos de Google en todo el mundo. La ubicación de cada centro de datos se encuentra en una región. Las regiones están disponibles en Asia, Australia, Europa, América del Norte y América del Sur. Cada región es una colección de zonas que están aisladas entre sí dentro de la región”.

Por su parte, AWS “es la nube más completa y ampliamente adoptada del mundo, y ofrece más de 200 servicios con todas las funciones desde centros de datos en todo el mundo. Millones de clientes (incluidas las empresas emergentes de más rápido crecimiento, las empresas más grandes y las principales agencias gubernamentales) utilizan AWS para reducir costos, ser más ágiles e innovar más rápido”.

¿Qué es Google Cloud AI Platform?

“AI Platform facilita que los desarrolladores de aprendizaje automático, los científicos de datos y los ingenieros de datos lleven sus proyectos de aprendizaje automático desde la ideación hasta la producción y la implementación, de forma rápida y rentable. Desde la ingeniería de datos hasta la flexibilidad "sin bloqueo", la cadena de herramientas integrada de AI Platform le ayuda a crear y ejecutar sus propias aplicaciones de aprendizaje automático” así lo explica Google en la documentación oficial de esta tecnología.

En pocas palabras, AI platform pone a disposición del desarrollador una serie de herramientas tecnológicas con las que puede crear aplicaciones de aprendizaje automático que faciliten muchos flujos de trabajo empresariales y aumenten la productividad, por ello se le compara con las herramientas suministradas por AWS.

Pero... ¿Cuál es mejor? 

Diferencias claves entre AI Platform y AWS

Google Cloud Platform (GCP) AI Platform y Amazon Web Services (AWS) ofrecen servicios basados en la nube para inteligencia artificial y aprendizaje automático, pero tienen algunas diferencias en términos de características, ofertas y la forma en que están estructurados. A continuación, se muestra una comparación entre GCP AI Platform y AWS en el contexto de los servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático:

Ecosistema de servicios

• GCP AI Platform: la plataforma AI de Google está diseñada para proporcionar un conjunto integral de herramientas y servicios para desarrollar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Incluye servicios como AI Platform Training para el entrenamiento de modelos, AI Platform Prediction para la implementación de modelos y AI Platform Pipelines para crear y administrar canales de ML.
• AWS: AWS ofrece una amplia gama de servicios de IA y ML distribuidos en diferentes ofertas. Los servicios clave incluyen Amazon SageMaker para el desarrollo y la capacitación de modelos, Amazon Comprehend para el procesamiento del lenguaje natural y Amazon Rekognition para la visión por computadora.

Facilidad de uso

• GCP AI Platform: Google es conocido por sus interfaces y documentación fáciles de usar. AI Platform está diseñada para ser accesible para científicos y desarrolladores de datos, con soporte integrado para bibliotecas populares de aprendizaje automático como TensorFlow y scikit-learn.
• AWS: AWS ha avanzado mucho en la mejora de la usabilidad de sus servicios de IA/ML, pero algunos usuarios encuentran que la interfaz y la configuración son menos intuitivas que las ofertas de GCP.

Modelos de aprendizaje automático

• GCP AI Platform: Google tiene un fuerte énfasis en el aprendizaje automático y brinda acceso a modelos previamente entrenados a través de TensorFlow Hub. También ofrece AutoML, que simplifica el proceso de creación de modelos personalizados de aprendizaje automático.
• AWS: AWS proporciona una variedad de modelos prediseñados y marcos de aprendizaje profundo para el desarrollo de modelos. Amazon SageMaker es una poderosa herramienta para crear modelos personalizados y AWS también tiene una amplia gama de servicios de inteligencia artificial especializados como Amazon Polly para conversión de texto a voz y Amazon Translate para traducción.

Servicios de datos

• GCP AI Platform: GCP ofrece BigQuery para análisis de datos y Bigtable para las necesidades de bases de datos NoSQL, que se pueden integrar con cargas de trabajo de IA.
• AWS: AWS proporciona servicios como Amazon Redshift para almacenamiento de datos y Amazon DynamoDB para bases de datos NoSQL, que se pueden utilizar junto con aplicaciones de IA.

Precios

• GCP AI Platform: los precios de Google son competitivos y, a menudo, se basan en un modelo de pago por uso. También ofrecen niveles gratuitos y descuentos por uso sostenido.
• AWS: los precios de AWS pueden ser complejos y los costos pueden acumularse rápidamente, pero ofrecen una amplia gama de opciones de precios y descuentos para compromisos a largo plazo.

Integración con otros servicios

• GCP AI Platform: GCP se integra perfectamente con otros servicios de Google Cloud, lo que lo convierte en una buena opción si ya utiliza Google Cloud para otras cargas de trabajo.
• AWS: AWS ofrece una amplia gama de servicios, lo que la convierte en una opción versátil para organizaciones con diversas necesidades de computación en la nube.

En última instancia, la elección entre GCP AI Platform y AWS para AI y ML depende de sus requisitos específicos, la infraestructura existente y la familiaridad con las plataformas. Ambos proveedores de nube tienen ofertas sólidas para IA y aprendizaje automático, por lo que es importante evaluar sus necesidades y comparar los servicios en consecuencia.

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