구글 클라우드 vs AWS vs Azure: 2025년 최고의 선택은?
구글 클라우드(GCP), 아마존 웹 서비스(AWS), 그리고 마이크로소프트 애저(Azure)의 클라우드 서비스를 아시나요? 사실 AI 기술도 이 클라우드 기업의 서비스를 이용해서 작동이 되고 있습니다. 그래서, AI를 잘 알고 싶다면 클라우드를 공부하라고 합니다.
이번 포스팅에서는 이 세 가지 주요 클라우드 플랫폼을 비교해보려 합니다. 클라우드에 대한 공부이지만, 아마도 AI에 대해 더 이해하게 되지 않을까 기대해봅니다. 아래의 네 가지 주제를 중심으로 이야기를 풀어가겠습니다.
1. 시장 점유율 및 성장성 분석
2. 주요 서비스 비교
3. 가격 정책 및 비용 효율성
4. 확장성과 안정성
각 클라우드 플랫폼에 대한 전반적인 이해를 돕기 위한 출발점으로 이 글을 활용하시면 좋겠습니다. 실제 도입을 고려하고 계신 분들이라면, 각사의 솔루션 아키텍트나 기술 영업 담당자에게 직접 상담을 받아보는 것도 좋은 방법일 것입니다. 그러면 시작해보겠습니다.
각 클라우드 기업별 시장 점유율, 시장 성장세, 주식 가격
클라우드 기업 전 세계 시장 점유율
Synergy Research Group의 데이터에 따르면, 2025년 1분기 현재 글로벌 클라우드 인프라 서비스 시장은 ‘빅 3’가 지배하고 있으며, 이들 합산 점유율은 전체 기업 클라우드 인프라 서비스 지출의 63%에 달한다고 합니다.
AWS: 여전히 시장 리더의 자리를 지키고 있으며, 2025년 1분기 기준 29%의 점유율을 기록했습니다. 하지만 2024년 1분기 31%, 2024년 4분기 30%에서 소폭 하락한 수치입니다.
Microsoft Azure: 빠르게 추격하며 2위 자리를 공고히 하고 있습니다. 2025년 1분기 점유율은 22%로, 2024년 4분기 21%에서 1%p 상승했습니다. 지난 몇 년간 20%에서 25% 사이를 오가고 있습니다. Microsoft는 7년 만에 시장 점유율을 12%에서 25%로 두 배 늘렸습니다.
Google Cloud: 꾸준히 점유율을 늘리며 3위 자리를 지키고 있습니다. 2025년 1분기 점유율은 12%로, 2024년 4분기와 동일하며 2024년 1분기 11%에서 1%p 상승했습니다. Google Cloud 역시 6년 만에 점유율을 두 배 성장시켰습니다.
재무 성과 비교(2025년 1분기 기준)
2025년 1분기에도 인상적인 매출 성장을 기록했습니다.
AWS: 2025년 1분기 매출 293억 달러를 기록하며 연 환산 매출(ARR) 1,170억 달러를 넘어섰습니다. 전년 동기 대비 17% 성장했습니다. 영업 이익은 115억 달러로 증가했습니다.
Microsoft (Intelligent Cloud): Azure를 포함하는 Intelligent Cloud 부문은 2025년 1분기 268억 달러의 매출을 기록했으며 ARR은 1,070억 달러에 달합니다. 이 부문의 전년 동기 대비 성장률은 21%였습니다. 특히 Azure 및 기타 클라우드 서비스 매출은 전년 동기 대비 33% 성장하며 부문 평균보다 높은 성장세를 보였습니다. 2025년 1분기 영업 이익은 111억 달러였습니다. Microsoft는 Azure 매출을 별도로 공개하지 않지만, 2025년 3분기(캘린더 기준 2025년 1분기)에 Azure의 성장률이 전 분기 대비 4%p 가속되어 35% (상수 통화 기준)에 달했다고 보고했습니다. AI가 이 가속화에 16%p 기여했습니다.
Google Cloud: 2025년 1분기 매출 123억 달러를 기록하며 ARR 490억 달러를 넘어섰습니다. 이는 전년 동기 대비 28% 성장한 수치입니다. 영업 이익은 사상 최고치인 22억 달러를 기록했습니다. 2023년 이전에는 Google Cloud의 영업 이익이 항상 적자였다는 점을 감안하면 주목할 만한 성과입니다.
지난 5년간의 주가 성적표 (2020년 ~ 2025년 상반기)
FinanceCharts.com 데이터에 따르면, 지난 5년간 세 기업의 주식 수익률은 다음과 같습니다.
Microsoft: 219.5%
Amazon: 161.5%
Google (Alphabet): 151.2%
Microsoft가 지난 5년간 가장 높은 주가 상승률을 기록하며 클라우드 대장주로서의 면모를 보였습니다. Amazon과 Google 역시 150% 이상의 높은 수익률을 기록하며 클라우드 시장 성장의 수혜를 입었음을 알 수 있습니다. (참고로 Amazon과 Google은 2022년에 각각 20대 1의 주식분할을 실시했으며, 제시된 데이터는 이를 조정한 가격 기준입니다).
클라우드 제공업체의 주요 서비스 및 기능
| 서비스 카테고리 | AWS | Microsoft Azure | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| 가상머신 | EC2 | Virtual Machines | Compute Engine |
| 객체 스토리지 | S3 | Blob Storage | Cloud Storage |
| 서버리스 함수 | Lambda | Azure Functions | Cloud Functions |
| 관계형 DB | RDS | SQL Database | Cloud SQL |
| NoSQL DB | DynamoDB | CosmosDB | Firestore/BigTable |
| 데이터 웨어하우스 | Redshift | Synapse Analytics | BigQuery |
| AI/ML 플랫폼 | SageMaker | Azure ML | Vertex AI |
| 컨테이너 | EKS | AKS | GKE |
가상머신 (Virtual Machines)
클라우드 환경에서 물리적 서버를 가상화하여 제공하는 핵심 컴퓨팅 서비스입니다. 사용자는 필요에 따라 CPU, 메모리, 스토리지 용량을 선택하여 가상 서버를 생성하고, 운영체제부터 애플리케이션까지 완전한 제어권을 가집니다.
객체 스토리지 (Object Storage)
비정형 데이터를 저장하는데 최적화된 스토리지 서비스로, 파일을 객체 단위로 관리합니다. 이미지, 동영상, 문서, 백업 파일 등을 무제한으로 저장할 수 있으며, HTTP/HTTPS를 통해 어디서든 접근 가능합니다.
서버리스 함수 (Serverless Functions)
서버 관리 없이 코드를 실행할 수 있는 이벤트 기반 컴퓨팅 서비스입니다. 개발자는 함수 코드만 작성하면 되고, 서버 프로비저닝, 확장, 패치 등은 클라우드 제공업체가 자동으로 처리합니다.
관계형 데이터베이스 (Relational Database)
ACID 특성을 보장하는 구조화된 데이터 저장소로, SQL을 사용하여 데이터를 관리합니다. 테이블 간의 관계를 통해 데이터 무결성을 유지하며, 복잡한 조인 쿼리와 트랜잭션 처리가 가능합니다.
NoSQL 데이터베이스
비구조화된 데이터나 반구조화된 데이터를 효율적으로 처리하는 데이터베이스입니다. 고정된 스키마 없이 유연한 데이터 모델을 제공하며, 수평적 확장(샤딩)을 통해 대용량 데이터와 높은 처리량을 지원합니다.
데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)
대규모 데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스에 최적화된 관리형 분석 서비स입니다. 페타바이트 규모의 구조화된 데이터를 저장하고, 복잡한 분석 쿼리를 빠르게 처리할 수 있습니다.
AI/ML 플랫폼 (AI/ML Platform)
인공지능과 머신러닝 모델의 전체 생명주기를 관리하는 통합 플랫폼입니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포, 모니터링까지 원스톱으로 지원합니다. 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 예측 분석, 음성 인식 등 다양한 AI 애플리케이션 개발에 활용됩니다.
주요 서비스별 가격 정책 및 비교
클라우드 컴퓨팅의 가장 기본적인 요소인 가상머신(VM)은 워크로드 실행의 핵심입니다. VM 가격은 인스턴스 유형(CPU, 메모리 사양), 사용 시간, 리전, 구매 모델(온디맨드, 예약 인스턴스 등)에 따라 크게 달라집니다.
VM 머신 가격
온디맨드 가격 (범용 인스턴스 – 4vCPU, 16GB RAM)
| 제공업체 | 인스턴스 타입 | 시간당 요금 (USD) | 특징 |
|---|---|---|---|
| AWS | t3.xlarge/t4g.xlarge | $0.167-$0.185 | Graviton2 기반이 비용효율적 |
| Azure | D4as v5 | $0.192 | 일반적으로 가장 비싼 편 |
| Google Cloud | n2-standard-4 | $0.184 | AWS와 유사한 수준 |
출처: https://cloudchipr.com/blog/aws-azure-google-price-comparison
컴퓨팅 최적화 인스턴스 (4vCPU, 8GB RAM)
| 제공업체 | 인스턴스 타입 | 시간당 요금 (USD) | 특징 |
|---|---|---|---|
| AWS | c5.xlarge | $0.17 | 경쟁력 있는 가격 |
| Azure | F4s v2 | $0.169 | 컴퓨팅 최적화에서 가장 저렴 |
| Google Cloud | c2-standard-4 | $0.210 | 더 많은 RAM 제공하지만 비쌈 |
객체 스토리지 가격 비교
스탠다드 티어 가격 (GB당)
| 제공업체 | 서비스 | GB당 요금 (USD) | 특징 |
|---|---|---|---|
| AWS | S3 Standard | $0.023-$0.09 | 첫 50TB는 $0.023/GB |
| Azure | Blob Storage (Hot) | $0.018 | 가장 저렴 |
| Google Cloud | Cloud Storage Standard | $0.12 | 가장 비쌈 |
출처: https://n2ws.com/blog/cloud-storage-cost
서버리스 함수 가격 비교
무료 티어
| 제공업체 | 월 무료 요청 수 | 특징 |
|---|---|---|
| AWS Lambda | 100만 건 | 표준 무료 티어 |
| Azure Functions | 100만 건 | AWS와 동일 |
| Google Cloud Functions | 200만 건 | 가장 관대한 무료 티어 |
유료 요청 가격 (무료 티어 초과 시)
| 제공업체 | 백만 요청당 요금 (USD) | 특징 |
|---|---|---|
| AWS Lambda | $0.20 | 표준 가격 |
| Azure Functions | $0.20 | AWS와 동일 |
| Google Cloud Functions | $0.40 | AWS/Azure 대비 2배 |
장기 약정 할인 혜택
예약 인스턴스/약정 사용 할인
| 제공업체 | 할인 모델 | 최대 할인율 | 특징 |
|---|---|---|---|
| AWS | Reserved Instances + Savings Plans | 최대 60% | 가장 유연한 할인 모델 |
| Azure | Reserved Instances | 최대 60% | 컴퓨팅 최적화 워크로드에 특히 유리 |
| Google Cloud | Committed Use Discounts | 최대 57% | 가변 워크로드에 효과적 |
출처: https://cast.ai/blog/cloud-pricing-comparison/
클라우드 확장성 및 안정성 비교 분석
오토 스케일링 기능 비교
클라우드 환경에서 예상치 못한 트래픽 변화에 유연하게 대응하기 위해 오토 스케일링 기능은 필수적입니다. AWS, Azure, Google Cloud Platform(GCP)은 각기 다른 강점을 가진 오토 스케일링 서비스를 제공합니다. 아래 표를 보시면 각 기업별 오토 스케일링의 시작 시간, 지연 시간 등을 확인할 수 있습니다.
| 기능 | AWS | Azure | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| 서비스명 | Auto Scaling, EC2 Auto Scaling | VM Scale Sets, App Service Auto Scale | Managed Instance Groups, Autoscaler |
| VM 시작 시간 | ~35초 | ~30초 | ~25초 (가장 빠름) |
| API 응답 지연시간 | ~100ms | ~90ms | ~70ms (가장 빠름) |
| 스케일링 트리거 | CPU, 메모리, 사용자 정의 메트릭, 스케줄 | CPU, 메모리, 스케줄, 사용자 정의 메트릭 | CPU, 로드밸런싱, 스케줄, 사용자 정의 |
| 지원 리소스 | EC2, ECS, DynamoDB, Aurora 등 | VM, App Services, AKS, Functions | Compute Engine VM, GKE, App Engine |
출처: https://thecodev.co.uk/cloud-providers-comparison-2025/
AWS Auto Scaling은 가장 성숙하고 다양한 서비스(EC2, Lambda 등) 지원하며 세분화된 제어가 가능합니다. CloudWatch와 깊게 통합되어 있습니다.
Azure Auto Scaling은 Microsoft 생태계와의 완벽한 통합과 하이브리드 클라우드 환경에 최적화되어 있습니다. VM Scale Sets를 통해 쉽게 확장할 수 있습니다.
Google Cloud Auto Scaling은 VM 시작 시간(~25초)과 API 응답 지연 시간(~70ms)이 가장 빨라 실시간 및 AI/ML 워크로드에 특히 유리합니다. 컨테이너 기반 확장에 강점을 보입니다.
트래픽 스파이크 발생 시, AWS는 광범위한 인프라로, Azure는 하이브리드 환경 통합으로, Google Cloud는 가장 빠른 확장 속도로 대응합니다.
안정성 및 가용성 보장
클라우드 안정성 및 가용성 보장 비교
클라우드 환경에서 서비스의 안정성과 중단 없는 가용성은 비즈니스 운영의 핵심입니다. AWS, Azure, Google Cloud Platform(GCP)은 각기 다른 특징을 가진 인프라와 메커니즘으로 이를 보장합니다.
글로벌 인프라 현황 (2024년)
| 제공업체 | 글로벌 인프라 | 시장 점유율 | SLA |
|---|---|---|---|
| AWS | 84개 이상 가용성 영역 | 31% | 99.99% |
| Azure | 60개 이상 지역, 140개국 | 25% | 99.99% |
| Google Cloud | 24개 지역, 73개 영역 | 9% | 99.95% |
출처: https://vlinkinfo.com/blog/aws-vs-azure-vs-gcp/
AWS는 가장 광범위하고 성숙한 글로벌 인프라를 자랑합니다. 84개 이상의 가용성 영역(Availability Zones)에 워크로드를 분산 배포하고, 99.99%의 높은 SLA를 제공하여 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 유지를 지원합니다. Multi-AZ 배포 및 다양한 로드 밸런서(ELB) 기능을 통해 자동화된 장애 조치가 가능합니다.
Azure는 60개 이상의 지역에 인프라를 운영하며, Microsoft 제품과의 완벽한 통합을 통해 기업 환경에 최적화된 안정성을 제공합니다. 99.99% SLA를 목표로 하며, 지리적으로 분산된 지역 쌍(Geo-paired regions)과 영역 중복 서비스(ZRS)를 통해 강력한 재해 복구 및 고가용성을 지원합니다.
Google Cloud는 AWS나 Azure에 비해 지역 수는 적지만 (24개 지역), 가장 빠른 VM 시작 시간(~25초)과 낮은 API 응답 지연시간(~70ms) 등 네트워크 성능 우위를 바탕으로 안정성을 확보합니다. Live VM migration, Multi-regional storage, Global Load Balancer 등을 통해 효율적인 트래픽 관리 및 고가용성을 제공하며 99.95% SLA를 제공합니다.
세 플랫폼 모두 자동 확장(Auto Scaling) 및 로드 밸런싱 기능을 통해 트래픽 급증과 같은 부하 변화에도 유연하게 대응하여 서비스 연속성을 유지합니다.
로드 밸런싱 및 트래픽 관리
로드 밸런싱 및 트래픽 관리 비교: 클라우드의 트래픽 처리 방식
클라우드 환경에서 안정적인 서비스 제공을 위해 로드 밸런싱 및 트래픽 관리는 핵심 기능입니다. AWS, Azure, Google Cloud는 각기 다른 접근 방식을 제공합니다.
로드 밸런서 서비스 비교
| 제공업체 | 로드밸런서 종류 | 계층 지원 | 특징 |
|---|---|---|---|
| AWS ELB | 4가지 유형 (ALB, NLB, GLB, CLB) | Layer 4 & 7 | 가장 다양한 옵션 |
| Azure Load Balancer | 표준 + 보완 서비스 | Layer 4 & 7 (App Gateway) | 통합된 접근 방식 |
| Google Cloud LB | 다중 유형 (HTTP/S, Network, Internal) | Layer 4 & 7 | 글로벌 네트워크 성능 |
AWS는 가장 다양한 4가지 유형의 로드 밸런서(ALB, NLB 등)를 제공하며, 성숙한 오토 스케일링 기능을 통해 대규모 트래픽 급증에 효과적으로 대응합니다.
Azure는 표준 로드 밸런서 외에 Application Gateway, Traffic Manager 등 보완 서비스를 제공하여 통합적인 트래픽 관리를 지원합니다.
Google Cloud는 글로벌 네트워크를 활용하는 로드 밸런싱과 함께 가장 빠른 VM 시작 시간(~25초)을 바탕으로 실시간 및 AI 워크로드의 트래픽 처리에 강점을 보입니다.
트래픽 급증 대응 능력
트래픽 스파이크 처리 메커니즘
AWS:
- Auto Scaling Groups: 자동 인스턴스 확장/축소
- Elastic Load Balancing: 다중 AZ 트래픽 분산
- CloudWatch: 실시간 모니터링 및 알림
- Lambda: 서버리스 즉시 확장
Azure:
- VM Scale Sets: 가상머신 자동 확장
- Application Gateway: 웹 애플리케이션 방화벽 포함
- Azure Monitor: 통합 모니터링 솔루션
- Logic Apps: 워크플로우 자동화
Google Cloud:
- Managed Instance Groups: 인스턴스 그룹 관리
- Global Load Balancer: 글로벌 트래픽 분산
- Stackdriver: 모니터링 및 로깅
- Container 기반 확장: Kubernetes 네이티브 지원
출처: https://www.mgt-commerce.com/blog/amazon-web-services-vs-azure-vs-google-cloud/
클라우드 산업 전망과 클라우드를 배워야 하는 이유
클라우드 산업은 현재 폭발적인 성장세를 보이며, 앞으로의 기술 및 비즈니스 환경을 주도할 핵심 동력으로 자리매김하고 있습니다. 2025년에는 시장 규모가 910억 달러에 달하고, 2034년에는 5조 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 특히 AI, 엣지 컴퓨팅, IoT 기술의 발전이 이러한 성장을 견인하고 있으며, 이는 클라우드 기술의 중요성이 더욱 커질 것임을 시사합니다. 따라서 지금 클라우드를 배우고 활용하는 것은 미래 경쟁력을 확보하는 데 필수적입니다.
우리 모두 클라우드를 배웁시다
결론적으로, 클라우드는 AI, 엣지 컴퓨팅, IoT 등 미래 핵심 기술의 기반이며, 다양한 산업의 디지털 전환을 가속화하는 동력입니다. AWS, Azure, Google Cloud와 같은 선두 기업들이 AI 통합 및 기술 혁신에 집중하며 시장을 확장하고 있는 것은 클라우드 기술의 발전 가능성이 무궁무진함을 보여줍니다.
지금 클라우드 기술을 배우는 것은 단순히 새로운 도구를 익히는 것을 넘어, 다가오는 디지털 시대의 변화를 주도하고 다양한 분야에서 혁신을 창출할 수 있는 핵심 역량을 확보하는 것입니다. 미래를 준비하는 여러분에게 클라우드 기술 학습은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.