Microsoft Azure vs Vultr

Microsoft Azure có các tùy chọn HPC mạnh mẽ được tối ưu hóa cho học sâu và các tác vụ tính toán lớn. Nó sử dụng Azure AI Foundry cho các giải pháp AI tạo sinh quy mô doanh nghiệp. Vultr cung cấp khả năng dự trữ ngay lập tức cho phần cứng mang tính cách mạng như NVIDIA HGX B200. Bạn có thể truy cập GPU AMD Instinct chuyên biệt cho các cụm đào tạo nâng cao ngay lập tức. Vultr cung cấp quyền truy cập nhanh hơn vào các cụm GPU mới nhất, tiên tiến nhất hiện có. Microsoft Azure tập trung vào phát triển AI doanh nghiệp, tích hợp quy mô lớn. Nếu sức mạnh tính toán thô, chuyên biệt là ưu tiên của bạn cho nghiên cứu AI, Vultr là lựa chọn rõ ràng hơn cho các khối lượng công việc đào tạo đòi hỏi khắt khe, thế hệ tiếp theo.

Microsoft Azure được xây dựng cho các tổ chức đã thành lập, cho phép di chuyển liền mạch các hệ thống cũ khổng lồ. Bạn có thể dễ dàng chuyển SQL Server, SAP và Oracle với ít thay đổi mã. Vultr tập trung vào việc bắt đầu lại hoặc triển khai các ứng dụng bằng các VM có thể cấu hình cao. Nó không quảng cáo các công cụ chuyên biệt để di chuyển hệ thống cũ phức tạp. Azure Arc của Microsoft cũng hợp nhất quản lý trên các môi trường lai và đa đám mây. Các công cụ của Vultr chủ yếu bị giới hạn trong cơ sở hạ tầng của chính nó. Các công ty cần hiện đại hóa cơ sở hạ tầng CNTT hiện có, đồ sộ sẽ thấy Microsoft Azure phù hợp đặc biệt cho việc chuyển đổi khối lượng công việc phức tạp, quy mô lớn.

VM rẻ nhất của Microsoft Azure (A0) bắt đầu ở mức 14,60 USD mỗi tháng. Nền tảng sử dụng thanh toán theo mức tiêu thụ với các khoản tiết kiệm chi phí instance đặt trước. Vultr cung cấp mức giá hàng giờ/hàng tháng cạnh tranh đáng kinh ngạc, bắt đầu chỉ từ 2,50 USD/tháng. Mức giá khởi điểm này dành cho instance Chỉ IPv6 Hiệu suất Thông thường. Các dịch vụ cốt lõi của Vultr rẻ hơn đáng kể ở cấp độ khởi điểm so với các instance Microsoft Azure tương đương. Vultr không yêu cầu cam kết cho việc sử dụng cơ bản. Vultr mang lại giá trị thô tốt hơn cho việc thử nghiệm, các dự án nhỏ hoặc môi trường phát triển cá nhân đòi hỏi tài nguyên tối thiểu.

Microsoft Azure cung cấp vô số dịch vụ quản lý chuyên biệt như Azure Cosmos DB. Đây là cơ sở dữ liệu vector NoSQL không máy chủ quan trọng cho các ứng dụng AI hiện đại. Vultr cung cấp các dịch vụ quản lý mạnh mẽ như Kubernetes Engine (VKE) và cơ sở dữ liệu MySQL/PostgreSQL được quản lý. Nó bao gồm các nhu cầu tính toán cốt lõi rất tốt. Microsoft Azure bao gồm các công cụ doanh nghiệp chuyên biệt như Microsoft Sentinel để phân tích bảo mật nâng cao. Vultr không cung cấp mức độ quản trị bảo mật tích hợp này. Một nhóm phát triển cần lưu trữ vector chuyên biệt và bảo mật nâng cao thường sẽ yêu cầu độ sâu tính năng do Microsoft Azure cung cấp.

Người dùng Microsoft Azure báo cáo hỗ trợ chậm, không phản hồi và khó tiếp cận, thường mất hàng tuần để giải quyết các ticket. Họ cũng báo cáo các phương thức thanh toán gây nhầm lẫn. Người dùng Vultr cũng phàn nàn về hỗ trợ dựa trên ticket luôn chậm, không hữu ích trong thời gian xảy ra sự cố mạng. Người dùng Vultr báo cáo tài khoản bị đình chỉ tùy ý. Cả hai nền tảng đều bị ảnh hưởng bởi tâm lý đánh giá người dùng kém cụ thể liên quan đến chất lượng và tính khả dụng của dịch vụ khách hàng là con người. Do các sự cố vận hành quan trọng được người dùng báo cáo, cả hai nhà cung cấp đám mây đều đòi hỏi kiến thức hỗ trợ nội bộ đáng kể.

Microsoft Azure mở rộng quy mô thông qua cơ sở hạ tầng cấp doanh nghiệp và các dịch vụ Azure AI của nó. Điều này thường đòi hỏi phải định cấu hình các dịch vụ cụ thể trong hệ thống rộng lớn của nó. Vultr đơn giản hóa khả năng mở rộng cho các mô hình AI ngay lập tức thông qua Vultr Serverless Inference. Dịch vụ này xử lý quản lý cơ sở hạ tầng ngầm phức tạp. Vultr cung cấp một con đường không máy chủ trực tiếp hơn để mở rộng quy mô các mô hình cho sự phát triển ứng dụng AI nhanh chóng. Nó cho phép các nhà phát triển tập trung vào mô hình, không phải máy chủ. Các nhóm triển khai nhanh chóng các sản phẩm AI mới có thể thích Vultr Serverless Inference hơn vì cách tiếp cận đơn giản hóa để mở rộng quy mô mô hình của nó.