AWS vs GCP – Đâu Là Cloud Platform Tốt Hơn Cho Data Engineering?

📅 April 28, 2026 · 🏷️ aws, bigquery, data engineering, gcp, redshift

Nếu bạn đang làm Data Engineering và phân vân giữa AWS và GCP, bài viết này sẽ giúp bạn so sánh chi tiết hai platform dựa trên các tiêu chí thực tế.

Data Warehouse: BigQuery vs Redshift

☁️ Google BigQuery

Serverless — không cần quản lý cluster
Pricing theo lượng data scan
Tốc độ query cực nhanh nhờ Dremel engine
Dễ scale, phù hợp với workload không đều

🟠 AWS Redshift

Cần provision cluster trước
Pricing theo giờ chạy của cluster
Hiệu năng tốt nhưng cần optimize nhiều hơn
Ra đời sớm hơn, hệ sinh thái phong phú hơn

Kết luận: BigQuery thắng về ease of use và pricing model cho nhiều use case.

Stream Processing: Dataflow vs Kinesis

☁️ GCP Dataflow

Unified batch và streaming (Apache Beam)
Auto-scaling tốt
Code bằng Python hoặc Java
Khó học hơn nhưng rất powerful

🟠 AWS Kinesis

Kinesis Data Streams — low latency
Kinesis Firehose — dễ dùng hơn
Kinesis Analytics — SQL on streams
Tích hợp tốt với AWS ecosystem

ML Platform: Vertex AI vs SageMaker

☁️ GCP Vertex AI

Unified platform cho toàn bộ ML lifecycle
AutoML rất mạnh
Tích hợp với BigQuery ML
Google có lợi thế nghiên cứu AI (TensorFlow, TPU)

🟠 AWS SageMaker

Phong phú hơn về features
Phổ biến hơn trong enterprise
Tích hợp tốt với AWS ecosystem

Kết luận tổng thể

☁️ Chọn GCP nếu: Bạn muốn ease of use và serverless, BigQuery là core platform, bạn làm nhiều về AI/ML.

🟠 Chọn AWS nếu: Công ty đang dùng AWS, bạn cần nhiều lựa chọn service hơn, bạn làm trong môi trường enterprise lớn.

👉 Bạn đang chuẩn bị thi cloud certification?
Kho Đề cung cấp đề thi thử cho GCP, AWS và Azure — chỉ từ 29.000₫/bộ đề.

Xem đề thi thử →