在云计算日新月异的今天，无论是初创公司还是大型企业，在选择基础设施即服务时，最常见也最关键的决策往往落在两大巨头之间：Amazon Web Services (AWS) 的 Elastic Compute Cloud (EC2) 和 Google Cloud Platform (GCP) 的 Compute Engine (GCE)。这两个平台都提供了极其强大的虚拟机（VM）服务，但它们在底层架构、定价机制、操作习惯以及生态系统集成上有着本质的区别。
作为开发者或架构师，我们不能仅仅停留在“谁更快”或“谁更便宜”的表面比较上。在这篇文章中，我们将像拆解精密仪器一样，深入探讨这两者的核心差异，融入2026年的最新技术趋势，如 AI 原生开发和 Serverless 实践，并通过实际的代码示例和架构场景，帮助你为下一个项目做出最明智的技术选择。
目录
什么是 AWS EC2？
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 不仅仅是云计算行业的“奠基人”，它已经演变成了一个支持从传统单体应用到现代 AI 推理的庞大计算生态系统。在2026年，EC2 的一个显著变化是与 AI 的深度集成，特别是 nitro 系统架构的成熟，使得我们在获得极高性能的同时，几乎感觉不到虚拟化的损耗。
核心特性解析
- 极致的实例多样性与 AI 优化：EC2 现在提供了超过 750 种实例类型。除了传统的通用型实例，我们看到更多的是针对推理优化的
Inf系列实例，这使得直接在虚拟机中部署 LLM（大语言模型）变得非常高效。
- 弹性与敏捷性：这是 AWS 的看家本领。结合 Auto Scaling Groups，我们可以根据 CPU 利用率或请求流量自动增加或减少实例数量。在如今的“AI 辅助编程”时代，我们可以利用 AWS CDK 或 Terraform 这种 Infrastructure as Code (IaC) 工具，通过自然语言描述自动生成伸缩策略。
- 存储的深度集成：EC2 的魅力不仅在于计算，还在于与存储的无缝结合。我们可以将 EBS 卷想象成一块“永不断电的移动硬盘”。特别是 EBS Express 这一类技术，极大地缩短了卷的初始化时间，这对于容器启动速度的优化至关重要。
#### 实战视角：EC2 的使用体验
在使用 AWS EC2 时，我们首先感受到的是其安全组的概念。以下是一个结合了现代化 IAM 角色和 Tag 标签的启动示例。
# 创建一个安全组，允许 80 端口访问
aws ec2 create-security-group --group-name MyWebServerSecurityGroup --description "Web server access"
# 授权入站规则
aws ec2 authorize-security-group-ingress --group-name MyWebServerSecurityGroup --protocol tcp --port 80 --cidr 0.0.0.0/0
# 启动一个带有 Tag 和 IAM Role 的实例（使用最新的 Amazon Linux 2023）
# 注意：在实际生产环境中，我们强烈建议使用 IMDSv2 来防止元数据攻击
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0abcdef1234567890 \
--count 1 \
--instance-type t3.micro \
--key-name MyKeyPair \
--security-groups MyWebServerSecurityGroup \
--tag-specifications ‘ResourceType=instance,Tags=[{Key=Environment,Value=Production},{Key=Project,Value=AI_Chatbot}]‘
这段代码展示了 AWS 的威力：基础设施即代码。我们可以通过脚本瞬间重建整个环境，这对于灾备和自动化部署至关重要。
什么是 Google Compute Engine？
Google Compute Engine (GCE) 依托于 Google 搜索引擎和 YouTube 背后十几年的基础设施技术积累，在性能优化和容器化支持方面有着天然的优势。GCE 更倾向于让用户感觉像是在使用 Google 自己内部强大的数据中心一样。在2026年，GCE 最引人注目的进步在于其 Spot VM 的稳定性以及与 Google Kubernetes Engine (GKE) 的无缝协同工作。
核心特性解析
- 实时迁移技术：这是 GCE 的一个“杀手级”特性。即使 Google 需要修补物理服务器，你的虚拟机也能在不重启的情况下自动迁移。这对于需要长期运行、不能容忍停机服务的应用（如金融交易系统）来说至关重要。
- 定制化机器类型：不同于 AWS 的固定规格，GCE 允许我们精确地自定义 vCPU 和内存的比例。这对于运行推理引擎非常有用，因为 AI 模型往往对内存或显存有特殊需求，而不需要浪费在多余的 CPU 上。
- 容器的原生支持：由于 Google 是 Kubernetes 的发源地，GCE 与 GKE 的集成非常紧密。在 GCE 上运行容器化应用感觉非常自然，就像是 Linux 系统上的原生进程一样。
#### 实战视角：GCE 的使用体验
GCE 的操作感觉更像是传统的 Linux 系统管理。我们可以使用 gcloud 命令行工具来快速创建和管理资源。以下是一个创建自定义机器类型并启用虚拟 TPM（用于安全加密）的示例：
# 设置默认区域
gcloud config set compute/zone asia-east1-a
# 创建一个自定义配置的实例，并启用 Shielded VM 功能（2026年的安全标准）
# Shielded VM 提供了 Secure Boot, vTPM 和 Integrity Monitoring
gcloud compute instances create my-secure-ai-server \
--custom-cpu 2 \
--custom-memory 8 \
--zone asia-east1-a \
--image-family ubuntu-2004-lts \
--image-project ubuntu-os-cloud \
--boot-disk-size 50GB \
--boot-disk-type pd-ssd \
--shielded-secure-boot \
--shielded-vtpm \
--shielded-integrity-monitoring
在这个过程中，gcloud 命令行工具的交互性非常强，它不仅会反馈创建进度，还会自动处理 SSH 密钥的配置。
AWS EC2 vs Google Compute Engine：核心差异深度剖析
既然我们已经对两者有了基本的认识，现在让我们深入到技术细节，通过几个关键维度来对比它们的差异。
1. 实例类型与计算性能
在 AWS EC2 中，实例家族的划分非常细致。AWS 的优势在于其庞大的生态，例如 Nitro System 提供了裸机般的性能。而在 Google Compute Engine 中，我们更推荐使用自定义机器类型。
2026年的新趋势：对于运行大语言模型（LLM）推理，我们可能需要关注 AWS 的 INLINECODE781635a4 实例（基于 AWS Inferentia2）与 Google Cloud 的 INLINECODE111aa286 超级计算机的对比。AWS 提供了更细粒度的 SDK 集成来利用这些硬件加速器，而 GCP 则提供了更强的一键式部署能力，适合不想折腾硬件细节的开发者。
2. 存储架构的对比
这是两者最大的区别之一。
- AWS EC2：主要依赖 EBS。EBS 是网络存储，它独立于计算实例存在。这意味着如果实例挂了，你可以把 EBS 卷“拔下来”插到另一台新实例上，数据完好无损。在 2026 年，我们经常使用 EBS Multi-Attach 来实现集群的高可用性。
- Google Compute Engine：主要依赖 持久磁盘。GCP 的持久磁盘在技术上利用了 Google 的分布式文件系统技术。GCP 的本地 SSD 选项可以提供极高的吞吐量，但数据是临时的（机器停止数据就消失），这适合用于缓存、或者作为分布式缓存层。
3. 现代开发工作流：AI 与 CLI 的结合
现在的开发不仅仅是写配置文件，更是如何让 AI 辅助我们管理这些基础设施。
#### 实战代码示例：在 Python 中管理实例状态
为了让我们更好地理解这两种服务的操作模式，让我们看看如何使用 Python SDK 来描述和检查我们的虚拟机状态。这是一个典型的 Vibe Coding 场景——让 AI 帮我们生成监控脚本。
AWS EC2 (Boto3 示例)
在 AWS 中，我们习惯于处理“过滤器”。假设我们想找出所有正在运行且成本异常高的实例（通过 Tag 识别）：
import boto3
from pprint import pprint
def get_expensive_running_instances():
# 初始化 EC2 客户端
ec2 = boto3.client(‘ec2‘)
# 描述实例：查找所有状态为 ‘running‘ 且带有 ‘HighCost‘ 标签的实例
# 这是一个我们可能用来做成本优化的脚本
response = ec2.describe_instances(
Filters=[
{‘Name‘: ‘instance-state-name‘, ‘Values‘: [‘running‘]},
{‘Name‘: ‘tag:CostCategory‘, ‘Values‘: [‘HighCost‘]}
]
)
instances_data = []
for reservation in response[‘Reservations‘]:
for instance in reservation[‘Instances‘]:
# 提取关键信息，用于生成报告
info = {
"ID": instance[‘InstanceId‘],
"Type": instance[‘InstanceType‘],
"LaunchTime": instance[‘LaunchTime‘],
"PublicIP": instance.get(‘PublicIpAddress‘, ‘N/A‘)
}
instances_data.append(info)
return instances_data
# 在实际开发中，我们可以利用 Cursor 或 Copilot 快速生成并调试这段代码
if __name__ == "__main__":
pprint(get_expensive_running_instances())
这段代码展示了 AWS 的结构化思维：Reservations 中包含 Instances。你需要处理这种层级结构。
Google Compute Engine (Google Cloud Client Library 示例)
在 GCP 中，操作通常通过 compute 资源对象进行。GCP 的 API 风格更加 RESTful：
from google.cloud import compute_v1
def list_running_instances(project_id, zone):
# 初始化 Instances 客户端
instances_client = compute_v1.InstancesClient()
# 列出指定区域的实例
request = compute_v1.ListInstancesRequest(
project=project_id,
zone=zone
)
# 执行请求并处理分页
agg_list = instances_client.list(request=request)
running_instances = []
for instance in agg_list:
if instance.status == "RUNNING":
# GCP 返回的机器类型是一个完整的 URL，我们需要解析它
machine_type = instance.machine_type.split(‘/‘)[-1]
running_instances.append({
"Name": instance.name,
"Type": machine_type,
"Zone": zone
})
return running_instances
2026年趋势：从容器到 Serverless 的演进
在当下，单纯比较虚拟机已经不够了。我们还需要看看它们如何作为容器或 Serverless 的底层支撑。
- AWS 的策略：AWS 正在大力推 AWS Fargate。如果你使用 ECS (Elastic Container Service)，你甚至不需要管理 EC2 实例。这是一种“无服务器容器”的理念。对于开发者来说，这意味着你可以更专注于代码，而不是底层补丁。
- GCP 的策略：GCP 则通过 Cloud Run 将这一理念推向极致。Cloud Run 允许你运行任何容器，它会自动缩放到零（即没有请求时不收费）。在 2026 年，我们经常看到开发者将遗留应用容器化，然后扔到 Cloud Run 上，从而节省下 70% 的基础设施成本。
最佳实践建议：成本优化与可持续性
在选择云服务时，成本永远是绕不开的话题，但在 2026 年，我们还要考虑“绿色计算”（减少碳足迹）。
- AWS EC2 的优势在于 Savings Plans。如果你承诺使用 1 年或 3 年，你可以获得巨大的折扣。但是，如果你的应用是按需波动的，我们建议使用 Graviton 实例（ARM 架构），它们不仅性价比高，而且能效比更高，更环保。
- Google Compute Engine 的强项是 Sustained Use Discounts (持续使用折扣)。你不需要签署任何合同，只要你的实例在这个月内运行超过一定比例的时间，就会自动获得折扣。此外，GCP 的 Carbon Free Energy 概念非常领先，它会尽可能调度使用无碳能源的服务器来运行你的负载。
安全性与网络：零信任模型
现在的安全模型已经从“边界防火墙”转向“零信任”。
- AWS 强推 PrivateLink，允许你将服务私密地连接到 VPC 内，而不暴露在公共互联网上。
- GCP 的 Private Service Connect 提供了类似的功能，但在配置上可能更加灵活，允许你消费来自不同项目甚至不同组织的服务。
结论：我们应该如何选择？
没有绝对的赢家，只有最适合的工具。作为一名站在 2026 年的技术决策者，我们的选择逻辑如下：
- 选择 AWS EC2，如果…
* 你的项目需要极其丰富的服务生态（如 Aurora 数据库、Kinesis 流处理）。
* 你的团队已经熟悉 AWS 的术语和操作流程，且合规性要求极高。
* 你需要使用 AWS 特有的 AI 加速硬件（如 Inferentia）来运行你的推理模型。
* 你的应用架构复杂，需要高度精细化的网络控制（VPC Peering, Transit Gateway）。
- 选择 Google Compute Engine，如果…
* 你的团队是 Kubernetes 的重度用户，GKE 提供的自动化管理能力能为你节省大量人力。
* 你的工作负载波动大，喜欢“按秒计费”的灵活性（GCP 的最小计粒度是 1 分钟，部分服务如 Cloud Run 是 100 毫秒）。
* 你看重数据分析和 AI 工具链的集成，比如 BigQuery 和 Vertex AI 的原生集成。
* 你希望通过简单的自定义机器类型来优化成本，减少资源浪费。
无论选择哪一方，掌握云基础设施的运作原理，学会使用 CLI 和 SDK 编写自动化脚本——或者更进一步的，学会如何利用 AI 编写这些脚本——都是我们每一位现代开发者必须具备的核心技能。希望这篇文章能为你在这个云时代的探索之旅中点亮一盏灯。