AWS vs Azure vs GCP : Le comparatif cloud ultime 2025

Introduction : Le marché du cloud en 2025

Le marché du cloud computing connaît une croissance exponentielle en 2025, avec des revenus mondiaux dépassant les 800 milliards de dollars. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) dominent largement ce secteur avec plus de 65% de parts de marché cumulées. Choisir le bon fournisseur cloud est devenu une décision stratégique cruciale pour les entreprises de toutes tailles, impactant directement la performance, les coûts et la scalabilité des applications.

Depuis le lancement d'AWS en 2006, le paysage cloud a radicalement évolué. AWS a longtemps été le leader incontesté avec 32% de parts de marché, mais Azure a considérablement réduit l'écart pour atteindre 23%, tandis que GCP progresse régulièrement avec 11% en 2025. Cette compétition intense bénéficie aux utilisateurs, qui profitent d'innovations constantes, de baisses de prix régulières et d'une amélioration continue des services.

Selon le Blog du Modérateur, les entreprises françaises ont massivement accéléré leur migration cloud en 2024-2025, avec 78% des organisations utilisant désormais au moins deux fournisseurs cloud (stratégie multi-cloud). Cette tendance reflète la volonté de réduire la dépendance à un seul fournisseur et d'optimiser les coûts en fonction des cas d'usage spécifiques.

Ce guide comparatif exhaustif vous aidera à naviguer dans cet écosystème complexe. Nous analyserons en profondeur les services core compute, storage et networking, les offres IA/ML qui explosent avec l'essor du machine learning, les plateformes Kubernetes managées devenues incontournables, l'univers serverless en pleine expansion, et bien sûr les modèles de pricing qui peuvent faire varier vos factures du simple au triple. Notre objectif : vous fournir tous les éléments pour choisir le cloud provider le plus adapté à vos besoins techniques et budgétaires.

Services de calcul (Compute) : la bataille des instances

Comparatif des services VM et compute

Le compute est le pilier fondamental de tout cloud provider. Chaque géant propose une gamme étendue d'instances virtuelles optimisées pour différents workloads, allant du web hosting basique aux calculs haute performance.

AWS EC2 reste le service le plus mature avec la gamme la plus étendue. Les instances Graviton3 basées sur architecture ARM offrent un rapport performance/prix remarquable, jusqu'à 40% moins cher que les instances x86 équivalentes pour les workloads web et applicatifs. AWS propose également des instances spécialisées comme les F1 avec FPGA programmables ou les P4d optimisées pour l'entraînement de modèles de deep learning.

Azure VM se distingue par son intégration native avec l'écosystème Microsoft (Active Directory, Windows Server, SQL Server) et propose des licences hybrides permettant de réutiliser vos licences Windows existantes, générant des économies substantielles pour les infrastructures Microsoft. Les séries Dv5 et Ev5 avec processeurs Intel Ice Lake offrent d'excellentes performances pour les workloads généralistes.

GCP Compute Engine innove avec les Custom Machine Types, permettant de créer des instances avec la quantité exacte de vCPU et RAM nécessaire, optimisant ainsi les coûts. La fonctionnalité de live migration permet de maintenir vos VMs en ligne même lors des maintenances Google, un avantage unique. Les instances Tau T2A basées sur ARM et les pricing transparents font de GCP un choix économique attractif.

Performances réelles : benchmarks 2025

Des tests indépendants réalisés par Ippon Technologies en janvier 2025 montrent des performances très proches entre les trois providers pour des workloads standards web/API. Sur des instances comparables (8 vCPU, 32 GB RAM) :

• Calcul CPU intensif : GCP Compute Engine légèrement devant (+7% vs AWS, +5% vs Azure)
• I/O disque : AWS EC2 avec NVMe local le plus rapide
• Networking : Azure avec Accelerated Networking en tête
• Rapport performance/prix : AWS Graviton3 offre le meilleur ROI pour workloads compatibles ARM

Pour les workloads de machine learning et GPU, les trois providers sont quasi à égalité avec des NVIDIA A100 identiques, la différence se jouant principalement sur les outils d'orchestration et les intégrations avec les services IA/ML respectifs.

Stockage et bases de données : des écosystèmes riches

Services de stockage objet, bloc et fichier

Le stockage cloud s'articule autour de trois grandes catégories : objet (pour fichiers et backups), bloc (pour disques attachés aux VMs) et fichier (pour partages NFS/SMB). Les trois géants proposent des offres complètes sur ces segments.

Amazon S3 demeure la référence du stockage objet avec une maturité inégalée, une durabilité de 99.999999999% (11 neuf) et un écosystème d'intégrations gigantesque. Les classes de stockage S3 Intelligent-Tiering optimisent automatiquement les coûts en déplaçant les objets entre tiers selon les patterns d'accès. S3 Glacier Instant Retrieval permet de l'archivage avec récupération en millisecondes.

Azure Blob Storage propose trois tiers de performance (Hot, Cool, Archive) avec des prix très compétitifs sur le tier Cool. L'intégration avec Azure Data Lake Storage Gen2 en fait un choix naturel pour les architectures big data et analytics. Azure Files offre un excellent support SMB pour migrer des file shares Windows traditionnels vers le cloud.

Google Cloud Storage se distingue par sa simplicité de tarification (pas de frais de requêtes GET) et son pricing transparent. Les classes de stockage Nearline et Coldline offrent des coûts d'archivage parmi les plus bas du marché. L'intégration native avec BigQuery permet d'analyser directement des données stockées dans Cloud Storage sans ETL.

Bases de données managées : SQL et NoSQL

Les services de bases de données managées représentent l'un des segments les plus stratégiques du cloud, éliminant la complexité de l'administration traditionnelle (backups, patches, réplication, scaling).

AWS RDS et Aurora dominent le marché du SQL managé. Aurora offre des performances jusqu'à 5x supérieures à MySQL standard et 3x à PostgreSQL, avec une architecture distribuée unique. DynamoDB est la référence NoSQL pour les applications nécessitant une latence faible (moins de 10ms) et un scaling automatique illimité, utilisé par Amazon.com pour gérer des millions de requêtes/seconde.

Azure Cosmos DB est probablement le service le plus innovant d'Azure, offrant une BDD multi-modèle (document, clé-valeur, graphe, colonnes) avec distribution globale automatique et plusieurs niveaux de cohérence configurables. Idéal pour les applications distribuées mondialement nécessitant une latence ultra-faible partout. Azure SQL Database offre une compatibilité parfaite avec SQL Server on-premise, facilitant les migrations.

Google BigQuery révolutionne le data warehousing avec une architecture serverless permettant d'analyser des pétaoctets de données sans gérer d'infrastructure. Le pricing au Go scanné et les capacités d'analyse en temps réel en font un choix privilégié pour les équipes data. AlloyDB, lancé en 2023, promet des performances 4x supérieures à PostgreSQL standard pour les workloads transactionnels.

Intelligence Artificielle et Machine Learning : la course à l'IA

L'explosion de l'IA générative en 2023-2025 a propulsé les services ML/IA au premier plan des offres cloud. Les trois géants investissent massivement dans ce domaine stratégique, avec des approches différentes.

Plateformes ML/AI : du code au modèle en production

AWS SageMaker est la plateforme ML la plus complète, offrant un workflow end-to-end depuis la préparation des données jusqu'au déploiement à grande échelle. SageMaker Autopilot automatise entièrement le processus ML (feature engineering, sélection algorithme, tuning). Les instances Inf2 basées sur AWS Inferentia2 réduisent de 50% les coûts d'inférence pour les modèles de deep learning. Amazon Bedrock donne accès aux meilleurs LLM du marché (Claude, Llama, Stable Diffusion) via API simple.

Azure AI brille par son intégration avec l'écosystème Microsoft et surtout son partenariat exclusif avec OpenAI. Azure OpenAI Service offre un accès aux modèles GPT-4, GPT-4 Turbo et DALL-E 3 avec des garanties enterprise (sécurité, compliance, SLA). Azure Cognitive Services propose 25+ APIs pré-construites (vision, speech, language) faciles à intégrer. L'interface Azure ML Studio reste la plus accessible pour les data scientists débutants.

Google Vertex AI unifie tous les services ML de Google (anciennement AI Platform, AutoML, etc.) dans une plateforme cohérente. L'expertise de Google en ML/IA (TensorFlow, TPU, recherche académique) transpire dans la qualité des services. Les TPU v4 et v5 offrent les meilleures performances pour l'entraînement de modèles géants. Vertex AI Search intègre la puissance de la recherche Google dans vos applications. Le pricing des services IA de GCP reste souvent 20-30% moins cher que la concurrence.

IA générative : LLMs et modèles fondationnels

L'année 2025 voit l'adoption massive des LLMs en entreprise. Les trois clouds proposent désormais des accès facilités à ces modèles puissants :

AWS Bedrock offre le choix le plus large avec Claude 3 (Anthropic), Llama 3 (Meta), Mistral, Cohere, Stability AI, et Amazon Titan. L'approche "bring your own model" permet de fine-tuner sur vos données privées sans les exposer. SageMaker JumpStart propose 600+ modèles pré-entraînés déployables en un clic.

Azure OpenAI Service reste unique avec son accès exclusif aux derniers modèles OpenAI (GPT-4 Turbo avec 128k context, GPT-4 Vision) dans un environnement enterprise sécurisé. Microsoft a investi 13 milliards $ dans OpenAI, garantissant un accès privilégié. Idéal pour les entreprises voulant exploiter ChatGPT en production avec des garanties de confidentialité.

Google Vertex AI propose les modèles Gemini (1.0 et 1.5), successeurs de Bard, avec des capacités multimodales natives (texte, images, vidéo, audio). PaLM 2 offre d'excellentes performances pour les tâches de raisonnement. L'intégration avec Google Workspace permet d'enrichir Gmail, Docs, Sheets avec l'IA générative.

Kubernetes managé : EKS vs AKS vs GKE

Kubernetes s'est imposé comme le standard de facto pour l'orchestration de conteneurs. Les trois clouds proposent des distributions managées qui éliminent la complexité de gestion du control plane.

Comparatif détaillé des services Kubernetes

Amazon EKS s'intègre profondément avec l'écosystème AWS (IAM, VPC, ELB, CloudWatch). Karpenter, le nouveau autoscaler développé par AWS, optimise intelligemment le choix des instances en fonction des workloads, réduisant les coûts de 20-30%. EKS Anywhere permet d'exécuter Kubernetes on-premise avec la même expérience qu'EKS cloud. Le pricing du control plane ($73/mois/cluster) peut devenir coûteux avec de nombreux clusters.

Azure AKS offre le meilleur support pour les workloads Windows grâce à l'expertise Microsoft. Le control plane gratuit est un avantage significatif pour les petits déploiements. L'intégration avec Azure DevOps et GitHub Actions simplifie les pipelines CI/CD. Azure Arc étend AKS aux environnements multi-cloud et edge avec une gestion centralisée. Virtual Nodes permet de burster vers Azure Container Instances pour gérer les pics de charge.

Google GKE est considéré comme le service Kubernetes le plus mature et innovant, ce qui est logique puisque Google a créé Kubernetes. GKE Autopilot révolutionne l'approche avec un mode serverless où Google gère entièrement les nodes, le scaling, la sécurité et les mises à jour - vous payez uniquement les pods exécutés. GKE Dataplane V2 avec eBPF offre les meilleures performances réseau. Anthos permet de gérer des clusters K8s on-premise, multi-cloud (AWS, Azure) et edge depuis une interface unique. Le pricing est transparent et souvent 15-20% moins cher que EKS.

DevOps et CI/CD : écosystèmes de déploiement

L'expérience DevOps varie significativement selon le cloud choisi. AWS propose CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy mais l'écosystème reste fragmenté. Azure excelle avec Azure DevOps et GitHub Actions (Microsoft a racheté GitHub), offrant une expérience intégrée remarquable. GCP propose Cloud Build avec des builds rapides et un pricing au temps de build consommé.

Pour les équipes utilisant GitLab, Jenkins, CircleCI ou autres outils tiers, les trois clouds s'intègrent équitablement. La tendance 2025 est au GitOps avec ArgoCD et Flux, supportés sur les trois plateformes.

Serverless : Lambda vs Functions vs Cloud Functions

Le serverless computing permet d'exécuter du code sans gérer de serveurs, avec un pricing à la milliseconde d'exécution. C'est l'une des innovations cloud les plus transformatrices, idéale pour les architectures event-driven et les APIs peu sollicitées.

Comparatif des plateformes FaaS (Function as a Service)

AWS Lambda domine le marché serverless avec 60%+ de parts et l'écosystème le plus riche. Lambda supporte 10 GB de RAM permettant d'exécuter des workloads gourmands en mémoire. Lambda@Edge déploie vos fonctions sur le CDN CloudFront pour une latence ultra-faible au plus près des utilisateurs. L'intégration avec 200+ services AWS (S3, DynamoDB, SQS, EventBridge) permet de construire des architectures event-driven sophistiquées. Lambda SnapStart réduit les cold starts Java de 90%.

Azure Functions se distingue par Durable Functions, un framework pour orchestrer des workflows serverless complexes avec état (saga patterns, fan-out/fan-in). L'absence de timeout est unique, permettant d'exécuter des processus long-running. L'intégration native avec l'écosystème Microsoft (.NET, Visual Studio, Azure DevOps) en fait le choix naturel pour les shops Microsoft. Premium Plan offre des instances pré-warmed éliminant les cold starts.

Google Cloud Functions 2nd gen (basé sur Cloud Run) apporte des améliorations majeures : jusqu'à 32 GB RAM, timeout 60 minutes, meilleur scaling. Les cold starts sont les plus rapides du marché grâce à l'infrastructure réseau de Google. Eventarc unifie la gestion d'événements depuis 90+ sources. Le pricing reste légèrement plus élevé mais la simplicité et les performances compensent.

Cloud Run et Container-based serverless

Au-delà des functions pures, les plateformes container serverless gagnent en popularité :

AWS App Runner et Fargate permettent de déployer des conteneurs sans gérer de serveurs. Fargate est idéal pour les workloads ECS/EKS, tandis qu'App Runner simplifie le déploiement depuis un repo Git.

Azure Container Apps unifie functions et containers dans une plateforme serverless KEDA-native avec auto-scaling avancé. Concurrent de Cloud Run, il supporte Dapr pour les microservices.

Google Cloud Run est le leader de cette catégorie, offrant une expérience serverless pour n'importe quel conteneur HTTP. Scaling de 0 à 1000+ instances en secondes, pricing à la requête, intégration CI/CD native. Cloud Run Jobs permet d'exécuter des tâches batch serverless. Le rapport simplicité/puissance est imbattable.

Networking et sécurité : infrastructures globales

Réseaux privés virtuels et connectivité

L'infrastructure réseau est critique pour les performances et la sécurité. Les trois géants opèrent des réseaux privés mondiaux gigantesques.

AWS opère le plus grand réseau avec 32 régions et 400+ points de présence. CloudFront est le CDN le plus rapide selon les benchmarks HTTPArchive. Route 53 offre un DNS ultra-fiable avec 100% SLA. Direct Connect permet des connexions privées dédiées de 1 à 100 Gbps.

Azure propose le plus grand nombre de régions (60+) incluant des régions souveraines (Chine, gouvernement US). ExpressRoute offre des connexités privées avec SLA 99.95%. Azure Front Door combine CDN, WAF et global load balancing. L'intégration avec les réseaux d'entreprise Microsoft facilite les architectures hybrides.

GCP se distingue par son VPC global (pas régional) et son réseau backbone privé qui transporte le trafic inter-régions. Cloud CDN s'appuie sur l'infrastructure Google (même réseau que google.com, YouTube) offrant des performances exceptionnelles. Premium Tier routing assure que le trafic reste sur le réseau Google le plus longtemps possible pour réduire la latence.

Sécurité et conformité : IAM, encryption, compliance

La sécurité cloud repose sur trois piliers : identity & access management, encryption et compliance certifications.

AWS domine sur les certifications de conformité (90+ programmes) incluant les plus strictes (FedRAMP High, DoD SRG, PCI DSS). AWS IAM est le système le plus granulaire avec policies JSON, SCPs pour contrôler les OUs, permission boundaries. AWS KMS permet de chiffrer au repos avec vos propres clés. GuardDuty, Security Hub et Macie automatisent la détection de menaces.

Azure excelle pour les entreprises Microsoft avec Active Directory integration native. Azure AD (Entra ID) offre SSO et conditional access policies. Defender for Cloud unifie la posture de sécurité multi-cloud. Microsoft Purview gère la gouvernance des données. Les certifications incluent les normes européennes (GDPR, C5 allemand) et sectorielles (HIPAA, ISO 27001).

GCP simplifie l'IAM avec des rôles prédéfinis et une hiérarchie organisation/folder/project intuitive. Security Command Center détecte les vulnérabilités et misconfigurations. VPC Service Controls créent des périmètres de sécurité pour isoler les données sensibles. Google a investi dans la sécurité chip-to-cloud avec Titan security chips et encryption automatique partout.

Pricing et modèles de coûts : TCO réel

Le pricing cloud est notoirement complexe avec des milliers de SKUs. Comparons les modèles économiques et le TCO (Total Cost of Ownership) réel.

Modèles de tarification et optimisation

Les trois clouds partagent des modèles similaires : pay-as-you-go (on-demand), reserved instances (1-3 ans), et spot/preemptible instances (jusqu'à 90% de réduction).

AWS propose Savings Plans (compute, SageMaker, EC2) offrant flexibilité et réductions de 30-70%. EC2 Spot Instances sont parfaites pour les workloads fault-tolerant (batch, CI/CD). Le Cost Explorer avec Rightsizing Recommendations aide à optimiser les coûts. AWS reste souvent le plus cher en on-demand mais offre les réductions maximales avec commitment.

Azure se distingue par Azure Hybrid Benefit permettant de réutiliser vos licences Windows/SQL Server, économisant jusqu'à 80% sur les VMs Windows. Les Reserved Instances offrent jusqu'à 72% de réduction. Azure Cost Management + Billing unifie les insights de coûts. Les entreprises Microsoft peuvent négocier des EAs (Enterprise Agreements) avec des tarifs préférentiels significatifs.

GCP propose le pricing le plus transparent et souvent 20-30% moins cher que AWS en on-demand. Les Committed Use Discounts (1-3 ans) offrent jusqu'à 57% de réduction. La facturation à la seconde (vs minute) réduit les coûts pour les workloads courts. Sustained Use Discounts sont automatiques sans engagement (jusqu'à 30% off). Les Custom Machine Types permettent d'éviter de payer pour des ressources inutilisées.

Comparaison de coûts : scénarios réels

Selon une étude Ippon Technologies de février 2025 comparant le coût d'une application web typique (10 VMs, 500 GB storage, 1 TB transfer, RDS PostgreSQL) :

• AWS : $2,340/mois on-demand → $1,520/mois avec Savings Plan (35% réduction)
• Azure : $2,180/mois on-demand → $1,290/mois avec Reserved + Hybrid Benefit (41% réduction)
• GCP : $1,890/mois on-demand → $1,350/mois avec Committed Use (29% réduction)

Pour une infrastructure data-heavy (BigQuery/Redshift/Synapse + 10 TB storage + 50 TB transfer) :

• AWS : $4,200/mois
• Azure : $3,850/mois
• GCP : $3,100/mois (BigQuery serverless le plus économique)

Attention aux coûts cachés : networking egress (transfer out) peut représenter 10-30% de la facture totale. AWS et Azure facturent jusqu'à $0.09/GB, GCP $0.08/GB mais offre souvent 1 TB gratuit/mois. Les APIs calls, logs storage, monitoring peuvent ajouter 15-20% de coûts supplémentaires.

Calculateurs de coûts et outils FinOps

Les trois clouds proposent des calculateurs :

• AWS Pricing Calculator : https://calculator.aws
• Azure Pricing Calculator : https://azure.microsoft.com/pricing/calculator
• GCP Pricing Calculator : https://cloud.google.com/products/calculator

Pour le FinOps (Financial Operations), considérez des outils tiers comme CloudHealth, CloudCheckr, ou Spot.io qui analysent les coûts multi-cloud et recommandent des optimisations automatiques.

Cas d'usage : quel cloud pour quel profil ?

Startups et PME

Pour les startups tech cherchant rapidité et innovation :

• GCP offre le meilleur rapport qualité/prix avec un pricing transparent et des crédits startup généreux ($100k+ via Google for Startups). BigQuery et Vertex AI permettent de construire des applications data/IA rapidement sans gérer d'infrastructure. La simplicité d'utilisation accélère le time-to-market.
• AWS via AWS Activate offre jusqu'à $100k de crédits et un écosystème gigantesque de services permettant de construire n'importe quelle architecture. La maturité et documentation extensive aident les petites équipes.
• Azure convient aux startups Microsoft-centric (.NET, Windows) avec des offres de crédits via Microsoft for Startups.

Entreprises et workloads critiques

Pour les grandes entreprises avec exigences de conformité et HA :

• AWS domine avec 32% de parts de marché enterprise, la plus large gamme de services (200+), certifications de compliance maximales et support Enterprise 24/7. Idéal pour les migrations lift-and-shift avec VMware Cloud on AWS ou SAP sur AWS.
• Azure est le choix naturel pour les organisations Microsoft (Windows, Active Directory, Office 365, Dynamics). L'intégration transparente avec on-premise (Azure Arc, Azure Stack) facilite les architectures hybrides. Les EAs permettent des économies significatives.
• GCP gagne du terrain en enterprise avec Anthos pour le multi-cloud et des services IA/data différenciants. Moins de legacy que AWS/Azure, donc innovation plus rapide.

Workloads data-intensive et analytics

Pour les architectures big data et analytics :

• GCP est le leader incontesté avec BigQuery (serverless data warehouse le plus performant), Dataflow (Apache Beam managé), Looker (BI), et intégration native avec TensorFlow. Le pricing BigQuery au Go scanné est très économique pour l'analytics ad-hoc.
• AWS propose un écosystème complet avec Redshift (data warehouse), Athena (query S3), EMR (Hadoop/Spark), Glue (ETL), QuickSight (BI). Lake Formation simplifie la création de data lakes.
• Azure avec Synapse Analytics unifie data warehousing et big data. Power BI offre la meilleure plateforme BI du marché. L'intégration avec Databricks est excellente.

Applications IA/ML de nouvelle génération

Pour développer des applications IA en 2025 :

• Azure avec Azure OpenAI Service est incontournable pour utiliser GPT-4 et DALL-E en production avec garanties enterprise.
• AWS via Bedrock offre le choix le plus large de LLMs (Claude, Llama, Mistral) et SageMaker pour le custom ML.
• GCP avec Vertex AI et Gemini propose l'expertise Google en IA avec des modèles multimodaux puissants et un pricing compétitif.

Multi-cloud et architectures hybrides

Pour les stratégies multi-cloud :

• GCP Anthos permet de gérer des clusters Kubernetes sur AWS, Azure, on-premise depuis une interface unique. Vision multi-cloud native.
• Azure Arc étend les services Azure (données, K8s, applications) partout : on-premise, edge, multi-cloud. Meilleur pour les scénarios hybrides Windows.
• AWS Outposts apporte l'infrastructure AWS on-premise mais reste AWS-centric, moins adapté au multi-cloud.

Conclusion : notre verdict 2025

Après cette analyse exhaustive, il est clair qu'il n'existe pas de "meilleur cloud" universel, mais un cloud optimal selon votre contexte, vos compétences et vos objectifs.

Choisissez AWS si :

• Vous avez besoin de la gamme de services la plus large (200+ services)
• Les certifications de compliance strictes sont critiques (FedRAMP High, DoD)
• Vous migrez des workloads complexes nécessitant des services très spécialisés
• Votre équipe maîtrise déjà l'écosystème AWS
• Budget confortable avec possibilité de commitment (Savings Plans)

Choisissez Azure si :

• Vous êtes une organisation Microsoft (Windows, Active Directory, .NET, Office 365)
• Vous avez besoin d'architectures hybrides cloud/on-premise sophistiquées
• Vous voulez utiliser GPT-4/ChatGPT en production via Azure OpenAI Service
• Vous pouvez négocier un Enterprise Agreement avec Microsoft
• L'intégration avec GitHub, Visual Studio, Power BI est importante

Choisissez GCP si :

• Vous privilégiez la simplicité, le pricing transparent et le bon rapport qualité/prix
• Vos workloads sont data-intensive ou centrés sur l'analytics (BigQuery)
• Vous développez des applications IA/ML innovantes
• Vous voulez du Kubernetes managé best-in-class (GKE Autopilot)
• Vous cherchez l'infrastructure réseau la plus performante
• Startup ou scale-up voulant innover rapidement

Notre recommandation 2025 : La stratégie multi-cloud devient la norme (78% des entreprises). Envisagez une approche hybride :

• GCP pour les workloads data/analytics/IA (BigQuery, Vertex AI)
• Azure pour les applications .NET et l'intégration Microsoft 365
• AWS pour les workloads critiques nécessitant la maturité maximale

Utilisez des outils d'abstraction comme Terraform pour l'infrastructure-as-code multi-cloud et Kubernetes pour la portabilité des applications. Les services managés cloud-specific (BigQuery, Aurora, Cosmos DB) offrent la meilleure valeur mais créent du lock-in - équilibrez innovation et portabilité selon vos besoins.

L'essentiel est de commencer : les trois clouds offrent des free tiers généreux permettant de tester gratuitement. Expérimentez, mesurez les performances réelles sur vos workloads, et optimisez continuellement vos architectures et coûts avec les outils FinOps.

Le marché cloud continue d'évoluer rapidement avec des innovations constantes (IA générative, quantum computing, edge computing). Restez agile et réévaluez régulièrement vos choix technologiques pour bénéficier des dernières avancées.

Sources et références

• AWS Documentation officielle
• Microsoft Azure - Documentation et services
• Google Cloud Platform - Guide des services
• Blog du Modérateur - Cloud Computing et tendances 2025
• Ippon Technologies - Architecture cloud et DevOps
• Gartner Magic Quadrant for Cloud Infrastructure 2025
• Flexera State of the Cloud Report 2025
• FinOps Foundation - Cloud Cost Optimization Best Practices