最近我在AWS，Azure，Aliyun，这三大云计算服务商上，进行了很多DevOps开发，理解并体会了很多，因此，想客观地分享下我对这3A云的使用经验。
1. Storage 存储
- AWS（Object Storage），一個命令可以大量输入输出并可以转化成公开的URL供外部下载。
- Azure Storage Account（file/blob/table），但每个价格不同。最常使用的是blob storage，但是这个需要一个一个输入输出，非常花时间。Azure拥有像Azcopy 或 Azure Storage explorer的工具，但是这些不適用于DevOps。从blob 一个一个copy文件大概需要2秒/文件，一般你需要先做一个list，如果你的list大概有600k的文件，你的Azure npm cli program要么会挂掉要么就会变得非常非常慢。
- Aliyun 阿里云OSS和AWS的Object Storage有点相似，但是工具不多，你要靠提供的API自己安装工具。
2. 命令行工具
- AWS：pip install awscli —— 可以帮助你在AWS<service><param>整体控制。这个由python和开源写成的，所以你就可以在这个基础上定制自动化。当你要提交一个job，它会直接发送到服务器，生成一堆ID或Job ID，然后你就可以在console上检查或用CLI loop检查。
- Azure：npm install azure-cli——我觉得这个设计不是很合理。第一点，Azure整体用的ARM模式（有点像AWS Cloudformation）可以分析本地的模板template，然后一个一个发送指令到Azure API。所以你的CLi console就必须一直连着Azure。假设，你在中国大陆，翻/&*墙受到影响，导致连接中端，你的命令行就不能顺畅运行。当然，如果你可以远程放你的脚本，也意味着你需要一个“启动服务器”初始化你的Azure 账号。第二点，登陆Azure，需要手动Oauth，把你的API/重要机密储存到一些不容易被发现的地方，你必须还要设置一些可用参数。从DevOps的角度上，这样很难自动化，把一些机密copy到另一台机，像是在Azure上做一个Chef服务器也是很难的。
- Aliyun：参考https://github.com/aliyun/aliyun-cli/tree/master/aliyuncli ——目前还没有发现类似于AWS和Azure的功能特征。装上这个aliyuncli，他一般只会出现一些默认功能，比如账户管理和ECS。如果你想管理OSS，你就必须安装自己的model。我感觉目前的阿里云的程度只是到AWS三年多前的阶段。
3. 价格：
- AWS和Azure的价格比较功能，所以我想重点谈下阿里云。举个例子，在 intl.aliyun.com 上，没有多少人知道，即时你Stop了阿里云的instance（补充：那个界面里是英文，所以不知道准确翻译过来的中文是什么，我本来也默认Stop就是停止的意思），阿里云依然会跟你收取几乎和开机同样的价格，除非你真正释放掉那个资源。作为一个长期使用云计算资源的user，Linode，Azure，AWS…基本都用过，这个收费的动作让我有点措手不及。而且，当机器用得超过4GB的内存，阿里云就变得相当贵了。我曾经开过5个超过16GB的机器，然后Stop了，2个星期后，我发现阿里云依旧在持续收费，我只能释放掉我所有的机器。回看那个我明明stop了，费用却在running的这些机器，这期间的费用达到了500-600刀。
- Azure的订阅(subscription)有时候有点奇怪。他们的idea很好，每个账号都可以开不同的订阅（subscription），每个订阅都支持不同的core limit（就是在这个订阅里面你可以有多少CPU core），而且花点时间就可以增加这个限制。大多数人愿意为DevOps花钱因为它可以快速部署。但是Azure的默认core limit（最低为4，普通为16）还是有点要命。
- 要给Azure的中央控制32个赞，你可以在1页中就看到你所有的付费。而AWS和Aliyun阿里云的付费的页面设计模式总会让你多少多付点钱。因为你很容易就会忘记关掉机器，如果你用AWS或阿里云不想多付钱的话，就要使用一些信得过的服务。
4. 带宽
关于带宽，对于AWS和Azure也没有过多评价，再来说说阿里云。阿里云有两种网络付费模式，pay-as-you-go即付即得和subscription订阅，每个机器都可以选择你想要的付费模式，这个设计对中国大陆来说非常好。但是顺带一说，pay-as-you-go ECS 机器只支持最高100Mbps，这个对现在来说是很慢的了。5年前香港的带宽就已经是100M了。现在这个成熟的互联网区域，100M不是很合理。
5. Infrastructure as code架构即代码
（以下错了请指教）
我能找到的IaaS层的Infrastructure as code架构即代码有（1）AWS Cloudformation （2）Azure ARM （3）OpenStack Heat.
阿里云上没找到类似的可用工具，希望他们很快可以有，让我玩下。
从DevOps角度，Infrastructure as code架构即代码是个相当重要的工具，节省开发时间，快速部署等等。
6. 中国大陆区稳定性
AWS>Aliyun阿里云>Azure。去年的实际数据，Azure中国一年死两次，阿里云一年死一次，没听到过AWS中国死过。
AWS的稳定性非常高，目前AWS中国区针对企业用户。
7. Auto-Scaling自动伸缩
- Auto-Scaling是AWS长期以来称霸云界的杀手锏。我可以在实例自动伸缩以后再机器做配置。所以我可以前摄性地做任何改变！
- Azure ，你必须设定服务器的最高用量，最高扩容到那个程度，比如你要先定义，最高10台机，如果Azure认为目前流量不繁忙，就会缩减到2台，等到流量来的时候，Azure才会按照你的设定走。所以这个伸缩的过程是先要设置【最高用量的服务器】，还要先进行机器【配置】，再启动Auto-Scaling。那么如果我想从git做动态代码部署呢？或者迭代参数呢？都不行。这点让我有点郁闷。
- 阿里云，虽然几乎没有DevOps工具，但是他依旧支持auto-scaing。但是你必须创建你的定制图像，然后根据流量，把新机器创建到集群。同样，没有Cli/Cloudformation，要管理auto-scaling很难。我是能不碰这些就不碰这些。
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