2026년에 “클라우드 뭐 쓸까요?”라는 질문이 더 어려워진 이유는 단순합니다. 셋 다 충분히 좋고, 특히 생성형 AI(GenAI)까지 붙으면서 성능/기능/요금/락인(종속) 변수가 폭발했거든요. 게다가 시장도 빠르게 커지고 있습니다. Synergy Research는 2025년 Q3 기준으로 클라우드 인프라 시장에서 AWS·Microsoft·Google 3사가 합산 63%를 차지한다고 보고했고, 같은 기간 점유율은 AWS 29%, Microsoft 20%, Google 13%로 제시합니다. (Synergy Research Group)

1) 인프라(리전/가용영역/존): “가까운 곳에 깔면 끝”이 아니다
- - 2026년 기준 공식 인프라 수치
  - 한국(대한민국) 리전 관점 체크(국내 서비스라면 꽤 중요)
2) 서비스 폭 vs 운영 난이도: AWS가 “기능이 많다”는 말의 진짜 의미
3) Kubernetes(컨테이너): EKS vs AKS vs GKE의 체감 차이
4) 서버리스: Lambda vs Functions vs Cloud Run — 2026에 더 중요한 이유
5) 데이터/분석: BigQuery vs Redshift vs (Synapse→)Fabric, 무엇이 다른가
6) 생성형 AI: Bedrock vs Azure OpenAI vs Vertex AI — “모델”보다 “운영 방식”이 갈린다
7) 하이브리드/멀티클라우드: “클라우드는 결국 혼합형”이 됐다
8) 비용(클라우드 요금) 차이: “어디가 싸냐”보다 “어떻게 사느냐”가 갈린다
9) 보안/ID/거버넌스: 2026 선택의 “숨은 승부처”
그래서… 2026년에 뭘 고르면 좋을까? (상황별 추천)
최종 선택 체크리스트(10분만 투자하면 실패 확률 확 줄어듦)
FAQ (구글 SEO용 Q&A)

2026 클라우드 비교 결론만 먼저

AWS: 서비스 폭이 매우 넓고(200+ 서비스), 인프라 선택지가 많아 “클라우드 종합마트”에 가깝습니다. 대신 설계가 복잡해지기 쉽습니다. (Amazon Web Services, Inc.)
Azure: 기업/조직(특히 Microsoft 스택)과 하이브리드 운영에 강합니다. ID 체계(Entra)와 관리 체계(Arc)가 “기업 운영 표준”에 가깝습니다. (Microsoft Learn)
GCP: 데이터/분석(BigQuery)·Kubernetes(GKE)·서버리스(Cloud Run)를 깔끔하게 가져가고 싶을 때 매력적입니다. 인프라 규모도 2026년 1월 기준 42 리전/127 존으로 강력합니다. (Google Cloud)

2026 AWS vs Azure vs GCP 한눈에 비교표

구분	AWS	Azure	GCP
글로벌 인프라(공식 수치)	38 리전 / 120 AZ(추가 3개 리전·10 AZ 계획 발표)	70+ 리전 / 400+ 데이터센터	42 리전 / 127 존(2026-01-08 업데이트 표기)
강한 이미지	“가장 폭넓은 서비스”	“기업/조직 친화·하이브리드 강자”	“데이터·K8s·서버리스가 깔끔”
대표 Kubernetes	EKS(+ 자동화 모드 강조)	AKS	GKE(+ Autopilot)
대표 서버리스	Lambda / Fargate	Azure Functions	Cloud Run / Cloud Run functions
데이터 분석 축	Redshift(서버리스 포함)	Synapse → Fabric 중심 재편 흐름	BigQuery(완전 서버리스 EDW)
생성형 AI 축	Bedrock(다양한 FM, 통합 API)	Azure OpenAI(엔터프라이즈 보안 약속)	Vertex AI(Gemini + Model Garden)
하이브리드/멀티	Outposts	Azure Arc	Anthos

인프라/리전 수치는 각 사 공식 페이지 기준입니다. (Amazon Web Services, Inc.)
AWS의 “추가 리전 발표(사우디·칠레·EU Sovereign Cloud)”도 공식에 명시돼 있습니다. (Amazon Web Services, Inc.)

1) 인프라(리전/가용영역/존): “가까운 곳에 깔면 끝”이 아니다

클라우드는 결국 거리(지연시간) + 장애 격리 + 데이터 레지던시 문제로 귀결됩니다.
여기서 3사의 구조가 비슷하면서도 다릅니다.

AWS: Region 안에 Availability Zone(AZ) 여러 개
Azure: Region 개념 + (리전에 따라) Availability Zone 구성
GCP: Region 안에 Zone 여러 개

2026년 기준 공식 인프라 수치

AWS: 38 Regions, 120 AZ (Amazon Web Services, Inc.)
Azure: 70+ Regions, 400+ datacenters (Microsoft Azure)
GCP: 42 Regions, 127 Zones (Last updated 2026-01-08) (Google Cloud)

한국(대한민국) 리전 관점 체크(국내 서비스라면 꽤 중요)

AWS: Asia Pacific (Seoul) = ap-northeast-2, 4 AZ 표기 (AWS Documentation)
Azure: Korea Central(Seoul), Korea South(Busan) (Microsoft Learn)
GCP: Seoul region(asia-northeast3) (3개 존으로 시작했다고 공식 블로그에서 설명) (Google Cloud)

👉 결론: “한국 사용자 대상”이면 셋 다 선택지는 충분합니다. 다만 서비스별 제공 여부(예: 특정 AI 모델, 특정 DB, 특정 GPU)는 리전마다 다르니, 최종 확정 전엔 “제품이 리전에 있냐”를 반드시 확인해야 합니다(이게 이직/이전 비용을 갈라요).

2) 서비스 폭 vs 운영 난이도: AWS가 “기능이 많다”는 말의 진짜 의미

AWS는 공식적으로 200+ 서비스를 강조합니다. (Amazon Web Services, Inc.)
Azure도 200+ 제품/서비스를 언급합니다. (Microsoft Azure)

그런데 중요한 포인트는 “숫자”가 아니라 조립 방식입니다.

AWS는 작은 부품(서비스)을 조합해 아키텍처를 만드는 느낌이 강합니다. 잘 만들면 최적화가 끝내주지만, 팀 경험이 부족하면 서비스 선택 자체가 리스크가 됩니다.
Azure는 기업에서 익숙한 운영 방식(조직/권한/정책/하이브리드)을 “플랫폼 운영 표준”처럼 제공하려는 색이 강합니다.
GCP는 핵심 제품군(데이터·K8s·서버리스)을 비교적 단정하게 묶어 “복잡도 대비 효율”을 노리기 좋습니다.

3) Kubernetes(컨테이너): EKS vs AKS vs GKE의 체감 차이

Kubernetes를 “그냥 컨테이너 돌리는 도구”로 보면 셋이 비슷해 보이지만, 실제 운영에선 다음이 갈립니다.

GKE: “Kubernetes 본가 느낌” + Autopilot

GCP 문서에서 Kubernetes가 Google에서 개발되었다고 명시합니다. (Google Cloud Documentation)
또한 GKE Autopilot은 노드/스케일링/보안 등 인프라 구성을 Google이 관리하는 모드라고 설명합니다. (Google Cloud Documentation)

➡️ 운영 인력을 최소화하고 싶거나, 표준화된 K8s 운영을 원하면 GKE가 강점이 됩니다.

EKS: AWS 생태계에 가장 자연스럽게 붙는 K8s

EKS는 AWS의 관리형 Kubernetes 서비스로 설명되며, “어디서든(K8s) 운영”을 강조합니다. (Amazon Web Services, Inc.)

➡️ 이미 AWS를 쓰고 있거나, IAM/네트워킹/관측(CloudWatch 등)까지 AWS로 통일하고 싶으면 EKS가 자연스럽습니다.

AKS: 기업 조직/정책/하이브리드와 결합이 쉬운 K8s

AKS는 관리형 Kubernetes 서비스로 운영 오버헤드를 줄인다고 설명합니다. (Microsoft Learn)

➡️ 특히 조직이 Microsoft 기반(Windows/AD/Entra/Power Platform/DevOps/GitHub)일수록 “기업 운영 표준”이 빠르게 잡힙니다.

4) 서버리스: Lambda vs Functions vs Cloud Run — 2026에 더 중요한 이유

생성형 AI 시대에 서버리스가 다시 뜨는 이유는 단순합니다.

트래픽이 출렁인다(이벤트/배치/에이전트 호출)
PoC를 빠르게 해야 한다
“항상 켜둔 서버”가 돈을 먹는다

AWS Lambda

Lambda는 “서버를 프로비저닝/관리 없이 코드 실행, 사용한 만큼 과금”으로 설명됩니다. (Amazon Web Services, Inc.)

Azure Functions

Azure Functions도 “서버리스로 코드/인프라를 줄이고 비용을 낮춘다”고 공식 문서가 설명합니다. (Microsoft Learn)

GCP Cloud Run (+ Cloud Run functions)

Cloud Run은 “코드/함수/컨테이너를 구글 스케일 인프라 위에서 실행”하는 완전 관리형 플랫폼입니다. (Google Cloud Documentation)
그리고 중요한 변화: Google Cloud Functions가 ‘Cloud Run functions’로 통합되었다고 Google이 공식 발표했습니다. (Google Cloud)

➡️ 2026 관점에서 “서버리스 = 함수”가 아니라, 서버리스 = 컨테이너까지 자연스럽게 가는 흐름이 강해졌고, 이 지점에서 Cloud Run의 존재감이 큽니다.

5) 데이터/분석: BigQuery vs Redshift vs (Synapse→)Fabric, 무엇이 다른가

GCP BigQuery: “완전 서버리스 EDW”를 원하면

BigQuery는 공식적으로 “완전 관리형 & 완전 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스”라고 소개합니다. (Google Cloud)

➡️ 운영 부담(클러스터/노드 관리)을 줄이고, SQL 기반 분석을 빠르게 돌리는 팀에 강합니다.

AWS Redshift: “DW도 서버리스로” + AWS 생태계 결합

Redshift는 “빠르고 완전 관리형 클라우드 데이터 웨어하우스”로 소개되며, Redshift Serverless도 함께 강조합니다. (Amazon Web Services, Inc.)

➡️ 이미 S3/Glue/Lambda 등 AWS 분석 스택을 깔아두었다면 Redshift가 결합이 쉽습니다.

Azure: Synapse에서 Fabric 중심으로 재편되는 흐름

Azure Synapse 페이지 자체에 “Migrate to Microsoft Fabric” 메시지가 보입니다. (Microsoft Azure)
또 Microsoft는 Fabric을 엔드-투-엔드 분석 플랫폼으로 설명합니다. (Microsoft Learn)

➡️ Power BI/Office/조직 계정 기반 분석 문화가 있는 회사는 Fabric이 “조직 도입 속도”가 빠를 가능성이 큽니다.

6) 생성형 AI: Bedrock vs Azure OpenAI vs Vertex AI — “모델”보다 “운영 방식”이 갈린다

AWS Bedrock: 모델 선택 폭 + 통합 API

Bedrock은 “여러 회사/아마존의 파운데이션 모델을 통합 API로 제공하는 완전 관리형 서비스”라고 설명합니다. (AWS Documentation)
또 Bedrock Marketplace로 100+ 파운데이션 모델 접근을 강조한 발표도 있습니다. (Amazon Web Services, Inc.)

➡️ “특정 모델에 올인하기 싫다”, “여러 모델을 바꿔 끼우며 최적화하고 싶다”에 강합니다.

Azure OpenAI: 엔터프라이즈 보안/거버넌스 + OpenAI 모델

Azure OpenAI는 “OpenAI 최신 모델을 Azure의 보안/엔터프라이즈 약속과 함께 제공”한다고 FAQ에서 설명합니다. (Microsoft Learn)

➡️ 조직이 이미 Azure 보안/정책 체계를 갖고 있다면, GenAI도 같은 운영 체계로 넣기 쉬워집니다.

Google Vertex AI: Gemini + Model Garden + 플랫폼 통합

Vertex AI는 “완전 관리형 통합 AI 개발 플랫폼”이며 200+ 파운데이션 모델 접근을 언급합니다. (Google Cloud Documentation)

➡️ 데이터(BigQuery 등)와 AI를 한 플랫폼에서 빠르게 연결하려는 팀에 강합니다.

7) 하이브리드/멀티클라우드: “클라우드는 결국 혼합형”이 됐다

2026년 현실은 이렇습니다.
완전 올-인 클라우드는 줄고, “기존 레거시 + 일부 클라우드 + 엣지”가 더 흔해지고 있습니다.

AWS Outposts: AWS 서비스를 온프레미스/엣지로 확장하는 완전 관리형 하이브리드로 소개됩니다. (Amazon Web Services, Inc.)
Azure Arc: 온프레미스/멀티클라우드 리소스를 Azure에 “투영”해서 단일 제어면으로 관리한다고 설명합니다. (Microsoft Azure)
Google Anthos: 하이브리드/멀티클라우드 환경에서 “일관된 플랫폼”을 제공한다고 소개합니다. (Google Cloud)

➡️ 하이브리드 운영이 중요할수록 Azure Arc의 존재감이 커지는 편이고, 컨테이너 기반 표준화를 강하게 밀면 Anthos도 후보가 됩니다. AWS는 Outposts로 “AWS 운영 모델을 그대로 온프레로” 가져가는 느낌이 강합니다.

8) 비용(클라우드 요금) 차이: “어디가 싸냐”보다 “어떻게 사느냐”가 갈린다

요금 비교 글에서 흔히 하는 실수:
온디맨드 단가만 비교하고 결론 내리기.

2026년에는 셋 다 “약정 할인/자동 할인/추천”이 촘촘해서, 실제 청구서는 이렇게 갈립니다.

대표 할인/절감 메커니즘(공식)

AWS Savings Plans: 온디맨드 대비 최대 72% 절감을 강조 (Amazon Web Services, Inc.)
Azure savings plan for compute: 시간당 지출 약정으로 할인, 공식 문서에서 최대 65% 절감 언급 (Microsoft Learn)
GCP: Committed use discounts(CUDs) 문서로 제공 (Google Cloud Documentation)
GCP: Sustained use discounts(SUDs)는 월 25% 이상 사용 시 자동 할인으로 설명 (Google Cloud Documentation)

계산기는 “필수”

AWS Pricing Calculator (Amazon Web Services, Inc.)
Azure Pricing calculator (Microsoft Azure)
Google Cloud Pricing Calculator (Google Cloud)

비용 가시화 도구(운영 단계에서 중요)

AWS Cost Explorer (Amazon Web Services, Inc.)
Google Cloud Billing Reports (Google Cloud Documentation)

9) 보안/ID/거버넌스: 2026 선택의 “숨은 승부처”

클라우드는 “기술 선택”이 아니라, 결국 조직 운영 모델입니다.
즉, 권한/정책/감사/계정 구조가 늦게 잡히면 비용과 사고가 같이 터집니다.

AWS IAM: AWS 리소스 접근을 중앙에서 제어하는 서비스로 공식 문서가 설명합니다. (AWS Documentation)
AWS Control Tower: 멀티 계정 거버넌스(landing zone, account factory 등)를 제공한다고 설명합니다. (AWS Documentation)
Microsoft Entra ID: Azure AD의 새 이름(Entra ID)로 안내됩니다. (Microsoft Learn)
Google Cloud IAM: 권한을 통합 관리하는 IAM 문서가 제공됩니다. (Google Cloud Documentation)
Google Cloud Resource hierarchy: 조직/폴더/프로젝트 구조로 거버넌스를 잡는 리소스 계층 개념이 문서화돼 있습니다. (Google Cloud Documentation)

➡️ 실무 조언: “계정 구조/조직 정책을 먼저” 잡고 서비스 고르는 게, 반대로 하는 것보다 거의 항상 싸게 먹힙니다.

그래서… 2026년에 뭘 고르면 좋을까? (상황별 추천)

AWS가 유리한 경우

“우리는 가능한 모든 옵션이 필요하다(서비스 폭/기능 다양성)”
인프라 설계/운영에 강한 팀이고, 최적화(네트워킹/보안/관측)까지 세밀하게 하고 싶다
글로벌 AZ/리전 전략을 촘촘하게 가져가야 한다 (Amazon Web Services, Inc.)

Azure가 유리한 경우

Microsoft 기반 조직(계정/정책/업무도구)과 자연스러운 결합이 중요하다
하이브리드/멀티 환경을 하나의 제어면으로 운영하고 싶다(Azure Arc) (Microsoft Azure)
GenAI를 “기업 보안 약속” 기반으로 도입하고 싶다(Azure OpenAI) (Microsoft Learn)

GCP가 유리한 경우

데이터/분석을 서버리스로 빠르게(=BigQuery) 굴리고 싶다 (Google Cloud)
Kubernetes 운영을 최대한 단순화하고 싶다(GKE Autopilot) (Google Cloud Documentation)
서버리스/컨테이너 중심 개발(Cloud Run)에 팀이 익숙하다 (Google Cloud Documentation)
2026-01 기준 인프라 규모(42 리전/127 존)도 충분히 강력하다 (Google Cloud)

최종 선택 체크리스트(10분만 투자하면 실패 확률 확 줄어듦)

주요 고객 국가/리전이 어디인가? (지연시간/데이터 레지던시)
필수 서비스(AI 모델, GPU, DB)가 해당 리전에 존재하는가?
운영 인력은 충분한가? (K8s/네트워크/보안 전문성)
ID/권한 체계를 무엇으로 표준화할 것인가? (IAM/Entra/IAM)
비용은 “온디맨드”가 아니라 약정/자동할인/조직 정책까지 포함해 산정했는가? (Amazon Web Services, Inc.)
멀티클라우드가 진짜 필요한가, 아니면 “벤더 2개로 복잡도만 2배”가 되는가?
1~2년 뒤 이전(마이그레이션) 비용까지 감당 가능한가?

FAQ (구글 SEO용 Q&A)

Q1. 2026년 기준 AWS·Azure·GCP 중 점유율 1위는 어디인가요?

Synergy Research의 2025년 Q3 자료에서는 AWS 29%, Microsoft 20%, Google 13%로 제시합니다. (Synergy Research Group)

Q2. “리전 수”는 Azure가 많은데, 그럼 Azure가 무조건 좋은가요?

리전 수는 중요하지만 “내가 쓰려는 서비스가 그 리전에 있느냐”가 더 중요합니다. Azure는 70+ 리전을 강조합니다. (Microsoft Azure)

Q3. 한국(서울/부산) 리전이 필요한데 3사 모두 있나요?

네. AWS는 Seoul(ap-northeast-2), Azure는 Korea Central/ South, GCP는 Seoul(asia-northeast3)을 공식 문서/블로그에서 확인할 수 있습니다. (AWS Documentation)

Q4. 생성형 AI는 어디가 제일 좋나요?

“무조건 1등”은 없고 운영 방식이 다릅니다.

모델 선택 폭과 통합 API는 Bedrock (AWS Documentation)
OpenAI 모델을 엔터프라이즈 Azure 운영체계로 쓰면 Azure OpenAI (Microsoft Learn)
Gemini/Model Garden 기반의 통합 플랫폼은 Vertex AI (Google Cloud Documentation)

Q5. Kubernetes는 GKE가 더 좋다는 말이 많은 이유가 뭔가요?

GCP 문서에서 Kubernetes가 Google에서 개발되었다고 설명하고, GKE는 관리형 구현이라고 설명합니다. 또한 Autopilot으로 운영 부담을 줄이는 선택지도 명확합니다. (Google Cloud Documentation)

Q6. 서버리스는 2026년에 뭐가 핵심인가요?

함수만이 아니라 “컨테이너까지 서버리스로”가 핵심입니다. Google은 Cloud Functions가 Cloud Run functions로 통합됐다고 공식 발표했습니다. (Google Cloud)

Q7. 클라우드 비용 폭탄을 피하려면 뭘 먼저 해야 하나요?

온디맨드 비교보다, 약정 할인(예: AWS Savings Plans, Azure savings plan, GCP CUDs) + 자동할인(SUDs) + 비용 가시화 도구를 먼저 설계하세요. (Amazon Web Services, Inc.)

Q8. 멀티클라우드는 꼭 해야 하나요?

규제/벤더 리스크/특정 서비스 이유가 명확하면 가치가 있지만, 이유 없이 시작하면 운영 복잡도와 비용만 커지기 쉽습니다. 멀티/하이브리드 관리 도구(Azure Arc, Anthos, Outposts)로 “관리 전략”부터 잡는 게 안전합니다. (Microsoft Azure)