# AWS vs GCP: qual provedor de nuvem?

> AWS vs Google Cloud Platform: a nuvem mais ampla e madura vs um desafiante forte em dados e Kubernetes. Serviços, preços, ecossistema e adequação a CI comparados.

Source: https://latchkey.dev/pt/learn/tool-comparisons/aws-vs-gcp  
Updated: 2026-06-26

A AWS é a nuvem mais ampla e madura, com o maior catálogo de serviços; o GCP é um desafiante forte com ferramentas líderes em dados, ML e Kubernetes.

A AWS tem a maior variedade de serviços, a presença regional mais profunda e o maior ecossistema de integrações e talentos, o que a torna um padrão seguro para quase qualquer carga. O GCP se diferencia em analytics de dados (BigQuery), Kubernetes gerenciado (o GKE inventou boa parte da categoria) e ergonomia para desenvolvedores, muitas vezes com preços mais simples. A AWS ganha em amplitude e maturidade; o GCP ganha em dados, Kubernetes e padrões limpos.

## Comparison

|  | AWS | GCP |
| --- | --- | --- |
| Amplitude | Maior catálogo | Focado, em crescimento |
| Pontos fortes | Tudo, maturidade | Dados, ML, Kubernetes |
| Preços | Granular, complexo | Mais simples, uso sustentado |
| Ecossistema | O maior | Forte, menor |
| Melhor para | Cargas amplas e maduras | Times de dados/ML e GKE-first |

## Caso de uso e ecossistema

A AWS combina com times que querem a mais ampla seleção de serviços, o maior número de regiões e o maior pool de contratação. O GCP combina com cargas pesadas em dados e ML, times padronizando em Kubernetes e quem valoriza o BigQuery e descontos mais simples por uso sustentado. Ambos têm bancos de dados gerenciados, serverless e rede maduros.

## Em CI e deploy

Ambos têm suporte de primeira classe ao GitHub Actions via OIDC, então você faz deploy sem chaves de longa duração. Qualquer um faz deploy de forma limpa a partir de runners gerenciados, onde runners mais rápidos encurtam builds de containers, planos do Terraform e etapas de deploy.

## Decide with your own numbers, not a feature table

Feature comparisons age badly and rarely decide anything, because both tools in a mature category can do the job. What differs is how each behaves on your repository, and that takes one afternoon to measure.

```Terminal
# time a cold install with each candidate, cache cleared
hyperfine --prepare "rm -rf node_modules" --warmup 1 \
  "<tool-a> install" "<tool-b> install"

# and the thing CI actually pays for: a cold run with no local cache
docker run --rm -v "$(pwd):/w" -w /w node:22 sh -c "<tool> install"
```

> Measure the cold path. Warm local benchmarks favour whichever tool you already have cached, which is exactly the condition a CI runner never has.

## What actually changes when you switch

- Lockfile format. A switch is a one-way door for anyone still on the old tool until everyone migrates, so plan it as a single coordinated change.
- Resolution strictness. Tools differ on whether an undeclared transitive import works, and the stricter one will surface latent bugs as new failures.
- CI cache configuration. The cache path and key differ per tool; carrying over the old ones silently disables caching.
- Everyone on the team and every runner must move together. Pin the version so they cannot drift.

## O veredito

Quer o catálogo mais amplo, a maior maturidade e o maior pool de talentos: AWS. Quer analytics de dados, ML e Kubernetes de ponta com preços mais simples: GCP. Muitos times adotam a AWS por padrão e recorrem ao GCP especificamente para BigQuery, ML ou uma plataforma centrada em GKE.

## FAQ

### AWS vs GCP: Which Cloud Provider?

AWS has the widest range of services, the deepest regional footprint, and the largest ecosystem of integrations and talent, making it a safe default for almost any workload. GCP differentiates on data analytics (BigQuery), managed Kubernetes (GKE invented much of the space), and developer ergonomics, often with simpler pricing.

### Use case and ecosystem?

AWS suits teams wanting the widest service selection, the most regions, and the biggest hiring pool. GCP suits data-heavy and ML workloads, teams standardizing on Kubernetes, and those who value BigQuery and simpler sustained-use discounts. Both have mature managed databases, serverless, and networking.

### In CI and deploy?

Both have first-class GitHub Actions support via OIDC, so you deploy without long-lived keys. Either deploys cleanly from managed runners, where faster runners shorten container builds, Terraform plans, and deploy steps.

### Which should I choose?

Want the broadest catalog, deepest maturity, and largest talent pool: AWS. Want best-in-class data analytics, ML, and Kubernetes with simpler pricing: GCP. Many teams default to AWS and reach for GCP specifically for BigQuery, ML, or a GKE-centric platform.

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