Kurz gesagt (TL;DR)
Die Wahl zwischen den beiden Hyperscalern definiert die Zukunft italienischer Fintechs und balanciert Netzwerklatenz mit strenger regulatorischer Compliance.
Google zeichnet sich durch globale Datenkonsistenz und MLOps aus, während AWS operative Reife und einen pragmatischen Ansatz für künstliche Intelligenz garantiert.
Das fortschrittliche Management kryptografischer Schlüssel und die Datensouveränität stellen das entscheidende Schlachtfeld für die finanzielle Sicherheit dar.
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Wir schreiben das Jahr 2026, und die Wahl zwischen google cloud vs aws ist nicht mehr nur eine Frage, wer die virtuelle Maschine zum niedrigsten Preis anbietet. Für ein italienisches Fintech–Startup, bei dem die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (DORA, DSGVO) auf die Notwendigkeit einer aggressiven Time-to-Market trifft, definiert diese Entscheidung die technologische DNA des Unternehmens für das nächste Jahrzehnt. Als Senior Editor und Cloud-Architekt, der kritische Migrationen für Finanzplattformen wie MutuiperlaCasa.com überwacht hat, werde ich die strukturellen Unterschiede zwischen den beiden Hyperscalern analysieren und dabei über das Marketing hinausgehen, um die Hardware, die Glasfaser und den Code zu beleuchten.
1. Infrastruktur und Networking: Der Kampf um die Latenz in Italien
Für ein Fintech, das im Hochfrequenzhandel oder bei Sofortzahlungen tätig ist, ist Latenz kein Detail: Sie ist ein Wettbewerbsvorteil. Beide Anbieter haben inzwischen ihre physische Präsenz in Italien gefestigt (AWS in Mailand eu-south-1 und Google Cloud in Mailand europe-west8), aber der Ansatz beim Netzwerk ist philosophisch unterschiedlich.
Google Cloud: Das private globale Netzwerk
Google betreibt eines der größten privaten Glasfasernetzwerke der Welt. Wenn ein Paket in das Google-Netzwerk eintritt (über einen Point of Presence in Mailand oder Rom), reist es fast ausschließlich über deren Infrastruktur bis zum Ziel und vermeidet das öffentliche Internet. Für Fintech-Anwendungen, die grenzüberschreitende Stabilität erfordern, reduziert dies den Jitter drastisch.
- Vorteil: Geringere deterministische Latenz zwischen Regionen.
- Network Tier: Die Option Premium Tier ist kostspielig, aber unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Benutzerverkehr in den nächstgelegenen PoP eintritt und über den Google-Backbone reist.
AWS: Der Internet-zentrierte Ansatz
AWS verlässt sich stärker auf öffentliche Transit-Provider, um Daten zwischen dem Benutzer und dem Rechenzentrum zu bewegen, obwohl ihr Backbone zwischen den Regionen exzellent ist. AWS zeichnet sich jedoch durch die Granularität der Availability Zones (AZ) aus.
- Vorteil: Operative Reife der Verfügbarkeitszonen in Mailand.
- Global Accelerator: Ein notwendiger Dienst, um die Leistung des globalen Netzwerks von Google zu emulieren, indem der Verkehr durch das AWS-Netzwerk geleitet wird, jedoch mit zusätzlichen Kosten, die einkalkuliert werden müssen.
2. Verwaltete Datenbanken: Spanner vs. Aurora
Das Herzstück eines jeden Fintechs ist der Ledger (das Hauptbuch). Hier wird der Kampf zwischen google cloud vs aws erbittert und technisch.
Google Cloud Spanner: Der Heilige Gral der Konsistenz
Spanner ist eine global verteilte relationale Datenbank, die starke Konsistenz (ACID) auf planetarer Ebene bietet. Sie verwendet Atomuhren (TrueTime API) in den Rechenzentren, um Transaktionen zu synchronisieren.
- Use Case Fintech: Core-Banking-Systeme, die über mehrere Kontinente verteilt sein müssen, ohne das Risiko von Double-Spending.
- Nachteil: Hohe Kosten und totaler Lock-in. Es gibt keine Open-Source-Version von Spanner, die Sie lokal ausführen können.
Amazon Aurora: Die Evolution von PostgreSQL
Aurora ist eine mit PostgreSQL/MySQL kompatible Engine, die für die Cloud entwickelt wurde. Sie trennt die Berechnung vom Speicher und ermöglicht so eine schnelle Skalierbarkeit.
- Use Case Fintech: Die meisten Dienste für Kontoverwaltung, Wallets und KYC. Die Kompatibilität mit PostgreSQL bedeutet, dass Entwickler und Tools leicht zu finden sind.
- Aurora Global Database: Bietet eine schnelle Replikation zwischen Regionen (oft unter einer Sekunde), aber das globale Multi-Master-Schreiben ist komplexer zu verwalten als bei Spanner.
3. Künstliche Intelligenz: Vertex AI vs. Bedrock
Im Jahr 2026 ist KI nicht nur ein Add-on, sondern der Motor für Betrugserkennung und Kundenbetreuung.
Google Vertex AI
Google hat einen historischen Vorteil bei Daten und Modellen (Gemini). Vertex AI bietet eine überlegene End-to-End-MLOps-Suite. Wenn Ihr Data-Science-Team benutzerdefinierte Modelle für das Kredit-Scoring erstellen, trainieren und verteilen möchte, bietet Vertex AI stärker integrierte Pipelines (basierend auf Kubeflow).
AWS Bedrock
AWS hat einen pragmatischen Ansatz gewählt: der Supermarkt der Modelle zu sein. Bedrock ermöglicht den Zugriff per API auf Modelle von Anthropic (Claude), AI21, Cohere und Amazon Titan. Für ein Fintech, das GenAI schnell integrieren möchte, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu verwalten, ist Bedrock oft schneller zu implementieren und weniger komplex.
4. Sicherheit und Schlüsselverwaltung (KMS)
Die Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln ist entscheidend für die PCI-DSS-Konformität.
- AWS KMS: Ist der Industriestandard. Die Integration mit Diensten wie S3, RDS und Lambda ist granular und ausgereift. Die Funktion CloudHSM ermöglicht dedizierte Hardware für die Schlüsselverwaltung, was oft von strengeren italienischen Bankvorschriften gefordert wird.
- Google Cloud KMS: Bietet ähnliche Funktionen, zeichnet sich jedoch durch die Integration mit dem External Key Manager (EKM) aus, der es ermöglicht, Schlüssel außerhalb der Google-Cloud (z. B. On-Premise) zu halten, während deren Rechendienste genutzt werden. Dies ist ein entscheidender Punkt für CTOs, die um die Datensouveränität besorgt sind.
5. Strategie zum Vendor Lock-in: Entscheidungshilfe
Beim Vergleich von google cloud vs aws ist die Angst vor dem Lock-in allgegenwärtig. Hier ist meine Entscheidungsmatrix basierend auf Erfahrungswerten:
Wann man den Lock-in akzeptieren sollte (Go Native)
Wenn Sie ein Startup in der Seed- oder Series-A-Phase sind, ist Geschwindigkeit alles. Die Nutzung nativer Dienste wie AWS Lambda oder Google Cloud Run und proprietärer Datenbanken wie DynamoDB oder Firestore ermöglicht es Ihnen, Produkte in Wochen statt Monaten zu launchen. Die Kosten für das Umschreiben des Codes in 3 Jahren sind geringer als das Risiko, heute aufgrund von Langsamkeit zu scheitern.
Wann man Portabilität suchen sollte (Container & Kubernetes)
Wenn Sie eine Core-Banking-Plattform bauen, die 20 Jahre halten soll:
- Verwenden Sie Kubernetes (EKS auf AWS, GKE auf Google). GKE ist weithin als die beste verwaltete Implementierung von Kubernetes anerkannt, da es bei Google entstanden ist.
- Verwenden Sie offene Protokolle (PostgreSQL anstelle von proprietären, nicht standardisierten Datenbanken).
- Verwenden Sie Terraform oder OpenTofu für Infrastructure as Code und vermeiden Sie CloudFormation oder Deployment Manager.
6. Fazit: Welchen Anbieter für Ihr Fintech wählen?
Es gibt keinen einzigen Gewinner, aber es gibt Gewinner für spezifische Szenarien:
- Wählen Sie Google Cloud, wenn: Ihre Priorität auf Datenanalyse liegt (BigQuery ist unschlagbar), Sie natives Kubernetes (GKE) benötigen oder eine global konsistente Datenbank (Spanner) für komplexe Transaktionen brauchen. Das Netzwerk ist für verteilte Lasten überlegen.
- Wählen Sie AWS, wenn: Sie das größte Ökosystem, die maximale Verfügbarkeit von Talenten auf dem Markt (es ist einfacher, AWS-Experten als GCP-Experten zu finden) und eine Suite von "langweiligen, aber stabilen" Diensten für traditionelle relationale Datenbanken suchen. Bedrock ist hervorragend geeignet, um LLMs von Drittanbietern schnell zu integrieren.
Die endgültige Wahl fällt oft auf die bereits vorhandenen Kompetenzen in Ihrem technischen Team. In einem Fintech-Umfeld reduziert die Vertrautheit mit den Tools menschliche Fehler, die die wahre Ursache der meisten Sicherheitskatastrophen sind.
Häufig gestellte Fragen
Die Wahl hängt von den spezifischen Prioritäten des Projekts ab. Google Cloud erweist sich als ideal, wenn man fortschrittliche Datenanalyse mit BigQuery, natives Kubernetes und globale Transaktionskonsistenz benötigt. Im Gegensatz dazu wird AWS bevorzugt, wenn man ein riesiges Ökosystem, eine einfache Rekrutierung von Talenten auf dem Markt und Stabilität bei traditionellen relationalen Datenbanken sucht. Oft sollte die endgültige Entscheidung auf den bereits im Team vorhandenen technischen Kompetenzen basieren, um operative Risiken zu minimieren.
Google Spanner bietet eine starke ACID-Konsistenz auf globaler Ebene, was es perfekt für Core-Banking-Systeme macht, die sich keine Fehler durch doppelte Ausgaben leisten können, auch wenn dies mit hohen Kosten verbunden ist. Amazon Aurora hingegen stellt eine Weiterentwicklung von PostgreSQL dar, die schnelle Skalierbarkeit und einfache Verwaltung für Dienste wie Wallets und KYC garantiert und dabei von einer großen Verfügbarkeit an Entwicklern und kompatiblen Tools profitiert, ohne die Komplexität des globalen Multi-Master-Schreibens.
Google Vertex AI setzt auf eine vollständige MLOps-Suite und proprietäre Modelle wie Gemini, was es für Data-Science-Teams überlegen macht, die benutzerdefinierte Modelle erstellen und trainieren wollen. AWS Bedrock verfolgt hingegen einen «Supermarkt-Ansatz» und bietet API-Zugriff auf verschiedene Modelle von Drittanbietern wie Claude und Titan, wodurch Unternehmen GenAI schnell integrieren können, ohne die komplexe zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen.
Google betreibt eines der größten privaten Glasfasernetzwerke der Welt und lässt Daten fast ausschließlich über die eigene Infrastruktur laufen, um die Instabilität des öffentlichen Internets zu vermeiden. AWS verlässt sich stärker auf öffentliche Transit-Provider, bietet jedoch zusätzliche Dienste zur Leistungssteigerung an. Für den Hochfrequenzhandel bietet die Methode von Google oft einen Vorteil in Bezug auf deterministische Latenz zwischen verschiedenen Regionen.
Für Startups in der Anfangsphase ist es ratsam, die technologische Bindung zu akzeptieren und native Dienste zu nutzen, um die Markteinführung zu beschleunigen. Für langfristige Bankplattformen besteht die beste Strategie jedoch in der Nutzung von Containern auf Kubernetes, wie GKE oder EKS, und offenen Protokollen wie PostgreSQL. Die Verwendung von agnostischen Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform hilft dabei, die Portabilität zu wahren und die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter langfristig zu reduzieren.
Quellen und Vertiefung
- Rat der Europäischen Union: Verordnung über die digitale operationale Resilienz (DORA)
- Europäische Kommission: Reform der EU-Datenschutzvorschriften (DSGVO)
- European Banking Authority (EBA): Leitlinien zu Auslagerungen an Cloud-Dienstleister
- Wikipedia: Technische Übersicht zu Google Spanner
- Wikipedia: Hochfrequenzhandel und Latenzanforderungen
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