Phase 4 · Chapter 4.01
AWS / GCP / Azure Basics
Cloud মানে অন্যের computer — কিন্তু সঠিকভাবে use করলে scale, reliability, এবং speed পাওয়া যায় যা on-prem-এ অসম্ভব।
Why Cloud for ML
Local laptop যেখানে fail করে
- GPU: A100/H100 কিনতে কোটি টাকা — cloud-এ ঘণ্টায় ভাড়া।
- Storage: TB-scale data, automatic backup, global access।
- Scale: Traffic spike-এ auto-scale — manual server provision লাগে না।
- Managed services: DB, queue, monitoring — তুমি শুধু config করো।
4 Pillars
যেকোনো cloud-এর core building blocks
- Compute — VM, container, serverless function।
- Storage — object (S3-like), block (disk), file (NFS)।
- Network — VPC, subnet, load balancer, CDN।
- IAM — user, role, policy — কে কী করতে পারবে।
Side-by-Side
Service comparison cheat-sheet
textproduction
Category AWS GCP Azure
---------------------------------------------------------------
Compute VM EC2 Compute Engine Virtual Machines
Container ECS / EKS GKE AKS
Serverless Lambda Cloud Functions Azure Functions
Object Storage S3 GCS Blob Storage
Managed DB RDS Cloud SQL Azure SQL
Managed ML SageMaker Vertex AI Azure ML
Container Reg. ECR Artifact Reg. ACR
Secrets Secrets Manager Secret Manager Key Vault
Monitoring CloudWatch Cloud Monitoring Azure MonitorChoosing
কোনটা বেছে নেবে?
- AWS: Market leader, সবচেয়ে বেশি service, enterprise default।
- GCP: ML/Data ecosystem সবচেয়ে শক্তিশালী (BigQuery, Vertex AI, TPU)।
- Azure: Microsoft stack (.NET, AD) থাকলে natural fit; OpenAI integration।
প্রথমে concepts শেখো — provider switch করা শুধু syntax change।
Cost Traps
Bill shock এড়াও
- GPU instance চালু রেখে ঘুমিয়ে পড়া — auto-stop schedule করো।
- S3 egress charge — cross-region traffic দামি।
- Idle load balancer — delete করো যদি service down থাকে।
- Budget alert বসাও first day-তেই।
Practice
Hands-on
- AWS free tier account খোলো; S3 bucket বানিয়ে file upload করো।
- CLI install:
aws configureচালাও। - Budget alert $5 set করো।
Takeaway
মনে রাখো
Cloud-এ tool অনেক, কিন্তু Compute + Storage + Network + IAM — এই ৪ pillar সব provider-এ এক।