1. Nuvem pública:

Melhor para: Computação, armazenamento e rede econômicos, escaláveis ​​e flexíveis.

Recursos:

- Preços pré-pagos: Pague apenas pelos recursos que você usa.
- Escalabilidade: Aumente ou reduza facilmente seus recursos conforme necessário.
- Flexibilidade: Escolha entre vários sistemas operacionais, linguagens de programação e ferramentas.
- Confiabilidade: Dados replicados em diversas regiões para alta disponibilidade.
- Segurança: Medidas de segurança de última geração para proteger seus dados.

Exemplos: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Alibaba Cloud.

2. Nuvem privada:

Melhor para: Organizações que exigem recursos dedicados e controle e segurança aprimorados.

Recursos:

- Recursos dedicados: Uso exclusivo de hardware, software e recursos de rede.
- Controle: Controle total sobre a infraestrutura subjacente.
- Segurança: Medidas de segurança aprimoradas para dados confidenciais.
- Escalabilidade: Escalabilidade dentro dos limites do seu ambiente de nuvem privada.

Exemplos: Data centers locais, nuvens privadas hospedadas (por exemplo, VMware vCloud Director), nuvens privadas baseadas em OpenStack.

3. Nuvem Híbrida:

Melhor para: Organizações que precisam de uma combinação de flexibilidade de nuvem pública e controle e segurança de nuvem privada.

Recursos:

- Escalabilidade combinada: Aproveite a escalabilidade da nuvem pública para picos de carga e o controle da nuvem privada para dados confidenciais.
- Mobilidade de dados: Mova dados facilmente entre nuvens públicas e privadas.
- Flexibilidade: Escolha a melhor solução de nuvem para cada carga de trabalho.
- Otimização de custos: Use a nuvem pública para aplicações sensíveis ao custo e a nuvem privada para aplicações de missão crítica.

Exemplos: Postos avançados da AWS, Microsoft Azure Stack, Google Anthos, solução Oracle Cloud VMware.

4. Multinuvem:

Melhor para: Organizações que desejam evitar a dependência de fornecedores e aproveitar os melhores serviços de vários provedores de nuvem.

Recursos:

- Independência do fornecedor: Use vários provedores de nuvem simultaneamente para diferentes cargas de trabalho.
- Maior confiabilidade: A redundância entre vários provedores de nuvem reduz o risco de tempo de inatividade.
- Otimização de custos: Selecione o provedor de nuvem mais econômico para cada carga de trabalho.
- Flexibilidade: Acesse uma gama mais ampla de serviços e recursos de diferentes provedores de nuvem.

Exemplos: Usando AWS para computação, Azure para armazenamento e GCP para aprendizado de máquina.

5. Computação sem servidor:

Melhor para: Desenvolvimento rápido de aplicativos, cargas de trabalho orientadas a eventos e otimização de custos.

Recursos:

- Sem gerenciamento de servidor: O provedor de nuvem gerencia os servidores subjacentes, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na construção de aplicativos.
- Pagamento por uso: Pague apenas pelo tempo de computação que você usa.
- Escalabilidade: Dimensionamento automático para atender à demanda sem intervenção manual.
- Orientado por eventos: Funções de gatilho com base em eventos específicos (por exemplo, solicitações HTTP, atualizações de banco de dados).

Exemplos: AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, IBM Cloud Functions.

6. Conteinerização:

Melhor para: Implantar e gerenciar aplicativos de maneira leve e portátil.

Recursos:

- Isolamento: Os contêineres isolam os aplicativos da infraestrutura subjacente.
- Portabilidade: Os contêineres podem ser facilmente movidos entre diferentes ambientes.
- Escalabilidade: Os contêineres podem ser facilmente aumentados ou reduzidos conforme necessário.
- Eficiência de recursos: Os contêineres usam menos recursos em comparação com as máquinas virtuais tradicionais.

Exemplos: Docker, Kubernetes, Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS), Google Kubernetes Engine (GKE).

7. Análise de dados:

Melhor para: Processar, analisar e visualizar grandes conjuntos de dados para obter insights.

Recursos:

- Processamento de dados: Lide com grandes volumes de dados usando estruturas de processamento de dados escaláveis.
- Armazenamento de dados: Armazene e gerencie dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.
- Análise de dados: Execute análises complexas de dados usando várias ferramentas e linguagens.
- Visualização de dados: Crie visualizações interativas para apresentar insights e tendências.

Exemplos: AWS Redshift, Azure Synapse Analytics, Google BigQuery, IBM Cloud Analytics.

8. Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML):

Melhor para: Criação de aplicativos baseados em IA, modelos preditivos e algoritmos de aprendizado de máquina.

Recursos:

- Ferramentas de IA e ML: Acesse uma variedade de ferramentas e bibliotecas de IA e ML.
- Modelos pré-treinados: Use modelos de IA pré-treinados para diversas tarefas (por exemplo, reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural).
- Processamento de dados: Lide com dados em grande escala para treinamento e inferência.
- Implantação do modelo: Implante modelos treinados em ambientes de produção.

Exemplos: Serviços AWS AI/ML, serviços Azure AI/ML, serviços Google Cloud AI/ML, serviços IBM Cloud AI/ML.