AWS vs Azure vs Google Cloud: Cómo elegir la plataforma adecuada

Los servicios de nube pública son populares debido a su gran escalabilidad, alta disponibilidad y numerosas opciones flexibles. El número de proveedores de nube sigue creciendo, pero los tres proveedores de nube más conocidos del mercado son Amazon, Microsoft y Google, que ofrecen Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Services, respectivamente.

Todas ellas son atractivas y ofrecen buenas funciones para infraestructura como servicio (IaaS), software como servicio (SaaS) y plataforma como servicio (PaaS). Revisemos y comparemos AWS, Azure y la nube de Google para ayudarle a elegir la mejor plataforma basada en la nube para las necesidades de su organización.

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Importante: La información facilitada en este artículo sobre las tres plataformas es válida en el momento de redactar este artículo. Los tres proveedores pueden actualizar e introducir cambios en sus plataformas y productos.

Breve historia de cada plataforma en nube

• AWS. Amazon es el pionero en servicios en la nube. La plataforma en la nube de Amazon es la plataforma de nube pública más antigua, ya que data de 2006, y ha dominado el mercado desde entonces. AWS se centra en servicios de nube pública más que en híbridos o privados.
• Azure. La plataforma en la nube Azure lleva en el mercado desde 2010. Microsoft decidió complementar su amplia gama de software construyendo una nube pública en sus propios centros de datos. Microsoft se encuentra ahora entre los tres principales operadores que ofrecen servicios de nube pública.
• Google Cloud Platform (GCP) se creó en 2011 para ofrecer servicios en la nube de Google. GCP es la plataforma en nube más joven, pero está creciendo rápidamente. GCP mejora los servicios IaaS, PaaS y SaaS de Google. Los centros de datos de Google ofrecen una gran infraestructura, que se utiliza para los servicios de búsqueda de Google, YouTube y Gmail. Los servicios en la nube de Google utilizan esta misma infraestructura, y Google Cloud Platform tiene la mayor tasa de crecimiento en el mercado de servicios en la nube.

Veredicto

En la mayoría de los casos, la antigüedad de la plataforma no será un factor decisivo. Sin embargo, conviene entender que los tres proveedores compiten por el mismo mercado. La elección de la plataforma se reducirá a las demás métricas que utilicemos para esta comparación.

Compatibilidad con máquinas virtuales

Todas las plataformas basadas en la nube proporcionan servicios informáticos para ejecutar máquinas virtuales (VM), seleccionar diferentes configuraciones para las VM y seleccionar una clase de VM. El disco, la CPU, la memoria y las operaciones de entrada/salida por segundo (IOPS) dependen de la clase de máquina virtual que elija. Las máquinas virtuales y el almacenamiento son los servicios más utilizados en las plataformas en nube.

• AWS. Las máquinas virtuales que se ejecutan en Amazon Web Services se denominan instancias de Elastic Compute Cloud (EC2). Puede seleccionar instancias EC2 con ajustes preconfigurados o configurar manualmente los ajustes del hardware virtual. Las instancias de Amazon EC2 pueden ejecutarse en diferentes ubicaciones, es decir, centros de datos de diferentes regiones geográficas. Cabe destacar que AWS ofrece la mayor variedad de centros de datos de los tres proveedores.
• Azure. Las máquinas virtuales de Azure utilizan núcleos de procesador reales, que es una de las principales ventajas de Azure. Por ejemplo, si configura una máquina virtual para utilizar un procesador con cuatro núcleos, Azure proporciona un procesador con cuatro núcleos reales (sin hyper-threading). Por otro lado, AWS y Google Cloud Platform crearían un procesador VM con dos núcleos y cuatro hilos (utilizando hyper-threading). Los núcleos reales ofrecen un mayor rendimiento de la CPU para las máquinas virtuales que se ejecutan en Azure frente a las máquinas virtuales con configuraciones similares en otras plataformas de nube.
• Google Cloud utiliza Google Compute Engine para ejecutar máquinas virtuales en Google Cloud Platform. Aunque ofrece una menor variedad de máquinas virtuales en comparación con AWS y Azure, Google se centra más en los contenedores y Kubernetes para ejecutar aplicaciones escalables horizontalmente con una arquitectura de microservicios.

En la tabla siguiente se comparan los parámetros máximos de configuración de computación de máquinas virtuales para las plataformas en nube de AWS, Azure y Google (en el momento de redactar este documento, según la información de los respectivos sitios web oficiales).

Veredicto

La elección depende de lo siguiente:

• Si sus aplicaciones requieren ejecutarse en máquinas virtuales que utilicen núcleos de procesador reales en lugar de virtuales (núcleos hyper-threading), opte por la nube Azure.
• Amazon proporciona la mayor gama de instancias EC2 con diferentes combinaciones de configuración de CPU y memoria. Si necesita utilizar varias máquinas virtuales con diferentes cantidades de recursos de CPU y memoria para distintos tipos de cargas de trabajo, puede optar por la nube de Amazon.
• Google Cloud ofrece menos combinaciones de configuración de procesador para las máquinas virtuales. Por eso AWS y Azure son mejores para cargas de trabajo especializadas.

Compatibilidad con contenedores

Las tres plataformas en la nube son compatibles con la ejecución de contenedores, que ahora son extremadamente populares entre los desarrolladores de aplicaciones que utilizan microservicios.

• Google desempeñó un papel importante en el desarrollo de Kubernetes para la orquestación de contenedores y, como resultado, Google Cloud Platform tiene una buena compatibilidad con Kubernetes y los contenedores Docker. Google Cloud Run se utiliza para desarrollar e implantar aplicaciones en contenedores altamente escalables.
• Amazon proporciona Amazon Elastic Container Registry, Amazon Elastic Container Service y Amazon Elastic Kubernetes Service. Los servicios de contenedores son compatibles con Kubernetes, contenedores Docker y servicios Fargate (Amazon EC2 Container Service).
• Azure dispone de dos servicios de contenedores: Azure Kubernetes Service (AKS) y Azure Container Service (ACS). El hub Docker y Azure Container Registry se utilizan para gestionar contenedores.

La siguiente tabla enumera cada servicio de contenedor en AWS vs Azure vs Google Cloud.

Veredicto

Para las cargas de trabajo que ejecutan aplicaciones en contenedores en la nube, opte por Google Cloud Platform. Google es el primer actor del mercado en desarrollar el estándar Kubernetes y cuenta con la mayor experiencia en la ejecución de contenedores.

Almacenamiento en la nube

El almacenamiento en la nube, junto con las máquinas virtuales, es el servicio de plataforma en la nube más importante que se utiliza, y a menudo se trata en comparaciones de AWS vs Azure vs Google Cloud. Cada plataforma en la nube ofrece distintos tipos de almacenamiento en la nube con sus propias terminologías y niveles.

Almacenamiento en la nube de Amazon

• Amazon S3 es un servicio de almacenamiento a nivel de objeto. Todos los archivos y carpetas se almacenan como objetos en cubos de Simple Storage Service (S3).
• Amazon Elastic Block Storage (EBS) es un servicio de almacenamiento basado en bloques. Los volúmenes EBS se conectan a instancias de Amazon EC2 para proporcionar discos virtuales a las máquinas virtuales de AWS.
• Amazon Glacier es un almacenamiento en frío para datos poco utilizados, por ejemplo, backups y datos archivados.
• Elastic File System (EFS) es un sistema de archivos escalable en la nube para Linux que puede conectarse a instancias EC2 que se ejecutan en la nube y a máquinas in situ. NFSv4 se utiliza normalmente para conectar máquinas a EFS. Las cargas de trabajo generales y el uso compartido de archivos son usos populares de EFS (configuración de un servidor de archivos, almacenamiento de datos de aplicaciones, etc.).

Nota: Storage Gateway es un servicio especial configurado en la nube y en el sitio (en una máquina virtual) para conectar máquinas locales al almacenamiento en la nube de AWS.

Plataforma de almacenamiento Azure

• Azure Files es un servicio de almacenamiento universal para compartir archivos con máquinas virtuales que se ejecutan en Azure y máquinas locales que se ejecutan in situ.
• Azure Blob es un almacenamiento escalable para big data, incluidos datos de texto y datos binarios.
• Los Azure Disks son bloques de almacenamiento utilizados como volúmenes para las máquinas virtuales Azure.
• Azure Tables almacena datos estructurados para bases de datos NoSQL (sin esquema).
• Azure Queues o Azure Queue Storage es un tipo de almacenamiento especial para grandes cantidades de mensajes que son utilizados por las aplicaciones para comunicarse entre los componentes de la aplicación.

Almacenamiento en la nube de Google

• Los discos persistentes son almacenamiento en bloque para máquinas virtuales que se ejecutan en Google Cloud (Google Cloud Compute Engine). Los discos persistentes también se utilizan para Google Kubernetes Engine Service.
• El almacenamiento de objetos, con funciones como el control de versiones y los permisos de acceso, utiliza cubos para almacenar objetos.
• Filestore es un almacenamiento de archivos en red utilizado para almacenar, compartir y acceder a datos a través de una red.

Las opciones de almacenamiento en la nube con AWS vs Azure vs Google Cloud se enumeran en la siguiente tabla.

Veredicto

Las tres plataformas en la nube ofrecen excelentes servicios de almacenamiento en la nube para distintos fines. El precio del almacenamiento puede ser el factor decisivo a la hora de elegir proveedor:

• Google Cloud ofrece el precio más bajo para el almacenamiento de archivos y objetos.
• Azure ofrece el precio más bajo para el almacenamiento de objetos. Puedes optar por Microsoft Azure como opción de almacenamiento en la nube híbrida gracias a Azure Stack.

Servicios de red

Los servicios de red le permiten crear redes virtuales (y conectar máquinas virtuales que se ejecutan en la nube a estas redes), configurar el enrutamiento y el acceso dentro de su entorno local o entre entornos de nube, y proporcionar equilibrio de carga para las redes.

Los tres proveedores tienen capacidades de red similares, lo que proporciona redundancia de red para sus servicios en nube.

• Los servicios de red principales de AWS utilizan una arquitectura interna denominada nube privada virtual (VPC), que es una red lógica completamente aislada.
• Google utiliza la arquitectura Andromeda para las redes. Se trata de la pila de virtualización de red de Google.
• La arquitectura interna de las redes de Azure es más parecida a la arquitectura de red tradicional de los centros de datos y las redes privadas. Azure Virtual Networking (VNet) es el principal producto de red en la nube de Microsoft.

Cortafuegos

Un cortafuegos te permite configurar el acceso sólo a lo que necesitas y sólo desde fuentes permitidas. Las tres plataformas en nube proporcionan un cortafuegos gestionado para configurar el acceso seguro a la red de máquinas virtuales y servicios en ellas. En la comparación AWS vs Azure vs Google Cloud, los cortafuegos comparten muchas similitudes.

AWS

AWS proporciona el firewall de red de AWS, un servicio administrado que se puede administrar en AWS Firewall Manager. El Firewall de AWS se divide en dos categorías: Firewall de red y Firewall de aplicaciones web.

• El cortafuegos de red se utiliza para filtrar el tráfico de red para los protocolos de red adecuados, como direcciones IP, puertos, etc. Incluye filtrado de paquetes, una red privada virtual (VPN), inspección profunda de paquetes, filtrado de sitios web y filtrado de reputación DNS.
• AWS Web Application Firewall proporciona seguridad de aplicaciones y filtrado de tráfico. La seguridad de las aplicaciones se utiliza para protegerlas de ataques como los de denegación de servicio distribuido (DDoS), ataques de día cero, fugas de datos, etc. El filtrado del tráfico se basa en cabeceras HTTP, direcciones IP, palabras clave y cadenas URI.

Nota: Los usuarios pueden utilizar firewalls de terceros disponibles en AWS Marketplace además de los firewalls de AWS.

Azure

Los servicios de cortafuegos de Azure incluyen Azure Firewall Premium, Azure Application Gateway y Azure Web Application Firewall. Cada servicio de cortafuegos está destinado a fines especializados.

• El cortafuegos de Azure ofrece traducción de direcciones de red (NAT) y filtrado para direcciones IP, puertos de Protocolo de Control de Transporte (TCP) y Protocolo de Datagramas de Usuario (UDP), y tráfico HTTPS. Además, Azure Firewall Premium incluye Intrusion Detection and Protection System (IDPS) e inspección TLS.
• Azure Application Gateway actúa como equilibrador de carga para el tráfico HTTPS y como proxy inverso que puede cifrar y descifrar el tráfico SSL (Secure Socket Layer). Azure Application Gateway es compatible con la inspección del tráfico web y la detección de ataques a nivel HTTP. Azure Application Gateway cuenta con un complemento llamado Azure Web Application Firewall (WAF), que se utiliza para inspeccionar las solicitudes HTTP y evitar ataques web maliciosos, Cross-Site Scripting (CSS) e inyección SQL.
• Los servicios de cortafuegos de Azure se complementan entre sí. Si consideramos el cortafuegos de Azure como un cortafuegos de red y un cortafuegos de aplicaciones web, podemos clasificar los tipos de protección de cada cortafuegos de la siguiente manera:
  • El cortafuegos Azure Network incluye protección de puntos de entrada, compatibilidad con VPN, funciones de red de área extensa definida por software (SD-WAN), compatibilidad con WAN virtual y gestión de identidades y accesos.
  • El cortafuegos de aplicaciones web de Azure incluye filtrado de tráfico, protección de secuencias de comandos, entrega segura, conjuntos de reglas personalizados, protección de API y seguridad.

Google Cloud Platform

Puede configurar reglas de cortafuegos para el tráfico de entrada/salida y proteger el acceso a la red de las máquinas virtuales que se ejecutan en Google Cloud Platform. Las opciones del cortafuegos forman parte de la configuración de la red VPC. Las reglas de firewall para Google VPC funcionan de forma similar a los grupos de seguridad de AWS.

Veredicto

Las tres plataformas en nube ofrecen excelentes capacidades de red y cubren las necesidades de los usuarios. La diferencia está en cómo se implementan los servicios en cada plataforma en la nube y qué funciones individuales están disponibles para cada servicio.

Para tener una latencia de red más baja, seleccione una región de centro de datos que esté geográficamente más cerca de la ubicación física de su organización. Si conecta su infraestructura local (por ejemplo, VMware vSphere) a la infraestructura de nube pública y configura conexiones de red entre ellas, obtendrá un modelo de instalación de nube híbrida. Microsoft Azure ofrece una amplia gama de opciones híbridas para los clientes de Microsoft.

Seguridad

Un cortafuegos ayuda a mejorar la seguridad de la red local y en la nube. Sin embargo, existen funciones adicionales para las plataformas basadas en la nube que mejoran la seguridad. Las tres plataformas en nube ofrecen un excelente nivel de seguridad con conexiones cifradas a sus servicios en nube. Sin embargo, es posible que los clientes tengan que comprobar y editar las configuraciones de seguridad para cumplir sus requisitos de seguridad.

AWS

AWS utiliza el aislamiento de seguridad como principio por defecto cuando se crea una cuenta, una máquina virtual u otros objetos para proteger los recursos de la nube contra el acceso no autorizado. La política de seguridad es estricta por defecto. Algunas herramientas de seguridad pueden ser compatibles en determinadas regiones, pero no en otras.

Azure

Una de las funciones de seguridad más populares de la plataforma en la nube Azure es Azure Active Directory. Active Directory es el servicio de autenticación centralizado desarrollado por Microsoft para la autenticación segura de equipos Windows y software compatible. Azure Active Directory le permite integrar el Active Directory local de su dominio de Active Directory con Azure Active Directory en la nube. Puede configurar los servicios de federación de Active Directory para el inicio de sesión único en todos los servicios.

Si creas un objeto en la nube, la configuración de seguridad por defecto no es tan estricta como en AWS. AWS y Google Cloud utilizan la política Denegar por defecto en la configuración de acceso, mientras que Azure utiliza la política Permitir. Por ejemplo, si crea una nueva red virtual y una nueva máquina virtual en Azure, todos los protocolos y puertos estarán abiertos por defecto.

Azure Activity Logs y Azure Security Center proporcionan muchas ventajas en comparación con AWS. No es necesario crear funciones Lambda manualmente para mover eventos entre regiones cuando se utiliza Azure con la función Registros de actividad.

Nota: La configuración de los ajustes de seguridad puede ser difícil y se agradece la documentación profesional. Sin embargo, la documentación de Azure no es tan detallada como la de AWS.

Google Cloud Platform

Google Cloud Platform es más centralizada y similar a Azure. Cuando Google lanzó los servicios en la nube de Google, todos los servicios se planificaron para que interactuaran bien con otros servicios y se lanzaron a la vez (en AWS, los servicios se añadían de uno en uno). Los proyectos de su cuenta están aislados entre sí por defecto. El Centro de mando de seguridad en la nube de Google Cloud es equivalente al Centro de seguridad de Azure. El nivel de seguridad de Google Cloud está a medio camino entre la seguridad de AWS y Azure.

AWS Security Hub, Azure Security Center y Cloud Security Command Center en Google Cloud son las herramientas de gestión de la seguridad para cada plataforma en la nube.

Veredicto

Amazon ofrece un elevado número de certificaciones de conformidad, como GDPR, PCI-DSS, FIPS 140-2, HIPAA/HITECH, FedRAMP y NIST 800-171. Puede obtener acceso bajo demanda a más de 2.500 controles de seguridad mediante AWS Artifact. También existen sólidos controles de ciberseguridad en Microsoft Azure, con más de 90 certificaciones de cumplimiento en más de 50 regiones diferentes. Google Cloud cumple 45 certificaciones de conformidad.

Bases de datos

Los tres proveedores ofrecen a sus clientes la opción de base de datos como servicio (DBaaS). Con DBaaS, los clientes pueden trabajar con bases de datos sin gestionar la infraestructura necesaria para ejecutarlas. Es compatible tanto con bases de datos relacionales como con bases de datos NoSQL.

• AWS ofrece la gama más amplia de opciones de bases de datos. Las soluciones funcionan con un alto rendimiento, las innovaciones se aplican a tiempo y se dispone de las tecnologías tradicionales de bases de datos. Puede seleccionar los servicios de base de datos de AWS si ya utiliza otros servicios de AWS, espera un alto nivel de rendimiento y fiabilidad o necesita el conjunto más amplio de opciones.
• Azure proporciona una gran compatibilidad con la migración, incluida la evaluación, automatización y optimización de la migración. Existen opciones de instalación flexibles, opciones de licencia e implantación híbrida (para quienes tengan requisitos específicos de seguridad y privacidad). Puede seleccionar bases de datos Azure cuando ya utilice software de Microsoft en sus entornos (incluido un entorno híbrido basado en Microsoft), necesite migrar una base de datos a la nube y cuando la privacidad sea una preocupación particular.
• Plataforma en la nube de Google. Los servicios de bases de datos en Google Cloud son los más fáciles de usar y ofrecen el mejor rendimiento para las cargas de trabajo. Google ofrece excelentes posibilidades para utilizar bases de datos con contenedores en Google Cloud. Es posible que prefieras las bases de datos de Google si necesitas adjuntar una base de datos a contenedores (para la arquitectura de microservicios) y si necesitas un alto rendimiento y una solución fácil de usar.

Veredicto

Las tres plataformas ofrecen servicios de bases de datos idénticos en diferentes categorías. Los servicios gestionados de bases de datos son casi los mismos en esta comparativa de bases de datos AWS vs Microsoft Azure vs Google Cloud.

La diferencia notable puede venir cuando se utiliza una licencia para Microsoft SQL Server (cuando se utiliza IaaS). Existen funciones de optimización de costes en Azure y AWS, pero no en Google Cloud. Azure es la nube más rentable para Microsoft SQL Server.

En cuanto a Oracle Database (utilizando IaaS), también hay una diferencia significativa en la concesión de licencias. Puede leer la guía e implementar Oracle en AWS y Azure con la opción flexible de configuración de VM/instancia. En Google Cloud Platform, puede implementar Oracle Database únicamente en costosos servidores de metal desnudo. Azure proporciona conectividad de baja latencia a la nube de Oracle en algunas regiones gracias a la asociación entre Microsoft y Oracle.

Regiones y zonas de disponibilidad

Cada proveedor de nube cubre estas áreas principales con sus centros de datos: Europa, Norteamérica, Sudeste Asiático, Asia Oriental y China. Estos centros de datos están distribuidos en unidades denominadas regiones y zonas de disponibilidad.

Una región es un conjunto de centros de datos construidos en una zona geográfica determinada (separada). La región es la zona donde existen físicamente los centros de datos. Los centros de datos están conectados entre sí a través de redes de baja latencia (el perímetro definido por la latencia). Las regiones son las unidades más grandes de proveedores de nube que contienen zonas de disponibilidad. Una región es completamente independiente de las demás.

Una zona de disponibilidad es una ubicación física única dentro de una región. Las zonas de disponibilidad están aisladas unas de otras dentro de una región y conectadas entre sí mediante redes redundantes de alta velocidad. Si una zona de disponibilidad falla dentro de una región, otras zonas de disponibilidad en funcionamiento proporcionan los servicios necesarios a los clientes. Una zona de disponibilidad está formada por uno o varios centros de datos.

• AWS. Amazon ofrece más de 80 zonas de disponibilidad en 25 regiones geográficas.
• Azure. Hay más de 60 regiones en Azure con al menos 3 zonas de disponibilidad por región. La plataforma en la nube Azure cuenta con más de 160 centros de datos físicos en 140 países.
• Plataforma en la nube de Google. Hay 24 regiones y 73 zonas de disponibilidad.

Nota: Periódicamente, los proveedores añaden zonas de disponibilidad y centros de datos en distintos países. Consulte la lista detallada actualizada de ciudades y otras ubicaciones de centros de datos de los centros de datos en el sitio web de cada proveedor de nube. El mapa de ubicaciones de centros de datos puede ayudarle a seleccionar centros de datos en la ubicación necesaria.

Veredicto

Si necesita desplegar máquinas virtuales en el mayor número de ubicaciones geográficas del mundo utilizando diferentes regiones y zonas de disponibilidad, puede utilizar Microsoft Azure.

Precios de AWS vs GCP vs Azure

El precio es un factor importante que influye en la elección de una plataforma en nube. Conocer el precio te ayuda a calcular cuánto necesitas gastar en servicios en la nube. Es difícil comparar los precios de AWS vs Azure vs Google porque los precios cambian de vez en cuando.

Los principales costes suelen corresponder a servicios informáticos como las máquinas virtuales. El precio depende de la región donde se encuentre el centro de datos, la configuración de CPU de una máquina virtual, la cantidad de memoria, el espacio en disco y el tipo de disco (SSD o HDD).

La facturación se realiza por horas y segundos de funcionamiento de una máquina virtual. Si pagas un compromiso de 1 año con una transacción (o más, por ejemplo, tres años), puedes obtener un descuento. En este caso, normalmente debe seleccionar una instancia reservada del tipo necesario.

Nota: Los precios pueden variar con el tiempo. Para conocer el precio más reciente, consulte la información sobre precios en los sitios web de AWS, Azure y Google Cloud.

Configuraciones de máquinas virtuales

Para comparar correctamente los proveedores de nube en términos de precios, deberíamos seleccionar una región similar para los tres proveedores y una configuración de máquinas virtuales similar. AWS, Azure y Google proporcionan máquinas virtuales preconfiguradas (hay que seleccionar una configuración preestablecida).

Ejemplo 1

En la tabla siguiente, puede ver cuatro tipos de máquinas virtuales con configuraciones VM similares.

Nota: algunas máquinas virtuales de Google tienen más memoria y CPU porque en este ejemplo no existe una configuración 100% idéntica en la clase correspondiente de máquinas virtuales de Google. A efectos de esta comparación, se ha seleccionado la configuración más adecuada para una máquina virtual de Google.

Tabla 1: Tipos de instancias (máquinas virtuales)

Comprobemos el precio por hora en el momento de redactar este documento (noviembre de 2021) para la configuración de máquinas virtuales seleccionada.

Tabla 2: Precios a la carta (USD)

El precio de las máquinas virtuales en AWS y Google Cloud es similar para las de uso general y las optimizadas para memoria. La diferencia de precio entre la plataforma en la nube Azure y el servicio en la nube AWS para máquinas virtuales optimizadas para computación es insignificante. Pero tenga en cuenta que esto es sólo un ejemplo, y si selecciona un compromiso de 1 año, un proveedor diferente puede tener el precio más barato para un tipo de instancia. Además, hay distintos precios para contenedores, almacenamiento, servicios de bases de datos y otros tipos de computación en la nube.

Ejemplo 2

Seleccionemos la máquina virtual más pequeña y la máquina virtual más grande para cada plataforma con idénticos parámetros y comparemos el precio mensual (la información que figura a continuación es válida en el momento de redactar este documento).

Tabla 1: Configuración de las máquinas virtuales

Cuadro 2: Precio (USD) de las máquinas virtuales seleccionadas

En este ejemplo, el precio de la instancia más pequeña en AWS y Azure es casi el mismo, pero el precio en Google Cloud Platform es significativamente inferior. En cuanto a la instancia VM más grande, AWS ofrece el precio más bajo y Azure el más alto. Recuerde que las máquinas virtuales en Azure utilizan núcleos de CPU reales, a diferencia de las máquinas virtuales en AWS y la nube de Google, donde se utilizan núcleos lógicos (núcleos hyper-threading). Los núcleos reales proporcionan un mayor rendimiento.

Como puedes ver en estos ejemplos, el mejor precio para los servicios en la nube depende del escenario y de tus requisitos.

Gastos de almacenamiento

Almacenamiento de objetos. Existen algunas diferencias principales entre los precios del almacenamiento en la nube de AWS y Google y entre los enfoques utilizados para determinar el precio.

• En Google Cloud Platform, pagas por las operaciones con almacenamiento de objetos y salida de red, y tienes acceso instantáneo a todos los niveles de almacenamiento infrecuentes. Se recomienda modelar el acceso a los datos antes de calcular los costes.
• En AWS, el tiempo de acceso al almacenamiento de archivos de Amazon oscila entre minutos y horas.

Almacenamiento en bloque. Existen diferencias entre AWS y Google Cloud. Google Cloud proporciona alta disponibilidad en toda la región a través de zonas de disponibilidad y en varias regiones. AWS solo proporciona redundancia dentro de la misma zona de disponibilidad. AWS tiene un cargo adicional por IOPS provisionadas que permite a los volúmenes EBS superar sus velocidades habituales de transmisión de datos. No hay límite de IOPS en Google Cloud para el almacenamiento en bloques de Google y no pagas por IOPS adicionales.

AWS

• En general, los precios de AWS son complicados y resulta difícil comprender la estructura de costes, especialmente para los nuevos clientes.
• Para obtener un descuento, AWS exige el pago por adelantado de las instancias reservadas que son para uso a largo plazo.
• Si se detiene una máquina virtual, sólo se le cobrará por el espacio de almacenamiento utilizado por los volúmenes EBS.
• Los nuevos usuarios de AWS disponen de una versión de prueba gratuita de 12 meses.

Azure

• El software de Microsoft goza de gran popularidad entre los clientes y es ampliamente utilizado por las organizaciones. Esta es una de las razones del éxito de Microsoft como proveedor de nube.
• Se ofrecen descuentos a los clientes actuales de Microsoft que se registren en Azure y utilicen los servicios en la nube de AWS. Debe familiarizarse con las opciones de licencia de software de Microsoft cuando empiece a utilizar Azure. Hay un descuento del 5% por un pago anticipado de 12 meses.
• Apague las máquinas virtuales correctamente, sin conservar la dirección IP obtenida por una máquina virtual. Una VM debe ser desasignada para evitar cargos si la VM no se está ejecutando en Azure.
• El periodo de prueba gratuita para los nuevos clientes de Azure es de 12 meses e incluye 200 dólares que se pueden gastar en los primeros 30 días tras el registro y el inicio de la prueba. Se ofrecen más de 25 productos de Microsoft en Azure para el periodo de prueba.

Plataforma en la nube de Google

• Google Cloud ofrece una estructura de precios fácil de usar. Hay descuentos para cargas de trabajo de larga duración sin compromiso inicial.
• Cuando detiene una máquina virtual, no se le cobran los recursos informáticos de la máquina virtual, como la CPU, la GPU o la memoria, pero sí se le cobran los recursos conectados a la máquina virtual, como los discos persistentes y las direcciones IP estáticas.
• Google ofrece un crédito de 300 $ durante 90 días a los nuevos usuarios que inicien el periodo de prueba gratuita. Más de 20 productos de los servicios en la nube de Google se ofrecen a los usuarios de prueba.

Nota: Existen herramientas de optimización de costes que pueden ayudarle a seleccionar la configuración óptima de servicios en una plataforma basada en la nube seleccionada:

• AWS: AWS Cost Explorer, AWS Trusted Advisor, AWS Budgets
• Azure: Azure Advisor
• Plataforma en la nube de Google: Gestión de costes

Veredicto

No existe una recomendación universal sobre qué plataforma elegir para obtener el precio más bajo. Un desglose de precios es complicado en una comparación de proveedores de nube porque cada plataforma de nube utiliza diferentes modelos de precios. Utilice la calculadora de precios de AWS, la calculadora de precios de Azure y la calculadora de precios de Google Cloud para obtener el precio exacto de la configuración necesaria y comparar precios. Utilizar la calculadora es la mejor manera de estimar los gastos mensuales de los servicios en nube necesarios.

Servicios de análisis de datos y aprendizaje automático

Los tres proveedores ofrecen servicios de análisis de datos, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI). Estos tipos de servicios de computación en nube se utilizan mucho hoy en día para el análisis de datos, la ciencia, los trabajos de investigación, la automatización, etc. El ML suele incluir el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos, la evaluación de modelos, la predicción de eventos, el reconocimiento de imágenes, etc. Las nubes informáticas altamente escalables son adecuadas para ejecutar este tipo de tareas. La plataforma en la nube de Amazon, la plataforma en la nube de Azure y Google Cloud Platform ofrecen aprendizaje automático como servicio (MLaaS).

El servicio de ML más antiguo en AWS se llama Amazon Machine Learning y el más nuevo es SageMaker. Amazon Machine Learning se utiliza principalmente para el análisis predictivo y SageMaker es el preferido por los científicos de datos. Tanto Amazon como Azure ofrecen integración con Jupiter que permite escribir código en ML Studio. Uno de los principales servicios de ML proporcionados por Google es Vision AI (impulsado por Auto ML).

Servicios AI/ML de AWS (12):

• SageMaker
• Aprendizaje automático
• Comprender
• Lex
• Polly
• Rekognition
• Traducir
• Transcriba
• DeepLens
• AMI de aprendizaje profundo
• Apache MXNet en AWS
• TensorFlow en AWS

Plataforma Microsoft Azure AI (3 servicios):

• Aprendizaje automático
• Servicio Azure Bot
• Servicios cognitivos

Plataforma Google AI (9 servicios):

• Motor de aprendizaje automático en la nube
• Dialogflow Edición Enterprise
• Lenguaje natural en la nube
• API de voz en la nube
• API de traducción en la nube
• Inteligencia de vídeo en la nube
• Descubrimiento de trabajos en la nube (Beta privada)

Consulte la lista de funciones de ML/AI disponibles en la comparación de AWS frente a Azure frente a Google Cloud en la tabla siguiente.

API de aprendizaje automático

Además de excelentes y potentes plataformas en la nube con servicios listos para usar, puede utilizar API de alto nivel para trabajar con sus aplicaciones personalizadas. Puede utilizar estos servicios con modelos ya entrenados, introducir sus datos (entrada) y obtener resultados (salida).

En esta comparación AWS vs Azure vs Google, las APIs se dividen en tres grupos:

• Traducción, reconocimiento y análisis de textos
• Reconocimiento y análisis de vídeo e imágenes de estos tipos de contenidos
• Otros servicios no categorizados

En la tabla siguiente se comparan las API de procesamiento de voz y texto.

En la siguiente tabla se muestra una comparación de API versátiles para el análisis de imágenes.

Comparación de las API de análisis de vídeo

El proceso de análisis de vídeo tiene similitudes con el proceso de análisis de imágenes, pero en la comparación AWS vs Azure vs Google Cloud de APIs de análisis de vídeo, la clasificación de proveedores de nube es diferente. A diferencia de la compatibilidad con el procesamiento de imágenes, Google no proporciona un amplio conjunto de API para el análisis de vídeo y muchas funciones aún se encuentran en fase de desarrollo o de versión beta. Amazon y Microsoft ofrecen un conjunto más amplio de API de análisis de vídeo y funciones relacionadas.

Veredicto

Google Cloud Platform es la mejor opción para ejecutar operaciones de aprendizaje automático y tareas basadas en IA, seguida de cerca por AWS y Azure. AWS proporciona una variedad de instancias basadas en diferentes hardware potentes optimizadas para tareas de IA/ML.

Microsoft ofrece el conjunto más amplio de funciones en la comparación de proveedores de nube para API de aprendizaje automático, mientras que Google Cloud Platform ofrece el conjunto de herramientas más versátil para el análisis de imágenes.

En cuanto a la comparación de APIs de vídeo de AWS vs Azure vs Google Cloud Platform, Microsoft obtiene la puntuación más alta y es el líder. Sin embargo, AWS ofrece las API más eficaces para el análisis de vídeos de streaming.

Conclusión

La comparación AWS vs Azure vs Google Cloud es compleja porque cada plataforma en la nube ofrece un amplio conjunto de funciones. Cuando compares la plataforma en la nube de Amazon, la plataforma en la nube de Azure y los servicios en la nube de Google, céntrate ante todo en los servicios que necesitas.

AWS es el proveedor de nube más vinculado a los proveedores, cuyo objetivo es que usted utilice únicamente la plataforma de nube de Amazon. En cambio, Google ofrece una política flexible y liberal a sus clientes. Microsoft quiere mezclar las ventajas de AWS y Google Cloud Platform e integrar Azure con otras soluciones y proveedores.

Microsoft ofrece las mejores opciones de nube híbrida que le permiten utilizar la nube Azure con otras nubes y con servidores locales en su centro de datos local. Tanto Microsoft como Google ofrecen aplicaciones ofimáticas en línea como Microsoft 365 y G-Suite, además de Azure y Google Cloud Platform.

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