AWS frente a Azure frente a Google Cloud: elegir la plataforma adecuada

Los servicios de nube pública son populares debido a su alta ampliabilidad, 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.

Todos ellos son atractivos y ofrecen interesantes funciones para infraestructura como servicio (IaaS), software como servicio (SaaS) y plataforma como servicio (PaaS). Repasemos y comparemos AWS, Azure y Google Cloud para ayudarle a elegir la mejor plataforma basada en la nube para las necesidades de su organización.

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

Breve historia de cada plataforma en la nube

• AWS. Amazon es pionera en servicios en la nube. La plataforma en la nube de Amazon es la plataforma en la nube pública más antigua, que se remonta a 2006, y ha dominado el mercado desde entonces. AWS se centra en los servicios en la nube pública, en lugar de los híbridos o privados.
• Azure . La plataforma en la nube Azure lleva en el mercado desde 2010. Microsoft decidió complementar su amplia gama de software creando una nube pública en sus propios centros de datos. Microsoft se encuentra ahora entre los tres principales proveedores de servicios en la nube pública.
• Google Cloud Platform (GCP) se creó en 2011 para proporcionar servicios en la nube de Google . GCP es la plataforma en la nube más joven, pero está creciendo rápidamente. GCP mejora las soluciones 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 tasa de crecimiento más alta del 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, es útil comprender que los tres proveedores compiten por el mismo mercado. La elección de la plataforma se reducirá a las otras métricas que estamos utilizando 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. Las operaciones por segundo (IOPS) del disco, la CPU, la memoria y la entrada/salida dependen de la clase de máquina virtual que elija. Las máquinas virtuales y el almacenamiento son los servicios más utilizados en las plataformas en la nube.

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

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

	AWS	Azure	Google Cloud
CPU	1,6 GHz – 3,3 GHz	2,7 GHz – 3,7 GHz	2,0 GHz – 4,0 GHz
vCPU máximas	128	128	224
Memoria máxima	244	208	448
Almacenamiento temporal	48 TB	3 TB	4 TB
vGPU máximas	4	4	4

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 con hiperprocesamiento), opte por la nube de Azure.
• Amazon ofrece el mayor intervalo de instancias de EC2 con diferentes combinaciones de configuración de CPU y memoria. Si necesita utilizar una variedad de máquinas virtuales con diferentes cantidades de recursos de CPU y memoria para diferentes tipos de cargas de trabajo, puede optar por la nube de Amazon.
• Google Cloud ofrece menos combinaciones de configuración de procesadores para máquinas virtuales. Por eso AWS y Azure son mejores para cargas de trabajo especializadas.

Compatibilidad con contenedores

Las tres plataformas de nube admiten la ejecución de contenedores, que ahora son muy populares entre los desarrolladores de aplicaciones que utilizan microservicios.

• Google desempeñó un rol importante en el desarrollo de Kubernetes para la orquestación de contenedores y, como resultado, Google Cloud Platform ofrece una buena compatibilidad con Kubernetes y los contenedores Docker . Google Cloud Run se utiliza para desarrollar e instalar aplicaciones en contenedores altamente ampliables.
• Amazon ofrece 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 tiene dos servicios de contenedores: Azure Kubernetes Service (AKS) y Azure Container Service (ACS). El Docker Hub y Azure Container Registry se utilizan para la gestión de contenedores.

La siguiente tabla muestra cada servicio de contenedores en AWS, Azure y Google Cloud.

Servicio	AWS	Azure	Google Cloud
Servicios de contenedores Docker	Registro de contenedores elásticos (ECR)	Registro de contenedores	Registro de contenedores
Servicios de contenedores gestionados	Servicio de contenedores EC2 (ECS) Servicio Amazon Kubernetes	Servicio de contenedores Azure (ACS)	Motor Google Kubernetes
Servicios de contenedores sin servidor	AWS Fargate	Instancias de contenedores de Azure (ACI)	Google Cloud Run

Veredicto

Para 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 a menudo se incluye en las comparaciones entre AWS, Azure y Google Cloud. Cada plataforma en la nube ofrece diferentes tipos de almacenamiento en la nube con su propia terminología y niveles.

Almacenamiento en la nube de Amazon

• Amazon S3 es un servicio de almacenamiento a nivel de objetos. Todos los archivos y carpetas se almacenan como objetos en buckets 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 máquinas virtuales de AWS.
• Amazon Glacier es un almacenamiento en frío para datos que se utilizan con poca frecuencia, por ejemplo, backups y datos archivados.
• Elastic File System (EFS) es un sistema de archivos ampliable en la nube para Linux que se puede conectar a Instancias de 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 los recursos compartidos 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 las instalaciones (en una máquina virtual) para conectar máquinas locales al almacenamiento en la nube de AWS.

Plataforma de almacenamiento de 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 ampliable para big data, incluidos datos de texto y datos binarios.
• Azure Disks es un almacenamiento a nivel de bloque que se utiliza como volúmenes para máquinas virtuales de Azure.
• Azure Tables almacena datos estructurados para bases de datos NoSQL (sin esquema).
• Las colas de Azure o Azure Queue Storage es un tipo de almacenamiento especial para grandes cantidades de mensajes que utilizan las aplicaciones para comunicarse entre los componentes de la aplicación.

Almacenamiento en la nube de Google

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

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

Servicio	AWS	Azure	Google Cloud
Almacenamiento en bloque	Almacenamiento elástico en bloques (EBS)	Almacenamiento en disco de Azure	Discos persistentes de Google
Almacenamiento de objetos	Servicio de almacenamiento simple (S3)	Azure Blob Storage	Almacenamiento en la nube de Google
Almacenamiento de archivos	Sistema de archivos elástico (EFS)	Azure Files	Google Cloud Files
Almacenamiento de archivo	S3 Glacier Deep Archive S3 Infrequent Access	Almacenamiento de archivo de Azure Almacenamiento de blobs en frío de Azure	Google Cloud Storage Nearline, Coldline y and Archive
Bulk Data Transport	AWS Snow Family AWS Import/Export Service	Azure Data Box Azure Import/Export Service	Storage Transfer Service

Veredicto

Las tres plataformas en la nube ofrecen excelentes servicios de almacenamiento en la nube para diferentes fines. El precio del almacenamiento puede ser el factor decisivo a la hora de elegir el 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. Puede 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 y proporcionan redundancia de red para sus servicios en la nube.

• Los servicios de red básicos 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 redes de Google.
• La arquitectura interna de las redes Azure se acerca más a la arquitectura de red tradicional de los centros de datos y las redes privadas. Azure Virtual Networking (VNet) es el producto principal de red en la nube de Microsoft.

Servicio	AWS	Azure	Google Cloud
Conexión directa	AWS Direct Connect	Azure ExpressRoute	Google Cloud Interconnect
Redes de distribución de contenido (CDN) globales	Amazon CloudFront	Azure CDN	Google CDN
DNS	Amazon Route 53	Azure DNS Traffic Manager	Google Cloud DNS
Red de nube privada virtual (VPC)	VPC	Redes virtuales (VNet)	Google VPC
Equilibrio de carga	Equilibrio de carga elástico (ELB)	Puerta de enlace de aplicaciones Equilibrador de carga de Azure	Equilibrador de carga en la nube

Cortafuegos

Un cortafuegos le permite configurar el acceso solo a lo que necesite y solo desde fuentes permitidas. Las tres plataformas en la nube proporcionan un firewall gestionado para configurar un acceso de red seguro a las máquinas virtuales y a los servicios que se encuentran en ellas. En la comparación entre AWS, Azure y Google Cloud, los cortafuegos comparten muchas similitudes. AWS AWS ofrece AWS Network Firewall, un servicio gestionado que se puede administrar en AWS Firewall Manager. AWS Firewall se divide en dos categorías: cortafuegos de red y cortafuegos de aplicaciones web.

• El firewall de red se utiliza para filtrar el tráfico de red en busca de 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.
• El firewall de aplicaciones web de AWS proporciona seguridad para las aplicaciones y filtrado del tráfico. La seguridad de las aplicaciones se utiliza para proteger las aplicaciones web de ataques como los ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS), los ataques de día cero, las fugas de datos, etc. El filtrado del tráfico se basa en encabezados HTTP, direcciones IP, palabras clave y cadenas URI.

Nota: Los usuarios pueden utilizar cortafuegos de terceros disponibles en AWS Marketplace, además de los cortafuegos de AWS. Azure Los servicios de cortafuegos de Azure incluyen Azure Firewall Premium, Azure Application Gateway y Azure Web Application Firewall. Cada servicio de firewall está destinado a fines especializados.

• El firewall 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 un sistema de detección y protección de intrusiones (IDPS) y 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 admite la inspección del tráfico web y la detección de ataques a nivel HTTP. Azure Application Gateway tiene una adición llamada Azure Web Application Firewall (WAF), que se utiliza para inspeccionar las solicitudes HTTP y prevenir ataques web maliciosos, Cross-Site Scripting (CSS) e inyección SQL.
• Los servicios de firewall de Azure se complementan entre sí. Si consideramos Azure Firewall como un firewall de red y un firewall de aplicaciones web, podemos clasificar los tipos de protección de cada firewall de la siguiente manera:
  • Azure Network Firewall incluye protección de puntos de entrada, compatibilidad con VPN, capacidades de red de área amplia definida por software (SD-WAN), compatibilidad con WAN virtual y gestión de identidades y accesos.
  • El firewall de aplicaciones web de Azure incluye filtrado de tráfico, protección de scripts, entrega segura, conjuntos de reglas personalizados, protección de API y seguridad.

Google Cloud Platform Puede configurar reglas de firewall 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 de firewall forman parte de la configuración de red VPC. Las reglas de firewall para Google VPC funcionan de manera similar a los grupos de seguridad de AWS.

Veredicto

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

Para reducir la latencia de la red, seleccione una región de centro de datos que sea geográficamente la más cercana a la ubicación física de su organización. Si conecta su infraestructura local (por ejemplo, VMware vSphere ) a la infraestructura de la nube pública y configura las 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 firewall ayuda a mejorar la seguridad de la red tanto en las instalaciones como en la nube. Sin embargo, existen funciones adicionales para las plataformas basadas en la nube que mejoran la seguridad. Las tres plataformas en la nube proporcionan un excelente nivel de seguridad con conexiones cifradas a sus servicios en la nube. Sin embargo, es posible que los clientes tengan que comprobar y editar las configuraciones de seguridad para cumplir con sus requisitos de seguridad. AWS AWS utiliza el aislamiento de seguridad como principio predeterminado cuando se crea una cuenta, una máquina virtual u otros objetos para proteger los recursos en 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 Active Directory local 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 crea un objeto en la nube, la configuración de seguridad predeterminada no es tan estricta como en AWS. AWS y Google Cloud utilizan la política predeterminada Denegar en la configuración de acceso, mientras que Azure utiliza la política Permitir. Por ejemplo, si creas una nueva red virtual y una nueva máquina virtual en Azure, todos los protocolos y puertos están abiertos de forma predeterminada.

Los registros de actividad de Azure y Azure Security Center ofrecen 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 de registros de actividad. Nota: La configuración de los ajustes de seguridad puede resultar difícil, por lo que se agradece disponer de documentación profesional. Sin embargo, la documentación de Azure no tiene tantos detalles como la de AWS. Google Cloud Platform Google Cloud Platform está más centralizada y es similar a Azure. Cuando Google lanzó los servicios en la nube de Google, todos los servicios se planificaron para interactuar bien con otros servicios y se lanzaron a la vez (en AWS, los servicios se añadieron de uno en uno). Los proyectos de su cuenta están aislados entre sí de forma predeterminada. El Centro de comando de seguridad en la nube de Google Cloud es equivalente al Centro de seguridad de Azure. El nivel de seguridad de Google Cloud se encuentra entre el de AWS y el de Azure.

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

Veredicto

Amazon proporciona un elevado número de certificaciones de cumplimiento , entre las que se incluyen GDPR, PCI-DSS, FIPS 140-2, HIPAA/HITECH, FedRAMP y NIST 800-171. Puede obtener acceso bajo demanda a más de 2500 controles de seguridad mediante AWS Artifact. Microsoft Azure también cuenta con sólidos controles de ciberseguridad, con más de 90 certificados de cumplimiento en más de 50 regiones diferentes. Google Cloud cumple con 45 certificaciones de cumplimiento .

Bases de datos

Los tres proveedores ofrecen a los clientes la opción de base de datos como servicio (DBaaS). Con DBaaS, los clientes pueden trabajar con bases de datos sin tener que gestionar la infraestructura necesaria para ejecutarlas. Se admiten tanto bases de datos relacionales como 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 implementan a tiempo y se dispone de tecnologías de bases de datos tradicionales. 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 ofrece un excelente soporte para la migración, incluyendo la evaluación, automatización y optimización de la migración. Hay disponibles opciones de instalación flexibles, opciones de licencias e implementación híbrida (para aquellos con requisitos específicos de seguridad y privacidad). Puede seleccionar las bases de datos de Azure si ya utiliza software de Microsoft en sus entornos (incluido un entorno híbrido basado en Microsoft), si necesita migrar una base de datos a la nube y si la privacidad es una preocupación especial.
• Google Cloud Platform. Los servicios de bases de datos de Google Cloud son los más fáciles de usar y ofrecen el mejor rendimiento para las cargas de trabajo. Google ofrece excelentes capacidades para utilizar bases de datos con contenedores en Google Cloud. Es posible que prefiera las bases de datos de Google si necesita adjuntar una base de datos a contenedores (para la arquitectura de microservicios) y si necesita un alto rendimiento y una solución fácil de usar.

	AWS	Azure	Google Cloud
Base de datos relacional	Amazon RDS	Base de datos SQL de Microsoft	Google Cloud SQL
Clave NoSQL-Valor	Amazon DynamoDB	Almacenamiento de tablas	Google Cloud Bigtable Google Cloud Almacén de datos
NoSqL Key-Índice	Amazon SimpleDB	Azure Cosmos DB	Google Cloud Almacén de datos

Veredicto

Las tres plataformas ofrecen servicios de bases de datos idénticos en diferentes categorías. Los servicios de bases de datos gestionadas son prácticamente iguales en esta comparación entre AWS, Microsoft Azure y Google Cloud.

La diferencia notable puede surgir al utilizar una licencia para Microsoft SQL Server (cuando se utiliza IaaS). Azure y AWS ofrecen funciones de optimización de costes, pero Google Cloud no. Azure es la nube más económica para Microsoft SQL Server.

En cuanto a Oracle Database (utilizando IaaS), también hay una diferencia significativa en las licencias. Puede leer la guía e instalar Oracle en AWS y Azure con la opción flexible de configuración de máquina virtual/instancia. En Google Cloud Platform, solo puede instalar Oracle Database en costosos servidores bare metal. 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 se distribuyen en unidades denominadas regiones y zonas de disponibilidad. Una región es un conjunto de centros de datos construidos en una zona geográfica concreta (separada). La región es la zona en la que se encuentran 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 los proveedores de nube que contienen zonas de disponibilidad. Una región es completamente independiente de otras regiones. Una zona de disponibilidad es una ubicación física única dentro de una región. Las zonas de disponibilidad están aisladas entre sí dentro de una región y están conectadas entre sí a través de redes redundantes de alta velocidad. Si una zona de disponibilidad falla dentro de una región, otras zonas de disponibilidad que funcionan proporcionan los servicios necesarios a los clientes. Una zona de disponibilidad consta de uno o más 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.
• Google Cloud Platform . Hay 24 regiones y 73 zonas de disponibilidad.

	AWS	=x=6441= Azure	Google Cloud
Regiones	25	60+	24
Zonas de disponibilidad	80	180+ (al menos 3 por región)	73
Punto de presencia (POP)	230	130	144*
Países	245	140	200
* Ubicaciones periféricas de la red

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

Veredicto

Si necesita instalar 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, GCP y Azure

El precio es un factor importante que influye en la elección de una plataforma en la nube. Conocer el precio le ayuda a estimar cuánto necesita gastar en servicios en la nube. Es difícil comparar los precios de AWS, Azure y Google porque los precios cambian de vez en cuando.

Los principales costes suelen corresponder a servicios informáticos, como máquinas virtuales. El precio depende de la región en la que se encuentre el centro de datos, la configuración de la 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 hora y por segundo por el ejecutar una máquina virtual. Si paga por un compromiso de 1 año con una sola transacción (o más, por ejemplo, tres años), puede obtener un descuento. En este caso, normalmente debe seleccionar una instancia reservada del tipo necesario. Nota : Los precios pueden cambiar con el tiempo. Para conocer los precios más recientes, consulte la información de precios en los sitios web de AWS, Azure y Google Cloud.

Configuraciones de máquinas virtuales

Para realizar una comparación correcta de los proveedores de nube en términos de precios, debemos seleccionar una región similar para los tres proveedores y una configuración de máquinas virtuales similar. AWS, Azure y Google proporcionan máquinas virtuales preconfiguradas (debe seleccionar una configuración preestablecida).

Ejemplo 1

En la tabla siguiente, puede ver cuatro tipos de máquinas virtuales con configuraciones similares. Nota : Algunas máquinas virtuales de Google tienen más memoria y CPU porque no hay una configuración 100 % idéntica en la clase adecuada de máquinas virtuales de Google en este ejemplo. Se ha seleccionado la configuración más adecuada para una máquina virtual de Google a efectos de esta comparación. Tabla 1: Tipos de instancias (máquinas virtuales)

Tipo de instancia	Instancias de AWS	RAM de AWS (GB)	Máquinas virtuales de Azure	RAM de Azure (GB)	Máquinas virtuales de Google	RAM de Google (GB)
General Purpose	m6g.xlarge	16	B4MS	16	e2-estándar-4	16
Memoria optimizada	r6g.xlarge	32	E4a v4	32	m1-ultramem-40	961
Compute Optimized	c6g.xlarge	8	F4s v2	8	c2-estándar-4	16
Computación acelerada	p2.xlarge	61	NC4as T4 v3	28	a2-highcpu-1g	85

Comprobemos el precio por hora en el momento de redactar este artículo (noviembre de 2021) para la configuración seleccionada de máquinas virtuales. Tabla 2: Precios bajo demanda (USD)

Tipo de instancia	AWS	Azure	Google	Precios de AWS (por hora)	Precios de Azure (por hora)	Precios de Google (por hora)
Uso general	m6g.xlarge	B4MS	e2-standard-4	0,154	0,166	0.156
Memoria optimizada	r6g.xlarge	E4a v4	m1-ultramem-40	0,202	0,252	6.303
Compute optimizado	c6g.xlarge	F4s v2	c2-standard-4	0,136	0,169	0,235
Computación acelerada	p2.xlarge	NC4as T4 v3	a2-highcpu-1g	0,90	0,526	3,839

El precio de las máquinas virtuales en AWS y Google Cloud es similar para las máquinas virtuales de uso general y las máquinas virtuales 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 solo un ejemplo y que, si selecciona un compromiso de 1 año, otro proveedor de nube puede ofrecer el precio más barato para un tipo de instancia. Además, existen diferentes 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 parámetros idénticos y comparemos el precio mensual (la información que se muestra a continuación es válida en el momento de redactar este documento). Tabla 1: Configuración de máquinas virtuales

Tipo de máquina virtual	CPU de AWS	RAM de AWS	CPU de Azure	RAM de Azure	CPU de Google	RAM de Google
El más pequeño	2 CPU	8 GB	2 CPU	8 GB	2 CPU	8 GB
Máximo	128 CPU	3,84 TB	128 CPU	3,89 TB	160 CPU	3,75 TB

Tabla 2: Precio (USD) para las máquinas virtuales seleccionadas

Tipo de máquina virtual	AWS	Azure	Google Cloud
Más pequeño	69 $/mes	70 $/mes	52 $/mes
Mayor	3,97 $/hora	6,79 $/hora	5,32 $/hora

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 menor. En cuanto a la máquina virtual más grande, AWS ofrece el precio más bajo y Azure ofrece el precio más alto. Recuerde que las máquinas virtuales en Azure utilizan núcleos de CPU reales, a diferencia de las máquinas virtuales en AWS y Google Cloud, donde se utilizan núcleos lógicos (núcleos con hiperprocesamiento). Los núcleos reales proporcionan un mayor rendimiento. Como se puede ver en estos ejemplos, el mejor precio para los servicios en la nube depende del escenario y de sus requisitos.

Costes de almacenamiento

Almacenamiento de objetos. Existen algunas diferencias principales entre los precios del almacenamiento de objetos en AWS y Google Cloud, así como entre los enfoques utilizados para determinar el precio.

• En Google Cloud Platform, se paga por las operaciones con almacenamiento de objetos y salida de red, y se tiene acceso instantáneo a todos los niveles de almacenamiento poco frecuentes. 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 bloques. Existen diferencias entre AWS y Google Cloud. Google Cloud proporciona alta disponibilidad en toda la región, en todas las zonas de disponibilidad y en varias regiones. AWS solo proporciona redundancia dentro de la misma zona de disponibilidad. AWS aplica un cargo adicional por las IOPS aprovisionadas, lo que permite que los volúmenes EBS superen sus velocidades de transmisión de datos habituales. En Google Cloud no hay límite de IOPS para el almacenamiento en bloques de Google y no se paga por IOPS adicionales. AWS

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

Azure

• El software de Microsoft es muy popular entre los clientes y es ampliamente utilizado por las organizaciones. Este es uno de los motivos del éxito de Microsoft como proveedor de nube.
• Se ofrecen descuentos a los clientes actuales de Microsoft que inicien sesión en Azure y utilicen los servicios en la nube de AWS. Debe familiarizarse con las opciones de licencias de software de Microsoft cuando empiece a utilizar Azure. Hay un descuento del 5 % por prepago de 12 meses.
• Apague las máquinas virtuales correctamente, sin conservar la dirección IP obtenida por una máquina virtual. Una máquina virtual debe desasignarse para evitar cargos si no se está ejecutando en Azure.
• La versión de prueba gratuita de Azure dura 12 meses y incluye 200 $ que se pueden gastar en los primeros 30 días después del registro y el inicio de la prueba. Se ofrecen más de 25 productos de Microsoft en Azure para el periodo de prueba.

Google Cloud Platform

• Google Cloud ofrece una estructura de precios fácil de usar. Hay descuentos para cargas de trabajo de larga duración sin compromiso inicial.
• Cuando detienes una máquina virtual , no se te cobran los recursos informáticos de la máquina virtual, como la CPU, la GPU o la memoria, pero sí se te cobran los recursos asociados 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 comienzan la versión de prueba gratuita . Se ofrecen más de 20 productos de los servicios en la nube de Google para 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
• Google Cloud Platform: Gestión de costos

Veredicto

No existe una recomendación universal sobre qué plataforma elegir para obtener el precio más bajo. El 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 , calculadora de precios de Azure y 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 la 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 (IA). Este tipo de servicios de computación en la nube se utilizan ampliamente hoy en día para el análisis de datos, la ciencia, la investigación, la automatización, etc. El ML suele contener 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 ampliables son adecuadas para ejecutar este tipo de tareas. La plataforma en la nube de Amazon, la plataforma en la nube de Azure y la plataforma en la nube de Google proporcionan aprendizaje automático como servicio (MLaaS).

El servicio de ML más antiguo de AWS se llama Amazon Machine Learning y el más reciente 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, lo que permite escribir código en ML Studio. Uno de los principales servicios de ML que ofrece Google es Vision AI (con tecnología Auto ML). AWS Servicios de IA/ML (12):

• SageMaker
• Machine Learning
• Comprehend
• Lex
• Polly
• Rekognition
• Translate
• Transcribe
• DeepLens
• Deep Learning AMIs
• Apache MXNet en AWS
• TensorFlow en AWS

Microsoft Azure Plataforma de IA (3 servicios):

• Aprendizaje automático
• Servicio Azure Bot
• Servicios cognitivos

Google Plataforma de IA (9 servicios):

• Motor de aprendizaje automático en la nube
• Dialogflow Enterprise Edition
• Lenguaje natural en la nube
• API de voz en la nube
• API de traducción en la nube Translation API
• Cloud Video Intelligence
• Cloud Job Detection (beta privada)

Consulte la lista de funciones de ML/IA disponibles en la comparación entre AWS, Azure y Google Cloud en la tabla siguiente.

	Amazon ML y SageMaker	Plataforma de IA de Microsoft Azure	Plataforma de IA de Google
Clasificación	+	+	+
Regresión	+	+	+
Agrupamiento	+	+	+
Detección de anomalías	+	+	–
Recomendación	+	+	+
Clasificación	+	+	–
Etiquetado de datos	+	+	+
Compatibilidad con el canal MLOps	+	+	+
Algoritmos integrados	+	+	+
Marcos compatibles	TensorFlow, MXNet, Keras, Gluon, PyTorch, Caffe2, Chainer, Torch	TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit, Spark ML	TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras

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 entre AWS, Azure y Google, las API se dividen en tres grupos:

• Traducción, reconocimiento y análisis
• Reconocimiento y análisis de vídeo e imágenes y de estos tipos de contenido
• Otros servicios sin categorizar

En la tabla siguiente se muestra una comparación de las API de procesamiento de voz y texto.

	AWS	Azure	Google en la nube
Reconocimiento de voz (voz a texto)	+	+	+
Conversión de texto a voz	+	+	+
Extracción de entidades	+	+	+
Extracción de frases clave	+	+	+
Reconocimiento de idiomas	Más de 100 idiomas	120 idiomas	120+ idiomas
Temas Extracción	+	+	+
Revisión ortográfica	–	+	–
Autocompletado	–	+	–
Verificación de voz	+	+	–
Análisis de intención	+	+	+
Extracción de metadatos	–	–	–
Análisis de relaciones	–	+	–
Análisis de sentimientos	+	+	+
Análisis de personalidad	–	–	–
Análisis sintáctico	–	+	+
Etiquetado de partes del discurso	–	+	+
Filtrado de contenido inapropiado	–	+	+
	+	+	+
Traducción	6 idiomas	Más de 60 idiomas	Más de 100 idiomas
Conjunto de herramientas de chatbot	+	+	+

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

	AWS	Azure	Google Cloud
Detección de objetos	+	+	+
Detección de escena	+	+	+
Detección de rostros	+	+	+
Reconocimiento facial	+	+	–
Identificación facial de personas	+	+	+
Análisis facial	+	+	+
Detección de contenido inapropiado	+	+	+
Reconocimiento de famosos	+	+	+
Reconocimiento de texto	+	+	+
Texto escrito Reconocimiento	+	+	+
Buscar imágenes similares en la Web	–	–	+
Detección de logotipo	–	–	+
Detección de puntos de referencia	–	+	+
Reconocimiento de alimentos	+	+	–
Detección de colores dominantes	–	+	+

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

	AWS	Azure	Google Nube
Detección de objetos	+	+	+
Detección de escena detección	+	+	+
Detección de actividad	+	–	–
Reconocimiento facial	+	+	–
Análisis facial y de sentimientos	+	+	–
Detección de contenido inapropiado	+	+	+
Reconocimiento de famosos	+	+	–
Reconocimiento de texto	+	+	–
Seguimiento de personas en vídeos	+	+	–
Transcripción de audio	–	+	+
Índice de oradores	–	+	–
Extracción de fotogramas clave	–	+	–
Traducción de vídeo	–	9 idiomas	–
Extracción de palabras clave	–	+	–
Reconocimiento de marca	–	+	–
Anotación	–	+	–
Detección de colores dominantes	–	–	–
Análisis-Análisis del tiempo real	+	–	–

Veredicto

Google Cloud Platform es la opción adecuada para ejecutar operaciones de aprendizaje automático y tareas basadas en IA, seguida de cerca por AWS y Azure. AWS ofrece una variedad de instancias basadas en diferentes equipos potentes optimizados para tareas de IA/aprendizaje automático.

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 kit de herramientas más versátil para el análisis de imágenes.

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

Conclusión

La comparación entre AWS, Azure y Google Cloud es compleja porque cada plataforma en la nube ofrece un amplio conjunto de funciones. Al comparar la plataforma en la nube de Amazon, la plataforma en la nube de Azure y los servicios en la nube de Google, céntrese ante todo en los servicios que necesita.

AWS es el proveedor más vinculado a un único proveedor, cuyo objetivo es que utilice únicamente la plataforma en la nube de Amazon. Por el contrario, Google ofrece una política flexible y liberal para los clientes. Microsoft quiere combinar 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 de Azure con otras nubes y con servidores localizados en su centro de datos. 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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