Si estás eligiendo proveedor cloud, es normal dudar entre AWS, Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP). Los tres son potentes, globales y maduros. La diferencia real aparece cuando miras: ecosistema, operación, coste, herramientas y el tipo de equipo que lo va a mantener.
Esta guía está pensada para decidir con criterio: qué elegir para enterprise, startups, data/IA, kubernetes, serverless, seguridad y FinOps.
Resumen rápido: ¿cuándo elegir cada uno?
- AWS: catálogo enorme, servicios “para todo”, madurez operativa y muchísima documentación. Ideal si quieres máxima variedad y flexibilidad.
- Azure: gran encaje con entornos Microsoft (AD, Windows, M365, .NET) y buen enfoque enterprise. Muy fuerte cuando tu empresa ya es “Microsoft-first”.
- GCP: destaca en datos, analítica e IA (ecosistema data muy sólido) y una experiencia excelente con Kubernetes.
Comparativa por áreas clave
1) Compute
- AWS: EC2 muy versátil, muchas familias de instancia y opciones de optimización.
- Azure: VMs y buen encaje con Windows Server/SQL Server; integración enterprise.
- GCP: Compute Engine sólido, y buena integración con workloads “cloud-native”.
2) Contenedores y Kubernetes
- AWS: EKS + ECS (si quieres menos complejidad) y opciones serverless con Fargate.
- Azure: AKS muy extendido, especialmente en empresas con tooling Microsoft.
- GCP: GKE es referencia para muchos equipos (experiencia Kubernetes muy pulida).
3) Serverless
- AWS: Lambda + EventBridge + Step Functions (ecosistema de eventos muy completo).
- Azure: Functions + Logic Apps (muy útil para integraciones y automatización).
- GCP: Cloud Functions y Cloud Run (Cloud Run es muy cómodo para contenedores serverless).
4) Datos y analítica
- AWS: opciones amplias (data lake, streaming, warehousing, etc.).
- Azure: fuerte en entornos enterprise y BI, integrando bien con ecosistema Microsoft.
- GCP: punto fuerte histórico en analítica; ideal si tu foco es datos y pipelines.
5) IA / Machine Learning
- AWS: SageMaker y servicios gestionados de IA, buen abanico para MLOps.
- Azure: Azure ML y fuerte integración enterprise; suele encajar bien con equipos corporativos.
- GCP: Vertex AI + ecosistema data muy integrado, especialmente atractivo en proyectos data/IA.
6) Seguridad y cumplimiento
Aquí no hay “uno es seguro y otro no”. En los tres, lo decisivo es: IAM bien diseñado, segmentación de red, cifrado, monitorización y gobernanza.
- Prioriza MFA, mínimo privilegio, rotación de credenciales y auditoría continua.
- Centraliza logs y métricas (eventos de acceso, cambios de configuración, red).
- Define “guardrails” (políticas, etiquetas, límites y alertas) desde el primer día.
7) Costes y FinOps
La factura cloud casi siempre se dispara por 3 motivos: recursos sobredimensionados, entornos olvidados y transferencia de datos. Da igual el proveedor.
- Etiquetas obligatorias (proyecto, entorno, owner) + alertas por presupuesto.
- Revisión semanal de recursos infrautilizados y apagado programado en dev/test.
- Compromisos (reservas/planes) solo cuando tengas consumo estable y medido.
Cómo elegir sin equivocarte
- Define el caso de uso: web/app, data/IA, IoT, enterprise, etc.
- Mira tu ecosistema actual: Microsoft-first → Azure suele encajar; data heavy → GCP suele brillar; catálogo enorme → AWS.
- Valora habilidades del equipo: el mejor proveedor es el que tu equipo sabe operar con calidad.
- Haz una prueba real: un mini piloto con seguridad, logs, despliegue y costes (no solo “hola mundo”).
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