AWS vs. Azure vs. Google Cloud: una comparativa completa

Comparativa detallada de funcionalidades: AWS vs Azure vs Google Cloud

Las tres plataformas ofrecen, de una forma u otra, funcionalidades similares. Pero comparemos para entender bien sus diferencias.

Servicios de cómputo

Empecemos por los servicios de cómputo de los tres proveedores.

Amazon Web Services (AWS) 

AWS ofrece múltiples tipos de instancias de AWS Elastic Compute Cloud (EC2). Con EC2, alquilamos servidores virtuales, llamados instancias, para ejecutar aplicaciones. Así usamos capacidad de cómputo sin costes iniciales de hardware.

Estos son los tipos de instancias EC2:

Además, AWS ofrece opciones de autoescalado para instancias EC2, que añaden o eliminan instancias automáticamente según la demanda. Así escalamos la aplicación hacia arriba o abajo cuando haga falta.

Más allá de EC2, AWS proporciona otros servicios de cómputo como AWS Lambda para serverless, AWS Fargate para aplicaciones en contenedores y Amazon ECS/EKS para gestionar cargas de trabajo de Docker y Kubernetes. Estos servicios aportan flexibilidad para necesidades diversas, desde aplicaciones orientadas a eventos hasta orquestación de contenedores totalmente gestionada.

Microsoft Azure

Microsoft Azure ofrece Azure Virtual Machines, que permite elegir entre varios sistemas operativos, incluidos Windows y Linux, según nuestras cargas de trabajo.

Algunas ventajas clave:

• Autoescalado hasta tantas máquinas virtuales como necesites.
• Aprovecha el hardware personalizado Azure Boost y un hipervisor optimizado para mejorar el rendimiento.
• Admite tareas de cómputo muy exigentes gracias a sus GPU y a HPC (high-performance computing).
• Proporciona recuperación ante desastres rápida para seguir operativos ante fallos.

Azure también ofrece Azure Kubernetes Service (AKS) para desplegar y gestionar aplicaciones en contenedores. AKS se basa en Kubernetes de código abierto y ofrece:

• Gestión automatizada del clúster y configuración de red.
• Depuración simplificada, mantenimiento automático de nodos y soporte de CI/CD con GitHub Actions para AKS.
• Flexibilidad para desplegar en Linux, Windows e infraestructura IoT con Azure Arc-enabled AKS.

Google Cloud 

Google ofrece un motor de cómputo llamado Google Compute Engine y una plataforma de orquestación de contenedores, Google Kubernetes Engine (GKE).

Compute Engine permite crear máquinas virtuales para cualquier carga y ejecutarlas en la infraestructura cloud. Por su parte, GKE es ideal si tienes poca experiencia, ya que te permite ejecutar contenedores en modo autopilot.

Almacenamiento y bases de datos

Los servicios de almacenamiento y de base de datos cumplen fines distintos en la nube:

• Servicios de almacenamiento para guardar y gestionar datos en bruto, archivos y objetos, sin capacidades integradas de consulta o transacción.
• Servicios de bases de datos orientados a organizar datos y que permiten consultas, indexación y transacciones. Incluyen bases relacionales, NoSQL y data warehouses cloud para analítica a gran escala.

Veamos qué ofrecen en almacenamiento y bases de datos.

Amazon Web Services (AWS)

AWS ofrece tres grandes opciones de almacenamiento y bases de datos:

• Amazon S3 (Simple Storage Service) es almacenamiento de objetos que guarda objetos en buckets (contenedores). Sirve para crear data lakes, realizar copias de seguridad y restaurar datos importantes.
• Amazon EBS (Elastic Block Store) es almacenamiento en bloques para Amazon EC2 con volúmenes en SSD y HDD. Útil para aplicaciones intensivas en E/S y para redimensionar clústeres de motores de analítica de big data.
• Amazon RDS (Relational Database Service) es un servicio gestionado de bases de datos relacionales que soporta PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server y Oracle.
• Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL serverless diseñada para aplicaciones de baja latencia y gran escala como gaming, IoT y analítica en tiempo real.
• Amazon Redshift es un data warehouse en la nube optimizado para analítica a gran escala y cargas de BI.

Microsoft Azure

Microsoft Azure también proporciona servicios principales:

• Azure Blob Storage almacena y accede a datos no estructurados como imágenes y vídeos. Ayuda a crear data lakes y escala con flexibilidad para cargas de HPC y ML. Se puede usar en apps móviles, web y cloud-native, con soporte para .NET, Python, Java y Node.js.
• Azure Disk Storage es almacenamiento en bloques de alto rendimiento para máquinas virtuales de Azure. Útil para aplicaciones intensivas en E/S como SAP HANA y cargas de producción como SQL Server y NoSQL.
• Azure SQL Database permite almacenar datos estructurados que requieren operaciones relacionales. Incluye un generador de API de datos que convierte objetos de la base en APIs GraphQL y plantillas de Dev Container para empezar a programar con entornos preconfigurados.
• Azure Cosmos DB es una base de datos NoSQL distribuida globalmente, optimizada para aplicaciones en tiempo real y cargas impulsadas por IA.
• Azure Synapse Analytics es un data warehouse en la nube para big data y BI, con integración nativa con Power BI y modelos de machine learning.

Google Cloud

Google Cloud también ofrece opciones clave:

• Google Cloud Storage es almacenamiento de objetos totalmente gestionado que optimiza costes automáticamente con funciones como Object Lifecycle Management y Autoclass.
• Google Persistent Disk es almacenamiento en bloques. Igual que Azure Disk Storage, proporciona bloques para instancias de máquinas virtuales y cifra los datos en tránsito automáticamente. Permite SSD y HDD y escalar según la demanda.
• Google BigQuery es un data warehouse serverless diseñado para analítica de alto rendimiento y consultas en tiempo real. Muy usado en IA, ML y BI.
• Cloud Spanner es una base de datos relacional totalmente gestionada que combina consistencia SQL con escalabilidad NoSQL, ideal para aplicaciones globales con alta disponibilidad.
• Firestore es una base de datos NoSQL serverless por documentos, optimizada para apps móviles, web y en tiempo real.

Red y entrega de contenido

Los proveedores cloud ofrecen servicios de red y CDN para mejorar escalabilidad, fiabilidad, seguridad y rendimiento.

Amazon Web Services (AWS)

Amazon proporciona estos servicios de red y entrega:

• Virtual Private Cloud (VPC) permite lanzar recursos de AWS en una red virtual aislada, con mayor control para personalizarla (rangos IP, tablas de rutas, etc.).
• Direct Connect establece una conexión de red dedicada a AWS que ofrece la ruta más corta a los recursos de AWS. Mejora el rendimiento y protege los datos en tránsito, que no pasan por Internet pública, solo por la red global de AWS.
• CloudFront entrega contenido de forma segura con baja latencia y altas velocidades. Amazon tiene más de 700 PoP globales con mapeo de red automatizado, lo que reduce la latencia y entrega datos en milisegundos con compresión y cifrado a nivel de campo.

Microsoft Azure

Azure también ofrece tres servicios de red y CDN:

• Virtual Network permite crear una red privada en la nube. Facilita la comunicación de recursos de Azure con Internet, entre recursos de Azure como VMs y con recursos on-prem como VPNs. También filtra tráfico con grupos de seguridad o dispositivos virtuales.
• ExpressRoute crea conexiones privadas entre centros de datos de Azure e infraestructura on-prem o en colocation, para conectar a Azure sin Internet pública con transferencias más rápidas y fiables.
• Azure CDN acerca el contenido a los usuarios y reduce el tráfico al origen, disminuyendo la latencia y mejorando la experiencia online.

Google Cloud

Como AWS y Azure, Google también ofrece tres servicios de red y CDN:

• Virtual Private Cloud (VPC) permite configurar topologías virtuales automáticas o manuales, incluidas subredes y políticas de red, y ampliar rangos CIDR sin interrupciones.
• Cloud Interconnect transfiere datos entre Google VPC y otras redes con baja latencia y alta disponibilidad, proporcionando IPs internas accesibles desde ambas redes.
• Cloud Content Delivery Network (Cloud CDN) acelera aplicaciones web con la red global de Google y soporta cualquier origen, incluidos Compute Engine, Cloud Storage y backends de GKE.

Machine learning e inteligencia artificial

La IA y el machine learning están transformando sectores con analítica predictiva, automatización y mejores decisiones. Veamos cómo AWS, Azure y Google Cloud ofrecen soluciones de IA/ML.

Amazon Web Services (AWS)

AWS ofrece Amazon SageMaker, que unifica el acceso a datos en lakes, almacenes u otras fuentes. Incluye un asistente de IA generativa para crear, entrenar y desplegar modelos de ML.

También ofrece servicios de IA preconstruidos como:

• Amazon Bedrock – Servicio totalmente gestionado para desplegar foundation models (FMs) de líderes como Anthropic, Meta y Stability AI.
• Amazon Rekognition – Potente análisis de imágenes y vídeo.
• Amazon Polly y Amazon Lex – Servicios de texto a voz y de IA conversacional.

Microsoft Azure

Azure ofrece Azure AI Services para crear aplicaciones de IA con APIs y modelos personalizados. Dan acceso a modelos líderes, incluidos los de Microsoft, OpenAI y Meta.

Otros servicios clave de IA/ML:

• Azure AI Foundry – Kit unificado para acceder a modelos y servicios de IA.
• Azure Machine Learning – Plataforma para crear, entrenar y gestionar modelos de ML a escala.
• Azure OpenAI Service – Acceso por API a los modelos GPT de OpenAI para NLP e IA generativa.

Google Cloud

Google Cloud es líder en IA y ML. Google AI ofrece TensorFlow, un framework open source que facilita crear modelos de ML ejecutables en cualquier entorno. También dispone de Vertex AI, una plataforma de extremo a extremo para entrenar, desplegar y escalar modelos de IA.

Otros servicios de IA:

• Cloud AI APIs – Modelos listos para visión, voz, texto y traducción.
• VMs de deep learning y TPUs – Infraestructura optimizada para IA con las Tensor Processing Units (TPUs) de Google.

Herramientas para desarrolladores

Las herramientas de desarrollo ayudan a programar y depurar con eficiencia para acelerar el desarrollo de software. Así te apoya cada plataforma:

Amazon Web Services (AWS)

AWS ofrece tres herramientas clave:

• AWS CodePipeline automatiza pipelines de entrega continua, evita gestionar servidores, acelera releases y corrige bugs para eliminar tareas manuales.
• AWS CodeBuild compila y prueba código con autoescalado. No gestionas ni escalas servidores: indicas dónde está tu código fuente y eliges la configuración de build; CodeBuild hace el resto.
• La computación serverless, o AWS Lambda, ejecuta el código sin pensar en servidores o clústeres. Puedes escribir funciones en Node.js, Python, Go o Java.

Microsoft Azure

Microsoft Azure proporciona:

• Azure DevOps facilita planificar mejor y desplegar más rápido con servicios modernos. Puedes elegir una solución DevOps completa o solo los productos que encajen en tu flujo. Incluye Azure Boards para planificación ágil, Azure Pipelines para CI/CD, Azure Test Plans para pruebas, GitHub Advanced Security for DevOps, Azure Repos y Azure Artifacts para colaboración, y Managed DevOps Pools para potenciar equipos.
• Azure Functions ejecuta código serverless dirigido por eventos en el lenguaje que prefieras, procesa datos en tiempo real y permite orquestar flujos.
• GitHub Actions automatiza flujos de trabajo con CI/CD, despliega código desde GitHub y simplifica las revisiones y la gestión de ramas.

Google Cloud

Google Cloud ofrece:

• Cloud Functions simplifica la experiencia del desarrollador y aumenta su velocidad. Tú escribes código y Google Cloud gestiona la infraestructura.
• Cloud Run es una plataforma gestionada para crear apps y sitios. Ejecuta servicios frontend y backend, trabajos batch, hospeda LLMs y gestiona colas sin administrar infraestructura.
• Cloud Build es una plataforma serverless de CI/CD para compilar, probar y desplegar software. Soporta Java, Go, Node.js, etc., y despliega en múltiples entornos como VMs, Kubernetes o Firebase.

Precios y estructura de costes

Tras ver las funciones principales, revisemos sus modelos de precios y estructuras de costes.

Precios de AWS

AWS sigue un modelo de pago por uso, lo que significa que solo pagas por lo que consumes. Además, ofrece opciones de ahorro:

• Reserved Instances (RIs) – Descuentos por comprar instancias por 1 o 3 años, asignadas a una zona de disponibilidad.
• Spot Instances – Grandes descuentos (hasta el 90% respecto a on-demand) para capacidad no utilizada, con riesgo de interrupción.
• Savings Plans – Ahorro similar a RIs con mayor flexibilidad de cómputo.
• AWS Free Tier – 12 meses gratis en 20+ servicios y capa siempre gratuita en algunos de bajo uso.

Calculadora de precios: puedes usar la calculadora de AWS para estimar costes por tipo de instancia y servicio.

Precios de Microsoft Azure

Microsoft Azure también ofrece pago por uso y distintas opciones de ahorro:

• Azure Reserved Virtual Machine Instances (Azure RIs) – VMs prepago por 1 o 3 años, con opción de pago mensual sin coste extra.
• Spot Virtual Machines (Spot VMs) – Descuentos por capacidad sobrante, con riesgo de que se recuperen si sube la demanda.
• Azure Hybrid Benefit – Ahorros para clientes de Windows Server y SQL Server que llevan sus licencias a Azure.
• Azure Free Tier – 12 meses gratis en más de 20 servicios populares y capa siempre gratuita en 65+ servicios.

Calculadora de precios: Azure ofrece una calculadora unificada para estimar costes de varios servicios en un único lugar.

Precios de Google Cloud

Google Cloud también usa pago por uso y mecanismos propios de ahorro:

• Descuentos por uso sostenido – Descuentos automáticos de hasta el 30% por uso continuado de VMs.
• VMs preemptibles – VMs de corta duración con descuento (similares a Spot) que se terminan cuando se necesita capacidad.
• Contratos de uso comprometido – Descuentos de hasta el 57% por comprometer 1 o 3 años.
• Google Cloud Free Tier – 300 $ en créditos gratis para nuevos clientes y capa siempre gratuita en varios servicios.

Calculadora de precios: Google Cloud ofrece una calculadora detallada con herramientas de optimización de costes.

Tabla comparativa de precios

Comparativa de precios y estructura de costes de los tres proveedores:

Alcance global y disponibilidad

El alcance global es la red de recursos y centros de datos accesibles en todo el mundo, y la disponibilidad es que el sistema siga operativo incluso con incidencias o picos. Veamos el alcance y la disponibilidad de los tres.

Infraestructura global de AWS

AWS cuenta con una extensa infraestructura global: 39 regiones lanzadas, 123 zonas de disponibilidad y más de 700 PoP de CloudFront con 13 cachés regionales. Además, planea nuevas zonas en 2 regiones más.

Infraestructura global de Microsoft Azure

Microsoft Azure tiene más de 70 regiones de Azure y más de 400 centros de datos en la infraestructura global de Azure. Permite almacenar datos en la región más cercana para reducir la latencia.

Infraestructura global de Google Cloud

Los servicios de infraestructura de Google Cloud están disponibles en más de 200 países y territorios, con 43 regiones, 130 zonas y más de 200 ubicaciones de borde de red. Su red global conecta la infraestructura con unos 8 millones de km de fibra terrestre y submarina. Puedes usar su Google Cloud Region Picker para elegir región considerando huella de carbono, precio y latencia.

Seguridad y cumplimiento

Seguridad y cumplimiento son las medidas para proteger datos y sistemas frente a accesos no autorizados y para ajustarse a estándares del sector.

Seguridad en AWS

AWS ofrece un marco de seguridad completo con herramientas integradas de gestión de acceso, detección de amenazas y cumplimiento. Dos servicios principales:

• AWS Identity and Access Management (IAM) permite control de acceso detallado definiendo quién puede acceder a qué recursos según roles y políticas.
• AWS Shield protege frente a ataques DoS y DDoS para asegurar la disponibilidad y respuesta de las aplicaciones.

Además, AWS cumple 143 estándares y certificaciones, entre ellos:

• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) – para datos sanitarios.
• RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) – protección y privacidad en la UE.
• Informes SOC 1, SOC 2 y SOC 3 – validación de controles internos de seguridad.

Estas certificaciones aportan validación de terceros a miles de requisitos globales, reduciendo tu carga operativa.

Seguridad en Microsoft Azure

Azure ofrece potentes herramientas para identidad, protección frente a amenazas y cumplimiento.

• Microsoft Entra ID protege con gestión de identidad y acceso en la nube. Proporciona:
• Un lugar central para gestionar todas las identidades.
• Políticas de acceso condicional basadas en riesgo.
• Autenticación robusta para proteger datos y recursos.
• Microsoft Defender for Cloud – Herramienta CSPM que:
• Da visibilidad de seguridad en tiempo real en entornos híbridos y multicloud.
• Detecta amenazas y vulnerabilidades para reducir la exposición.

Azure también cuenta con más de 100 certificaciones de cumplimiento, incluidas específicas por región, y 35 específicas por industria como sanidad y finanzas.

Seguridad en Google Cloud

Google Cloud ofrece una infraestructura de confianza que construye seguridad por capas. Su equipo está disponible 24/7 para responder a amenazas, con monitorización continua y respuesta rápida. Esta infraestructura segura cubre:

• Despliegue seguro de servicios.
• Almacenamiento seguro de datos.
• Comunicación cifrada entre servicios y por Internet.

Para reforzar la seguridad, Google Cloud incluye Identity and Access Management (IAM) y opciones de cifrado, como:

• Cifrado en reposo: Google cifra automáticamente todo el contenido del cliente sin acciones por su parte. El Cloud Key Management Service también permite crear y gestionar claves propias para mayor seguridad.
• Cifrado en tránsito: Google cifra los datos en tránsito cuando se mueven fuera de límites físicos no controlados por Google.

Google Cloud cumple con certificaciones clave como ISO 27001, HIPAA y PCI DSS, garantizando protección de datos y cumplimiento normativo.

Tabla comparativa de seguridad y cumplimiento

Soporte y ecosistema

Veamos ahora el soporte y el ecosistema de las tres plataformas.

Soporte de AWS

AWS ofrece documentación exhaustiva para usuarios, desde guías, ejemplos de código, SDKs y toolkits hasta referencias de API y CLI. También hay tutoriales prácticos, artículos de expertos, respuestas revisadas, artículos y vídeos para acceder a los mejores recursos.

AWS ofrece planes de soporte premium para desarrolladores, empresas y grandes organizaciones, con soporte más personalizado. Varían según la criticidad de casos, guía arquitectónica, programas proactivos, autoservicio, gestión de cuentas técnicas, facturación y soporte a software de terceros, entre otros.

Además de los recursos técnicos, AWS impulsa una comunidad sólida con oportunidades para conectar a nivel regional y participar en eventos como AWS Hackday, facilitando el networking, el intercambio de ideas y la colaboración en soluciones cloud innovadoras.

Soporte de Microsoft Azure

Azure ofrece planes de soporte Developer, Standard y Enterprise Service, que difieren por alcance, soporte ICP, facturación y asistencia técnica. Incluyen:

• Documentación y autoayuda online
• Foro de la comunidad en MSDN
• Recomendaciones de buenas prácticas
• Acceso a un panel personalizado de estado del servicio

Además, Microsoft Azure ofrece servicios de integración para conectar aplicaciones y servicios tanto on-prem como en la nube.

Soporte de Google Cloud

El Cloud Customer Care de Google forma parte de Google Cloud Services y centraliza el soporte con acceso a documentación, comunidad, facturación y recomendaciones de Active Assist.

Ofrece varios paquetes de soporte (Standard, Enhanced y Premium) que difieren en:

• Precio y tiempos de respuesta
• Disponibilidad del servicio e idioma de soporte
• Soporte técnico y de tecnologías de terceros

Además, las ofertas de soporte incluyen cobertura 24/7, soporte telefónico y acceso a servicios de gestión técnica de cuentas para una mejor experiencia. Incluso puedes usar sus Integration Connectors para conectar con diversas fuentes y aplicaciones sin conocer protocolos específicos.

Fortalezas y debilidades de AWS, Azure y Google Cloud

Cada proveedor tiene puntos fuertes que lo hacen ideal para ciertos casos de uso, y también retos que pueden no encajar con todos los negocios. Resumamos ventajas y posibles inconvenientes.

Fortalezas de AWS

AWS está en el mercado desde 2006 y tiene el conjunto de herramientas de datos más profundo de los tres:

• Cubre todas las capas del pipeline con servicios: S3 para data lake, Glue para ETL, Kinesis para streaming, Redshift para almacenamiento analítico y EMR para Spark y Hadoop.
• La comunidad de profesionales es la mayor; la mayoría de errores ya tienen respuesta en Stack Overflow o en docs oficiales.
• Posee la mayor cuota de mercado cloud (28% en Q4 2025, según Synergy Research Group), lo que se traduce en el mayor número de ofertas en ingeniería de datos.

Fortalezas de Azure

Azure encaja mejor donde el empleador ya usa Microsoft:

• Synapse Analytics, Data Factory y Microsoft Fabric se conectan de forma nativa con SQL Server y Power BI, sin conectores de terceros.
• Azure Arc le da la mejor historia híbrida de las tres, clave para empresas en migración desde almacenes on-prem.
• Supera las 100 certificaciones de cumplimiento, por lo que cumple requisitos regulados en finanzas y sanidad.

Fortalezas de Google Cloud

Google Cloud es la elección prioritaria para analítica y lo que más usan los data engineers en trabajo intensivo en consultas:

• BigQuery es un warehouse serverless valorado como referencia para analítica ad hoc, y Dataflow gestiona batch y streaming con un único modelo Apache Beam.
• Vertex AI y TensorFlow ofrecen un camino nativo del pipeline al modelo, útil cuando el rol combina datos y ML.
• Los descuentos por uso sostenido se aplican automáticamente hasta el 30%, y los 300 $ en créditos gratuitos lo hacen el más barato para practicar.

Debilidades de AWS, Azure y Google Cloud

Cada proveedor tiene sus propias debilidades:

• AWS: el precio es la queja habitual. Entre Reserved Instances, Spot y Savings Plans en cientos de tipos, prever costes es difícil, y la consola abruma al inicio.
• Azure: curva de aprendizaje más pronunciada, agravada ahora por la transición a Fabric, que retiró DP-203 y dejó muchos tutoriales apuntando al camino anterior centrado en Synapse.
• Google Cloud: la menor adopción empresarial y menor volumen total de ofertas; fuera de equipos muy centrados en analítica y ML, las vacantes se reducen rápido.

Cómo elegir el proveedor cloud adecuado para ti

La elección depende de las necesidades de tu aplicación: tamaño, presupuesto y recursos requeridos. Aquí tienes una comparativa rápida:

Conclusión

El mejor proveedor cloud depende de los requisitos de tu proyecto, tu stack actual y tu experiencia. Si quieres profundizar y practicar en la nube, te recomiendo los itinerarios AWS Cloud Practitioner (CLF-C02), Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) o Google Cloud Data Engineer.

Elijas la plataforma que elijas, entender sus puntos fuertes, su estructura de precios y sus casos de uso te ayudará a decidir con conocimiento y alineado con tus necesidades técnicas y de negocio.