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Comparación de los 5 principales proveedores de servicios en la nube en 2026

Descubre cómo se comparan los proveedores de servicios en la nube en 2026. Este artículo destaca las fortalezas, los retos y los casos de uso de los principales actores, como AWS, Azure y Google Cloud.
Actualizado 7 ene 2026  · 11 min leer

En los últimos años, hemos visto cómo la nube se ha convertido en una piedra angular de la transformación digital. El mercado está creciendo a un ritmo increíble; se prevé que el gasto en la nube pública supere los 900 000 millones de dólares en 2026, frente a los 781 300 millones de dólares de 2025, y podría acercarse al billón de dólares poco después. Empresas de todos los tamaños están utilizando la nube para aumentar la agilidad, reducir los costes de TI e impulsar la innovación en sectores que van desde la sanidad hasta las finanzas, pasando por la fabricación y los medios de comunicación.

Este cambio de una infraestructura local a servicios escalables y bajo demanda ha cambiado por completo la forma en que las organizaciones conciben la informática. Elegir el proveedor de servicios en la nube (CSP) adecuado puede influir en todo, desde la rentabilidad hasta el rendimiento del sistema, la seguridad y la estrategia a largo plazo. 

Aunque AWS, Microsoft Azure y Google Cloud lideran el mercado de nubes, otros actores como IBM Cloud y Oracle Cloud Infrastructure ocupan nichos importantes.

En este artículo, explicaré qué son los CSP, analizaré los principales proveedores en 2026 y compartiré información útil para ayudarte a elegir el mejor socio para tus necesidades.

Si eres nuevo en el mundo de los proveedores de servicios en la nube, considera la posibilidad de realizar uno de nuestros cursos, como Comprender la nube, Introducción a GCP, Introducción a AWSo Comprensión de la arquitectura y los servicios de Microsoft Azure.

¿Qué es un proveedor de servicios en la nube?

En términos sencillos, un proveedor de servicios en la nube (CSP) es una empresa que ofrece servicios informáticos a través de Internet (lo que llamamos «la nube»). Estos servicios incluyen almacenamiento de datos, servidores, bases de datos, redes, software, análisis e inteligencia. Desde mi punto de vista, la función principal de un CSP es eliminar la necesidad de infraestructura local, ofreciendo soluciones escalables y fiables mediante pago por uso o suscripción.

Según mi experiencia trabajando con varios CSP, los servicios típicos que ofrecen incluyen:

  • Calcular: Máquinas virtuales, contenedores y computación sin servidor para ejecutar aplicaciones.
  • Almacenamiento: Soluciones escalables de almacenamiento de archivos, bloques y objetos.
  • Redes: Equilibradores de carga, VPN y redes de distribución de contenidos (CDN)
  • Servicios gestionados: Gestión de bases de datos, machine learning, IoT, DevOps 

Importancia de los CSP en la ciencia de datos

Tras haber trabajado extensamente en ciencia de datos, puedo afirmar que la importancia de los proveedores de servicios de nube no puede subestimarse, ya que abordan tres retos fundamentales que históricamente han limitado las iniciativas de ciencia de datos: la escalabilidad, la flexibilidad y la rentabilidad.

  • Escalabilidad: Las cargas de trabajo de ciencia de datos suelen requerir distintos niveles de potencia de cálculo, incluido el acceso a hardware especializado, como GPU y TPU, que permiten a los usuarios ampliar o reducir la escala en función de la demanda.Rentabilidad: Los modelos de pago por uso minimizan el desperdicio al cobrar solo por lo que se utiliza.  Este cambio ha permitido a las organizaciones más pequeñas y a los investigadores individuales acceder a las mismas herramientas e infraestructura potentes que antes solo estaban al alcance de las grandes empresas con presupuestos de TI considerables.
  • Flexibilidad: Los CSP admiten diversos entornos de programación, herramientas e integraciones fundamentales para los proyectos de análisis de datos y machine learning.

Entre los servicios más populares se incluyen Google BigQuery, Azure Machine Learning y Amazon SageMaker, que permiten a los científicos de datos crear modelos, ejecutar consultas e implementar soluciones de manera eficiente.

Tipos de servicios en la nube

Los servicios en la nube suelen clasificarse en tres modelos fundamentales, cada uno de los cuales ofrece diferentes niveles de control y responsabilidad de gestión.

  • Infraestructura como servicio (IaaS): Proporciona el nivel más básico de computación en la nube, ofreciendo recursos informáticos virtualizados, como máquinas virtuales, almacenamiento y componentes de red. Las organizaciones que utilizan IaaS mantienen el control sobre los sistemas operativos, las aplicaciones y los datos, mientras que el proveedor de nube gestiona la infraestructura física subyacente.
  • Plataforma como servicio (PaaS): Abstrae la infraestructura subyacente y proporciona un entorno completo de desarrollo e implementación. Este modelo permite a los programadores centrarse en crear aplicaciones sin preocuparse por la gestión de servidores, las actualizaciones del sistema operativo o el escalado de la infraestructura. 
  • Software como servicio (SaaS): Representa el nivel más alto de abstracción, ya que ofrece aplicaciones completas a través de Internet. Los usuarios acceden a estas aplicaciones a través de navegadores web o aplicaciones móviles, mientras que el proveedor se encarga de todos los aspectos relacionados con la infraestructura, la gestión de la plataforma y el mantenimiento de las aplicaciones. 

Lo que suelo ver es que las organizaciones empiezan con soluciones SaaS, luego pasan gradualmente a PaaS para el desarrollo personalizado y, finalmente, adoptan IaaS cuando necesitan el máximo control sobre su pila de infraestructura.

Principales proveedores de servicios en la nube en 2026

Veamos algunos de los principales proveedores de servicios en la nube entre los que puedes elegir hoy en día y descubramos qué los hace únicos. Esta lista no sigue ningún orden en particular, ya que la «mejor» opción dependerá de tus necesidades.  

1. Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services mantiene su posición como líder indiscutible del mercado de la nube, con aproximadamente el 32 % del mercado mundial de infraestructuras en la nube. AWS ofrece el conjunto más completo de servicios en la nube, con más de 200 servicios con todas las funciones que abarcan capacidades de computación, almacenamiento, bases de datos, redes, análisis, machine learning e IoT.

Las principales fortalezas de AWS residen en su escalabilidad sin igual y su alcance global. Con centros de datos en más de 115 zonas de disponibilidad en 37 regiones geográficas (a fecha de julio de 2025), AWS proporciona la infraestructura necesaria para que las organizaciones implementen aplicaciones a nivel mundial, manteniendo una baja latencia y una alta disponibilidad. Esta amplia presencia global, combinada con un ecosistema maduro de servicios y herramientas, hace que AWS resulte especialmente atractivo para las empresas que requieren implementaciones complejas en varias regiones.

Regiones y zonas de disponibilidad de AWS

Regiones y zonas de disponibilidad de AWS

Sin embargo, desde mi punto de vista, las organizaciones que estén considerando AWS deben estar preparadas para modelos de precios complejos que pueden resultar difíciles de predecir y optimizar. La gran variedad de servicios y opciones de configuración, aunque potente, puede generar costes inesperados si no se gestiona adecuadamente. Además, la curva de aprendizaje de AWS puede ser pronunciada, especialmente para las organizaciones que se inician en la nube.

2. Microsoft Azure

Microsoft Azure se ha convertido en un formidable competidor de AWS, especialmente entre las empresas que ya han invertido en el ecosistema de Microsoft. La fortaleza de Azure reside en su perfecta integración con los productos de Microsoft, incluidos Office 365, Windows Server y SQL Server, lo que lo convierte en una opción atractiva para las organizaciones que dependen en gran medida de las tecnologías de Microsoft.

Azure destaca en soluciones empresariales e implementaciones de nube híbrida, y ofrece herramientas sólidas para las organizaciones que necesitan mantener cierta infraestructura local al tiempo que aprovechan las capacidades de la nube. La plataforma ofrece un excelente soporte tanto para entornos Windows como Linux, con potentes funciones de gestión de identidades y seguridad que se integran perfectamente con la infraestructura existente de Microsoft.

Cuadrante mágico para servicios estratégicos de plataformas en la nube: Microsoft fue nombrado líder por la integridad de su visión en el 2024.

 Cuadrante mágico para servicios estratégicos de plataformas en la nube:  Microsoft fue nombrada líder por la integridad de su visión en 2024.

Por lo que he observado, una de las consideraciones clave para la adopción de Azure es la curva de aprendizaje para las organizaciones y los programadores que no están familiarizados con las tecnologías de Microsoft. Aunque Azure ha logrado avances significativos en el soporte de tecnologías de código abierto, algunos usuarios pueden encontrar la plataforma más intuitiva si ya tienen experiencia con las herramientas y prácticas de desarrollo de Microsoft.

3. Plataforma Google Nube (GCP)

Google Nube se ha labrado un importante nicho en el mercado, especialmente entre las organizaciones dedicadas al análisis de datos y machine learning. GCP es conocido por sus avanzadas capacidades de análisis de datos, con BigQuery como una de las soluciones de almacenamiento de datos más potentes y rentables disponibles en el mercado.

La integración de GCP con TensorFlow y otros marcos de machine learning desarrollados por Google lo hace especialmente atractivo para las organizaciones que crean aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning. La plataforma ofrece sofisticadas herramientas para el procesamiento de datos, incluyendo Dataflow para el procesamiento tanto en flujo continuo como por lotes, así como Cloud AI Platform para crear e implementar modelos de machine learning a gran escala.

Análisis en tiempo real de GCP

Análisis en tiempo real de GCP

Una cosa que suelo mencionar cuando hablo de GCP es que tiene una cuota de mercado menor en comparación con AWS y Azure, lo que puede traducirse en un ecosistema más reducido de herramientas y servicios de terceros. Sin embargo, para las organizaciones que dan prioridad a las capacidades de análisis de datos y machine learning, GCP suele ofrecer herramientas y un rendimiento superiores.

4. IBM Nube

IBM Nube se centra principalmente en los servicios de inteligencia artificial y machine learning, aprovechando la experiencia de IBM en inteligencia artificial a través de su plataforma Watson. El servicio ofrece soluciones de nivel empresarial con un fuerte énfasis en la seguridad y el cumplimiento normativo, lo que lo hace atractivo para sectores regulados como la sanidad y los servicios financieros.

Los servicios de inteligencia artificial Watson de IBM Nube proporcionan modelos predefinidos para el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y el reconocimiento de voz, lo que permite a las organizaciones integrar rápidamente capacidades de inteligencia artificial en sus aplicaciones. La plataforma también ofrece un sólido soporte para implementaciones híbridas y en múltiples nube, lo que refleja el conocimiento que IBM tiene de la complejidad de las TI empresariales.

Watson AI de IBM Cloud

Watson AI de IBM Cloud 

Según mi experiencia, una de las principales limitaciones de IBM Nube es su escasa integración con terceros en comparación con sus competidores más grandes. Es posible que las organizaciones encuentren menos conectores preintegrados y soluciones en el mercado, lo que podría requerir más trabajo de desarrollo personalizado.

5. Infraestructura en la nube de Oracle (OCI)

Oracle Cloud Infrastructure hace hincapié en los servicios de bases de datos y la informática de alto rendimiento, aprovechando las décadas de experiencia de Oracle en bases de datos. OCI es especialmente eficaz para las organizaciones que utilizan aplicaciones y bases de datos Oracle, ya que ofrece un rendimiento optimizado y ventajas económicas para estas cargas de trabajo.

La plataforma ofrece capacidades informáticas de alto rendimiento con servidores bare metal y redes de baja latencia, lo que la hace adecuada para aplicaciones exigentes, como la modelización financiera y la informática científica. Los servicios de bases de datos autónomas de Oracle reducen los gastos administrativos y mantienen un alto rendimiento.

Infraestructura en la nube de Oracle

Infraestructura en la nube de Oracle

En mi opinión, el enfoque especializado de OCI significa que puede que no sea la mejor opción para las organizaciones que requieren servicios en la nube diversos, más allá de las capacidades de bases de datos y computación. El ecosistema de la plataforma es más limitado en comparación con los principales proveedores de nube.

Análisis comparativo

Echemos un vistazo más detallado a algunas de las áreas clave en las que compiten estos proveedores de servicios en la nube. 

Rendimiento y fiabilidad

Todos los principales proveedores de servicios en la nube ofrecen sólidas garantías de tiempo de actividad, y suelen prometer una disponibilidad del 99,9 % al 99,99 % para tus servicios básicos. Sin embargo, las características de rendimiento pueden variar significativamente en función de los tipos de carga de trabajo y la ubicación geográfica. 

La amplia infraestructura global de AWS ofrece el rendimiento más uniforme en todas las regiones, mientras que GCP suele ofrecer un rendimiento superior para las cargas de trabajo de análisis de datos. El rendimiento de Azure es especialmente bueno para las aplicaciones y servicios centrados en Microsoft.

Seguridad y cumplimiento normativo

Las capacidades de seguridad y cumplimiento normativo son factores diferenciadores cada vez más importantes entre los proveedores de nube. Todos los principales proveedores de servicios en la nube (CSP) realizan importantes inversiones en infraestructura de seguridad y ofrecen certificaciones de cumplimiento exhaustivas, entre las que se incluyen SOC 2, ISO 27001 y normas específicas del sector, como HIPAA y PCI DSS. 

AWS ofrece la seguridad más granular ,, mientras que Azure ofrece una excelente integración con las herramientas de seguridad existentes de Microsoft. GCP hace hincapié en la seguridad por defecto con cifrado automático y detección avanzada de amenazas.

Modelos de precios

Por lo que he visto, los modelos de precios de la nube han evolucionado desde simples estructuras de pago por uso hasta opciones sofisticadas que incluyen instancias reservadas, precios spot y descuentos basados en compromisos. 

AWS ofrece las opciones de precios más complejas, pero potencialmente rentables, mientras que Azure ofrece una buena relación calidad-precio para las organizaciones que ya utilizan software de Microsoft. GCP suele ofrecer precios competitivos para la computación y el almacenamiento, con tarifas especialmente atractivas para cargas de trabajo sostenidas.

Facilidad de uso

Como he podido comprobar en muchos proyectos, la experiencia del usuario varía significativamente entre los distintos proveedores, cada uno de los cuales ofrece diferentes puntos fuertes en cuanto a diseño de interfaces, documentación y asistencia técnica.

 AWS ofrece la documentación más completa y la comunidad más grande, pero puede resultar abrumador para los principiantes. Azure ofrece interfaces intuitivas para los usuarios familiarizados con los productos de Microsoft, mientras que GCP proporciona interfaces limpias y fáciles de usar para los programadores, con una excelente documentación de la API.

Tabla comparativa

En la tabla siguiente, hemos comparado las características principales de los tres principales proveedores de servicios en la nube. También puedes consultar nuestra guía detallada de comparación entre AWS, Azure y GCP:

Criteria

AWS

Azure

Google Cloud (GCP)

Rendimiento y fiabilidad

Rendimiento más uniforme en todas las regiones gracias a una amplia infraestructura global.

Excelente rendimiento para aplicaciones centradas en Microsoft y entornos híbridos.

Rendimiento superior para cargas de trabajo de análisis de datos

Seguridad y cumplimiento normativo

Controles de seguridad más detallados; amplia cobertura de cumplimiento normativo.

Excelente integración con las herramientas de seguridad de Microsoft.

Seguridad predeterminada con cifrado automático y detección avanzada de amenazas.

Modelos de precios

El más complejo, pero potencialmente el más rentable (instancias reservadas, precios spot, descuentos).

Buena relación calidad-precio para las organizaciones que ya utilizan software de Microsoft.

Precios competitivos de computación/almacenamiento; tarifas atractivas para cargas de trabajo sostenidas.

Facilidad de uso

La comunidad más grande y la documentación más completa, pero con una curva de aprendizaje pronunciada para los recién llegados.

Intuitivo para los usuarios de Microsoft; fuerte integración con las herramientas existentes de Microsoft.

Interfaz limpia y fácil de usar para programadores, con excelente documentación sobre la API.

Elegir el CSP adecuado para tus necesidades

Ahora que ya conocemos los principales actores y sus propuestas únicas de venta, veamos más detenidamente cómo puedes elegir el proveedor de nube más adecuado para tus necesidades. 

Evaluación de los requisitos de tu proyecto

Según mi experiencia, para seleccionar el proveedor de servicios en la nube adecuado es necesario evaluar cuidadosamente tus necesidades informáticas específicas, tus requisitos de almacenamiento y tus expectativas de escalabilidad. Las organizaciones deben tener en cuenta su tecnología actual, la experiencia de su equipo de desarrollo y las previsiones de crecimiento a largo plazo a la hora de tomar esta decisión.

Los requisitos informáticos varían considerablemente según las aplicaciones, desde el simple alojamiento web hasta las complejas cargas de trabajo de machine learning que requieren hardware especializado. Las necesidades de almacenamiento no solo abarcan la capacidad, sino también las características de rendimiento, los requisitos de copia de seguridad y las consideraciones relativas a la soberanía de los datos. Los requisitos de escalabilidad deben tener en cuenta tanto el crecimiento previsible como los picos de tráfico inesperados.

Consideraciones presupuestarias

Cuando calculo los costes de la nube, suelo centrarme en comprender tanto las tarifas obvias como las ocultas asociadas a los diferentes proveedores. La mayoría de los CSP ofrecen calculadoras de precios y herramientas de gestión de costes, pero las organizaciones también deben tener en cuenta los costes de transferencia de datos, asistencia técnica premium e integraciones de terceros.

Los costes ocultos suelen incluir cargos por salida de datos, clases de almacenamiento premium y servicios de asistencia. Las organizaciones también deben tener en cuenta el costo de la formación del personal y la posible contratación de personal especializado en la nube a la hora de evaluar el costo total de propiedad.

Apoyo y comunidad

La disponibilidad de un soporte técnico de alta calidad y una comunidad activa puede influir significativamente en el éxito de la adopción de la nube. Esto incluye acceso a tutoriales completos, foros activos, un servicio de atención al cliente receptivo y presencia de asistencia local.

AWS ofrece la comunidad más grande y el ecosistema de terceros más extenso, mientras que Azure proporciona un excelente soporte para las organizaciones que ya trabajan con socios de Microsoft. GCP, aunque tiene una comunidad más pequeña, ofrece documentación de alta calidad y asistencia técnica rápida para resolver problemas técnicos.

Conclusión

Hemos visto que el mercado de proveedores de servicios en la nube está cambiando rápidamente, y cada uno de los principales actores está redoblando sus esfuerzos para aprovechar sus puntos fuertes. AWS sigue liderando con la gama más amplia de servicios, Azure destaca en integración empresarial y configuraciones híbridas, y GCP sobresale en análisis de datos y machine learning. Proveedores como IBM Nube y Oracle Nube Infrastructure siguen satisfaciendo importantes necesidades específicas.

En mi opinión, la elección correcta depende de los requisitos específicos de tu organización, la tecnología existente y los objetivos a largo plazo. No se trata solo de características o precios; el rendimiento, la seguridad, la asistencia técnica y el ecosistema también son importantes.

A medida que el mercado madura, las diferencias entre los proveedores se reducen y la mayoría puede gestionar bien los casos de uso comunes. La verdadera clave del éxito no es solo elegir un proveedor, sino desarrollar las habilidades y los procesos necesarios para sacarle el máximo partido.

Para seguir aprendiendo, asegúrate de consultar los siguientes recursos:

Preguntas frecuentes sobre proveedores de servicios en la nube

¿Cuáles son las principales diferencias entre AWS, Azure y Google Nube?

AWS ofrece la mayor variedad de servicios y alcance global, Azure destaca en la integración con Microsoft y la nube híbrida, mientras que Google Cloud lidera el análisis de datos y las capacidades de inteligencia artificial.

¿Cómo garantizan los proveedores de servicios en la nube la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos?

Implementan cifrado, gestión de identidades, detección de amenazas y cumplen con normas como ISO 27001, HIPAA y SOC 2.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar una estrategia en múltiples nubes?

Reduce la dependencia de un proveedor, mejora la fiabilidad, permite optimizar la carga de trabajo y aumenta la flexibilidad en todos los servicios.

¿Cómo está transformando la IA los servicios de nube?

La IA mejora la automatización, optimiza el uso de los recursos, potencia el análisis predictivo y permite una implementación más rápida de aplicaciones inteligentes.

¿Cuáles son las tendencias emergentes en nube para 2026?

Las tendencias clave incluyen una mayor adopción de soluciones híbridas y de nube, una mayor integración de la inteligencia artificial y machine learning, el crecimiento de la computación periférica y soluciones en nube más personalizadas y específicas para cada sector.


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Benito Martin
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Como fundador de Martin Data Solutions y científico de datos autónomo, ingeniero de ML e IA, aporto una cartera diversa en Regresión, Clasificación, PNL, LLM, RAG, Redes Neuronales, Métodos de Ensemble y Visión por Ordenador.

  • Desarrolló con éxito varios proyectos de ML de extremo a extremo, incluyendo la limpieza de datos, análisis, modelado y despliegue en AWS y GCP, ofreciendo soluciones impactantes y escalables.
  • Construí aplicaciones web interactivas y escalables utilizando Streamlit y Gradio para diversos casos de uso de la industria.
  • Enseñó y tuteló a estudiantes en ciencia de datos y analítica, fomentando su crecimiento profesional mediante enfoques de aprendizaje personalizados.
  • Diseñó el contenido del curso para aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) adaptadas a los requisitos de la empresa.
  • Es autora de blogs técnicos de IA y ML de gran impacto, que tratan temas como MLOps, bases de datos vectoriales y LLMs, logrando un compromiso significativo.

En cada proyecto que asumo, me aseguro de aplicar prácticas actualizadas en ingeniería de software y DevOps, como CI/CD, code linting, formateo, monitorización de modelos, seguimiento de experimentos y una sólida gestión de errores. Me comprometo a ofrecer soluciones completas, convirtiendo los datos en estrategias prácticas que ayuden a las empresas a crecer y a sacar el máximo partido de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la IA.

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