Os queremos ayudar a tomar la mejor decisión a la hora de elegir entre Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud. Para tu proyecto en Internet de gran carga de trabajo.
Nos centraremos. Por lo tanto en los servicios prestados por Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure.
Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud. Razones para elegir La Nube.
Empresas icónicas para el público en general como para el sector privado – como Netflix, Airbnb, Spotify, Expedia, PBS, y muchos, muchos más – confían en los servicios en la nube para apoyar sus operaciones en línea.
Esto les permite concentrarse mejor en trabajar por lo que son conocidos. Y dejar que muchos de los tecnicismos sean atendidos por una infraestructura que ya existe y que constantemente se está actualizando. Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
Si necesitas implementar la infraestructura física que realmente necesitas para tus propias operaciones. Las cuales necesitarían un ejército de técnicos, un montón de presupuesto y de tiempo extra, además de muchas pruebas y desafíos técnicos. Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
Para Todos.
Pero esto no se limita a grandes nombres. Hoy en día, vivimos en un mundo en el que tanto un gran negocio, como dos jóvenes en su casa, prácticamente sin capital inicial, pueden tener acceso a una infraestructura de clase mundial para el almacenamiento, la informática, la gestión y más, para crear el próximo servicio masivo en línea. Y además pagar a medida que avanzan – literalmente – por hora. Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
Precios Flexibles.
Lo que se paga variará mucho dependiendo de la cantidad y potencia de procesamiento que se demanda, el número de casos (es decir, el número de servidores virtuales) a implementar, y donde implementarlos. También habrá importantes descuentos para el uso a granel. En cualquier caso, tendrás estas ventajas la mayoría de las veces:
- Sin costes iniciales
- Ni cargos por cancelación
- Pagar sólo por lo que usa
- Facturación por minuto
Para obtener detalles precisos, tendrás que leer la letra pequeña de los precios de AWS, GCP y el Azure. Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
Productos y Soluciones. Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
Vamos a utilizar los términos «productos» y «servicios» indistintamente; una solución, sin embargo, es un concepto más específico que se escucha mucho cuando se trata de servicios en la nube.
En pocas palabras, una solución es un conjunto de productos preconfigurados orientadas a una necesidad muy específica. Con abundante documentación, casos de uso y los testimonios que te guiarán a través del proceso de adopción de la infraestructura en la nube. Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
- Grandes volúmenes de datos – AWS, GCP, Azure.
- Marketing digital – AWS, Azure.
- Comercio electrónico – AWS, GCP, Azure.
- Juegos – AWS, GCP,
- Gobierno – AWS (federal, Estado y locales).
- Pentágono de Estados Unidos – Azure.
- Internet de las cosas (Iot) – AWS, GCP, Azure (mantenimiento predictivo, control remoto).
- Nubes privadas.
- Reseller Hosting.
Vamos a Compararlos!!! Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
Amazon presentó sus servicios de computación en la nube de «consumo masivo» a través de su primer servicio AWS que puso en marcha en el año 2004. Y desde entonces se mantienen innovando y añadiendo características, que de alguna manera les permite tener la ventaja en el negocio mediante la construcción de la más amplia gama de servicios y soluciones para la nube.
También son, en muchos aspectos, el más caro. Google y Microsoft más tarde, entraron en el juego y están rápidamente poniéndose a su altura, con su propia infraestructura e ideas, ofreciendo ofertas, y tirando de los precios hacia abajo.
En el siguiente vídeo, representantes de cada empresa discuten sus estrategias de nube:
Computación.
Esto es para lo que los ordenadores son, después de todo: para calcular, procesar los datos. Si necesitas un procesamiento más rápido de gráficos, análisis de datos o lo que sea, puedes comprar más hardware. O puedes ir a la nube.
Claro, si tu compras el hardware, esto es una ventaja. Pero también estás pagando por todo el tiempo de inactividad cuando los equipos no están haciendo ningún procesamiento real, además de todo el mantenimiento que viene con él, que se puede ir muy arriba si se construye un centro de datos.
Cuando utilizas la nube. Por el contrario, sólo pagas por lo que usas y se puede escalar a miles de nodos de procesamiento en unos pocos minutos (esto repercute sobre tu tarjeta de crédito, así que ten cuidado).
Elastic Compute Cloud (EC2) de Amazon es el buque insignia para la computación escalable bajo demanda, compitiendo con Compute Engine de Google y máquinas virtuales de Azure y Scale Sets máquina virtual.
La Base de los Negocios Actuales.
El servicio de Amazon es el más completo. Pero como se mencionó, la fijación de precios para EC2 puede ser muy complicada, y lo mismo pasa con los precios de las máquinas virtuales Azure. La oferta de Google es algo menos flexible, pero el precio es mucho más fácil de seguir (ver sección de precios).
También existe la opción de alquilar los procesos informáticos para la web y aplicaciones móviles. Lo que puede ofrecer un ahorro significativo cuando se utiliza en lugar de EC2 o Compute Engine si tus aplicaciones encajan en las características de este servicio (ver AWS Elastic Beanstalk y Google App Engine para más detalles).
Si quieres implementar contenedores de software con Docker. Debes buscar un EC2 de Amazon Servicio de contenedor (ECS) y EC2 Registro de contenedores (ECR); el equivalente en Google son los Container Engine y Container Registry. Azure también tiene su servicio para Docker este es Container Service, aunque por el momento no están proporcionando una gran facilidad. Azure, debido a que es de Microsoft, también te permite desplegar aplicaciones de cliente de Windows con su servicio de RemoteApp.
Almacenamiento.
Junto a la computación, el almacenamiento es un pilar clave para los servicios en la nube. En la nube se puede almacenar con la misma facilidad cualquier cosa desde una gran cantidad de GB a varios PB (1 petabyte = 1.024 terabytes = 1.048.576 gigabytes).
Ten cuidado, sin embargo: la implementación de estas soluciones no es tan trivial, ya que esto no es un alojamiento regular para el que sólo se necesita un usuario y contraseña para subir archivos a un servidor FTP. En su lugar, tendrás que interactuar con las API o programas de terceros. Y puede tomar algún tiempo antes de que esté listo para operar tu almacenamiento en su totalidad en la nube.
Para almacenar objetos (es decir, casi cualquier cosa), Amazon Simple Storage Service (S3) es el servicio que ha estado funcionando por más tiempo, y como tal, tiene una amplia documentación, incluyendo seminarios gratis, un montón de código de ejemplo y bibliotecas, artículos y tutoriales además de foros de discusión muy activos donde los desarrolladores de Amazon proporcionan información muy útil sobre una base regular.
Guarda tus Datos de Manera Totalmente Confiable.
Por supuesto, Google Cloud Storage y Microsoft Azure Storage proporcionan un servicio que es tan fiable y robusto como es el de Amazon. Dicho esto, Google y Microsoft pueden tener una ventaja en el precio. Para el almacenamiento, también llamado a veces «almacenamiento en frío» (como cuando vayas a guardar objetos que no van a tener un acceso con mucha regularidad en su mayor parte), disfrutará de las tasas más bajas, pero la velocidad de acceso también sera baja, que no debe ser un problema en la mayoría de los casos.
Las características y los precios son muy similares entre los diferentes proveedores. Por lo que muy probablemente estarás condicionado por la API que has implementado en tu back-end.
Para las especificaciones y detalles, véase Amazon Glacier, Nube de almacenamiento cercano por parte de Google, y el Azure copia de seguridad; y comprobar también las soluciones de almacenamiento que estos proveedores ofrecen – Archivo de datos de AWS, y de copia de seguridad y archivo de Azure.
Además de almacenar y archivar, proporcionan opciones más específicas, tales como Amazon CloudFront específicas para la construcción de una red de distribución de contenidos (CDN), al igual que la nube CDN de Google y la red de entrega de contenido de Azure. Pero si tu tienes requisitos más exóticos, asegúrate de comprobar estos sitios.
Analíticas.
Ahora ya estamos en el lugar donde integramos y hacemos uso pleno de la computación, almacenamiento y entrega. Todos a la vez.
Y la verdad es que hay ciertas cosas que no se pueden realizar en cualquier otro lugar. Pero si en la nube (es decir, a menos que puedas permitirte una gran inversión en infraestructura).
Así que hablemos de análisis. Los desafíos en el tratamiento de grandes volúmenes de datos son muy grandes (tan grandes que no pueden guardarse en memoria), dando sentido a ellos, utilizándolos para hacer predicciones, e incluso ayudar a modelar completamente nuevas situaciones como nuevos productos, servicios, tratamientos, formas de planificación de las ciudades, y un gran etcétera.
Esto requiere tecnologías muy específicas y modelos de programación. Uno de los cuales es MapReduce, que fue desarrollado por Google, así que quizás no es sorprendente ver a Google situarse delante de sus competidores en el campo de grandes volúmenes de datos. Ofreciendo una gama de productos – como BigQuery (gestionando un almacén de datos para el análisis a gran escala), Cloud Data Flow (procesamiento de datos en tiempo real), Cloud Dataproc (Spark gestionado y Hadoop), Cloud Datalab (exploración a gran escala de datos, análisis y visualización), Cloud Pub / Sub (mensajería y los datos de streaming), y Genómica (para procesar hasta petabytes de datos genómicos). Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
Grandes Opciones.
Elastic MapReduce (EMR) y HDInsight son de Azure y de Amazon. Para más información, comprueba las grandes soluciones de datos que todos ellos ofrecen – GCP, AWS, y Azure.
Pero no es necesario ir a la categoría de grandes volúmenes de datos para ser capaz de dar sentido a los datos. Grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Incluso pueden ayudarte a identificar oportunidades de negocio. Esto se conoce como inteligencia de negocios (BI). Y las estrategias aquí puede ser muy diversas y pueden variar mucho dependiendo de tu campo.
Así que si tu empresa tiene estos conjuntos de datos. Puede haber información valiosa para ti. En este caso, Amazon está tomando este nicho con QuickSight. Y por todo esto, lo más probable es que necesites utilizar una máquina Machine Learning (ML). Que es una rama de la inteligencia artificial (IA).
Curiosamente. Google tiene la ventaja en este caso también, no sólo ofrece la nube de aprendizaje automático – Machine Learning para fines generales ML. Sino también para el aprovechamiento de los productos para construir tus propias aplicaciones y ofreciendo las interfaces para acceder a ellas – la mitad de ellas en fase beta – orientado para usos muy específicos de ML. Incluyendo APIs para Cloud Vision, Cloud Speech, Cloud Natural Language y Google Translate.
Las alternativas de uso general son Amazon Machine Learning y Aprendizaje Automático Azure.
Localizaciones.
Para más detalles:
Conclusión. ¿Cual es el Futuro? Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
Amazon, Google y Microsoft. Todos ellos ofrecen ofertas para comenzar a trabajar fácilmente. E incluso gratis para nuevas cuentas. Lo que significa que puedes empezar a experimentar con la nube sin sacar tu tarjeta de crédito. Y sin obligaciones futuras.
No te quedes paralizado! Hay opciones abundantes. Pero puedes empezar por centrarte en lo que son tus necesidades concretas.
Si necesitas una solución muy específica. O en ciertos lugares, o si sólo eres un desarrollador humilde que busca ser mejor con una pequeña empresa. Comienza con esto. Contacta con nosotros para Impulsar a tu Empresa. Te estamos esperando. Amazon Aws vs Microsoft Azure vs Google Cloud.
10 Comentarios
Artículo realmente interesante la verdad. Estamos dudando entre estos 3 servicios y la verdad que cuanta más información mejor.
Muchas gracias
- Autor
Hola Jose, muchas gracias por el reconocimiento. Si os podemos ayudar en algo más… Saludos…
Artículo muy flojito… parece que la parte de Azure la han hecho a «ojo» sin ningún conocimiento.
- Autor
Hola Victor, obviamente aceptados tus comentarios. Comparte con nosotros tu punto de vista, para poder mejorar el contenido. Te esperamos. Saludos…
No se la fecha de cuando fue redactado este articulo, pero a fecha de hoy Enero de 2020 toda la infraestructura del Gobierno de los EEUU se lo gano Azure y no AWS como lo dice el articulo
- Autor
Hola Alex, muchas gracias por el aporte! Así es, ya lo hemos actualizado! Azure va con paso firme. Saludos…
No se como aplique en otros países pero una de las grandes desventajas que tiene azure es que si no te acabas la bolsa de dinero comprometida se pierde y no es aplazable al siguiente año cosa que en gcp si, en le caso de costos para la conversión de dolar a peso mexicano la mas económica es gcp, para las mayoría de las instituciones gubernamentales que se suben a la nube es casi por default que se van por la mas económica independientemente de los servicios y actualmente me parece que todas las nubes mencionadas ya cumplen de una u otra forma con los certificados de seguridad que solicitan los gobiernos, no dudo que alguna cumpla una mas que la otra, pero al igual que sus «servicios» todas tienen algo igual o parecido, me parece que es difícil decidir por cual irse si no es por lo económico.
Saludos y gracias por el aporte- Autor
Hola Balam, si el tema de coste es un factor importante, desde Google son mejores, aunque no solo en eso. Las opciones de Google son magníficas para todo lo relacionado con tensorflow, para machine learning y deep learning. Amazon ya es un estándar con su red al ser el primero, ya tiene mucho mercado. Y Azure quiere hacerse un hueco para todos los que están acostumbrados al ecosistema Microsoft, aunque lo que más se utiliza en Azure es Linux 😉
Saludos…
me intereso su articulo pero debieron profundizar en una matrix comparativa sobre sus desempeños de acuerdos a algunos de sus componentes como son fiabilidad y accesesibilidad y redondear el articulo
gracias
- Autor
Hola Jorge, muchas gracias por tu comentario. Apuntamos tus recomendaciones. Comentanos cual es tu experiencia, para enriquecer el post. Saludos…