Es una decisión muy terrenal que se toma mirando tres cosas: qué necesitas hoy, cuánto puedes pagar sin desangrarte y qué tan rápido puedes aprender a operar sin que el equipo arda. Los tres gigantes —Google Cloud, Microsoft Azure y Amazon Web Services (AWS)— han madurado hasta el punto en que casi cualquier escenario tiene solución en cualquiera de ellos. La diferencia, y por tanto el coste de oportunidad, está en la experiencia de uso, la integración con lo que ya tienes y la gobernanza que consigas imponer desde el principio.
Imagina que diriges una web tecnológica con ambición de crecer en tráfico, lanzar funcionalidades con IA, y apoyarte en datos para tomar decisiones. Has leído comparativas con listados interminables de servicios; conoces Lambda, GKE, Synapse, BigQuery, Redshift, Key Vault y un largo etcétera. Pero sigues con la misma duda: ¿por dónde empiezo y con quién? Esta guía te lleva de la mano, sin bala mágica ni fanatismos, para entender el encaje real de cada nube y construir una hoja de ruta que evite los errores habituales.
Tres nubes, tres enfoques culturales
AWS se siente como un gran almacén con pasillos para todo. Lo que busques existe, y si no, probablemente puedas fabricarlo con piezas modulares. Esa amplitud es su virtud y su trampa: da libertad, pero exige disciplina. Azure, en cambio, te sonríe si vienes del mundo Microsoft. Todo parece reconocer tu DNI corporativo: las políticas de acceso, el catálogo de datos, la seguridad, la productividad con Microsoft 365… La sensación es de continuidad, de estar ampliando tu casa, no mudándote. Google Cloud respira ingeniería de datos. Kubernetes es ciudadano de primera, la analítica está pensada para quitarte operaciones de encima y la IA se integra en el día a día con menos fricción de lo que esperas. Si tus equipos son de mentalidad “data-first”, notarán que el suelo cede menos.
En la práctica, el “mejor” proveedor es el que reduce fricción con tu realidad. Si ya autenticas todo con Entra ID, tu BI vive en Power BI y tu parque de servidores es mayoritariamente Windows, Azure acorta camino. Si tu plataforma gira alrededor de contenedores, pipelines de datos y analítica en SQL a lo bestia, Google Cloud te da herramientas que se sienten naturales. Si necesitas flexibilidad máxima, regiones por todo el mundo y patrones bien documentados para casi cualquier caso, AWS es un valor seguro.
Cómputo y contenedores: ¿máquinas, funciones o serverless para contenedores?
El cómputo es la base de todo, pero no todas las bases se construyen igual. Con máquinas virtuales, los tres te ofrecen familias para uso general, cómputo intensivo, memoria, GPU e incluso opciones ARM que mejoran la relación rendimiento/precio. Si piensas en migraciones de cargas Windows o SQL Server con licenciamiento existente, Azure suele simplificarlo. Si buscas exprimir CPU por euro, Google trae descuentos automáticos por uso sostenido y familias muy competitivas. Si lo tuyo es elegir al milímetro, AWS presume del catálogo más extenso, incluidas generaciones propias como Graviton.
Cuando saltas a serverless, las diferencias se hacen más “sensibles”. AWS Lambda es la veterana, con triggers para casi todo el ecosistema y una comunidad inmensa detrás. Azure Functions encaja sin costuras con Event Grid, almacenamiento y seguridad de la casa. Google Cloud tiene dos sabores con mucha tracción: Cloud Functions para piezas más sencillas y Cloud Run para empaquetar contenedores y ejecutarlos como si fueran funciones, con cold starts sorprendentemente bajos. Si quieres pasar de “hola mundo” a producción con contenedores manteniendo la velocidad, Cloud Run y su modelo de escalado a cero suelen enamorar a los equipos pequeños y medianos.
Kubernetes merece capítulo aparte. GKE, AKS y EKS han convergido en prestaciones, pero se sienten distintos. GKE es, para muchos equipos, el Kubernetes “de referencia”: upgrades suaves, autoscaling fino y una experiencia operativa que reduce sobresaltos. AKS brilla si ya gestionas identidad y políticas con Entra ID y quieres heredar ese control en tus clústeres. EKS ofrece integración profunda con la red de AWS, seguridad granular y patrones de producción muy probados. Si vas a vivir en K8s, pregúntate dónde tendrás menos “operaciones por cada despliegue” y más soporte de herramientas que ya usas.
Almacenamiento, CDN y transferencia: los detalles que mueven la factura
El almacenamiento de objetos —S3, Azure Blob y Cloud Storage— es más parecido de lo que el marketing sugiere. Todos cifran por defecto, ofrecen clases de almacenamiento más baratas para datos fríos y políticas de ciclo de vida. La diferencia real está en cómo orquestas ese almacenamiento dentro de tu arquitectura de datos, cuán fácil te resulta mover datos entre zonas y qué visión de costes consigues por etiquetas o proyectos. En CDN, CloudFront, Azure Front Door/CDN y Cloud CDN compiten por latencia, puntos de presencia y funciones de edge. Aquí no hay mucho misterio: mide dónde están tus usuarios, activa HTTP/3 y comprueba cuántas funciones de lógica en el borde vas a necesitar.
La transferencia de datos es el asesino silencioso de presupuestos. Un dashboard que cruza datos entre regiones porque “total, es solo JSON” puede triplicar costes sin que nadie lo note hasta fin de mes. Sea cual sea tu nube, diseña la localidad de datos con cariño y evita viajes innecesarios.
Bases de datos y analítica: del OLTP al “time-to-insight”
Para bases de datos relacionales gestionadas, AWS RDS, Azure SQL Database y Cloud SQL cumplen de sobra, cada uno con sus afinidades. Si vienes de SQL Server, Azure está un paso por delante en ergonomía y características avanzadas. Si buscas Postgres acelerado con compatibilidad total, Google empuja AlloyDB con mejoras de rendimiento interesantes. En NoSQL, DynamoDB es sinónimo de latencias bajas y escalado predecible; en Azure, Cosmos DB añade flexibilidad de modelos y replicación global con controles muy finos; en Google, Firestore simplifica patrones documentales y Bigtable te da throughput monstruoso cuando hace falta.
La pieza que separa a los equipos que descubren de los que solo acumulan es el data warehouse. BigQuery propone un modelo serverless donde piensas menos en clústeres y más en consultas y particiones; ideal si tu equipo de datos es pequeño y quiere resultados rápidos. Redshift, por su parte, encaja perfecto con un lago de datos en S3 y herramientas del ecosistema AWS; ofrece controles detallados cuando necesitas exprimir rendimiento. En el mundo Microsoft, Synapse —y cada vez más Fabric— es el pegamento natural si ya operas con Data Factory y Power BI, permitiendo gobernanza unificada y linaje de datos hasta el tablero ejecutivo.
IA y MLOps: menos demos, más producción
La IA generativa está en todas las presentaciones, pero donde te juegas el presupuesto es en operacionalizar modelos, datos y riesgos. En Google Cloud, Vertex AI plantea un viaje end-to-end: desde preparación de datos y notebooks hasta pipelines, evaluación y despliegue, con servicios de vector search que aceleran RAG sin demasiada artesanía.
En Azure, la combinación de Azure ML con Azure AI —y el acceso administrado a modelos fundacionales— suma puntos cuando tu seguridad, auditoría e identidad corporativa ya viven en Microsoft; las políticas, los logs y la trazabilidad entran por la puerta grande. AWS ofrece SageMaker como la navaja suiza del MLOps: potentísima, aunque más exigente; Bedrock simplifica el acceso a modelos y añade guardrails que facilitan pasar de prototipo a servicio con menos sustos.
El consejo pragmático: elige el proveedor que minimice las integraciones custom más frágiles dentro de tu realidad. Si tus datos ya están en BigQuery, Vertex te acorta semanas. Si tu empresa respira Entra ID, gobierna con Purview y reporta en Power BI, Azure reduce roces. Si operas un lago de datos en S3, tienes eventos en Kinesis y pipelines en Glue, SageMaker/Bedrock evitan mil puentes.
Seguridad y cumplimiento: identidad primero, perímetro después
La seguridad empieza por la identidad. AWS IAM/Organizations, Microsoft Entra ID y Google Cloud IAM permiten separar entornos, federar usuarios, imponer MFA y delimitar permisos con precisión. La gran diferencia está en cómo heredas esa identidad hacia el resto de piezas: en Azure, las políticas, el acceso condicional y el SIEM con Microsoft Sentinel cierran el círculo con menos saltos. En AWS, CloudTrail, CloudWatch, Shield y WAF te dan visibilidad y defensa, mientras KMS y Secrets Manager mantienen las llaves bajo control.
En Google, Cloud Armor, Cloud Logging/Monitoring y Secret Manager se combinan con una jerarquía clara de Organization, Folders y Projects que ayuda a no mezclar churras con merinas.
No hay magia: define una landing zone desde el día uno. Separa producción de desarrollo, etiqueta recursos con intención, cifra todo en tránsito y en reposo, y prueba tu plan de recuperación ante desastres antes de escribirlo en la wiki. La mejor política es la que has ensayado.
Híbrido y multicloud: cuándo suma y cuándo estorba
Todos prometen abrazar tu datacenter. Azure Arc administra servidores, Kubernetes y datos fuera de Azure con una capa común de políticas. AWS Outposts y EKS Anywhere te llevan servicios y control cerca de casa cuando la latencia o la residencia de datos lo exigen. Google Distributed Cloud, heredero de Anthos, orquesta Kubernetes en múltiples entornos sin obligarte a rehacer procesos.
La palabra prohibida es FOMO. Multicloud puede ser brillante si respondes a regulación por país, negociación de costes a gran escala o una necesidad real de portabilidad en piezas críticas (contenedores y bases de datos portables como Postgres). Pero si lo haces para “no casarte”, probablemente estés firmando una hipoteca de complejidad. Empieza con una columna vertebral clara y, cuando toque, incorpora piezas de otra nube como extensiones tácticas, no como religión.
FinOps: el arte de pagar solo lo que usas
El cloud no es caro ni barato: es transparente con quien mira. Los tres proveedores tienen modelos de precio bajo demanda, compromisos de uso y opciones de capacidad de spot/preemptible. Lo que marca la diferencia no son los descuentos, sino tus hábitos.
Etiquetar recursos desde el minuto cero, activar budgets y alertas, apagar entornos no productivos fuera de horario y diseñar autoscaling racional suele ahorrar más que cualquier negociación épica. También ayuda revisar el ciclo de vida del almacenamiento, mover datos a clases más frías cuando corresponde y, sobre todo, mapear y minimizar el egress entre regiones y proveedores. La mayoría de sustos de final de mes vienen de gráficos de transferencia, no de CPU.
Sostenibilidad: de la diapositiva a la arquitectura
La sostenibilidad ya es parte del ROI. Google empuja fuerte el objetivo de energía libre de carbono por hora; Microsoft y AWS reportan avances consistentes en renovables y eficiencia. A efectos prácticos, a ti te toca elegir regiones con buena mezcla energética cuando el negocio lo permita, consolidar cargas en ventanas horarias menos intensivas y considerar instancias ARM —Graviton en AWS, familias ARM en Azure, Tau/ARM en Google— cuando tu stack lo soporte. No es ideología: es rendimiento por vatio y, a la larga, también euros.
Historias que se repiten: ecommerce, SaaS y plataformas de datos
En ecommerce, la clave está en la elasticidad. AWS brilla por su músculo durante picos y una CDN ubicua; Azure te lo pone fácil si conectas con Dynamics o Power Platform y necesitas cumplimiento estricto en pagos; Google Cloud resuelve muy bien con Cloud Run o GKE al frente, cache en Cloud CDN y analítica casi en tiempo real con BigQuery para entender conversiones en caliente.
En SaaS B2B, las ventas enterprise pesan tanto como la tecnología. En Azure, el SSO con Entra ID y el marketplace corporativo allanan contratos. En AWS, los patrones multi-tenant están muy documentados y el abanico de servicios te permite diseñar la “economía de unidad” al céntimo. En Google, la experiencia de desarrollador y la velocidad para iterar con serverless y contenedores reducen time-to-market, algo crucial si compites por features.
Cuando lo que quieres es construir una plataforma de datos con IA, las rutas se vuelven bastante claras. En Google, sueles aterrizar en un lago en Cloud Storage, BigQuery como warehouse, Dataflow y Pub/Sub para mover datos, y Vertex AI para entrenar y servir modelos, incluida búsqueda vectorial para casos de RAG. En Azure, Data Factory para orquestación, ADLS Gen2 como base, Synapse o Fabric para analítica, Purview para catálogo y políticas, y Azure ML/Azure AI para el ciclo de vida del modelo, con Power BI cerrando el circuito hasta negocio. En AWS, S3 y Lake Formation sostienen el lago, Glue y Kinesis mueven piezas, Redshift y/o Athena resuelven las consultas y SageMaker más Bedrock convierten experimentos en endpoints con controles de seguridad y gobernanza.
Una ruta de adopción sensata en 90 días
Más que un checklist, piensa en tres actos. En el primero, pones cimientos: identidad federada, estructura de cuentas o proyectos, red bien definida, etiquetas y presupuestos, y un pipeline mínimo de CI/CD con escaneo de seguridad. El segundo acto trae la primera carga representativa: infraestructura como código, observabilidad con logs, métricas y trazas, autoscaling activo y catálogo de datos operativo con políticas de acceso reales. El tercer acto industrializa: pipelines productivos, tu primer caso de IA generativa con datos no sensibles para aprender sin riesgo, objetivos de fiabilidad medibles (SLOs), un simulacro de recuperación ante desastres y la primera ronda de optimización de costes con compromisos en cargas estables.
No es glamuroso, pero funciona. Y, sobre todo, evita que el equipo descubra en producción que nada estaba etiquetado, que no hay alertas, que el backup no restaura o que un índice vectorial mezcló PII con documentación interna por “ir deprisa”.
Tropiezos frecuentes que conviene esquivar
La migración “as-is” es el clásico. Subes tus VMs tal cual, sin modernizar, y te preguntas por qué pagas más que en el datacenter. El cloud te cobra por elasticidad y automatización; si no las usas, solo has cambiado de factura. También es típico subestimar la arquitectura de datos y acabar pagando un peaje de egress por cada microservicio que quiere hablar con otra región “un momentito”. El tercer tropiezo es la falta de gobernanza de costes: sin etiquetas no hay reparto, sin reparto no hay responsabilidad, sin responsabilidad no hay ahorro. Y en IA, el error más caro es entrenar o servir modelos sin una política clara de datos sensibles, ni revisiones de prompts, ni guardrails mínimos.
Entonces… ¿con cuál me quedo?
Con el que te cueste menos ser tú mismo. Si tu empresa ya está organizada en torno a Microsoft, Azure te asegura continuidad: identidad, seguridad, BI y operaciones hablan el mismo idioma. Si tu valor diferencial es exprimir datos y desplegar rápido con contenedores y serverless, Google Cloud suele dar el mejor “time-to-value”. Si necesitas un catálogo apabullante, presencia global y patrones para todo, AWS ofrece una autopista amplia, siempre que montes las vallas de seguridad y de costes desde el principio.
No te cases por despecho ni por moda. Diseña límites de portabilidad —contenedores, Postgres, IaC— y exige trazabilidad desde el día uno. Así podrás sumar piezas de otro proveedor cuando te convenga, sin convertir tu arquitectura en un Frankenstein.
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Al final, la comparación no se decide con una lista de checks, sino en cómo se sienten las cosas cuando el equipo trabaja a diario: cómo de rápido levantan un entorno, qué tan claro ven los costes, cuántas veces chocan con permisos, cuánto tardan en publicar una nueva feature o en responder una pregunta de negocio con datos frescos. Google Cloud, Azure y AWS son lo bastante buenos como para que cualquiera te lleve a producción. La pregunta es quién te permite llegar rápido, seguro y sin sorpresas. Y eso, más que un logo, es una suma de prácticas: una landing zone sólida, IaC desde el inicio, observabilidad útil, datos gobernados, y una cultura de apagar lo que no usas y medir lo que importa.
Si quieres, puedo convertir esta guía en un plan específico para tu proyecto —con estimaciones de coste y un diagrama de arquitectura para cada nube— a partir de tu stack actual, nivel de tráfico, objetivos de latencia y presupuesto. Dame esas variables y en una semana tendrás una ruta clara para poner tu plataforma en marcha sin humo y sin sobresaltos.
