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Computación en la Nube

Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) son los eternos dominantes en el ámbito del computo en la nube, ofreciendo una amplia gama de servicios para todas las necesidades de computación, almacenamiento, bases de datos y más, liberando a las empresas de la gestión de infraestructuras físicas. A pesar de que estas plataformas comparten similitudes, existen diferencias que influyen en su elección.

Servicios Clave y Capacidades

En un alto nivel, AWS, Azure y GCP proporcionan un conjunto similar de bloques de construcción básicos para aplicaciones en la nube. Sin embargo, los nombres específicos, las características y los detalles de implementación a menudo varían entre plataformas.

Servicios de Computación

En cuanto a los servicios de computación, la columna vertebral de cualquier aplicación en la nube, AWS ofrece Elastic Compute Cloud (EC2) que proporciona máquinas virtuales redimensionables en una amplia variedad de configuraciones. EC2 es utilizado por muchas aplicaciones a gran escala, como Netflix, que ejecuta casi toda su infraestructura en AWS, incluyendo su servicio de streaming de video que representa más del 15% del tráfico global de Internet.

La oferta de computación de Azure, Azure Virtual Machines, es notablemente similar a EC2 y es utilizada por empresas como Walmart y Chevron para importantes cargas de trabajo web. Google Compute Engine es el servicio equivalente de GCP, que proporciona máquinas virtuales que pueden personalizarse y escalar según sea necesario. Snapchat, por ejemplo, utiliza GCP para sus necesidades de computación a fin de manejar el tráfico repentino de características como Stories.

Cuando se trata de computación en la nube, Microsoft Azure ofrece ahorros de costos significativos en comparación con AWS, especialmente para alojar servidores Windows. De hecho, AWS puede ser hasta 5 veces más caro que Azure para ejecutar cargas de trabajo de Windows Server y SQL Server. Para ilustrar esto, comparemos los costos de una máquina virtual Azure D4s v4, con 4 vCPUs y 16 GB de RAM ejecutando Windows Server, con una VM AWS EC2 M5 xLarge equivalente con las mismas especificaciones. Analizando los precios en las regiones del oeste de Estados Unidos durante un período de 12 meses a 730 horas por mes, Azure sale muy por delante en precios. Los precios de Azure aprovechan el Beneficio Híbrido de Azure, que le permite pagar una tarifa de computación reducida (equivalente a ejecutar Ubuntu Linux) para Instancias Reservadas de 3 años si tiene Software Assurance. En contraste, los precios de AWS reflejan su tarifa estándar de Instancia Reservada de 3 años para Windows Server con pagos mensuales. Otra ventaja clave de Azure es que proporcionan actualizaciones de seguridad extendidas gratuitas para las VM de Windows Server 2012 y 2012 R2. Con AWS, tiene que pagar por esas actualizaciones de seguridad extendidas, con un costo anual que se promedia durante 3 años para Windows Server Standard.

Almacenamiento

Para el almacenamiento, Amazon Simple Storage Service (S3) es el servicio de almacenamiento en la nube más conocido, utilizado para todo, desde alojar sitios web estáticos hasta servir archivos multimedia y almacenar datos para análisis. Una empresa de software, por ejemplo, utiliza S3 para almacenar y servir todas las fotos de los listados en su plataforma. Azure Blob Storage y Google Cloud Storage ofrecen una funcionalidad de almacenamiento de objetos comparable.

Bases de Datos

En cuanto a las bases de datos, cada nube ofrece opciones relacionales y NoSQL administradas. El Servicio de Base de Datos Relacional (RDS) de AWS es utilizado por las empresas de bienes de consumo para ejecutar bases de datos a gran escala en la nube sin la sobrecarga de administrar la infraestructura subyacente. Azure SQL Database y Google Cloud SQL proporcionan capacidades similares. Para NoSQL, opciones como AWS DynamoDB, Azure Cosmos DB y Google Cloud Datastore ofrecen alta escalabilidad y modelos de datos flexibles y son utilizados por muchas aplicaciones a escala web. Una empresa de viajes compartidos, por ejemplo, utiliza DynamoDB para almacenar datos en tiempo real sobre conductores y viajes disponibles.

Analítica y Big Data

En el espacio de análisis y Big Data, AWS ofrece poderosas herramientas como Elastic MapReduce para ejecutar Hadoop y Spark, y Amazon Athena para ejecutar consultas SQL directamente contra datos en S3. Una plataforma de reseñas de usuarios en línea utiliza estos servicios para analizar terabytes de datos diariamente y proporcionar recomendaciones de restaurantes personalizadas.

Las ofertas de análisis de Azure incluyen Azure HDInsight para el procesamiento de Big Data y Azure Synapse Analytics para el almacenamiento y análisis de datos. GCP es conocido por su fortaleza en esta área, con herramientas como BigQuery que proporcionan una forma sin servidor y altamente escalable de analizar conjuntos de datos masivos. X utiliza BigQuery para analizar miles de millones de tosteos en tiempo real.

Machine Learning e IA

Para el aprendizaje automático (Machine Learning) y la inteligencia artificial (IA), AWS ofrece SageMaker para crear e implementar modelos de aprendizaje automático, que utilizan empresas como Intuit para la detección de fraudes. Azure proporciona una plataforma similar de ML, utilizada por empresas como Maersk para optimizar las rutas de envío y la utilización de contenedores. GCP es un líder en este espacio, con TensorFlow, una plataforma completa de código abierto para el aprendizaje automático, siendo una oferta destacada. Airbnb utiliza TensorFlow en GCP para categorizar las fotos de los listados y detectar objetos dentro de ellas.

Modelos de Precios

Una de las principales atracciones de la nube es la capacidad de reemplazar grandes gastos de capital iniciales por costos operativos más flexibles. Los tres proveedores de la nube ofrecen precios de pago por uso en los que sólo se le factura por los recursos que consume.

  • AWS cobra por segundo para muchos servicios como EC2 y Lambda, con transferencia de datos de salida (egress) que también incurre en cargos. Muchas empresas encuentran que los precios de AWS son complejos de entender y predecir, lo que lleva a facturas más altas de lo esperado. Herramientas como AWS Cost Explorer y plataformas de terceros como CloudHealth pueden ayudar a monitorear y optimizar el gasto en AWS.
  • Azure también cobra por segundo para servicios como Virtual Machines y App Service, con datos de egress cargados y datos de ingress gratuitos. Azure ofrece una calculadora de precios para estimar los costos, pero muchos encuentran que los costos reales pueden ser difíciles de predecir. Azure Cost Management proporciona algunas herramientas para analizar y controlar el gasto.
  • GCP cobra por los recursos de computación por segundo, con un mínimo de 1 minuto, y cobra por el almacenamiento por gigabyte-mes. GCP cobra tanto por el ingreso como por el egreso de datos, con algunas excepciones. GCP proporciona una calculadora de precios y herramientas de gestión de costos en la Consola de GCP.

Muchas organizaciones utilizan herramientas de gestión de costos de terceros para obtener una mejor visibilidad y recomendaciones de optimización en múltiples nubes.

Netflix, por ejemplo, a pesar de ser uno de los mayores clientes de AWS, tiene un equipo dedicado a optimizar su gasto en AWS. Han construido herramientas personalizadas para analizar el uso y los costos, comprar automáticamente Instancias Reservadas e identificar recursos inactivos para apagarlos.

Fortalezas Únicas y Diferenciadores

Si bien las ofertas principales son similares en todas las nubes, cada plataforma tiene fortalezas únicas que pueden hacerla más adecuada para ciertas organizaciones o cargas de trabajo.

  • AWS, como líder del mercado y nube más madura, tiene las ofertas más amplias y profundas. Son conocidos por innovar rápidamente y lanzar nuevos servicios – sólo en 2020, AWS lanzó más de 2.300 nuevas características y servicios. El amplio ecosistema de socios y el mercado de AWS también es una fortaleza, con una amplia variedad de herramientas y servicios de terceros que se integran con AWS.
  • La fortaleza clave de Azure es su integración con el ecosistema de Microsoft. Para las organizaciones que utilizan mucho las herramientas de Microsoft como Office 365, Teams, Active Directory o aplicaciones .NET, Azure puede proporcionar un entorno muy integrado y familiar. Azure también es conocido por sus sólidas capacidades de nube híbrida, con servicios como Azure Arc que permiten la gestión de recursos a través de entornos locales, multinube y perimetrales.
  • Los diferenciadores de GCP a menudo se centran en sus innovaciones técnicas y enfoque nativo de la nube. Servicios como BigQuery para almacenamiento de datos sin servidor, Anthos para gestión de aplicaciones híbridas y multinube, y TensorFlow para aprendizaje automático son ofertas destacadas. GCP también es conocido por su enfoque en el código abierto, siendo el lugar de nacimiento de proyectos como Kubernetes, TensorFlow y muchos otros.

La destreza técnica de Google es lo que atrajo a Spotify a GCP. El gigante de la transmisión de música ha dicho que las ofertas de datos y aprendizaje automático de GCP fueron un factor clave en su decisión de migrar de AWS a GCP en 2016. Spotify utiliza las herramientas de GCP para analizar los datos de los usuarios, proporcionar recomendaciones personalizadas y potenciar características como Discover Weekly.

Confiabilidad y Tiempo de Actividad

La confiabilidad y el tiempo de actividad son consideraciones críticas para cualquier implementación en la nube. Los tres proveedores ofrecen Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) para sus servicios, típicamente garantizando tiempos de actividad en el rango de 99.9% a 99.99%.

  • AWS tiene un sólido historial de confiabilidad, con muchos servicios alcanzando tiempos de actividad significativamente más altos que sus SLA establecidos. Sin embargo, AWS ha experimentado algunas interrupciones importantes, como la interrupción de S3 en 2017 que afectó a muchos sitios web y servicios importantes.
  • Azure también generalmente cumple o supera sus SLA establecidos. Según Microsoft, Azure ha entregado consistentemente al menos un 99.9% de tiempo de actividad en sus servicios principales durante los últimos años. Azure proporciona información detallada sobre el tiempo de actividad de los servicios individuales, lo que permite a los clientes rastrear la confiabilidad.
  • GCP tiene una reputación de fuerte confiabilidad, beneficiándose de la amplia experiencia de Google en la gestión de infraestructura a gran escala para servicios como Google Search, Gmail y YouTube. Sin embargo, GCP también ha experimentado cortes, como el incidente de 2019 que derribó servicios incluyendo Gmail, YouTube y Google Cloud Storage.

En última instancia, ninguna nube es inmune a los fallos, y diseñar para el fracaso es una práctica crítica. Netflix, a pesar de ser uno de los mayores clientes de AWS, ha incorporado una amplia resiliencia en su arquitectura. Utilizan una práctica llamada Chaos Engineering,

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Last modified: Mayo 9, 2024

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