GCP vs. AWS: comparación estratégica de nubes para equipos de datos

Google Cloud Platform (GCP) y Amazon Web Services (AWS) son dos de los proveedores de computación en la nube más utilizados. Ambos ofrecen infraestructura escalable y cientos de servicios en la nube para cómputo, almacenamiento y redes.

Esta guía compara modelos de precios, servicios centrales, casos de uso y desempeño para ayudar a los equipos técnicos a elegir la mejor opción para sus necesidades de integración y prioridades operativas.

GCP vs. AWS: comparativa lado a lado

GCP vs. AWS: análisis profundo de funciones

GCP vs. AWS: cómputo

Tanto AWS como GCP tienen una amplia selección de servicios de cómputo:

Máquinas virtuales:

• GCP ofrece varios servicios de cómputo, como Google Compute Engine (GCE) y Google App Engine (GAE).
• El principal servicio de cómputo de AWS es Elastic Compute Cloud (EC2), el equivalente a GCE.
• AWS ofrece cientos de tipos de instancia optimizados para GPU, memoria, CPU y almacenamiento. También cuenta con CPUs ARM Graviton personalizadas que ofrecen mejor desempeño a menor costo.
• GCP ofrece un conjunto equivalente de instancias con menos opciones preestablecidas. Sin embargo, GCP permite combinaciones personalizadas de vCPU y RAM.

Contenedores y orquestación

• GCP ofrece Google Kubernetes Engine (GKE) para ejecutar cargas de trabajo basadas en contenedores y se integra con Anthos para facilitar la portabilidad en entornos híbridos y multinube.
• AWS tiene Elastic Kubernetes Service (EKS). Aunque ambos son servicios de Kubernetes totalmente administrados, GKE ofrece portabilidad multinube.
• AWS también ofrece ECS, una plataforma de contenedores no basada en Kubernetes que usa el orquestador nativo de AWS.

Serverless

• GCP ofrece tanto Cloud Functions como Cloud Run, que te permiten correr código sin aprovisionar ni gestionar servidores.
• AWS Lambda soporta más runtimes, con un máximo de 15 minutos por función.
• GCP Cloud Functions de 2.ª generación permite hasta 60 minutos por función.

Hardware de cómputo especializado

• Tanto GCP como AWS ofrecen múltiples opciones de GPUs y aceleradores. GCP ofrece Tensor Processing Units (TPUs), mientras que AWS ofrece una gama de GPUs de NVIDIA. AWS también incluye chips de ML personalizados como AWS Trainium (diseñado específicamente para entrenamiento de IA) y AWS Inferentia para inferencia.
• AWS ofrece una variedad más amplia de opciones de cómputo y tipos de instancia que GCP. Sin embargo, GCP tiene un enfoque más simplificado y amigable para developers, y mayor personalización.

En resumen: cómputo

GCP hace más fácil la configuración de VMs y el autoescalado; AWS tiene más tipos de instancia y controles detallados de cargas de trabajo.

GCP vs. AWS: servicios

Los servicios principales de GCP están más enfocados a un dominio específico, mientras que AWS tiene algunos servicios que se traslapan para tareas similares y les dan más opciones a los developers.

Cada plataforma tiene sus diferenciadores clave:

GCP vs. AWS: servicios

Los servicios principales de GCP están más enfocados a un dominio específico, mientras que AWS tiene algunos servicios que se traslapan para tareas similares y les dan más opciones a los developers.

Cada plataforma tiene sus diferenciadores clave:

GCP ofrece BigQuery, un data warehouse serverless para análisis de grandes volúmenes de datos, reconocido por su rendimiento y facilidad de uso frente a alternativas como Amazon Redshift. Además, Vertex AI aporta capacidades avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning).

AWS destaca por su amplia oferta de bases de datos que ayudan a los developers a cubrir diversas necesidades de cargas de trabajo. Estas incluyen:

• Amazon RDS: servicio administrado de bases de datos relacionales para PostgreSQL, MariaDB, MySQL y SQL Server.
• Amazon DynamoDB: base de datos NoSQL con desempeño en milisegundos.
• Amazon ElastiCache: servicio de caché con latencia en microsegundos.
• Amazon Neptune: base de datos de grafos para analítica de grafos, con opción serverless.
• Amazon Keyspaces: servicio de base de datos compatible con Apache Cassandra.
• Amazon DocumentDB: servicio de base de datos documental compatible con la API de MongoDB.
• Amazon Aurora: base de datos SQL distribuida.
• Amazon MemoryDB: base de datos en memoria compatible con Redis OSS y Valkey.

También ofrece AWS Snowball para transferencia de datos offline, Ground Station para comunicación satelital y Amazon Braket para experimentos de computación cuántica. Además, cuenta con múltiples servicios enfocados en IoT, como IoT Core, IoT SiteWise e IoT Greengrass.

‍

GCP cuenta con BigQuery, una plataforma de almacenamiento de datos sin servidor para consultas de big data. BigQuery se destaca entre competidores como Amazon Redshift. Otro servicio destacado es Vertex AI, que ofrece capacidades avanzadas de aprendizaje automático.

AWS se destaca por su amplia selección de bases de datos que ayudan a los desarrolladores a satisfacer diversas necesidades de carga de trabajo. Estas incluyen:

• Amazon RDS: Servicio de base de datos relacional administrado para PostgreSQL, MariaDB, MySQL y SQL Server.
• Amazon DynamoDB: Rendimiento NoSQL con rendimiento en milisegundos.
• Amazon ElastiCache: Servicio de almacenamiento en caché con latencia de microsegundos.
• Amazon Neptune: Base de datos de grafos para análisis de grafos con una opción sin servidor.
• Amazon Keyspaces - Servicio de base de datos compatible con Apache Cassandra.
• Amazon DocumentDB: Servicio de base de datos de documentos compatible con la API de MongoDB.
• Amazon Aurora: Base de datos SQL distribuida.
• Amazon MemoryDB: Base de datos en memoria compatible con Redis OSS y Valkey.

También ofrece AWS Snowball para la transferencia de datos sin conexión, Ground Station para la comunicación por satélite y Amazon Braket para experimentos de computación cuántica. Además, proporciona múltiples servicios centrados en IoT, como IoT Core, IoT SiteWise e IoT Greengrass.

GCP vs. AWS: datos y analítica

Las capacidades de datos de GCP están en gran parte ancladas a BigQuery. Su arquitectura está diseñada para manejar analítica de alta velocidad sin configurar servidores. Los usuarios pueden conectarse a fuentes de datos y empezar a correr consultas SQL. También incluye machine learning integrado a través de BigQuery ML, donde puedes entrenar modelos de datos a escala.

Amazon Redshift es lo más cercano a BigQuery de GCP, pero funciona más como un data warehouse tradicional. Aunque es un servicio administrado, no es totalmente desentendido, ya que tienes que hacer tareas como vacuuming de tablas y configurar sort keys. Tiene buen desempeño con datos estructurados.

Aunque Redshift se integra bien dentro de AWS, BigQuery se integra con otros servicios de Google como Google Sheets y Looker Studio, además de fuentes de datos externas como Cloud Storage JSON.

Plataforma de machine learning

• Vertex AI de GCP ofrece una experiencia unificada de IA y machine learning. Le da a los developers modelos preconstruidos y a la medida para construir, entrenar, afinar, desplegar y monitorear cargas de trabajo de ML a escala.
  
  • Vertex AI también se integra con BigQuery, lo que te permite entrenar fácilmente modelos sobre datos en BigQuery con SQL y exportarlos a pipelines de Vertex.
  • Vertex AI es más amigable para principiantes, principalmente por la función de AutoML.

• AWS utiliza Amazon SageMaker para cargas de trabajo de machine learning. SageMaker proporciona acceso a almacenes de datos Amazon Redshift, data lakes en Amazon S3 y otras fuentes de datos de terceros. Además, permite ejecutar tareas como etiquetado de datos, ajuste de hiperparámetros (hyperparameter tuning) y despliegue de modelos mediante endpoints.
  
  • SageMaker tiene excelentes integraciones que ofrecen un control más granular, especialmente para los ingenieros de ML.

GCP vs. AWS: networking y desempeño

Tanto GCP como AWS tienen una arquitectura de red confiable, pero con diferencias sutiles:

Arquitectura de red global

• Google Cloud tiene una red privada totalmente global por defecto. Crear una Virtual Private Cloud (VPC) se vuelve un recurso global que abarca todas las regiones de Google Cloud. Además, Google cuenta con una amplia red privada de fibra que ofrece tránsito confiable y de baja latencia entre áreas.
• Las VPCs de AWS son específicas por región, lo que significa que el tráfico entre regiones genera cargos por transferencia de datos. Además, la mayoría de los servicios de networking, como el Application Load Balancer, son regionales.

Regiones y zonas de disponibilidad

• GCP está disponible en más de 200 territorios, con más de 40 regiones y más de 120 zonas de disponibilidad, lo que te permite elegir dónde desplegar tus aplicaciones para lograr baja latencia y alta disponibilidad.
• AWS tiene un poco menos, con más de 35 regiones, cada una con un mínimo de 3 AZs físicamente aisladas, y un total de más de 110. Cada AZ tiene hardware, enfriamiento y seguridad física independientes, lo que asegura que las cargas de trabajo sean tolerantes a fallas.

Edge locations

• A pesar de que GCP tiene más regiones y zonas de disponibilidad, AWS tiene muchas más edge locations. Cada vez que despliegas una aplicación en AWS, puedes usar CloudFront para hacer caché del contenido y servir a los usuarios con menor latencia.
• Cloud CDN de GCP tiene menos, con poco más de 180 edge locations. AWS también ofrece local zones y mini data centers en áreas metropolitanas para brindar mayor tolerancia a fallas y baja latencia.

En resumen: networking y desempeño

GCP tiene un networking global más simple; AWS ofrece más control y la red de edge más extensa.

GCP vs. AWS: seguridad y cumplimiento normativo

Google Cloud y AWS siguen un modelo de responsabilidad compartida, en el que los proveedores aseguran la infraestructura y los servicios, mientras que los usuarios aseguran sus aplicaciones, configuraciones y datos.

Identity and access management (IAM)

Ambas plataformas usan IAM granular y basado en políticas, y soportan single sign-on (SSO) con proveedores externos de identidad y credenciales de corta duración para una gobernanza centralizada.

GCP vs. AWS: seguridad y cumplimiento normativo

Google Cloud y AWS siguen un modelo de responsabilidad compartida, donde los proveedores aseguran la infraestructura y los servicios, mientras que los usuarios aseguran sus aplicaciones, configuraciones y datos.

Gestión de identidades y accesos (IAM)

Ambas plataformas utilizan IAM granular y basado en políticas, y admiten el inicio de sesión único (SSO) con proveedores de identidad externos y credenciales de corta duración para una gobernanza centralizada.

Arquitectura de zero-trust:

• El modelo de zero-trust BeyondCorp de Google asegura ubicaciones virtuales sin necesidad de VPN. Ofrece autenticación tanto para usuarios como para dispositivos, y autoriza el acceso a la infraestructura y los recursos centrales de Google. También permite SSO y políticas de control de acceso.
• AWS ofrece una arquitectura de confianza similar a través de AWS Verified Access, IAM Identity Center y Amazon VPC Lattice. Aunque ambos métodos logran zero-trust, el BeyondCorp de Google está más consolidado.

Cumplimiento normativo 

• AWS: cerca de 100 programas de cumplimiento normativo; GovCloud para cargas de trabajo de gobierno.
• GCP: cerca de 80 programas de cumplimiento normativo; Assured Workloads para industrias reguladas.
• AWS ofrece GovCloud, una región dedicada y altamente certificada para datos sensibles, comúnmente usada por departamentos de gobierno y defensa. En contraste, GCP tiene Assured Workloads, que le permite a las organizaciones aplicar controles de seguridad para cumplir requisitos específicos de cumplimiento normativo. AWS Control Tower te permite crear y gestionar muchas cuentas con buenas prácticas, mientras que AWS Organizations te deja definir reglas para restringir algunas actividades de cuentas hijas.

GCP vs. AWS: ecosistema y soporte de socios

Tanto GCP como AWS tienen ecosistemas amplios y soporte de socios:

Red de socios

• El programa de socios de AWS (APN) es amplio, con más de 12,000 socios de consultoría y 25,000 productos en el marketplace en más de 70 categorías.
• GCP Partner Advantage es un ecosistema de socios más pequeño, pero está creciendo rápido y alineado con herramientas open source y nativas de Google.

Comunidad y talento

• AWS tiene una comunidad amplia y foros activos, con miles de arquitectos y developers certificados en AWS en el mercado laboral. Esto se debe a los extensos programas de certificación de AWS en múltiples niveles de especialidad.
• GCP también está escalando sus rutas de certificación, con programas que van desde el nivel fundacional hasta el profesional.

En resumen: ecosistema

GCP se integra fácilmente con herramientas open source y de Google; AWS tiene más socios y soporte para organizaciones grandes.

GCP vs. AWS: preparación para multi-cloud e híbrido

GCP requiere licenciamiento y esfuerzo de configuración. Ofrece varias soluciones multi-cloud para migrar y optimizar aplicaciones entre entornos. Google Anthos, una plataforma de gestión de aplicaciones basada en contenedores, permite a los usuarios construir aplicaciones de forma consistente en Google Cloud, on-premises y otras plataformas de nube pública como Azure y AWS.

AWS se enfoca en extender su infraestructura al entorno local mediante AWS Outposts. Sin embargo, esta solución requiere hardware proporcionado por AWS, mientras que Anthos puede ejecutarse sobre la infraestructura existente. Además, Anthos es independiente del proveedor de nube (cloud-neutral), mientras que Outposts está estrechamente integrado con el ecosistema de AWS.

GCP vs. AWS: complejidad

Tanto GCP como AWS tienen herramientas de CLI, APIs y documentación para ayudar a los developers a construir y desplegar aplicaciones.

Experiencia de usuario y UI

• La consola de gestión en la nube de GCP es intuitiva y fácil de usar. Ofrece insights sobre tus despliegues de Google Cloud, cuotas y salud de la infraestructura en un solo lugar. Tiene un menú de navegación y una barra de búsqueda unificada, todo con una experiencia fluida.
• La navegación de la consola de gestión de AWS se siente más densa, principalmente por la gran cantidad de servicios.

Shells de línea de comandos y en el navegador

• GCP ofrece Cloud Shell integrado directamente en la consola, junto con un editor de código, lo que brinda una forma conveniente de correr comandos o editar archivos de configuración.
• AWS ofrece AWS CloudShell, que viene preautenticado con sus CLIs y editores para un arranque rápido, con acceso similar a la CLI desde el navegador.

CLIs y SDKs

• La CLI de AWS, sin embargo, está bien documentada para soportar cada servicio de AWS. AWS también ofrece SDKs completos en todos los lenguajes de programación principales, como Python, JavaScript, Ruby, .NET y más, lo que facilita llamar a los servicios de AWS desde tus aplicaciones.
• La CLI de GCP, la gcloud CLI, también está bien diseñada y es consistente. Ambas CLIs soportan operaciones cotidianas como streaming de logs, gestión de políticas de IAM, aprovisionamiento de recursos, etc.

Documentación

• Tanto GCP como AWS tienen documentación completa y código de ejemplo para ayudar a los developers a empezar fácilmente.
• La documentación de AWS es a profundidad, mientras que la de GCP es un poco más fácil de seguir.
• AWS ofrece numerosas guías paso a paso y una comunidad amplia y activa, y Google también ofrece tutoriales interactivos a través de Cloud Skills Boost (antes Qwiklabs).

GCP vs. AWS: precios y descuentos

GCP y AWS tienen un modelo de precios de pago por uso, en el cual pagas por los recursos que utilizas.

No hay costos iniciales, pero los enfoques de facturación y descuentos tienen matices de precios complejos. Es esencial usar la calculadora de cada proveedor y la herramienta de análisis de facturación, como AWS Cost Explorer, para obtener estimaciones precisas, ya que muchos factores influyen en los costos reales.

Precios de cómputo

GCP GCE y AWS EC2 cobran el cómputo por segundo para muchos tipos de VMs. Los precios on-demand para una instancia base pequeña son bajos.

• GCP: las VMs e2-micro (2 vCPU, 1 GB de RAM) cuestan aproximadamente entre $0.008 y $0.010 dólares por hora, o entre $6 y $7 dólares al mes.
• AWS: las VMs EC2 t3.micro (1 vCPU, 1 GB de RAM) cuestan alrededor de $0.0116 dólares por hora, o cerca de $8.70 dólares al mes.

Precios de almacenamiento

• Google Cloud Storage Standard (regiones de Estados Unidos, por ejemplo, us-east1): $0.020 dólares por GB-mes.
  
  • Tarifas más altas para los planes multirregión.
  • Tarifas más bajas para los planes de archivo (Nearline, Coldline, Archive).
• AWS S3 Standard (regiones de Estados Unidos): $0.023 dólares por GB-mes para los primeros 50 TB al mes.
  
  • Mayores costos para almacenamiento multirregión.
  • Los planes de acceso poco frecuente y de archivado también tienen costos reducidos.

Precios de networking (ancho de banda)

Los datos entrantes (ingress) son gratuitos en ambas nubes.

Las tarifas base de egress de datos hacia el internet público (regiones de Estados Unidos) son:

• GCP: $0.12 dólares por GB para los primeros GB.
• AWS: $0.09 dólares por GB para los primeros 10 TB al mes, con tarifas reducidas para volúmenes más altos.

Descuentos y planes gratuitos

Los nuevos usuarios de GCP reciben $300 dólares en créditos gratuitos durante 90 días, además de los límites de Always Free.

AWS ofrece 12 meses de uso gratuito (con límites), junto con límites de uso siempre gratuito (Always Free) para muchos servicios.

GCP aplica automáticamente los Sustained Use Discounts que dan hasta un 30 % de descuento por correr VMs. Los usuarios con uso planeado y estable (de 1 o 3 años) reciben los Committed Use Discounts, que ofrecen hasta un 57 % de descuento sobre cantidades específicas de uso de vCPU y RAM. También puedes lograr entre un 60 % y un 91 % de ahorro en costos de Compute Engine con Spot VMs (para cargas de trabajo de corta duración), que pueden terminarse en cualquier momento.

AWS ofrece tarifas con descuento a cambio de compromisos de 1 o 3 años, con ahorros de hasta el 72 %, que aplican a Reserved Instances y Savings Plans. AWS tiene Spot Instances para cargas de trabajo tolerantes a fallas, que cuestan un 90 % menos que las VMs on-demand regulares.

Cuándo usar GCP

• → IA/ML y analítica
• → Cargas de trabajo sensibles al costo y estables
• → Multi-cloud/híbrido
• → Desarrollo de apps móviles

IA/ML y analítica en tiempo real

Gracias a servicios como BigQuery, Vertex AI y Cloud Dataflow, GCP es una de las mejores opciones para cargas de trabajo de IA y machine learning. Les permite a los equipos construir data pipelines más rápido, incluidas cargas de trabajo como procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de imágenes.

Cargas de trabajo sensibles al costo con uso estable

GCP ofrece precios más directos y Sustained Use Discounts automáticos, lo que reduce los costos de VMs para uso a largo plazo. Esto lo hace adecuado para aplicaciones SaaS con costos de VMs más bajos. Además, GCP tiene un sistema de facturación más directo, lo que ayuda a predecir y gestionar costos.

Estrategia multi-cloud o híbrida

Anthos ofrece gestión consistente de políticas y cargas de trabajo en GCP, on-premises y AWS o Azure. Algunos productos de GCP, como BigQuery Omni, permiten analítica cross-cloud sin mover los datos, lo cual es ideal si quieres agregar datos de múltiples nubes. La alineación de GCP con otras plataformas abiertas, como TensorFlow, Docker y Kubernetes, favorece la portabilidad.

Desarrollo de apps móviles

GCP ofrece un entorno amigable para developers que trabajan en arquitecturas de apps móviles, web y de microservicios. Cloud Functions te permite correr funciones basadas en eventos, mientras que Cloud Run permite desplegar contenedores serverless.

Cloud Run es adecuado para backends web y APIs REST, mientras que Firebase ofrece una plataforma de backend con autenticación, base de datos en tiempo real y más. Además, puedes usar Google Kubernetes Engine (GKE) para correr cargas de trabajo en contenedores.

Cuándo usar AWS

• → Servicios a escala empresarial
• → Baja latencia global
• → Ecosistema de socios
• → Desarrollo y time-to-market más rápidos

Servicios diversos y a escala empresarial

Tiene casi todas las soluciones que necesitas para correr aplicaciones. Cuando se trata de cómputo, puedes elegir los tipos de instancia que quieras, almacenar datos en S3 y correr cargas de trabajo en contenedores, todo a gran escala.

AWS puede soportar algunos de los despliegues más grandes, como el streaming de Netflix y la analítica en tiempo real de carreras de Fórmula 1. Plataformas grandes de despliegue y hosting de software como Supabase y Vercel están construidas sobre AWS.

Aplicaciones globales con baja latencia

AWS está altamente distribuido, con regiones (data centers) y AZs. Esta arquitectura te permite desplegar recursos lo más cerca posible de los usuarios. También puedes desplegar en múltiples zonas de disponibilidad para tener tolerancia a fallas y alta disponibilidad. Los servicios de edge de AWS como CloudFront, Wavelength y Local Zones ofrecen latencia ultra baja, lo cual es crítico para aplicaciones en tiempo real.

Integraciones profundas con socios y software del marketplace

Si tu arquitectura depende de software de terceros, AWS Partner Network te da acceso a miles de developers, consultores y arquitectos de soluciones. El marketplace de AWS ofrece miles de productos de software, lo que significa que puedes desplegar software de nivel empresarial.

Servicios administrados para un time-to-market más rápido

AWS ofrece una suite completa de servicios para acelerar el desarrollo de aplicaciones y lanzar más rápido. Por ejemplo, puedes usar Amazon Cognito para manejar la autenticación, Amazon SNS para notificaciones en tiempo real y Elemental MediaConvert para transcodificación de video, entre muchos otros.

Almacenamiento, respaldo y archivado

AWS tiene múltiples niveles de almacenamiento, lo que te permite guardar datos según su caso de uso y la frecuencia con la que los consultes. Puedes usar el nivel Standard para datos a los que accedes con frecuencia, o el Glacier Deep Archive para datos a los que casi no accedes, con varios niveles intermedios.

AWS vs. GCP: guía rápida de decisión

¿Necesitas analítica o ML integrados con configuración mínima?

├── Sí → GCP

└── No → AWS

¿Tu carga de trabajo es sensible al costo y estable en el tiempo?

├── Sí → GCP (Sustained Use Discounts, Spot VMs)

└── No → AWS (Savings Plans, Reserved Instances)

¿Necesitas una cobertura amplia de servicios o integraciones profundas con socios?

├── Sí → AWS

└── No → GCP

Cómo Fivetran apoya la adopción de GCP y AWS

Tanto GCP como AWS son plataformas sólidas y reconocidas. Cada una tiene múltiples ofertas especializadas, presencia global y una arquitectura segura. Sin importar tu elección, vas a obtener desempeño confiable, escalabilidad y seguridad de datos.

Ya sea que elijas AWS o GCP, Fivetran le da a tu equipo una forma consistente y automatizada de crear y gestionar data pipelines con configuración mínima. En GCP, Fivetran se conecta a BigQuery, gestiona bases de datos y tablas, y maneja los cambios de esquema automáticamente.

En AWS, Fivetran se conecta con Amazon Redshift, aprovisiona los esquemas y tablas de destino, y realiza merges incrementales, lo que habilita warehouses con mantenimiento mínimo.

‍
Cómo Fivetran facilita la adopción de GCP y AWS

GCP y AWS son plataformas sólidas y de buena reputación. Cada una tiene múltiples ofertas especializadas, presencia global y una arquitectura segura. Independientemente de su elección, tendrá garantizados un rendimiento confiable, escalabilidad y seguridad de datos.

Ya sea que elija AWS o GCP, Fivetran le ofrece a su equipo una forma consistente y automatizada de crear y administrar pipelines de datos con una configuración mínima. En GCP, Fivetran se conecta a BigQuery, administra bases de datos y tablas, y gestiona los cambios de esquema automáticamente.

En AWS, Fivetran se conecta con Amazon Redshift, aprovisiona esquemas y tablas de destino, y realiza fusiones incrementales, lo que permite tener almacenes de datos con un mantenimiento mínimo.

[CTA_MODULE]