Elegir entre AWS, Google Cloud y Azure es una decisión que condiciona coste, rendimiento, escalado y nivel de bloqueo con el proveedor durante años. Los tres dominan el mercado y cubren la mayoría de cargas, así que la decisión rara vez se toma por una carencia técnica de uno de ellos.
En esta guía comparamos los tres en lo que importa para decisiones reales en empresas B2B: portfolio de servicios, integración con stack existente, modelo de costes, seguridad y cumplimiento.
Comparativa rápida: qué ofrece cada plataforma
AWS: madurez, cobertura global y portfolio amplio
- Madurez. AWS es el cloud público con más años en producción (2006). Su catálogo cubre prácticamente cualquier caso de uso: cómputo, bases de datos relacionales y NoSQL, almacenamiento, redes, IA, IoT, contenedores, serverless, edge.
- Infraestructura global. Más de 35 regiones y más de 100 zonas de disponibilidad. Despliegues multirregión con baja latencia son su terreno natural.
- Ecosistema. La comunidad y el talento disponible son los más grandes de los tres. Encontrar profesionales con experiencia AWS es más fácil y más barato.
Ideal para: SaaS multinacional, ecommerce con tráfico alto, infraestructura compleja que necesita servicios muy específicos (Outposts, Wavelength, etc.).
Azure: integración con stack Microsoft y entornos híbridos
- Stack Microsoft. Si tu empresa ya usa Windows Server, Active Directory, SQL Server, Microsoft 365 o Dynamics, Azure integra de forma nativa: identidad unificada con Entra ID (antes Azure AD), licencias híbridas (Hybrid Benefit) que reducen el coste de Windows y SQL en la nube.
- Híbrido on-premise + cloud. Azure Arc y Azure Stack permiten gestionar recursos on-premise desde la consola de Azure. Pocas empresas no tienen alguna parte del stack en su propio CPD; Azure facilita ese escenario.
- Cumplimiento corporativo. Certificaciones específicas para banca, sanidad y administración pública en Europa que algunas industrias requieren.
Ideal para: empresas con inversión previa en Microsoft, entornos regulados, migraciones graduales desde on-premise.
Google Cloud: datos, contenedores y arquitectura moderna
- Datos y AI/ML. BigQuery sigue siendo referencia en data warehouse a escala. Vertex AI y la integración con modelos Gemini son sus puntos fuertes para cargas de IA.
- Kubernetes nativo. GKE (Google Kubernetes Engine) es la implementación más madura de Kubernetes gestionado; lógico, dado que Google creó Kubernetes.
- Modelo de precios. Descuentos automáticos por uso sostenido y por compromiso, sin necesidad de gestionar manualmente instancias reservadas como en AWS.
Ideal para: startups y producto digital con foco en datos, microservicios sobre Kubernetes, cargas de IA/ML.
Cómo decidir: cinco criterios prácticos
1. Stack existente y bloqueo con el proveedor
La decisión más barata suele ser ir donde ya tienes inversión. Si tienes Microsoft 365 y SQL Server, Azure parte con ventaja real (coste y operación). Si tu producto ya está en AWS, migrarlo entero a otro cloud raramente compensa.
2. Modelo de costes y previsibilidad
Los precios públicos son muy similares en compute y almacenamiento básico. Las diferencias aparecen en:
- Egress (salida de tráfico): el más caro en todos, pero Google Cloud y Azure han bajado precios el último año.
- Compromisos: AWS Savings Plans, Azure Reservations y GCP Committed Use Discounts. Los tres ofrecen 30-60% de descuento con 1-3 años de compromiso.
- Licencias: Azure es claramente más barato para Windows Server y SQL Server gracias al Hybrid Benefit.
Sin FinOps activo (revisar costes mensualmente, parar entornos no productivos, dimensionar instancias correctamente), cualquiera de los tres se va de presupuesto.
3. Servicios específicos que realmente vas a usar
La comparativa por número de servicios es engañosa: una empresa usa 20-40 servicios de su cloud, no 300. La pregunta correcta es qué servicios concretos necesitas:
- ¿RDS multi-region con failover automático? → AWS o Azure SQL.
- ¿Data warehouse petabyte con SQL estándar? → BigQuery.
- ¿Kubernetes serio en producción? → GKE.
- ¿Active Directory en la nube? → Entra ID en Azure.
- ¿IA generativa integrada? → Vertex (Google) o Bedrock (AWS).
4. Cumplimiento y soberanía del dato
Para datos de ciudadanos de la UE, los tres tienen regiones europeas y certificaciones (GDPR, ENS, ISO 27001). Si el proyecto requiere soberanía completa (sin posibilidad de acceso por una administración extranjera), hay opciones específicas: AWS European Sovereign Cloud, Microsoft Cloud for Sovereignty, GCP Sovereign Controls.
5. Equipo y talento disponible
Mantener una plataforma cloud requiere personas con experiencia en esa plataforma. El orden de disponibilidad de talento en España: AWS > Azure > Google Cloud. Si vas a contratar, ten en cuenta ese gradiente. Si vas a delegar la administración, los proveedores especializados suelen cubrir los tres.
Recomendaciones según el tipo de proyecto
| Tipo de proyecto | Plataforma | Por qué |
|---|---|---|
| SaaS global con tráfico alto | AWS | Cobertura geográfica, servicios maduros, talento abundante |
| Empresa con stack Microsoft | Azure | Integración nativa, licencias híbridas, identidad unificada |
| Producto con foco en datos / IA | Google Cloud | BigQuery, Vertex AI, descuentos por uso sostenido |
| Plataforma sobre Kubernetes | Google Cloud o AWS | GKE más maduro, EKS muy extendido |
| Migración desde on-premise | Azure | Azure Arc, Hybrid Benefit, continuidad con AD |
| Banca / sanidad / AAPP | Azure o AWS | Certificaciones específicas del sector |
| Startup técnica | Google Cloud o AWS | GCP para IA/datos, AWS para servicios amplios |
Multi-cloud: ¿conviene mezclar?
Multi-cloud (usar dos o tres clouds a la vez) tiene sentido en escenarios concretos: alta disponibilidad regulatoria, evitar lock-in en piezas críticas, aprovechar el mejor servicio de cada proveedor (típicamente: GCP para datos, AWS para compute).
El coste es real: doble integración, doble FinOps, doble equipo, latencia entre clouds (que pagas). Para la mayoría de empresas B2B, un solo cloud bien gestionado supera a un multi-cloud mal gestionado.
Qué usamos nosotros (y por qué)
Gestionamos cargas en las tres plataformas, pero nuestra base por defecto es AWS: es donde más parque operamos (los casos publicados con números lo son sobre AWS), su catálogo es el más maduro y contratar talento que lo conozca es más fácil. Para una PYME que da su primer salto serio al cloud público, es la opción con menos incógnitas.
Azure lo recomendamos cuando la empresa ya vive en el ecosistema Microsoft (Microsoft 365, Active Directory, ERP sobre Windows): la integración de identidades y el licenciamiento híbrido inclinan la balanza. Google Cloud nos parece la más fina en datos y Kubernetes, y encaja en equipos con perfil ingenieril que valoran justo eso.
Para ciertas cargas, lo que mejor encaja es infraestructura propia con Proxmox o una nube privada, por coste predecible y soberanía del dato. Elegir plataforma carga a carga es lo que hacemos a diario.
¿Quieres ayuda con la decisión?
La elección de cloud depende de costes, de talento disponible y del stack existente. En Elimática gestionamos infraestructura en los tres clouds principales y acompañamos a empresas B2B en migraciones y consolidaciones.
Si estás evaluando qué plataforma usar o cómo optimizar la que ya tienes, puedes revisar nuestro servicio de Cloud y AWS o pedir un diagnóstico gratuito.
Si la soberanía del dato es una prioridad, valora también una nube privada gestionada.