En conversaciones con Gerentes de TI, hemos notado que una de las razones por las que prefieren la...
Adquirir modelos de cloud computing requiere un estudio más profundo que el de cualquier otra tecnología para las empresas, debido a que hay varios proveedores con términos que realmente son confusos pero indispensables de comprender para poder elegir adecuadamente.
Es por eso que a continuación te hago un comparativo de Amazon Web Services vs. Azure
Comenzaremos por decir que existen varios tipos de servicios en la nube, los principales de donde parte todo son:
- Iaas (infraestructure as a service)
- Saas (Software as a service)
En ambos servicios AWS y Azure tienen diferentes características y funcionan bajo un esquema diferente, vamos revisando paso a paso:
Amazon Web Services
Pionero en la nube, ya que comenzó desde el 2006 a diferencia de Azure que comenzó desde el 2010, ofreciendo escalabilidad y flexibilidad para el hospedaje haciendo el cobro por consumo sin mínimos requeridos y sin límite de consumo sobre la misma instancia adquirida a diferencia de Azure que maneja un esquema por cajas y que el crecer los consumos puede tardar mas tiempo.
Según Gartner se estima que tiene aproximadamente cinco veces más capacidad que sus 14 competidores y vinculaciones con los principales proveedores de las herramientas para aprovechar mejor los recursos en este esquema como VMWARE y New Relic para virtualización y monitoreo respectivamente.
Ofrece instancias y soluciones específicas para respaldos, bases de datos, ERPs, sitios web, aplicaciones, con la finalidad de que se aproveche mejor y se reduzca el costo.
Otra ventaja de AWS sobre cualquier tipo de servicio sea Saas o Iaas es por ejemplo AWS Lambda que consiste en la ejecución de algoritmos de manera automática reduciendo enormemente los consumos de Saas y acelerando procesos que son periódicos bajo algún modelo o producto.
Maneja más de 53 tipos de servidores con discos SSD que se pueden personalizar según tus requerimientos, cuenta además con más de 100 servicios especializados enfocados a que las empresas manejen un modelo serverless, es decir que toda la infraestructura pueda ser manejada en la nube por completo prescindiendo del hardware y toda la administración que genera gastos de tiempo y personal dedicado a la misma.
Machine Learning es otro aspecto fuerte de AWS ya que cuenta con diferentes productos para realizar herramientas que impulsan procesos de negocio no solamente en el área de TI sino de producción, inventarios, ventas, mercadotecnia y seguridad, estas son:
- Amazon Polly
- Amazon Lex
- Amazon Rekognition
Y de reciente lanzamiento, Amazon Sumerian que, aunque es de modelaje 3D se puede combinar con Polly y Lex para interactuar con personajes con perfecto entendimiento, acento, lenguaje basado en A.I, además también está transcribe, comprehend y translate.
La ventaja de estos productos es que realiza te realiza sugerencias de cómo debería de ser el algoritmo y están ampliamente automatizados.
Azure
Se maneja por paquetes de volumen de datos predeterminados en un modelo parecido al storage que se incluye en un servidor físico, cuenta con más de 700 aplicaciones enfocándose en la actualidad a modelos de nubes híbridas y máquinas virtuales con Windows servers, con la promesa de reducir hasta un 40% de costos.
Impulsa mucho el desarrollo de código abierto (open source) con una asociación única con Red Hat para ofrecer soporte técnico y crear una plataforma de producción para aplicaciones en Microsoft, .net y Linux.
Cuenta con 25 tipos de servidores que ya están predeterminados con ciertas características y no se pueden personalizar, tiene más de 100 servicios al igual que AWS sin embargo Azure no está tan enfocado en el tema serverless, sino en modelos de nube más sencillos de coubicaje donde si lo único que deseamos es respaldar información o un apoyo en la capacidad para operar es ideal, por lo que la administración aún dependerá en cierto grado de la empresa contratante.
En el tema de inteligencia artificial Azure también cuenta con herramientas ya listas para modelos de machine learning además ofrece el ambiente para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo y ML estudio un entorno basado en un explorador fácil de usar donde se aplica la tecnología de arrastrar y colocar objetos para armar tu solución de inteligencia artificial sin necesidad de programar.
Lo más destacado de ambos de AWS vs. Azure:
- AWS está enfocado más en modelos serverless proporcionando herramientas completas para dejar aún lado el hardware, licenciamiento y administración costosa.
- Azure está enfocado en modelos de nubes híbridas con la ventaja de que los modelos on-premise conviven mejor por tener ya licenciamiento Microsoft.
- AWS cuenta con escalabilidad y flexibilidad natural sin mínimos de consumo.
- Azure otorga paquetes de almacenamiento predeterminados.
- AWS cuenta ya con productos para soluciones de machine learning altamente automatizados sugiriendo el comportamiento de los algoritmos.
- Azure cuenta con también con productos para ML solo que menos automatizados, es necesario más desarrollo y con ciertas limitantes para la operación y adaptabilidad.
En el siguiente artículo te platicaré sobre los costos y posteriormente sobre la seguridad de las dos nubes aspectos sumamente importantes para la toma de decisión en la adquisición de esta tecnología.
