Cloud Computing (Computación en la Nube) es el modelo de entrega de servicios informáticos —servidores, almacenamiento, bases de datos, redes, software, análisis— a través de internet («la nube») en lugar de infraestructura física local. En vez de comprar y mantener servidores propios, pagas solo por los recursos que usas, cuando los usas, escalando automáticamente según demanda.
En el ecosistema startup latinoamericano, Cloud Computing se ha convertido en el estándar de facto. Entre 2018 y 2024, el 92% de los unicornios de la región nacieron «cloud-native» —construidos desde el primer día en AWS, Google Cloud o Azure— eliminando la necesidad de inversión inicial masiva en hardware. Lo que en los 90s costaba US$500K en servidores hoy cuesta US$50/mes en cloud, democratizando el acceso a tecnología de clase mundial para cualquier emprendedor.
Este concepto revolucionó cómo se construyen startups. Antes del cloud (pre-2006), lanzar una aplicación web requería comprar servidores físicos, contratar administradores de sistemas, firmar contratos de hosting de años y rezar para no quedarte sin capacidad si tu producto explotaba viralmente. Con cloud, despliegas tu app en minutos, escala automáticamente de 10 a 10,000 usuarios sin intervención manual, y solo pagas por lo que realmente consumes.
Entender qué es Cloud Computing y sus modelos de servicio es esencial si estás construyendo un producto digital, si necesitas escalar rápidamente sin inversión masiva en infraestructura, o si buscas reducir costos operativos mientras mejoras confiabilidad y seguridad.
Origen del Término
El concepto de «utilidad computacional» fue propuesto por John McCarthy en 1961 cuando sugirió que la computación podría organizarse como un servicio público similar a electricidad o agua. Sin embargo, la tecnología de la época no permitía implementarlo.
El término «Cloud Computing» como lo conocemos fue popularizado por Google CEO Eric Schmidt en 2006, aunque Amazon Web Services (AWS) ya había lanzado servicios cloud en 2002 con storage y en 2006 con EC2 (servidores virtuales). AWS S3 fue revolucionario: almacenamiento ilimitado a US$0.15/GB cuando discos duros costaban US$1/GB y requerían mantenimiento físico.
El verdadero punto de inflexión llegó en 2008-2010 cuando:
- Google lanzó Google App Engine (2008)
- Microsoft lanzó Azure (2010)
- Heroku popularizó Platform-as-a-Service para developers (2007)
Estos servicios permitieron a startups como Instagram escalar de 0 a 1 millón de usuarios en 2 meses (2010) sin comprar un solo servidor físico. Instagram corrió completamente en AWS con solo 3 ingenieros gestionando infraestructura que antes hubiera requerido un equipo de 20+ personas.
En América Latina, la adopción masiva comenzó alrededor de 2014-2016 cuando AWS y Google Cloud abrieron data centers en São Paulo (Brasil) y posteriormente Santiago (Chile). Esto resolvió problemas de latencia y regulaciones locales de datos, permitiendo a startups regionales competir con velocidad y confiabilidad similares a Silicon Valley.
Modelos de Servicio Cloud
1. IaaS – Infrastructure as a Service (Infraestructura como Servicio)
Qué obtienes:
- Servidores virtuales (VMs) que puedes configurar como quieras
- Storage (almacenamiento) escalable
- Redes virtuales privadas
- Load balancers, firewalls
Tú te encargas de:
- Instalar y mantener sistema operativo
- Instalar y configurar software/aplicaciones
- Seguridad de aplicación y datos
- Backups y recuperación
Analogía: Es como rentar un departamento vacío. Tienes las paredes, electricidad y agua (infraestructura), pero tú decides qué muebles poner, cómo decorar y qué hacer con el espacio.
Ejemplos:
- AWS EC2 – Servidores virtuales configurables
- Google Compute Engine – VMs en Google Cloud
- Azure Virtual Machines – Infraestructura Microsoft
Cuándo usar IaaS:
- Necesitas control total sobre el sistema operativo y configuración
- Migración lift-and-shift de apps existentes
- Workloads especializados (bases de datos custom, ML training)
Caso LATAM: Mercado Libre (Argentina) Usa AWS EC2 para miles de microservicios. Necesitan control fino sobre configuración de servidores porque procesan 100+ millones de transacciones diarias. IaaS les permite optimizar cada VM específicamente para su carga (algunas optimizadas para CPU, otras para memoria, otras para storage).
Costo típico: US$0.01-$5/hora por servidor según tamaño (desde 1GB RAM hasta 768GB RAM)
2. PaaS – Platform as a Service (Plataforma como Servicio)
Qué obtienes:
- Ambiente completo para desarrollar, probar y deployar aplicaciones
- Runtime (Python, Node.js, Java, etc.) pre-configurado
- Base de datos gestionada
- Auto-scaling automático
- Deployment con un comando
Tú te encargas de:
- Solo escribir código de tu aplicación
- Subir tu código
- Configurar variables de ambiente
El proveedor se encarga de:
- Sistema operativo y actualizaciones
- Servidores y escalamiento
- Balanceo de carga
- Seguridad de infraestructura
Analogía: Es como rentar un departamento amoblado. Llegas con tu ropa (código) y todo lo demás ya está listo para usar.
Ejemplos:
- Heroku – Deploy con
git push heroku main(extremadamente simple) - Google App Engine – PaaS de Google con auto-scaling ilimitado
- Azure App Service – PaaS de Microsoft
- Vercel – Especializado en apps React/Next.js
- Railway – PaaS moderno con mejor UX
Cuándo usar PaaS:
- Startup en etapa temprana (velocidad > control)
- No tienes equipo DevOps dedicado
- Quieres enfocarte 100% en producto, no infraestructura
- Prototipado rápido
Caso LATAM: Clip (México) Comenzó en Heroku para validar MVP de su terminal de pagos. En 3 meses pasaron de 0 a 10,000 comercios sin contratar un DevOps. Cuando escalaron a 100K+ comercios, migraron partes críticas a AWS (IaaS) para optimizar costos, pero mantienen servicios internos en PaaS por productividad.
Costo típico: US$7-$500/mes según plan (Heroku Hobby = $7/mes, Professional = $25-$500/mes)
3. SaaS – Software as a Service (Software como Servicio)
Qué obtienes:
- Aplicación completa lista para usar vía navegador/API
- Cero instalación ni mantenimiento
- Actualizaciones automáticas
- Soporte incluido
Tú solo:
- Creas cuenta y pagas suscripción
- Configuras la herramienta para tu caso de uso
- Usas el software
Ejemplos:
- Gmail – Email cloud (vs instalar servidor de email propio)
- Slack – Comunicación de equipos
- Salesforce – CRM
- Notion – Documentación colaborativa
- Stripe – Pagos online
- Listmonk (self-hosted) vs Mailchimp (SaaS)
Cuándo usar SaaS:
- Herramienta estándar que no requiere customización profunda
- Prefieres predecibilidad de costo mensual fijo
- No quieres mantener infraestructura
Caso LATAM: Nubank (Brasil) Usa Salesforce (SaaS) para CRM y soporte al cliente, AWS (IaaS) para core banking, y servicios PaaS internos. Combinación híbrida según necesidad: SaaS para herramientas genéricas, IaaS/PaaS para diferenciación competitiva.
Costo típico: US$5-$100+/usuario/mes según herramienta
Comparación de Modelos
| Aspecto | IaaS | PaaS | SaaS |
|---|---|---|---|
| Control | Alto (configuras todo) | Medio (configuras app) | Bajo (usas tal cual) |
| Complejidad setup | Alta (días-semanas) | Media (horas) | Baja (minutos) |
| Flexibilidad | Máxima | Media | Limitada |
| Velocidad deploy | Lenta | Rápida | Inmediata |
| Requiere DevOps | Sí (crítico) | No (opcional) | No |
| Costo inicial | Variable (pago por uso) | Bajo-medio | Fijo mensual |
| Responsabilidad seguridad | Alta (tú) | Media (compartida) | Baja (proveedor) |
| Ejemplo | AWS EC2 | Heroku | Gmail |
Principales Proveedores Cloud en LATAM
1. Amazon Web Services (AWS)
Presencia LATAM:
- Data centers: São Paulo (Brasil), Santiago (Chile)
- Edge locations: 15+ ciudades incluyendo Buenos Aires, Bogotá, Lima, Ciudad de México
Ventajas:
- Mayor catálogo de servicios (200+ productos)
- Comunidad y documentación masiva
- Créditos para startups (US$5K-$100K vía AWS Activate)
- Mejor integración con servicios especializados (ML, IoT, blockchain)
Desventajas:
- Curva de aprendizaje empinada (interfaz compleja)
- Pricing complicado (fácil gastar de más sin darte cuenta)
- Soporte básico es email (respuesta en 24h)
Servicios clave:
- EC2 (servidores virtuales)
- S3 (almacenamiento objetos)
- RDS (bases de datos gestionadas: MySQL, PostgreSQL)
- Lambda (funciones serverless)
- CloudFront (CDN global)
Caso destacado: Rappi corre 100% en AWS. Procesa 5+ millones de órdenes diarias usando EC2 para APIs, RDS para transacciones, S3 para imágenes de productos, y Lambda para procesos asíncronos.
Costo estimado startup: US$100-$2,000/mes según volumen (startups pequeñas US$100-$500/mes típico)
2. Google Cloud Platform (GCP)
Presencia LATAM:
- Data centers: São Paulo (Brasil), Santiago (Chile)
- Próximos: Ciudad de México (2024-2025 anunciado)
Ventajas:
- Mejor para Machine Learning (TPUs, AutoML, Vertex AI)
- Pricing más simple y predecible que AWS
- Mejor integración con herramientas Google (Workspace, Analytics)
- Créditos generosos para startups (US$100K+ vía Google for Startups)
- Mejores descuentos por uso sostenido (automático, no requiere reservas)
Desventajas:
- Catálogo menor que AWS (~100 servicios vs 200+)
- Comunidad/recursos de aprendizaje menores
- Algunos servicios menos maduros
Servicios clave:
- Compute Engine (VMs)
- Cloud Storage (equivalente S3)
- Cloud SQL (bases de datos)
- Cloud Functions (serverless)
- BigQuery (data warehouse ultrarrápido)
Caso destacado: Nubank usa GCP extensivamente para analytics y ML. BigQuery procesa petabytes de datos transaccionales para detectar patrones de fraude y personalizar productos.
Costo estimado startup: US$80-$1,500/mes (generalmente 10-20% más barato que AWS equivalente)
3. Microsoft Azure
Presencia LATAM:
- Data centers: Brasil (3 regiones), Chile, Argentina (edge)
Ventajas:
- Mejor integración con ecosistema Microsoft (Office 365, Active Directory)
- Híbrido cloud-on-premise más sencillo
- Fuerte en enterprise B2B (compliance, certificaciones)
- Créditos para startups vía Microsoft for Startups (hasta US$150K)
Desventajas:
- Interfaz menos intuitiva que GCP
- Documentación menos clara que AWS
- Comunidad startup menor (más enfocado en enterprise)
Servicios clave:
- Virtual Machines
- Blob Storage
- Azure SQL Database
- Functions (serverless)
- Cosmos DB (NoSQL global)
Caso destacado: Startups B2B que venden a empresas grandes usan Azure porque sus clientes ya están en ecosistema Microsoft. Facilita integraciones SSO, compliance y facturación conjunta.
Costo estimado startup: US$100-$2,000/mes (similar a AWS)
Alternativas Especializadas
DigitalOcean
- Ventaja: Simplicidad extrema, pricing transparente (US$5/mes plan básico)
- Desventaja: Servicios limitados (no hay ML avanzado, IoT, etc.)
- Ideal para: MVPs, proyectos pequeños, developers que odian complejidad
Railway / Render / Fly.io
- Ventaja: PaaS moderno con mejor UX que Heroku, más barato
- Desventaja: Menor escala que AWS/GCP (para startups <100K usuarios perfecto)
- Ideal para: Startups early-stage, prototipado rápido
Oracle Cloud
- Ventaja: Free tier generoso (siempre gratis, no trial temporal)
- Desventaja: UX terrible, poca comunidad
- Ideal para: Proyectos personales, side projects con $0 budget
Costos y Ventajas del Cloud
Costos Reales (Ejemplos)
Startup Early Stage (<10K usuarios/mes):
- Opción A (PaaS – Heroku): US$50-$200/mes todo incluido
- Opción B (IaaS – AWS): US$100-$500/mes (VM + base datos + storage + CDN)
- Incluye: Servidores, base datos, almacenamiento, backups, SSL
Startup Growth (100K-1M usuarios/mes):
- AWS/GCP: US$1,500-$8,000/mes
- Incluye: Múltiples VMs, balanceo carga, CDN global, bases datos redundantes
Scale-up (5M+ usuarios/mes):
- AWS/GCP: US$15K-$100K+/mes
- Optimización crítica: Aquí contratar arquitecto cloud puede ahorrar 30-50% en costos
Ventajas vs Infraestructura On-Premise
Ventaja 1: Zero Inversión Inicial
- On-premise: US$50K-$500K en servidores + data center
- Cloud: US$0 inicial, pago por uso desde US$5/mes
Ventaja 2: Escalabilidad Automática
- On-premise: Si tu app explota viralmente, se cae (no tienes capacidad)
- Cloud: Auto-scaling en minutos de 10 a 10,000 usuarios
Ventaja 3: Alta Disponibilidad
- On-premise: Un servidor se rompe → downtime hasta reparar
- Cloud: Redundancia automática en múltiples data centers (99.9%+ uptime)
Ventaja 4: Alcance Global
- On-premise: Servidor en Buenos Aires = lento para usuarios en México
- Cloud: CDN global sirve contenido desde el edge más cercano (latencia <50ms)
Ventaja 5: Seguridad Clase Mundial
- On-premise: Tú te encargas de firewall, parches, auditorías
- Cloud: Proveedores invierten millones en seguridad (certificaciones ISO, SOC2, PCI-DSS)
Ventaja 6: Disaster Recovery
- On-premise: Backups manuales, si hay incendio/inundación = pérdida total
- Cloud: Backups automáticos replicados en múltiples regiones geográficas
Desventajas (Cuándo Cloud NO Es Ideal)
❌ Workloads Predecibles y Constantes 24/7 Si sabes que SIEMPRE necesitarás 10 servidores corriendo, comprar hardware físico puede ser 30-50% más barato a 3+ años.
❌ Regulaciones de Soberanía de Datos Estrictas Algunos países requieren que datos sensibles NUNCA salgan del territorio. Si no hay data center local del proveedor, debes usar infraestructura nacional.
❌ Latencia Ultra-Baja (<5ms) Crítica Trading de alta frecuencia o gaming competitivo pueden requerir servidores físicos co-localizados con exchanges/data centers específicos.
Casos de Uso Específicos
Caso 1: E-commerce Estacional (Black Friday)
Problema: En días normales tienes 5,000 visitas/día. En Black Friday salta a 500,000 visitas. Imposible predecir demanda exacta.
Solución Cloud:
- Auto-scaling de servidores: AWS/GCP detecta carga alta y lanza automáticamente más VMs
- CDN para contenido estático: CloudFront/Cloud CDN cachea imágenes y CSS globalmente (reduce carga en origen 80%)
- Base de datos escalable: Aurora Serverless escala capacidad según queries/segundo
- Queues para procesos: SQS/Pub-Sub maneja picos de órdenes sin saturar sistema
Resultado: En día normal gastas US$200/mes. En Black Friday gastas US$2,000 ese día, pero capturas US$500K en ventas. Sin cloud, necesitarías infraestructura para el peor día todo el año = desperdicio 99% del tiempo.
Caso LATAM: Dafiti (Brasil) usa AWS con auto-scaling. En eventos especiales escala de 50 a 800 servidores automáticamente. Post-evento, vuelve a 50 servidores. Ahorro estimado: US$400K/año vs mantener 800 servidores siempre.
Caso 2: Startup SaaS con Clientes Globales
Problema: Tu startup de gestión de proyectos tiene clientes en México, Argentina, Colombia y Chile. Quieres latencia <100ms para todos.
Solución Cloud:
- Multi-región deployment: Deploy en AWS São Paulo + Santiago
- Bases de datos replicadas: RDS con read replicas en cada región
- CloudFront CDN: Assets servidos desde edge locations en cada país
- Route 53 geo-routing: Usuarios se conectan al data center más cercano automáticamente
Resultado: Usuario en Ciudad de México se conecta a edge en México (latencia 30ms). Usuario en Buenos Aires se conecta a São Paulo (50ms). Sin cloud, necesitarías negociar contratos con hosting providers en cada país.
Costo: US$800-$1,500/mes por presencia global (vs US$5K+/mes con hosting tradicional en cada país).
Caso 3: Migración de Monolito a Microservicios
Problema: Tu app es un monolito PHP corriendo en un servidor dedicado. Escalar es difícil (todo o nada). Deployments son riesgosos (un bug tira todo).
Solución Cloud (Migración Gradual):
Fase 1 (Lift-and-shift):
- Migrar monolito tal cual a EC2 (sin cambios de código)
- Tiempo: 1-2 semanas
- Beneficio inmediato: Backups automáticos, mejor uptime
Fase 2 (Extraer servicios críticos):
- Procesar pagos → Lambda function separada
- Envío emails → SES + SQS queue
- Storage archivos → S3
- Tiempo: 2-3 meses
- Beneficio: Servicios críticos escalan independiente
Fase 3 (Microservicios completos):
- Usuarios, productos, órdenes → Microservicios independientes en containers (ECS/Kubernetes)
- API Gateway para orquestar
- Tiempo: 6-12 meses
- Beneficio: Deploy independiente, escala fine-tuned por servicio
Caso LATAM: Mercado Libre migró gradualmente de monolito Java a 1,000+ microservicios en AWS durante 5 años (2012-2017). Comenzaron con lift-and-shift, luego extrajeron pagos, luego shipping, etc. Hoy pueden hacer 50+ deploys/día sin afectar estabilidad.
Cómo Migrar Tu Startup a Cloud
Paso 1: Auditar Estado Actual (Semana 1)
Documentar:
- ¿Qué servidores tienes? (VPS, dedicados, shared hosting)
- ¿Qué aplicaciones corren? (web app, APIs, cron jobs, bases datos)
- ¿Cuánto tráfico? (requests/día, usuarios concurrentes)
- ¿Cuánto storage? (GB de archivos, GB de base datos)
- Costo actual: ¿Cuánto pagas hoy en hosting?
Herramienta: Spreadsheet listando cada componente, costo mensual y criticidad (crítico/importante/opcional).
Paso 2: Elegir Proveedor y Modelo (Semana 1)
Criterios de decisión:
| Factor | AWS | GCP | Azure | Heroku/Railway |
|---|---|---|---|---|
| Equipo técnico | Medio-Alto | Medio-Alto | Medio | Bajo |
| Budget mensual | >US$500 | >US$500 | >US$500 | <US$500 |
| Prioridad | Flexibilidad | ML/Analytics | Enterprise B2B | Velocidad |
| Startups ideal | Growth stage | Data-heavy | B2B SaaS | Early stage |
Recomendación general:
- MVP/Early stage: Heroku, Railway o Render (velocidad > costo)
- Product-market fit: AWS o GCP (flexibilidad, escala)
- B2B Enterprise: Azure (integración ecosistema Microsoft)
Paso 3: Crear Cuenta y Obtener Créditos (Semana 2)
AWS Activate:
- Aplicar vía aceleradora (Y Combinator, 500 Startups, etc.)
- Créditos típicos: US$5K-$25K
- Requiere: Pitch deck, tracción inicial
Google Cloud for Startups:
- Más accesible que AWS (no requiere aceleradora necesariamente)
- Créditos típicos: US$100K+ (generosos)
- Requiere: Aplicación online, validación de startup
Azure for Startups:
- Similar a Google, créditos hasta US$150K
- Ventaja adicional: Acceso a Office 365 gratis
Tip: Aplicar a los 3 programas. Puedes obtener US$250K+ en créditos totales. Úsalos para testear cada plataforma antes de comprometerte.
Paso 4: Setup Inicial (Semana 2-3)
Infraestructura básica:
- VPC (Virtual Private Cloud): Red privada aislada
- Subnets: Públicas (web servers) y privadas (bases datos)
- Security Groups: Firewall que define qué puertos están abiertos
- Load Balancer: Distribuye tráfico entre múltiples servidores
- RDS/Cloud SQL: Base datos gestionada (MySQL/PostgreSQL)
- S3/Cloud Storage: Almacenamiento de archivos (imágenes, PDFs, backups)
Tiempo estimado: 2-5 días configuración inicial (o 2 horas con Terraform/scripts pre-hechos).
Paso 5: Migrar Aplicación (Semana 3-4)
Opción A: Lift-and-Shift (Migración Simple)
- Crear snapshot de tu servidor actual
- Subir imagen a EC2/Compute Engine
- Lanzar VM idéntica en cloud
- Apuntar DNS al nuevo servidor
- Ventaja: Rápido (días), bajo riesgo
- Desventaja: No aprovechas servicios cloud avanzados
Opción B: Re-arquitectura (Migración Optimizada)
- Separar aplicación en componentes (frontend, backend, workers)
- Usar servicios gestionados (RDS para DB, S3 para files, SQS para queues)
- Containerizar aplicación (Docker)
- Deploy en ECS/Kubernetes
- Ventaja: Aprovechas auto-scaling, alta disponibilidad
- Desventaja: Toma semanas-meses, requiere refactoring de código
Recomendación: Comenzar con lift-and-shift para migrar rápido. Luego iterar hacia re-arquitectura en sprints (un componente a la vez).
Paso 6: Configurar Monitoreo y Alertas (Semana 4)
Métricas críticas a trackear:
- CPU utilization (alerta si >80% por 10+ minutos)
- Memory usage (alerta si >85%)
- Disk usage (alerta si >90%)
- Latencia de API (alerta si >1 segundo p95)
- Error rate (alerta si >1% de requests fallan)
Herramientas:
- AWS CloudWatch (nativo AWS)
- Google Cloud Monitoring (nativo GCP)
- Datadog (multi-cloud, US$15/host/mes)
- New Relic (APM profundo, US$25+/host/mes)
- Sentry (errores aplicación, gratis hasta 5K eventos/mes)
Configurar:
- Alertas por email/Slack cuando métricas crucen umbrales
- Dashboards visuales (CEO debe poder ver uptime en tiempo real)
Paso 7: Optimizar Costos (Continuo)
Tácticas de ahorro:
- Reserved Instances (AWS) / Committed Use (GCP):
- Compromiso 1-3 años = 30-60% descuento
- Solo para workloads predecibles
- Spot Instances (AWS) / Preemptible VMs (GCP):
- 70-90% descuento
- Pueden terminarse con 30 segundos de aviso
- Ideal para: ML training, procesamiento batch, ambientes dev/test
- Auto-scaling Agresivo:
- Scale-down rápido cuando tráfico baja
- No mantener recursos ociosos
- Right-sizing:
- Analizar uso real de VMs
- Si CPU promedio es 20%, cambiar a VM más pequeña
- Almacenamiento Inteligente:
- Datos fríos (no accedidos en 90+ días) → Glacier/Coldline (90% más barato)
- Lifecycle policies automáticas
Caso real: Startup brasileña redujo factura AWS de US$8K a US$3K/mes simplemente:
- Comprando reserved instances para servidores 24/7 (-40%)
- Apagando ambientes de staging fuera de horario laboral (-20%)
- Moviendo backups antiguos a Glacier (-10%)
Errores Comunes al Migrar a Cloud
❌ Error 1: No Configurar Límites de Gasto
Por qué es un error: Un bug puede lanzar miles de VMs accidentalmente. Facturas de US$50K+ en un día son comunes (Google «AWS horror stories»).
✅ Mejor enfoque: Configurar billing alerts y límites. AWS Budgets: alerta si gastas >US$500, bloqueo automático si llegas a US$1,000.
❌ Error 2: Dejar Puertos Abiertos al Público
Por qué es un error: Hackers escanean constantemente. Un puerto SSH (22) abierto al mundo = atacado en minutos.
✅ Mejor enfoque: Security Groups estrictos. SSH solo accesible desde tu IP. Bases datos NUNCA públicas (solo accesibles desde VPC interna).
❌ Error 3: No Hacer Backups Automáticos
Por qué es un error: Un DROP DATABASE accidental = pérdida total de datos si no hay backups.
✅ Mejor enfoque: RDS/Cloud SQL con backups automáticos diarios + retention 30 días. Testear restauración mensualmente (muchos descubren que sus backups están corruptos solo cuando los necesitan).
❌ Error 4: Usar Credenciales Root para Todo
Por qué es un error: Si esas credenciales se filtran, un atacante tiene control total de tu cuenta cloud (puede lanzar crypto miners, robar datos, borrar todo).
✅ Mejor enfoque: IAM con permisos granulares. Cada desarrollador/servicio tiene su propio usuario con mínimo acceso necesario. Rotar credenciales trimestralmente.
❌ Error 5: No Monitorear Costos Diariamente
Por qué es un error: Servicios cloud pueden escalar costos exponencialmente. Un servicio mal configurado puede quemar US$1K/día sin notarlo hasta fin de mes.
✅ Mejor enfoque: Revisar dashboard de costos diariamente (toma 2 minutos). Configurar alertas si gasto diario supera promedio en 50%.
Preguntas Frecuentes
¿Cloud es siempre más barato que servidores propios? No siempre. Para workloads 100% predecibles y constantes, servidores físicos pueden ser más baratos a 3+ años. Pero cloud gana en: flexibilidad, cero inversión inicial, alcance global, y seguridad. Para startups, casi siempre cloud es mejor.
¿Qué pasa si el proveedor cloud tiene downtime? Los grandes proveedores (AWS, GCP, Azure) tienen SLA de 99.95-99.99% uptime (4-26 minutos downtime/mes máximo). Si bajan de eso, te reembolsan créditos. Para máxima resiliencia, usar multi-cloud (caro) o al menos multi-zona dentro del mismo proveedor.
¿Puedo cambiar de proveedor después o quedo atrapado? Hay cierto vendor lock-in si usas servicios propietarios (AWS Lambda, GCP BigQuery). Mitigación: Usar servicios estándares cuando sea posible (Kubernetes en vez de ECS, PostgreSQL en vez de Aurora). Migrar es costoso pero factible (varias startups han migrado AWS→GCP o viceversa).
¿Necesito un equipo DevOps desde día 1? No si usas PaaS (Heroku, Render, Railway). Sí si usas IaaS (AWS/GCP directo). Punto medio: Contratar un DevOps freelance para setup inicial (US$2K-$5K), luego mantener tú con documentación.
¿Cómo sé si estoy eligiendo la configuración correcta? Comienza pequeño, mide, ajusta. Mejor lanzar con VM «oversized» (más grande de lo necesario) y luego optimizar según métricas reales que quedarte corto y tener outages. Cloud permite cambiar configuración en minutos.
Términos Relacionados
- Serverless – Ejecutar código sin gestionar servidores (AWS Lambda, Google Cloud Functions)
- CDN (Content Delivery Network) – Red de servidores globales que cachean contenido cerca de usuarios
- Load Balancer – Distribuye tráfico entre múltiples servidores para alta disponibilidad
- Auto-scaling – Lanzar/terminar servidores automáticamente según demanda
- VPC (Virtual Private Cloud) – Red privada aislada dentro del cloud
- IAM (Identity and Access Management) – Sistema de permisos y roles de usuarios
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