Costo EC2/cloud mensual🌎

La fórmula base es Costo mensual = Precio/hora × Horas/día × Días/mes. AWS y GCP cobran por segundo (con mínimo de 60 segundos), Azure cobra por minuto. Entonces si tenés una instancia que corre 8 horas diarias durante 22 días hábiles, pagás precio/h × 8 × 22 = 176 horas en el mes, no las 730 horas de un mes completo. Esto hace que las instancias de dev/staging que corren solo en horario laboral cuesten menos de un cuarto de lo que costarían 24/7. Los precios varían además por región: us-east-1 (Virginia) es generalmente la más barata de AWS; sa-east-1 (São Paulo) suele ser 20-30% más cara por costos de infraestructura regional.

On-demand: pagás por hora/segundo sin compromiso. Máxima flexibilidad, precio más alto. Ideal para cargas variables o imprevisibles. Reserved Instance (RI): comprometés 1 o 3 años a cambio de descuentos. 1 año no upfront: ~40% off. 1 año all upfront: ~44% off. 3 años no upfront: ~55% off. 3 años all upfront: hasta 72% off según instancia. También existen Savings Plans (Compute y EC2 Instance), que dan descuentos similares con más flexibilidad de familia de instancia y región. Spot Instances: usás capacidad sobrante de AWS con hasta 90% de descuento, pero AWS puede interrumpirlas con 2 minutos de aviso cuando necesita la capacidad. Perfectas para batch, rendering, ML training y CI/CD; no aptas para producción con SLA.

Precios on-demand de referencia en us-east-1 (Linux): t3.micro (2 vCPU, 1 GB): ~USD 0.0104/h → USD 7,5/mes 24/7. t3.small (2 vCPU, 2 GB): ~USD 0.0208/h → USD 15,2/mes. t3.medium (2 vCPU, 4 GB): ~USD 0.0416/h → USD 30,4/mes. t3.large (2 vCPU, 8 GB): ~USD 0.0832/h → USD 60,7/mes. c5.large (2 vCPU, 4 GB, compute optimized): ~USD 0.085/h → USD 62/mes. m5.xlarge (4 vCPU, 16 GB, general purpose): ~USD 0.192/h → USD 140/mes. r5.xlarge (4 vCPU, 32 GB, memory optimized): ~USD 0.252/h → USD 184/mes. Siempre verificar en la consola de AWS porque los precios cambian periódicamente y varían por región y sistema operativo.

No. El compute es solo una parte de la factura. Los costos adicionales más comunes son: Storage EBS: gp3 cuesta ~USD 0.08/GB/mes; un disco de 100 GB suma USD 8/mes. Snapshots: ~USD 0.05/GB/mes. Egress (tráfico saliente a internet): primeros 10 TB en us-east-1 a ~USD 0.09/GB; si tu app transfiere 1 TB/mes, son USD 90 solo de red. El tráfico entrante es gratis. Entre AZs: USD 0.01/GB por dirección. Load Balancer (ALB): ~USD 16/mes base más cargo por LCU. NAT Gateway: ~USD 0.045/h (~USD 32/mes) más USD 0.045/GB procesado. Una instancia 'pequeña' de USD 15/mes de compute puede terminar costando USD 60-80/mes cuando sumás todos estos componentes.

El ahorro es significativo. Ejemplo concreto: si tenés una instancia t3.medium a USD 0.0416/h corriendo 24/7, pagás USD 30,4/mes. Si la apagás de 20hs a 8hs de lunes a viernes (12h apagada/día) y todo el fin de semana: corre solo 40 horas semanales en vez de 168. Eso es el 23,8% del tiempo → pagás USD 7,2/mes. Ahorro: USD 23,2/mes por instancia. Con 5 instancias de dev, ese cambio representa ~USD 1.400/año. Para automatizarlo en AWS usá Instance Scheduler (solución managed de AWS) o una Lambda que invoca la API de EC2 disparada por EventBridge Scheduler con cron expressions. Costo del automatismo: prácticamente cero.

Para compute equivalente en general purpose, GCP suele ser 5-10% más barato que AWS en on-demand, y tiene la ventaja del Sustained Use Discount (SUD): si usás una instancia más del 25% del mes, automáticamente obtenés descuento progresivo sin reservar nada — hasta 30% off para uso full-time. AWS es más barato si reservás (Reserved Instances / Savings Plans). Azure compite con el Azure Hybrid Benefit (si tenés licencias Windows/SQL Server existentes) y es atractivo para organizaciones con contratos Microsoft Enterprise. Para workloads mixtos y empresas sin lock-in previo, conviene correr el cálculo en los tres calculadores oficiales: calculator.aws, cloud.google.com/products/calculator y azure.microsoft.com/pricing/calculator.

Right-sizing es ajustar el tipo y tamaño de instancia al consumo real. Muchas organizaciones aprovisionan instancias 'por las dudas' con el doble de CPU/RAM que realmente usan, pagando el doble sin necesidad. AWS ofrece Compute Optimizer (servicio gratuito) que analiza las métricas de CloudWatch de los últimos 14 días y recomienda qué instancias redimensionar. Caso típico: una m5.xlarge con CPU promedio del 8% puede reemplazarse por una t3.large o t3.xlarge con bursting, bajando de USD 140/mes a USD 60/mes sin impacto real en performance. GCP tiene Recommender y Azure Advisor, ambos con función similar. El right-sizing bien ejecutado puede reducir la factura de compute entre 20% y 40% en infraestructuras que llevan más de 6 meses sin revisarse.

Depende del caso. Un Droplet de USD 24/mes en DigitalOcean (2 vCPU, 4 GB RAM) incluye todo: compute, storage SSD y 4 TB de transferencia saliente. En AWS, la instancia equivalente sería una t3.medium (USD 30,4/mes on-demand, USD 18,2/mes Reserved 1 año), pero sin storage ni egress incluido: sumale USD 4/mes de EBS (50 GB gp3) y si tenés 1 TB de tráfico saliente, USD 90 más de egress. Total real: USD 112/mes vs. USD 24 en DO. Los VPS tradicionales son más baratos y simples para apps pequeñas, sitios, proyectos personales. EC2 gana en escalabilidad, disponibilidad en múltiples regiones y el ecosistema de servicios AWS (RDS, Lambda, S3) cuando el proyecto crece. La decisión no es de costo puro sino de requerimientos de arquitectura.

Spot Instances usan la capacidad sobrante de los datacenters de AWS a precios que varían según oferta y demanda, generalmente entre 60% y 90% más baratas que on-demand. Una c5.xlarge que on-demand cuesta USD 0.17/h puede conseguirse como Spot a USD 0.04-0.06/h. El riesgo: AWS puede interrumpirlas con solo 2 minutos de aviso cuando necesita esa capacidad. Usalas para: batch jobs de data processing, entrenamiento de modelos ML, renderizado, jobs de CI/CD sin estado, simulaciones científicas. No las uses para: bases de datos de producción, servidores web con SLA, cualquier workload stateful que no tolere interrupciones, aplicaciones que no tienen mecanismo de checkpoint/resume. Una arquitectura híbrida común: baseline en on-demand/Reserved + burst en Spot, con Auto Scaling Groups configurados para usar Spot cuando están disponibles.

La región tiene un impacto directo en el precio, que puede variar entre 10% y 35%. Como referencia en AWS: us-east-1 (N. Virginia) es históricamente la más barata y la que se usa como benchmark. us-west-2 (Oregon): similar o idéntica a us-east-1. eu-west-1 (Irlanda): ~10-15% más cara. ap-southeast-1 (Singapur): ~20% más cara. sa-east-1 (São Paulo): 25-35% más cara que us-east-1, siendo la más cara de las regiones principales de AWS. Para usuarios de Argentina y Latinoamérica, es común alojar en us-east-1 o us-east-2 por el costo, y aceptar la latencia de ~100-150ms, que para la mayoría de las aplicaciones web es completamente aceptable. Para aplicaciones sensibles a latencia con usuarios locales, sa-east-1 da <20ms pero el costo adicional hay que evaluarlo caso a caso.

AWS Free Tier incluye, para cuentas nuevas durante los primeros 12 meses: 750 horas/mes de instancias t2.micro o t3.micro (no acumulables entre los dos tipos), 30 GB de EBS gp2, 15 GB de egress y snapshots. Importante: las 750 horas/mes alcanzan para una sola instancia corriendo 24/7 (730 horas en un mes de 30 días + margen). Si levantás dos instancias t3.micro simultáneas, la segunda empieza a cobrar desde la primera hora. Además, servicios como RDS, Load Balancer, NAT Gateway y la mayoría de los servicios managed tienen sus propios límites de Free Tier (o directamente no lo incluyen). Revisá el AWS Billing Dashboard regularmente el primer mes para no llevarte sorpresas. El Free Tier no cubre instancias con más recursos que t3.micro ni regiones donde el tipo no está disponible.

El approach más práctico es estimar por componentes. Paso 1: definí el stack mínimo viable (qué instancias, cuántas, con qué storage). Paso 2: estimá las horas de uso (¿es 24/7? ¿solo horario laboral? ¿hay picos?). Paso 3: usá esta calculadora para el compute, y sumá manualmente los otros componentes (EBS a USD 0.08/GB/mes, egress estimado según el tráfico esperado). Paso 4: multiplicá el total por 1.3-1.5 como buffer de sorpresas (snapshots, requests de API, CloudWatch logs). Ejemplo concreto para una API backend con base de datos: 1 × t3.medium compute (USD 30/mes) + 1 × RDS t3.medium PostgreSQL (~USD 60/mes) + 100 GB EBS (USD 8/mes) + estimación de egress (USD 20/mes) × 1.3 de buffer = presupuesto base de ~USD 153/mes. Esto te da un número defendible para un pitch o propuesta sin necesidad de haber deployado nada todavía.