Migración de Cargas de Trabajo de IA: De AWS a Infraestructura GPU On-Premise
Actualizado el 8 de diciembre de 2025
Actualización de diciembre de 2025: AWS redujo los precios de H100 un 44% en junio de 2025 (las instancias p5 ahora en el rango de ~$50-55/hr vs. ~$98/hr anteriormente). Los precios de compra de H100 se estabilizaron en $25-40K, desplazando el punto de equilibrio a 12-18 meses versus 7-11 meses anteriormente. Proveedores de nube económicos como Hyperbolic ($1.49/hr H100) y Lambda Labs comprimen aún más el cálculo de repatriación. La nube ahora tiene más sentido por debajo del 60-70% de utilización. Sin embargo, las restricciones de asignación de Blackwell y la creciente disponibilidad de experiencia on-premise siguen favoreciendo la infraestructura propia para organizaciones nativas de IA con alta utilización.
La factura de AWS de una empresa de biotecnología por instancias GPU alcanzó los $3.2 millones anuales antes de descubrir que construir infraestructura on-premise equivalente costaría $3.8 millones una sola vez pero ahorraría $12 millones en tres años.¹ El movimiento de repatriación a la nube gana impulso a medida que las organizaciones descubren que las instancias AWS p5.48xlarge a $98.32 por hora cuestan más en 4 meses que comprar el hardware directamente.² Las tarifas de egreso de datos agravan el problema: mover un conjunto de datos de entrenamiento de 500TB fuera de AWS cuesta $23,000 solo en cargos de transferencia, creando una barrera financiera que bloquea a las organizaciones en un consumo de nube cada vez más costoso.³
AWS destaca en escalado elástico y experimentación rápida, pero la economía se desmorona para cargas de trabajo GPU sostenidas funcionando 24/7. Las organizaciones reportan reducciones de costos promedio del 65% después de migrar de AWS a infraestructura on-premise, con períodos de recuperación menores a 18 meses.⁴ La complejidad de la migración disuade a muchos equipos que temen interrupciones del servicio, pérdida de datos o los desafíos técnicos de gestionar su propia infraestructura. Sin embargo, quienes navegan exitosamente la transición obtienen no solo ahorros de costos sino también mejoras de rendimiento, control total de datos y libertad del vendor lock-in que restringe la innovación.
La economía que impulsa la repatriación desde la nube
Los precios de GPU de AWS causan sorpresa cuando las organizaciones escalan más allá de la experimentación. Una sola instancia p5.48xlarge con 8 GPUs H100 cuesta $98.32 por hora bajo demanda o $58.99 con instancias reservadas de un año.⁵ Funcionando continuamente durante un año se acumulan $516,763 en cargos solo por cómputo. Almacenamiento, redes y tarifas de soporte llevan los costos anuales más allá de $600,000 por instancia. Un despliegue modesto de 10 instancias consume $6 millones anuales.
La infraestructura on-premise requiere una inversión de capital sustancial pero ofrece una economía superior a largo plazo. Construir un clúster de 10 nodos con 80 GPUs H100 cuesta aproximadamente: - Hardware GPU: $2,400,000 (80 GPUs × $30,000) - Servidores y redes: $500,000 - Infraestructura de energía y refrigeración: $400,000 - Instalación y configuración: $200,000 - Gasto de capital total: $3,500,000
La inversión on-premise se amortiza en 7 meses comparada con precios bajo demanda o 11 meses versus instancias reservadas. Después del punto de equilibrio, las organizaciones ahorran $500,000 mensuales. El costo total de propiedad a cinco años muestra la infraestructura on-premise costando $5.2 millones versus $30 millones para consumo equivalente en AWS.⁶
Los costos ocultos de AWS aceleran las decisiones de repatriación. Las tarifas de transferencia de datos alcanzan $0.09 por GB para egreso que excede 10TB mensuales.⁷ Los cargos de NAT gateway acumulan $0.045 por GB procesado. Las direcciones IP elásticas, snapshots y monitoreo añaden miles mensualmente. Las organizaciones descubren que su despliegue GPU "simple" genera un 40% de cargos adicionales más allá de los costos de cómputo.
Planificación del proceso de migración
Una migración exitosa requiere planificación metódica de 3-6 meses antes de que comience la ejecución. Comience analizando los patrones de uso existentes de AWS para entender los requisitos reales versus la capacidad provisionada. Las métricas de CloudWatch revelan que la utilización real de GPU a menudo está por debajo del 60% debido al sobreaprovisionamiento.⁸ Dimensionar correctamente la infraestructura on-premise basándose en el uso real en lugar de la capacidad pico reduce los requisitos de capital en un 30-40%.
La evaluación de cargas de trabajo identifica candidatos de migración y dependencias. Las cargas de trabajo de entrenamiento con consumo de recursos predecible migran fácilmente. Las cargas de trabajo de inferencia con patrones de tráfico variables pueden beneficiarse de enfoques híbridos. Los entornos de desarrollo pueden moverse primero como prueba de concepto. Los sistemas de producción requieren staging cuidadoso para prevenir interrupciones.
El inventario de datos catalogados previene sorpresas costosas. Las organizaciones a menudo descubren petabytes de datos acumulados en S3, con un 70% siendo experimentos obsoletos o copias de seguridad redundantes.⁹ Limpiar datos antes de la migración reduce el tiempo y los costos de transferencia. Identificar datos fríos para archivo ahorra requisitos de almacenamiento activo. Comprender las relaciones de datos previene romper dependencias durante la migración.
La planificación de arquitectura de red asegura la conectividad entre la infraestructura on-premise y los servicios restantes de AWS. AWS Direct Connect proporciona ancho de banda dedicado para operaciones híbridas, costando $0.30 por hora más tarifas de puerto.¹⁰ Los Virtual Private Gateways permiten conexiones VPN seguras como rutas de respaldo. Transit Gateway simplifica arquitecturas complejas multi-región. Planifique tiempos de entrega de 6-12 semanas para el aprovisionamiento de Direct Connect.
Ejecución técnica de la migración
La ejecución de la migración sigue un enfoque sistemático que minimiza el riesgo y el tiempo de inactividad:
Fase 1: Preparación de Infraestructura (Semanas 1-4) Construir infraestructura GPU on-premise mientras se mantienen las operaciones de AWS. Instalar servidores, configurar redes y validar la capacidad de refrigeración. Desplegar sistemas operativos base y plataformas de orquestación de contenedores. Establecer sistemas de monitoreo y logging. Crear scripts de automatización para aprovisionamiento y configuración. Probar la infraestructura con cargas de trabajo sintéticas antes de la migración.
Fase 2: Operaciones Paralelas (Semanas 5-8) Establecer conectividad híbrida entre AWS e infraestructura on-premise. Replicar entornos de desarrollo y pruebas on-premise. Validar la funcionalidad de aplicaciones en el nuevo entorno. Realizar benchmarks de rendimiento para asegurar que se cumplan las expectativas. Capacitar al equipo de operaciones en la gestión de nueva infraestructura. Documentar procedimientos y guías de troubleshooting.
Fase 3: Migración de Datos (Semanas 9-12) Ejecutar transferencia de datos usando métodos óptimos para tamaños de datasets. AWS DataSync maneja datasets de hasta 100TB eficientemente a $0.0125 por GB.¹¹ Los dispositivos AWS Snowball Edge transfieren datos a escala de petabytes por $300 por dispositivo más envío.¹² La transferencia directa por red funciona para datasets más pequeños bajo 10TB. Implementar sincronización incremental para minimizar el tiempo de inactividad del cutover.
Fase 4: Migración de Cargas de Trabajo (Semanas 13-16) Migrar cargas de trabajo en orden de prioridad comenzando con sistemas no críticos. Usar estrategias de despliegue blue-green para permitir rollback instantáneo. Validar cada carga de trabajo exhaustivamente antes de proceder. Implementar despliegues canary para sistemas de producción. Monitorear métricas de rendimiento continuamente durante la migración. Mantener la infraestructura de AWS como respaldo hasta que se confirme la estabilidad.
Fase 5: Desmantelamiento (Semanas 17-20) Reducir gradualmente la huella de AWS a medida que crece la confianza. Archivar datos de compliance antes de la eliminación. Terminar instancias y servicios innecesarios. Cancelar instancias reservadas o vender los términos restantes en AWS Marketplace. Eliminar circuitos de Direct Connect si ya no son necesarios. Documentar la arquitectura final y lecciones aprendidas.
Estrategias de egreso de datos para minimizar costos de transferencia
Las tarifas de egreso de datos de AWS crean el mayor costo variable durante la migración. Los enfoques estratégicos reducen los gastos significativamente:
Compresión y Deduplicación: Comprimir datasets antes de la transferencia para reducir el volumen en un 50-70%. Eliminar archivos duplicados y experimentos obsoletos. Usar transferencias incrementales para datasets con cambios menores. Archivar datos fríos en Glacier para retención a largo plazo a $0.004 por GB mensual en lugar de migrar.¹³
Optimización de AWS DataSync: Configurar DataSync con limitación de ancho de banda para evitar saturación de red. Usar programación para transferir durante horas de menor actividad cuando las tasas de egreso pueden ser más bajas. Habilitar compresión y verificación de integridad. Esperar tasas de transferencia de 100-200 Mbps por tarea dependiendo de los tamaños de archivo y condiciones de red.
Snowball Edge para Datasets Grandes: Ordenar múltiples dispositivos Snowball Edge para transferencia paralela de datos a escala de petabytes. Cada dispositivo contiene 80TB y cuesta $300 más envío. Las velocidades de transferencia alcanzan 1Gbps cuando se configura correctamente. El servicio evita completamente las tarifas de egreso de red, ahorrando decenas de miles en grandes migraciones.
Uso Estratégico de Direct Connect: Establecer Direct Connect para el período de migración y luego degradar o terminar después. La tarifa mensual del puerto de $3,600 por 10Gbps se amortiza evitando tarifas de egreso en solo 40TB de transferencia de datos.¹⁴ Las interfaces virtuales permiten múltiples transferencias simultáneamente.
Introl asiste a organizaciones que migran de la nube a infraestructura on-premise en toda nuestra área de cobertura global, con experiencia gestionando más de 100,000 despliegues de GPU.¹⁵ Nuestros especialistas en migración han movido petabytes de datos de entrenamiento de IA mientras minimizan los costos de egreso y aseguran cero pérdida de datos.
Consideraciones de migración de aplicaciones y servicios
La migración de aplicaciones requiere abordar las dependencias de servicios de AWS:
Reemplazo de S3: Implementar MinIO o Ceph para almacenamiento de objetos compatible con S3 on-premise. MinIO proporciona APIs idénticas permitiendo reutilización de código sin modificación.¹⁶ El rendimiento a menudo mejora debido a la localidad y recursos dedicados. El costo por TB baja de $23 mensuales en S3 a menos de $2 para almacenamiento on-premise.
Orquestación de Contenedores: Reemplazar EKS con Kubernetes vanilla o alternativas como K3s para despliegues ligeros. Importar especificaciones de pods existentes con cambios mínimos. Implementar Prometheus y Grafana para reemplazo de monitoreo de CloudWatch. Desplegar Harbor o Nexus para reemplazo de registro de contenedores de ECR.
Migración de Base de Datos: Migrar bases de datos RDS a instancias autogestionadas o considerar PostgreSQL/MySQL en Kubernetes. Usar AWS Database Migration Service para sincronización inicial.¹⁷ Implementar backups automatizados y configuraciones de alta disponibilidad. Considerar servicios de base de datos gestionados de vendors como Percona o MariaDB.
Balanceo de Carga e Ingress: Reemplazar ALB/NLB con HAProxy, NGINX o Traefik para balanceo de carga. Implementar cert-manager para automatización de certificados SSL. Configurar failover de DNS para alta disponibilidad. Monitorear con herramientas open-source reemplazando servicios específicos de AWS.
Estrategias de mitigación de riesgos
Los riesgos de migración requieren mitigación proactiva:
Planificación de Rollback: Mantener la infraestructura de AWS durante 30-90 días post-migración como red de seguridad. Documentar procedimientos de rollback para cada componente. Probar procesos de rollback durante ventanas de mantenimiento. Mantener scripts de sincronización de datos listos para migración inversa si es necesario.
Gestión de Brecha de Habilidades: Capacitar al equipo existente en gestión de infraestructura on-premise antes de la migración. Contratar especialistas para áreas críticas como administración de clústeres GPU. Asociarse con vendors para soporte durante el período de transición. Crear base de conocimientos documentando problemas comunes y soluciones.
Validación de Rendimiento: Realizar benchmarks de todas las cargas de trabajo antes y después de la migración. Establecer umbrales de rendimiento aceptables que disparen investigación. Monitorear latencia, throughput y tasas de error continuamente. Implementar alertas automatizadas para detección de degradación.
Mantenimiento de Compliance: Asegurar que la infraestructura on-premise cumpla con requisitos regulatorios. Implementar encriptación en reposo y en tránsito. Configurar logging de auditoría y políticas de retención. Realizar evaluaciones de seguridad antes de la migración a producción.
Historias de éxito de migración del mundo real
Instituto de Investigación Genómica: Migró 800 GPUs V100 de AWS a on-premise, reduciendo costos anuales de $8.4 millones a $2.1 millones después de factorizar gastos operacionales. La migración tomó 4 meses e incluyó 2PB de datos genómicos. El rendimiento mejoró un 35% debido a la optimización de ubicación de redes y almacenamiento. ROI alcanzado en 14 meses.
Startup de Vehículos Autónomos: Movió cargas de trabajo de simulación de 200 instancias AWS a clúster on-premise con 400 GPUs A100. Los costos mensuales
[Contenido truncado para traducción]
