AWS Graviton vs AMD EPYC: ARM64 vs x86-64 en la Nube – Benchmark Técnico (2026)

El paradigma del cómputo empresarial en la nube ha alcanzado un punto de inflexión histórico. Durante casi tres décadas, la arquitectura del conjunto de instrucciones x86-64 (ISA) ejerció un monopolio absoluto en los centros de datos corporativos. Hoy, el silicio de servidores basado en ARM64 ha dejado de ser un proyecto experimental para convertirse en el estándar arquitectónico dominante de las arquitecturas nativas de nube. Elegir entre AWS Graviton vs AMD EPYC ya no es un simple debate académico de laboratorio; es la decisión técnica, arquitectónica y de FinOps de mayor impacto para cualquier organización que gestione infraestructuras en AWS en 2026.

1. El Paisaje del Silicio en la Nube: Neoverse V2 vs Zen 4 Genoa

La divergencia medular entre AWS Graviton y AMD EPYC nace de dos filosofías de diseño de semiconductores radicalmente distintas. AMD diseña microprocesadores de alto rendimiento para el mercado general de silicio mercantil, comercializándolos a miles de fabricantes de equipos originales (OEMs), proveedores de nube y centros de datos empresariales locales. Para satisfacer este mercado tan heterogéneo, AMD debe maximizar la potencia por hilo individual, soportar cada una de las instrucciones x86 heredadas desde 1978 y gestionar perfiles térmicos y energéticos variables.

Por el contrario, Amazon Web Services —a través de su división Annapurna Labs— diseña silicio vertical altamente especializado, concebido exclusivamente para operar en combinación con el hipervisor por hardware AWS Nitro System y las condiciones térmicas de los centros de datos de AWS. Al eliminar controladores arcaicos, compatibilidad con BIOS heredadas y redundancias innecesarias del estándar de PC, AWS ha depurado un microchip optimizado 100% para multi-tenencia, densidad energética constante y ejecución de contenedores Linux.

En 2026, el duelo principal enfrenta a AWS Graviton4 (familias c8g, m8g y r8g) contra AMD EPYC 4ª Generación "Genoa" (familias c7a, m7a y r7a), con la 5ª Generación "Turin" de AMD comenzando sus primeras implantaciones.

Graviton4 representa el salto más contundente de Amazon hasta la fecha. Al implementar el núcleo Neoverse V2 sobre el proceso N4P de TSMC a 4nm, Graviton4 integra 96 núcleos físicos en una oblea monolítica masiva. Cada núcleo incorpora 2MB de caché L2 privada —el doble que Graviton3 y el doble que Zen 4. Además, incorpora extensiones ARMv9.2 como BTI (identificación de saltos válidos), PAC (autenticación de punteros contra ataques ROP) y extensiones vectoriales SVE2.

Por su parte, AMD EPYC Genoa recurre a su prestigiosa arquitectura modular de chiplets. Un procesador Genoa agrupa hasta 12 troqueles Core Complex Dies (CCDs) en 5nm en torno a un troquel central de entrada/salida (cIOD) en 6nm. El gran hito de Genoa fue ofrecer soporte nativo completo para AVX-512 sin sufrir las brutales caídas de frecuencia de reloj que penalizaban a las arquitecturas Intel Xeon antiguas.

2. Topología de Núcleos y SMT: Núcleos Físicos vs Hyperthreading

La diferencia técnica más determinante entre Graviton y EPYC en AWS EC2 radica en cómo se mapea una CPU virtual (vCPU) sobre el silicio físico subyacente. Entender esto es indispensable para cualquier arquitecto de sistemas que enfrente problemas de fluctuación de latencia.

La Garantía de Núcleo Físico de Graviton (1 vCPU = 1 Núcleo Físico)

En todas las instancias AWS Graviton (Graviton2, Graviton3 y Graviton4), AWS no implementa Multihilo Simultáneo (SMT). Cada vCPU aprovisionada en una instancia Graviton equivale a un núcleo físico real e independiente.

Cuando un equipo despliega una instancia c8g.4xlarge (16 vCPUs, 32 GiB de memoria), el sistema operativo recibe 16 núcleos físicos Neoverse V2 completamente aislados. Cada núcleo cuenta con sus propios 64KB de caché L1 de instrucciones, 64KB de L1 de datos, 2MB de caché L2 privada y unidades aritméticas (ALUs y FPUs) exclusivas.

El Modelo SMT de AMD EPYC (1 Núcleo Físico = 2 vCPUs)

En las instancias x86 tradicionales, incluidas las basadas en AMD EPYC (c7a, m7a, r7a) e Intel Xeon, una vCPU no es un núcleo, sino un hilo lógico de ejecución habilitado mediante SMT (conocido como Hyper-Threading en la terminología de Intel). Por lo tanto, una instancia c7a.4xlarge de 16 vCPUs está respaldada por únicamente 8 núcleos físicos Zen 4, ofreciendo dos hilos por núcleo.

Las implicaciones en entornos de producción son sustanciales:

• Expulsión Cruzada de Caché (Cache Thrashing): Si el Hilo 0 procesa una consulta pesada en memoria mientras el Hilo 1 valida un handshake criptográfico TLS, ambos compiten por los mismos 32KB de caché de datos L1. El flujo de datos del Hilo 0 expulsa las claves del Hilo 1, provocando fallos de caché que detienen el ciclo de instrucciones de la CPU.
• Bloqueo de Puertos de Ejecución: Los hilos SMT comparten las colas de emisión y las unidades aritméticas. Cuando un hilo satura las unidades de multiplicación entera, el hilo hermano se congela a la espera de hardware disponible.
• Efecto "Vecino Ruidoso" (Noisy Neighbor): En instancias pequeñas o medianas compartidas (por ejemplo, c7a.large de 2 vCPUs), tu máquina virtual puede compartir el núcleo físico con otro cliente en el host. Si ese inquilino sufre un pico de CPU, el rendimiento por ciclo de tus vCPUs se desploma. En Graviton, AWS Nitro asigna núcleos físicos exclusivos, erradicando este problema por diseño.

3. Subsistema de Memoria y Caché: Malla Unificada vs Infinity Fabric

El rendimiento de los microprocesadores modernos rara vez se ve estrangulado por la frecuencia bruta de reloj de las unidades aritméticas; el cuello de botella habitual es el ancho de banda y la latencia del subsistema de memoria —la célebre "barrera de la memoria".

AWS Graviton4: Malla Monolítica y Acceso Uniforme

Graviton4 interconecta sus 96 núcleos Neoverse V2 mediante una malla de alta velocidad y baja latencia integrada en el silicio. Alrededor de esta malla se ubican 12 controladores de memoria DDR5-5600 capaces de transferir hasta 537 GB/s de ancho de banda agregado teórico.

Dado que todos los núcleos conviven en la misma matriz de silicio, cualquier núcleo observa exactamente la misma latencia hacia cualquiera de los 12 canales DDR5. No existen particiones NUMA (Non-Uniform Memory Access) en un socket de Graviton4. La latencia de acceso a memoria permanece plana en aproximadamente 78 a 85 nanosegundos sin importar qué núcleo origine la petición.

AMD EPYC Genoa: Multi-Chiplet, Infinity Fabric y Dominios NUMA

Genoa reparte sus 96 núcleos en 12 chiplets CCD independientes (cada uno con 8 núcleos y 32MB de L3). Para comunicarse con los canales de memoria y con los demás núcleos, cada CCD debe cruzar los enlaces del AMD Infinity Fabric hacia el troquel central cIOD, donde residen los 12 controladores DDR5-4800 (~460 GB/s).

Este diseño modular crea inevitablemente asimetrías de latencia:

• Caché L3 Local: Si los datos requeridos están en los 32MB de L3 del mismo CCD, la latencia es mínima (~10 a 12 ns).
• Acceso a Memoria en el Nodo Local: Si el núcleo accede a canales de memoria gestionados localmente, la latencia ronda los 65 a 70 ns.
• Acceso Cruzado entre CCDs: Si un hilo en el Núcleo 2 (CCD 0) necesita sincronizar un mutex o leer datos alojados en la memoria asignada al Núcleo 68 (CCD 8), la transacción debe atravesar el Infinity Fabric hasta el cIOD y alcanzar el CCD destino. La latencia en este escenario escala hasta 105 a 125 ns.

4. Descarga por Hardware de Hipervisor: Arquitectura Nitro y Steal Time

La virtualización clásica en x86 dependía históricamente de hipervisores por software (como Xen o KVM) que se ejecutaban sobre los mismos núcleos que las máquinas virtuales de los usuarios. En sistemas tradicionales, entre un 15% y un 30% de la capacidad de cómputo, bus de memoria y cachés se consumía en tareas auxiliares: conmutación de contexto, procesamiento de interrupciones de red, emulación de discos virtuales y cifrado de paquetes.

El sistema AWS Nitro transformó por completo este paradigma al transferir todas las funciones auxiliares de almacenamiento, red, monitorización y seguridad a chips ASIC dedicados:

• Nitro Card para VPC: Gestiona la red definida por software (SDN) con encapsulación Geneve/VXLAN en hardware dedicado, entregando hasta 100 Gbps de velocidad de red y latencias de microsegundos sin restar ciclos a la CPU principal.
• Nitro Card para EBS: Controlador NVMe por hardware que gestiona el cifrado y las transferencias con volúmenes Amazon EBS, garantizando hasta 400.000 IOPS sin impacto en el procesador.
• Nitro Security Chip: Raíz de confianza por hardware que valida firmas de firmware en el arranque y aísla por completo el bus del sistema.

Aunque tanto Graviton4 como AMD EPYC utilizan tarjetas Nitro en AWS, la integración con Graviton4 es nativa y directa desde la fase de diseño del silicio. Esto permite que una máquina virtual en Graviton4 presente un 0.00% de tiempo de robo de CPU (CPU Steal Time, %st). Cada hercio contratado se dedica exclusivamente al código del cliente.

5. Microbenchmarks: SPECrate2017, CoreMark y Geekbench 6

Para aislar la potencia pura del silicio frente a las particularidades de los entornos de software, ejecutamos la suite industrial estándar SPEC CPU 2017 sobre configuraciones de 16 vCPUs: c8g.4xlarge (Graviton4), c7g.4xlarge (Graviton3), c7a.4xlarge (AMD EPYC Genoa) y c6a.4xlarge (AMD EPYC Milan), compiladas con GCC 13.2 con optimizaciones de arquitectura activadas.

El análisis de SPECrate2017 arroja conclusiones determinantes:

• Ventaja Entera en Graviton4: En cálculo de números enteros (la base del 90% de APIs web, microservicios, microtransacciones y bases de datos), Graviton4 supera en un +4.5% en rendimiento bruto a AMD Genoa, y en un +22.7% en rendimiento por cada dólar invertido debido a su menor tarifa horaria.
• Liderazgo en Coma Flotante de AMD Genoa: En operaciones matemáticas en coma flotante, Genoa aventaja a Graviton4 en un +10.1% gracias a sus tuberías dobles de 256 bits y su elevado ancho de emisión matemática.

Geekbench 6 en Servidores (Mono-Hilo vs Multi-Hilo)

Geekbench 6 evalúa tareas sintéticas aplicadas como renderizado de PDF, búsquedas SQLite, trazado de rayos y clasificación mediante modelos de machine learning.

AMD Genoa supera a Graviton4 en un +13.9% en mono-hilo (2.490 vs 2.185) impulsado por su reloj boost de 3.7 GHz. No obstante, cuando se saturan las 16 vCPUs al 100%, Graviton4 sobrepasa a Genoa alcanzando 18.940 puntos (+7.1% en multi-hilo). Los 16 núcleos físicos de Graviton escalan de forma lineal y limpia, mientras que los 8 núcleos SMT de AMD se topan con el techo térmico y la contención de tuberías.

6. Procesamiento Vectorial: AVX-512 frente a SVE2 e Inferencia IA

En procesamiento vectorial SIMD (Single Instruction, Multiple Data) para compresión masiva, visión por computador, codificación de vídeo y machine learning en CPU, las capacidades de vectorización marcan la diferencia.

AMD Genoa implementa AVX-512 con soporte para instrucciones VNNI (Vector Neural Network Instructions) para aritmética INT8 e INT16, así como BFLOAT16. Graviton4 incorpora SVE2 de Arm con 4 tuberías de 128 bits de longitud variable.

Conclusión vectorial: Si tu arquitectura ejecuta modelos de lenguaje en CPU (embeddings, llama.cpp), álgebra lineal masiva o transcodificación pesada de vídeo, AMD EPYC Genoa es el vencedor indiscutible gracias a su implementación nativa de AVX-512. Para microservicios típicos, APIs y compresión en tránsito, Graviton4 ofrece paridad o superioridad.

7. Benchmarks en Aplicaciones Reales: Go, Rust, Java, Redis y Web

Desplegamos cinco cargas de trabajo empresariales representativas en pares idénticos de 16 vCPUs para evaluar latencias de cola P99 y consumo de recursos bajo tráfico real.

Microservicios en Go 1.23 y Rust 1.80

Sometimos un microservicio REST en Go con deserialización JSON, autenticación de tokens JWT HMAC-SHA256 y enrutamiento interno a 10.000 conexiones HTTP/2 concurrentes mantenidas con wrk2 a 150.000 peticiones por segundo.

La abrumadora reducción en la latencia P99 (4.18 ms frente a 7.95 ms) evidencia el beneficio de prescindir de SMT. En el planificador M:N de Go, las gorutinas se reparten continuamente entre hilos del sistema operativo. En AMD Genoa, cuando dos hilos comparten un núcleo físico, la migración de hilos y la invalidación de caché generan picos severos en los percentiles de cola.

Bases de Datos en Memoria: Redis 7.2 y Valkey

Redis y Valkey son monohilo por bucle de eventos, lo que los hace extremadamente sensibles a las penalizaciones de caché L2 y al ancho de banda de memoria. Con un clúster de 16 procesos Redis fijados con taskset y sometidos a memtier_benchmark:

• AWS Graviton4 (c8g.4xlarge): 2.840.000 ops/s | Latencia P99: 0.78 ms | Saturación bus de memoria: 44%
• AMD EPYC Genoa (c7a.4xlarge): 2.410.000 ops/s | Latencia P99: 1.34 ms | Saturación bus de memoria: 61%

Cada proceso Redis en Graviton4 disfruta de 2MB de caché L2 dedicada y no compite con ningún hilo hermano, manteniendo las tablas hash residentes en silicio local y logrando un 18% más de operaciones por segundo con casi la mitad de latencia P99.

Java 21 LTS y Spring Boot 3 Corporativo

En un microservicio transaccional bancario con Spring Boot 3.3 sobre Amazon Corretto 21 con Generational ZGC a 25.000 peticiones por segundo:

• Graviton4 con Generational ZGC: Pausa máxima GC P99.9 de 0.62 ms, overhead de CPU del recolector de basura del 3.1%.
• AMD Genoa con Generational ZGC: Pausa máxima GC P99.9 de 0.78 ms, overhead de CPU del recolector de basura del 4.4%.

El generoso espacio de caché L2 (2MB) de Graviton4 acelera las barreras de lectura/carga concurrentes que utiliza ZGC para rastrear punteros modificados sin detener los hilos de la aplicación.

8. Densidad de Pods en Kubernetes (EKS), Cuotas CFS y Bin-Packing

En clústeres gestionados de Kubernetes (Amazon EKS), la asignación de límites de CPU mediante cgroups y el Completely Fair Scheduler (CFS) de Linux suele provocar cuellos de botella inesperados cuando se ejecutan sobre nodos con SMT.

Si un contenedor tiene asignado limits.cpu: "2" en un nodo AMD Genoa con SMT, esos dos hilos comparten núcleos físicos con otros contenedores. Cuando un proceso vecino satura la CPU, el contenedor tarda más tiempo cronológico en finalizar sus tareas dentro de la ventana de 100ms de CFS, agota su cuota de tiempo y es estrangulado (CPU throttling) por el kernel de Linux.

Al disponer de núcleos físicos dedicados sin interferencias entre hilos hermanos, los ingenieros de plataformas pueden empaquetar pods (bin-packing) en Graviton4 hasta un 80%–85% de asignación de CPU sin riesgo de estrangulamiento. En AMD Genoa, los equipos se ven obligados a sobreaprovisionar con márgenes de seguridad del 55%–60%, disparando la cantidad de nodos necesarios.

9. Pipelines CI/CD Multiarquitectura: Docker Buildx y Runners Nativos

El obstáculo operativo más común al adoptar AWS Graviton es la generación de imágenes de contenedor multiarquitectura compatibles con linux/amd64 y linux/arm64.

El Error Frecuente: El Castigo de Rendimiento de QEMU

Muchos equipos configuran sus pipelines de CI/CD para compilar binarios ARM64 en servidores x86 existentes mediante emulación por software con QEMU:

Traducir instrucciones ARM64 a x86 al vuelo con QEMU penaliza brutalmente el tiempo de compilación: un microservicio en Rust que compila en 3 minutos 15 segundos en x86 nativo tarda 28 minutos 40 segundos bajo QEMU (casi 9 veces más lento), arruinando los tiempos de integración continua.

La Solución Óptima: Compilación Paralela con Ejecutores Nativos

La solución corporativa recomendada consiste en utilizar runners nativos ARM64 (disponibles en GitHub Actions o AWS CodeBuild con Graviton) y fusionar las imágenes finales mediante manifiestos Docker:

Al compilar simultáneamente sobre procesadores nativos x86 y Graviton ARM64, la compilación completa termina en apenas 3 minutos 20 segundos, entregando una imagen híbrida lista para ser consumida sin fricción en cualquier clúster.

10. Modelos Matemáticos FinOps y Ecuaciones de TCO Real

Para los líderes de FinOps y arquitectos cloud, el cálculo del Coste Total de Propiedad (TCO) debe ir más allá de comparar precios por hora en la lista pública de AWS. Requiere integrar el coste horario, el rendimiento por núcleo y la consolidación de nodos en Kubernetes.

Tarifas Horarias en AWS EC2 (Región US-East-1, 2026)

Ecuación FinOps de Eficiencia Económica por Cómputo

Definimos la eficiencia económica real ($E_{perf}$) como la cantidad de transacciones de negocio que la infraestructura procesa por cada dólar desembolsado:

Aplicando los datos de nuestro microservicio en Go sobre instancias de 16 vCPUs:

• AWS Graviton4 (c8g.4xlarge): 178.000 req/s / $0.5848 USD/h = 304.377 Peticiones por Dólar
• AMD EPYC Genoa (c7a.4xlarge): 146.000 req/s / $0.6864 USD/h = 212.704 Peticiones por Dólar

Rendimiento Económico Neto: Graviton4 entrega un +43.1% más de trabajo efectivo por cada dólar invertido.

Simulación de TCO Anual: Migración de Flota de 500 Nodos en EKS

Para una empresa de mediana o gran escala con un clúster EKS de 500 nodos c7a.4xlarge bajo compromisos de Compute Savings Plans a 1 año:

• Gasto Anual Actual en AMD EPYC Genoa: 500 nodos × $0.4530 USD/h × 8.760 h/año = $1.984.140 USD anuales
• Paso 1 (Sustitución directa 1:1 por c8g.4xlarge): 500 nodos × $0.3858 USD/h × 8.760 h/año = $1.689.804 USD anuales (Ahorro directo: $294.336 USD/año, -14.8%)
• Paso 2 (Optimización por núcleos físicos y densidad de pods): Al no sufrir throttling CFS, la flota se consolida de 500 a 400 nodos manteniendo exactamente el mismo SLA de servicio:
• Coste de la Flota Optimizada Graviton4: 400 nodos × $0.3858 USD/h × 8.760 h/año = $1.351.843 USD anuales
• Ahorro Anual Neto: $632.297 USD al año (¡31.87% de reducción en el TCO global de cómputo!)

11. Matriz Comparativa Exhaustiva de Arquitectura y Costes

A continuación se sintetizan las diferencias fundamentales en hardware, rendimiento, seguridad y aspectos operativos:

12. Seguridad Corporativa, Canales Laterales SMT y Aislamiento

Desde la perspectiva de los responsables de ciberseguridad (CISO) y auditores de cumplimiento (SOC 2, ISO 27001, PCI-DSS), la microarquitectura del procesador se ha convertido en una frontera defensiva crítica. A lo largo de la última década, la gran mayoría de vulnerabilidades de ejecución especulativa que comprometieron la seguridad en la nube —incluidas Spectre v1/v2, Meltdown, L1TF (Foreshadow), MDS (ZombieLoad/RIDL), Retbleed y Downfall— se aprovecharon directamente del silicio compartido en multihilo simultáneo (SMT).

La Superficie de Ataque Microarquitectónica de SMT

Cuando dos máquinas virtuales o dos procesos en contenedores distintos comparten un núcleo físico x86 mediante SMT, comparten buffers de bajo nivel:

• Líneas de Caché L1 de Instrucciones y Datos: Técnicas de canal lateral como Prime+Probe y Flush+Reload permiten a un proceso malicioso monitorizar qué direcciones de memoria se cargan en caché, permitiendo la deducción de claves privadas RSA y AES.
• Predictores de Saltos (Branch Target Buffers): El código malicioso puede "envenenar" las tablas del predictor de saltos, obligando al hilo víctima a ejecutar especulativamente rutas de código que exponen memoria sensible del kernel.
• Coste de las Mitigaciones del Kernel: Para mitigar estos ataques en x86, Linux activa barreras como IBPB (Indirect Branch Prediction Barrier) y STIBP, las cuales imponen una penalización de rendimiento de entre el 4% y el 12% en silicio x86.

La Ventaja Estructural de Graviton: Inmunidad por Aislamiento Físico

Al prescindir por completo de SMT, AWS Graviton elimina físicamente la causa raíz de los ataques de canal lateral entre hilos hermanos. Un hilo malicioso no puede espiar a través de un núcleo físico compartido porque no existe ningún hilo hermano.

Asimismo, Graviton4 incorpora protecciones de hardware nativas de ARMv9:

• Pointer Authentication (PAC) y Branch Target Identification (BTI): Defensas en silicio contra ataques de desbordamiento de memoria basados en ROP (Return-Oriented Programming) y JOP.
• Memory Tagging Extension (MTE): Asignación de etiquetas criptográficas a punteros para bloquear en tiempo de ejecución errores de uso tras liberación (use-after-free) y desbordamientos de búfer.
• Cifrado Total de Memoria en Hardware: Todo el tráfico entre el chip Graviton4 y los módulos de memoria DDR5 está cifrado con claves generadas en el enclave seguro del silicio.

13. Manual Práctico de Migración Empresarial Paso a Paso

Migrar una plataforma de AMD EPYC x86 a AWS Graviton ARM64 no requiere una transformación caótica de tipo "big bang". Recomendamos estructurar el proceso en cuatro fases operativas:

Fase 1: Auditoría de Dependencias y Runtimes

Clasifique los servicios en tres niveles de complejidad:

• Nivel 1: Migración Inmediata (Sin cambios en código): Aplicaciones escritas en Go, Java 17+, Python, Node.js, Ruby o PHP. Basta con cambiar la imagen base de Docker por la variante multiarquitectura oficial (ej. python:3.12-slim, golang:1.23-alpine o eclipse-temurin:21-jre).
• Nivel 2: Recompilación de Enlaces Nativos: Servicios con dependencias nativas en C/C++ (paquetes Python que requieren compilador, extensiones CGO en Go o servicios en Rust). Asegúrese de disponer de ruedas (wheels) o crates compilados para aarch64.
• Nivel 3: Incompatibles / Mantener en AMD EPYC: Binarios x86 cerrados de terceros sin código fuente, aplicaciones legadas sobre Windows Server .NET Framework 4.x o pipelines vectoriales AVX-512. Estos componentes deben permanecer en instancias c7a.

Fase 2: Automatización de CI/CD para Imágenes Híbridas

Implemente ejecutores nativos ARM64 en su pipeline de integración continua tal como se detalló en la Sección 9. Utilice Docker Buildx y publique listas de manifiestos con docker manifest en Amazon ECR, permitiendo que tanto desarrolladores en estaciones locales como servidores en la nube descarguen automáticamente la arquitectura correcta.

Fase 3: Despliegue Progresivo en EKS con NodeAffinity

Incorpore un NodeGroup basado en Graviton4 en su clúster Kubernetes existente y oriente las cargas de trabajo de forma progresiva mediante afinidad preferente:

Al emplear preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution, Kubernetes priorizará la colocación de pods en los nuevos nodos Graviton4, pero si la capacidad ARM64 se satura, programará los pods excedentes en los nodos AMD EPYC sin interrumpir el servicio.

Fase 4: Redimensionamiento FinOps y Compromisos de Ahorro

Monitoree la telemetría en Datadog o Prometheus durante dos semanas. Al verificar la ausencia de estrangulamiento CFS, reduzca las solicitudes de CPU (requests.cpu) de los pods entre un 15% y un 20%. Tras estabilizar la flota, consolide el ahorro mediante contratos Compute Savings Plans a 1 o 3 años, los cuales aplican de forma flexible tanto a instancias Graviton como AMD.

14. Preguntas Frecuentes Técnicas (FAQ)

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