Serverless o Contenedores: arquitectura para tu proyecto

Tomar decisiones arquitectónicas en el desarrollo de software ya no se trata solo de elegir lenguajes o frameworks. Hoy, la verdadera estrategia comienza mucho antes: en cómo desplegamos y ejecutamos nuestras aplicaciones. Es por eso que es esencial, a la hora de tomar una decisión sobre tu proyecto, saber cómo y por qué elegir entre Serverless o Contenedores para tu infraestructura.

En este escenario moderno, la pregunta es la siguiente:

¿Debo usar Serverless o Contenedores?

No se trata de una moda, ni de una dicotomía artificial. Es una decisión que impacta directamente en:

• Velocidad de desarrollo,
• Escalabilidad del sistema,
• Experiencia del equipo,
• Y, sobre todo, en los costes de infraestructura.

Elegir el modelo adecuado puede significar lanzar tu producto al mercado en días y con costes mínimos, tomar una mala decisión puede complicar la operación y quemar presupuesto innecesariamente.

En este post vamos a analizar con claridad cuándo tiene sentido utilizar una arquitectura sin servidores, cuándo es mejor apostar por contenedores y cómo puedes aplicar ambos de forma inteligente en tu stack tecnológico. En otras palabras, te ayudamos a decidir entre Serverless o Contenedores según tu caso de uso.

Entiende las dos filosofías

Para decidir correctamente, primero hay que entender qué significa exactamente cada enfoque.

Qué es Serverless

Serverless no significa que no existan servidores. Significa que no tienes que preocuparte por ellos. La infraestructura subyacente es totalmente gestionada por el proveedor cloud como AWS (con AWS Lambda, S3, DynamoDB), Azure (con Azure Functions, Azure Storage), Google Cloud (con Google Cloud Functions, Cloud Storage), y otras plataformas más especializadas como Cloudflare Workers (para funciones de borde) o Vercel (ideal para desplegar frontends de React/Next.js de forma serverless).

Cada función se ejecuta en respuesta a un evento. Puede ser una llamada HTTP, un archivo subido, una tarea programada, entre otros. Tú no decides cuántas instancias lanzar ni cómo escalar: todo eso lo hace la nube automáticamente.

Este modelo es ideal cuando la lógica es simple, el tráfico es impredecible y el tiempo de respuesta no se ve gravemente afectado por la latencia inicial (lo que se conoce como cold start).

Qué son los Contenedores

Los contenedores, por su parte, te permiten encapsular una aplicación junto con todas sus dependencias, configuraciones y entorno de ejecución. Usualmente, se crean con Docker y se gestionan mediante orquestadores como Kubernetes (presente en AWS EKS, Azure AKS, Google GKE), AWS ECS (Elastic Container Service), Azure Container Apps, o soluciones más ligeras para entornos de desarrollo y microservicios locales como Docker Compose o incluso Docker Swarm para orquestaciones más sencillas..

Aquí tú tienes el control. Tú decides cómo se escala, cómo se comunican los servicios entre sí, qué versiones de sistema operativo se usan, y cómo se comporta tu aplicación ante errores o reinicios. Aunque eso da una gran flexibilidad, también implica una mayor responsabilidad: tienes que configurar la infraestructura, desplegarla correctamente y asegurarte de que todo se mantenga actualizado y monitorizado.

Serverless o Contenedores: comparación detallada de ambos enfoques

Ahora que entendemos qué son ambos enfoques, veamos sus principales diferencias de forma en detalle resumidos en la siguiente tabla explicativa:

Comparación rápida: Serverless o Contenedores

Escalabilidad y elasticidad

Uno de los grandes beneficios del enfoque Serverless es su capacidad de escalar automáticamente al ritmo de la demanda. Si hoy tienes 10 peticiones por hora y mañana tienes 10.000 por segundo, la infraestructura lo maneja sin que tengas que intervenir.

En los contenedores, también puedes escalar, pero necesitas configurar políticas de escalado, usar herramientas como Horizontal Pod Autoscaler en Kubernetes, y vigilar que la infraestructura soporte los nuevos pods. Es potente, pero requiere trabajo y experiencia.

Control del entorno

En Serverless estás sujeto a lo que el proveedor permite. No puedes instalar paquetes del sistema, ni modificar configuraciones profundas. Tienes que adaptarte al entorno que te dan.

Con contenedores, puedes construir imágenes con exactamente lo que necesitas: versiones específicas de librerías, herramientas de línea de comandos, configuraciones personalizadas. Es como tener tu propio laboratorio, sin restricciones.

Coste económico

Serverless brilla especialmente en costes cuando la aplicación no se ejecuta constantemente. Si tu código solo se activa de vez en cuando, pagas solo por los milisegundos que se ejecuta. En cambio, los contenedores requieren que tengas instancias en ejecución, incluso si no están haciendo nada, lo que puede resultar más caro si la carga es baja o impredecible.Ahora bien, cuando tienes un volumen muy alto y constante de tráfico, mantener contenedores puede resultar más económico a largo plazo, porque los costes de Serverless escalan más rápidamente con cada invocación.

Tiempo de ejecución y limitaciones

Una de las principales restricciones del modelo Serverless es el tiempo máximo de ejecución. En muchos proveedores, las funciones no pueden ejecutarse por más de 5 a 15 minutos. Esto las hace inviables para procesos largos como conversiones de vídeo, análisis masivo de datos o tareas de aprendizaje automático.

En cambio, con contenedores puedes mantener una aplicación corriendo el tiempo que necesites. Puedes lanzar un proceso que dure horas, interactúe con múltiples servicios, guarde estados y controle el flujo completo.

Velocidad de desarrollo y experiencia del equipo

Serverless te permite desarrollar y lanzar funcionalidades muy rápido. No necesitas configurar servidores, ni preocuparte por infraestructura. Esto lo convierte en una opción excelente para MVPs, microservicios, automatización o tareas auxiliares dentro de una arquitectura más grande.Por otro lado, los contenedores requieren más tiempo de preparación, pero ofrecen una experiencia más predecible en todos los entornos (desarrollo, testing, producción). Además, permiten una integración más directa con herramientas CI/CD y pipelines complejos.

Desafíos y consideraciones a tener en cuenta

Si bien Serverless y los Contenedores ofrecen grandes ventajas, es crucial entender también sus desafíos antes de decantarse por uno u otro.

Desafíos de Serverless

• Depuración compleja: al no controlar el servidor subyacente, depurar errores puede ser más difícil en entornos distribuidos. Las herramientas de logging y monitoreo son esenciales, pero el proceso es inherentemente más opaco que en un contenedor.
• Gestión de la concurrencia: aunque escala automáticamente, gestionar el estado o la consistencia en funciones que se ejecutan miles de veces concurrentemente requiere un diseño cuidadoso y el uso de servicios externos (bases de datos, colas).
• Limitaciones de recursos: las funciones Serverless suelen tener límites estrictos en memoria, CPU y tiempo de ejecución. Esto las hace inadecuadas para cargas de trabajo muy intensivas o de larga duración.
• «Vendor Lock-in» (Dependencia del proveedor): la implementación de Serverless varía entre proveedores (AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions). Migrar una aplicación Serverless de una nube a otra puede ser costoso y requerir reescritura de código.

Desafíos de los Contenedores

• Complejidad de la orquestación: si bien Docker facilita el empaquetado, la orquestación de múltiples contenedores (especialmente con Kubernetes) introduce una curva de aprendizaje significativa y una complejidad operativa considerable para el equipo.
• Persistencia de datos: los contenedores son efímeros por naturaleza. Gestionar el almacenamiento persistente para las aplicaciones (bases de datos, archivos) requiere soluciones externas y una configuración cuidadosa de volúmenes.
• Curva de aprendizaje pronunciada: para equipos nuevos en contenedores o Kubernetes, el tiempo y el esfuerzo necesarios para dominar estas tecnologías pueden ser altos, impactando la velocidad de desarrollo inicial.
• Manejo de la infraestructura: aunque los contenedores abstrae el hardware, el equipo sigue siendo responsable de la infraestructura subyacente (VMs, nodos, red), su mantenimiento y escalado.

Casos de uso reales

Para aterrizar todo esto, aquí van algunos ejemplos típicos de cuándo es mejor usar uno u otro:

• Una API REST simple con bajo tráfico, como un formulario de contacto, funciona perfectamente con Serverless.
• Un microservicio de backend que se conecta a múltiples servicios externos, mantiene estado en memoria y necesita estar siempre disponible, va mucho mejor en contenedores.
• Un sistema que reacciona a la subida de archivos, por ejemplo para generar miniaturas o extraer metadatos, es ideal para funciones sin servidor.
• Un servicio que realiza procesamiento de datos en tiempo real, con requisitos de rendimiento alto y constantes, debería ir en contenedores.

La clave está en entender qué problema estás resolviendo y qué nivel de control o escalabilidad necesitas.

Mejores prácticas

Decidir entre Serverless o Contenedores es el primer paso, pero la implementación exitosa depende de seguir ciertas mejores prácticas.

Para Arquitecturas Serverless:

• Principio de Responsabilidad Única: diseña tus funciones para que hagan una sola cosa, y hazla bien. Esto facilita la depuración y el mantenimiento.
• Observabilidad es Clave: invierte en herramientas de monitoreo y logging (ej. AWS CloudWatch, Datadog, ELK Stack). Es la única forma de entender el comportamiento de tus funciones distribuidas y diagnosticar problemas.
• Frameworks de Serverless: utiliza frameworks como Serverless Framework o AWS SAM (Serverless Application Model) para simplificar el despliegue, la gestión de versiones y la configuración de tus funciones.
• Considera el «Cold Start»: para aplicaciones sensibles a la latencia, ten en cuenta el tiempo de «arranque en frío» de las funciones. Estrategias como el «provisioned concurrency» pueden mitigar este efecto.

Para Arquitecturas Basadas en Contenedores:

• Optimización de Imágenes Docker: construye imágenes Docker ligeras y eficientes. Utiliza multi-stage builds y elimina dependencias innecesarias para reducir el tamaño y el tiempo de despliegue.
• Principios de las 12 Factor Apps: adopta los 12 principios de las aplicaciones en la nube para asegurar que tus aplicaciones sean robustas, escalables y fáciles de desplegar en entornos contenerizados.
• Automatización CI/CD: implementa pipelines de Integración Continua/Despliegue Continuo (CI/CD) para automatizar la construcción, testeo y despliegue de tus contenedores. Herramientas como Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions o CircleCI son fundamentales.
• Gestión de Configuración y Secretos: no guardes configuraciones ni secretos directamente en tus imágenes. Utiliza herramientas como Kubernetes Secrets, HashiCorp Vault o servicios de gestión de secretos del proveedor cloud.

Serverless o Contenedores: cómo tomar la mejor decisión

Llegados a este punto, no hay una respuesta universal, pero sí una forma de pensar clara. Si tu prioridad es moverte rápido, minimizar costes al principio y no complicarte con infraestructura, Serverless es una gran elección. Por otro lado, si necesitas rendimiento sostenido, personalización profunda, integración con herramientas complejas y estabilidad a largo plazo, los contenedores te darán más control y poder.

Lo más interesante es que no tienes por qué elegir solo uno. Muchas arquitecturas modernas combinan ambos mundos:

• Usan Serverless para tareas puntuales, eventos asincrónicos o procesamiento ligero.
• Utilizan contenedores para servicios core, con estado, que necesitan estar siempre activos y conectados.

Así que, si estás diseñando un nuevo sistema, plantéate esta pregunta: ¿Mi aplicación responde a eventos o debe estar siempre viva? La respuesta te guiará hacia el modelo adecuado.

Tecnología pensada para tu contexto

Ni Serverless ni Contenedores son mejores en términos absolutos. Son herramientas y, como toda herramienta, su efectividad depende del contexto, del equipo que la usa y de los objetivos del negocio.

No elijas por moda. Elige por estrategia.

Y si tienes dudas, prototipa. Prueba con un servicio pequeño, mide tiempos, revisa costes y aprende con datos reales. Es la mejor forma de tomar la decisión más acertada.

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