Alternativa solo UE a Google Cloud Platform.

Google Cloud is the smallest of the three US hyperscalers in EU market share but has the strongest data-engineering brand. That brand is the migration challenge: BigQuery, Vertex AI, Spanner and the rest of the GCP catalog are excellent tools, and there is no like-for-like EU sovereign replacement for some of them. The honest answer is that for most mid-market workloads - web applications, APIs, e-commerce - the EU sovereign stack is a clean fit. For specialised data-engineering or ML workloads, the conversation is more nuanced. We will tell you which category yours falls in.

United States Pila de reemplazo, solo UE 14 servicios mapeados

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Proveedor: Google Cloud Platform
Sede: Mountain View, CA
Jurisdicción: United States
Régimen legal: CLOUD Act, FISA 702, EO 12333

"Región UE" no es soberanía. Cuatro preguntas lo deciden.

La residencia de datos dice dónde están los bits. La soberanía dice qué sistema legal puede obligar al acceso. La respuesta debe sostenerse en los cuatro puntos, o la pila no es soberana.

Residencia

¿Dónde se almacenan físicamente los datos?

No "en la nube": qué centro de datos, en qué país, bajo qué jurisdicción.

Subprocesadores

¿Quién más está en su ruta de datos?

Cada proveedor que toca los datos: el CDN, el relay de correo, el rastreador de errores, el pipeline de analítica.

Jurisdicción

¿Qué leyes pueden obligar a la divulgación?

Un proveedor con sede en EE. UU. está sujeto a la FISA 702 y a la CLOUD Act, aunque los datos estén en Fráncfort.

Custodia de claves

¿Quién posee realmente las claves de cifrado?

Si el proveedor cloud posee tanto los datos como las claves, puede leerlos, con independencia de cualquier DPA.

No cumple AWS · Azure · GCP · Región de la UE

Falla en jurisdicción y custodia de claves.

Bits en la UE, matriz con sede en EE. UU., subprocesadores estadounidenses en la ruta por defecto, claves gestionadas por el proveedor.

Cumple Stack gestionado por Binadit

Pasa en los cuatro.

Alojado en la UE sobre infraestructura con sede europea. Cero subprocesadores estadounidenses en la ruta por defecto. Claves del cliente o de un KMS europeo. Nombrados en su DPA del Artículo 28.

Por qué los equipos están saliendo Google Cloud Platform

GCP exits we have scoped tend to come from one of two angles: a regulated workload that started small on GCP and now needs Schrems II compliance to grow, or a B2B SaaS whose enterprise customers (German banks, French government, Dutch healthcare) explicitly required no US-jurisdictional processor in the contract. The 2024 EU-US Data Privacy Framework legal challenges added a third trigger - leadership-level concern about another transfer-mechanism reversal. Licensed sovereign offerings improve the documentation but inherit the underlying US technology.

Google Cloud Platform servicios y sus equivalentes solo en la UE

Una migración no es "cambiar una caja por otra". El mapeo a continuación es lo que ejecutamos para los clientes que dejan Google Cloud Platform por motivos de Schrems II: jurisdicción europea completa, sin matriz estadounidense en la ruta de datos.

Google Cloud Platform servicio	Lo que usamos en su lugar	Nota de ingeniería
Compute Engine (GCE)	Binadit Managed Cloud Platform. Máquinas virtuales KVM sobre Debian o Ubuntu, aprovisionadas con Terraform y configuradas con Ansible.	El precio por vCPU es notablemente más bajo en proveedores de la UE; las instancias reservadas no son necesarias en la escala habitual.
Cloud Storage	Binadit Managed Cloud Platform. MinIO o Ceph RGW, compatible con S3.	APIs compatibles con S3 en todas estas opciones; los cambios en el SDK son mínimos.
Cloud SQL	Binadit Managed Cloud Platform. PostgreSQL o MySQL con Patroni para failover y pgBackRest para recuperación point-in-time.	La replicación streaming nos permite hacer la transición con segundos de inactividad en lugar de una ventana de mantenimiento, y las restauraciones se prueban de forma programada en lugar de darse por sentadas.
GKE (managed Kubernetes)	Binadit Managed Cloud Platform. Kubernetes sobre Debian o Talos, con networking Cilium y cert-manager para certificados.	GKE Autopilot no tiene un equivalente directo; para la mayoría de las cargas de trabajo, K8s gestionado es suficiente. Talos sobre bare metal es nuestra configuración preferida de alta confianza.
Cloud Run	Binadit Managed Cloud Platform. Imágenes Docker construidas en GitLab CI y desplegadas en Kubernetes, con entornos de revisión por branch.	Knative es el proyecto upstream de Cloud Run; la migración consiste esencialmente en un redespliegue en un clúster Knative alojado en la UE.
BigQuery	Binadit Managed Cloud Platform. ClickHouse o PostgreSQL con extensiones columnares, modelados con dbt.	No existe un equivalente soberano 1:1 a la escala de BigQuery. ClickHouse autoalojado es el patrón de producción; para un verdadero cumplimiento de Schrems II, esta es la carga de trabajo que la mayoría de los clientes mantiene en un híbrido documentado.
Cloud Pub/Sub	Binadit Managed Cloud Platform. RabbitMQ, NATS o Redis Streams, según las garantías de entrega.	Kafka es el patrón estándar para flujos de eventos de alto volumen; NATS es más ligero.
Cloud Functions	Binadit Managed Cloud Platform. Knative u OpenFaaS en tu clúster de Kubernetes.	La migración de funciones es mecánica; el rendimiento de cold-start en opciones soberanas de la UE es competitivo.
Cloud DNS	Binadit Managed Cloud Platform. PowerDNS o Knot, autoritativo, firmado con DNSSEC.	Migración de zona estándar vía AXFR o exportación de zona.
Cloud CDN / Cloud Armor	Implementamos y operamos una CDN en la UE para ti: Bunny.net o KeyCDN, con caching de Nginx y Varnish en tu origin.	Un CDN es una de las pocas capas que no operamos nosotros mismos. Elegimos el proveedor de la UE, configuramos las cabeceras de caché, la estrategia de purga y el origin shielding, y lo operamos como parte del servicio gestionado.
IAM / Cloud Identity	Binadit Managed Cloud Platform. Keycloak o Authentik como proveedor de identidad, con OIDC y SAML.	La migración de OIDC/SAML es un camino ya conocido; la identidad de Workspace es una decisión aparte.
Cloud Operations (Stackdriver)	Binadit Managed Cloud Platform. Prometheus, Grafana, Loki y Tempo, integrados con OpenTelemetry.	La instrumentación con OpenTelemetry hace que la migración del lado de la aplicación sea trivial.
Vertex AI / model APIs	Binadit Private Infrastructure. Modelos open-weight autoalojados en hardware GPU dedicado, servidos mediante vLLM u Ollama.	Esta es la fila donde es más probable que te digamos honestamente que la respuesta es un híbrido. La calidad de los modelos de frontera no es algo que el autoalojamiento iguale hoy en día.
Firestore / Firebase	Binadit Managed Cloud Platform. Replica sets de MongoDB, o PostgreSQL con JSONB donde el modelo de documentos es más simple de lo que parece.	La sincronización en tiempo real de Firestore es la parte más difícil de reemplazar; para cargas de trabajo de documentos, PostgreSQL + LISTEN/NOTIFY suele encajar.

Compute Engine (GCE)

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. Máquinas virtuales KVM sobre Debian o Ubuntu, aprovisionadas con Terraform y configuradas con Ansible.
Nota de ingeniería: El precio por vCPU es notablemente más bajo en proveedores de la UE; las instancias reservadas no son necesarias en la escala habitual.

Cloud Storage

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. MinIO o Ceph RGW, compatible con S3.
Nota de ingeniería: APIs compatibles con S3 en todas estas opciones; los cambios en el SDK son mínimos.

Cloud SQL

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. PostgreSQL o MySQL con Patroni para failover y pgBackRest para recuperación point-in-time.
Nota de ingeniería: La replicación streaming nos permite hacer la transición con segundos de inactividad en lugar de una ventana de mantenimiento, y las restauraciones se prueban de forma programada en lugar de darse por sentadas.

GKE (managed Kubernetes)

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. Kubernetes sobre Debian o Talos, con networking Cilium y cert-manager para certificados.
Nota de ingeniería: GKE Autopilot no tiene un equivalente directo; para la mayoría de las cargas de trabajo, K8s gestionado es suficiente. Talos sobre bare metal es nuestra configuración preferida de alta confianza.

Cloud Run

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. Imágenes Docker construidas en GitLab CI y desplegadas en Kubernetes, con entornos de revisión por branch.
Nota de ingeniería: Knative es el proyecto upstream de Cloud Run; la migración consiste esencialmente en un redespliegue en un clúster Knative alojado en la UE.

BigQuery

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. ClickHouse o PostgreSQL con extensiones columnares, modelados con dbt.
Nota de ingeniería: No existe un equivalente soberano 1:1 a la escala de BigQuery. ClickHouse autoalojado es el patrón de producción; para un verdadero cumplimiento de Schrems II, esta es la carga de trabajo que la mayoría de los clientes mantiene en un híbrido documentado.

Cloud Pub/Sub

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. RabbitMQ, NATS o Redis Streams, según las garantías de entrega.
Nota de ingeniería: Kafka es el patrón estándar para flujos de eventos de alto volumen; NATS es más ligero.

Cloud Functions

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. Knative u OpenFaaS en tu clúster de Kubernetes.
Nota de ingeniería: La migración de funciones es mecánica; el rendimiento de cold-start en opciones soberanas de la UE es competitivo.

Cloud DNS

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. PowerDNS o Knot, autoritativo, firmado con DNSSEC.
Nota de ingeniería: Migración de zona estándar vía AXFR o exportación de zona.

Cloud CDN / Cloud Armor

Lo que usamos en su lugar: Implementamos y operamos una CDN en la UE para ti: Bunny.net o KeyCDN, con caching de Nginx y Varnish en tu origin.
Nota de ingeniería: Un CDN es una de las pocas capas que no operamos nosotros mismos. Elegimos el proveedor de la UE, configuramos las cabeceras de caché, la estrategia de purga y el origin shielding, y lo operamos como parte del servicio gestionado.

IAM / Cloud Identity

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. Keycloak o Authentik como proveedor de identidad, con OIDC y SAML.
Nota de ingeniería: La migración de OIDC/SAML es un camino ya conocido; la identidad de Workspace es una decisión aparte.

Cloud Operations (Stackdriver)

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. Prometheus, Grafana, Loki y Tempo, integrados con OpenTelemetry.
Nota de ingeniería: La instrumentación con OpenTelemetry hace que la migración del lado de la aplicación sea trivial.

Vertex AI / model APIs

Lo que usamos en su lugar: Binadit Private Infrastructure. Modelos open-weight autoalojados en hardware GPU dedicado, servidos mediante vLLM u Ollama.
Nota de ingeniería: Esta es la fila donde es más probable que te digamos honestamente que la respuesta es un híbrido. La calidad de los modelos de frontera no es algo que el autoalojamiento iguale hoy en día.

Firestore / Firebase

Lo que usamos en su lugar: Binadit Managed Cloud Platform. Replica sets de MongoDB, o PostgreSQL con JSONB donde el modelo de documentos es más simple de lo que parece.
Nota de ingeniería: La sincronización en tiempo real de Firestore es la parte más difícil de reemplazar; para cargas de trabajo de documentos, PostgreSQL + LISTEN/NOTIFY suele encajar.

Cómo migramos desde Google Cloud Platform

Una migración típica de mid-market se desarrolla en tres fases. Los números a continuación asumen un equipo de ingeniería de 6 a 10 personas y un stack de aplicación moderadamente complejo.

Weeks 1-2

Audit & data-engineering scope

Inventory GCP services, classify by sovereignty necessity. Special attention to BigQuery and Vertex usage - these define the migration shape. Output: phased plan plus the explicit decision on data-engineering workloads.
Weeks 3-6

Edge, soft dependencies, IAM staging

Cloud DNS, CDN, monitoring and Cloud Storage moved first. Keycloak deployed alongside Cloud Identity for parallel-run. Pre-stage compute on EU infrastructure.
Weeks 6-14

Core cutover + analytics decision

GCE/GKE workloads cut over with blue-green. Cloud SQL replicated and switched. BigQuery either migrated to ClickHouse or kept on a documented hybrid with personal data scrubbed at the boundary. Vertex AI workloads moved to Mistral or self-hosted equivalents.

5-year TCO on GCP exits we have run: 30-50% cheaper for predictable workloads. The exception is BigQuery-heavy analytics - there the operational saving of GCP often justifies keeping it on a hybrid (with personal-data anonymisation at the boundary) rather than migrating.

Preguntas frecuentes

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Does GCP "Sovereign Controls" or a licensed sovereign offering solve the issue?

Sovereign Controls (formerly Google Cloud Sovereign) adds operational separation: EU-resident staff, encryption key control, audit logging. It does not change the underlying jurisdiction - Google LLC remains the technology owner. Licensed sovereign offerings use the same technology under licence; the caveat sits at the technology layer. For most Schrems II analyses, both are improvements but not full sovereignty.

Can we keep BigQuery and migrate everything else?

Yes, and this is a common pattern. The discipline: scrub or anonymise personal data at the ingestion boundary so what enters BigQuery is no longer subject to GDPR. Document the boundary in your DPA. We have implemented this pattern for several mid-market analytics workloads.

What is the realistic ML/AI alternative?

Mistral AI (FR) for foundation models with comparable quality to GPT-4-class on European jurisdiction. Aleph Alpha (DE) for sovereign-by-design LLM workloads. For training, dedicated EU GPU hardware covers most use cases. The gap vs Vertex AI is in tooling polish, not raw capability.

How does GKE migration compare to AKS or EKS?

Mechanically similar - Helm charts, manifests and CI/CD pipelines transfer cleanly. GKE-specific addons (Workload Identity, GKE-managed cert-manager) need replacement with standard equivalents. Plan 1-2 weeks for the K8s addon migration.

How long does a GCP exit take?

For a mid-market application (GCE, Cloud SQL, GKE, Cloud Storage, no BigQuery): 10-14 weeks elapsed time. With a managed-infrastructure partner: 6-10 weeks. BigQuery in scope adds 4-8 weeks depending on the migration target.

What about Workspace (Gmail, Docs, Drive)?

Workspace is a separate conversation from GCP infrastructure. Many clients run a hybrid: GCP infrastructure replaced, Workspace kept with documented exposure. The mailbox.org migration path for Workspace is well-supported.

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