La enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19), causada por el coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2), se ha convertido recientemente en un nuevo evento pandémico tras la gripe porcina que ocurrió en 2009, la cual fue causada por el virus de la influenza A (subtipo H1N1). La identificación precisa del gran número de muestras durante una pandemia sigue siendo un desafío. En este estudio, integramos dos tecnologías, la secuenciación de nueva generación y la computación en la nube, en una versión de flujo de trabajo optimizada que utiliza un algoritmo de identificación específico en la plataforma de nube designada. Utilizamos 182 muestras (92 para COVID-19 y 90 para la gripe porcina) con datos de secuenciación de lecturas cortas de dos conjuntos de datos de acceso abierto para representar cada pandemia y evaluar el rendimiento de nuestro flujo de trabajo basado en un índice creado específicamente para SARS-CoV-2 o H1N1. Los resultados muestran que nuestro flujo de trabajo podría diferenciar casos entre las dos pandemias con una mayor precisión dependiendo del índice utilizado, especialmente cuando se utilizó el índice que representaba exclusivamente cada conjunto de datos. Nuestro flujo de trabajo supera sustancialmente al flujo de trabajo de identificación completa original disponible en la misma plataforma en términos de tiempo y costo al preservar herramientas esenciales internamente. Nuestro flujo de trabajo puede servir como una herramienta poderosa para la identificación robusta de casos y, por lo tanto, ayudar en el control de las pandemias actuales y futuras.