Compute on Google Cloud Platform

1

Introducción al curso de Google Cloud for Developer Community

2

Lectura: introducción de instalación

3

Tutorial de Qwiklabs

4

Cómputo en la nube de Google

5

Opciones de cómputo en la nube

6

Máquinas virtuales a profundidad

7

Tutorial para instalar Qwiklabs

8

Demo: máquinas virtuales a profundidad

9

Cómputo sin administración con plataformas como servicio

10

Demo: cómputo sin administración

11

Lectura: ¿qué son los contenedores?

12

Cómputo contenerizado con App Engine Flex

13

Cómputo contenerizado con Cloud Run

14

Funciones serverless

Continuous Integration, Continuous Delivery

15

CI/CD en Google Cloud Platform

16

Estrategias de Despliegue

17

Repositorios de código

18

Construcción y despliegue de artefactos

19

Infraestructura como código

20

Despliegue en Servicios Serverless

Google Kubernetes Engine

21

Kubernetes Overview

22

Demo Kubernetes

23

Planeación de tu despliegue

24

Anthos

25

Cloud Run for Anthos

26

Demo Cloud Run for Anthos

27

Anthos Service Mesh

28

Site Reliability Engineering con Anthos

Streaming Data Analytics

29

Integración de datos e ingesta de datos totalmente administrada sobre GCP

30

Demo: ingesta de datos

31

Ingesta de datos confiable en streaming sobre GCP

32

Demo: ingesta de datos confiable

33

Demo: configuración de Apache Kafka

34

Visualización de mensajes de una base de datos relacional en Google Cloud

35

Data Warehouse: el modelo tradicional para construir un repositorio de datos empresarial

36

Data Lakehouse: el nuevo y moderno enfoque para construir un repositorio de datos empresarial

37

El portafolio de gestión de datos en Google Cloud

38

Desglose del portafolio de gestión de datos (Bases de datos) en Google Cloud

39

Gobierno de datos de punta a punta para garantizar la seguridad en tu Data Lake

40

Gobierno de datos: calidad y monitoreo

Machine Learning

41

¿Qué es ML y AI?

42

Plataforma de AI en GCP

43

Auto ML con datos estructurados

44

Demo Auto ML con datos estructurados

45

Predicción de tarifas usando AI notebooks

46

Demo predicción de tarifas usando AI notebooks

47

TensorFlow Extended

Sesiones en vivo

48

Sesión en vivo con Pablo Pérez Villanueva

No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Cómputo contenerizado con App Engine Flex

12/48
Recursos

Aportes 16

Preguntas 1

Ordenar por:

Los aportes, preguntas y respuestas son vitales para aprender en comunidad. Regístrate o inicia sesión para participar.

App Engine Flexible es más abierto pero es más costoso y más lento en el deploy y las migraciones de tráfico. Siempre hay que tener una instancia activa por eso mismo para que el servicio esté disponible siempre.

Una ventaja chevere es que gracias a la VPC te puedes conectar a tu BD en un VM de Compute Engine. (En caso de que no la tengas en Cloud SQL)

Comandos:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples
cd nodejs-docs-samples/appengine/hello-world/flexible/
npm install
npm start
gcloud app deploy 

Saludos!

RESUMEN:

App Engine Flex (Chocolate) soporta mas que el Estandar (Vainilla) por lo que es complementario (que necesiten mayor capacidad)
->Escala a cero y más rápidamente
->Despliegue en una zona (si tenemos error se despliega en otra y es más económico, no es malo porque es mas rápido)

  • Instalar librerías externas y runtimes/lenguajes
  • Código portable en contenedores Docker dentro de una VM (flexibilidad)
  • Estandariza proceso de CI
  • Acceso a VPC para especificar la red para hacer el deploy a diferencia de la comunicación de una sola vía por un conector
  • Escala mínima 1 e instancias más grandes
  • Despliegue por grupos de instancias regionales distribuidas
  • "Hace borrosa la lína del PaaS"
    Desventaja: La promoción a nuevas versiones puedo tardar tiempo

Tambien el split es conocido como canary deployment.

Se usa muchooo en la industria para dar un pase progressivo a una nueva version

Buena practica un poco tardado al reiniciar las versiones pero muy interesante, me gusta como es que se bifurca el trafico me recuerda a un clouter

Cool!

Recomendación: Al hacer la bifurcación de tráfico (split traffic) es recomendable hacerlo por cookie para no romper la experiencia de usuario (UX).

La bifurcación de tráfico (split traffic) se puede usar para realizar pruebas A/B o se requiere hacer rollout progresivo de nuevas versiones.

Pueden decir como se llama el laboratorio de Qwiklabs? Porque así lo puedo buscar ya que el enlace me da error. Gracias.

Hola comunidad, quiero preguntarles alguien pudo realizar el laboratorio de esta clase al ingresar me da este error "Lo sentimos, el acceso a este recurso está denegado "https://drive.google.com/file/d/1NFN9nXwp71CsM5C9YbVDWgCP0k6aZkwq/view?usp=sharing

gracias por la ayuda

Por favor su ayuda con el nombre del laboratorio, hice todos los pasos para el registro en Qwiklabs pero al ingresar por medio del link sale acceso denegado.

Excelente, no me ha funcionado las Url que dejan, me ha tocado buscar los ejemplos relacionados con lo que se explica en clase

App Engine Estandar:
Permite usar versiones de código especificas.
Permite la escala 0 (Ninguna instancia desplegada).
Escala más rápido el numero de instancias.
Se despliega en una sola zona (puede ser más económico).
App Engine Flex:
Las aplicaciones corren en un contenedor de Docker en una VM (más flexibilidad).
Tienes que tener al menos una instancia desplegada.
Utiliza grupos de instancias regionales.
El número de instancias y las indicaciones de escalamiento se especifican en el archivo app.yaml (NodeJS)

gpg: Can’t check signature: public key not found, alguién más con este error?