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

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Opciones de cómputo en la nube

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RESUMEN:

IaaS con Compute Engine (GCE): Infraestructura (máquinas virtuales) para aplicaciones, administrable de acuerdo a tus necesidades

Híbrido con Kubernetes Engine (GKE): Contenedores (máquinas virtuales) que albergan las aplicaciones y que no es administrable

PaaS con App Engine (GAE): La Plataforma se encarga de correr el código y solo se configuran cosas finas

Serverless (Microservicios que se ejecutan muy bien):

  1. Cloud Functions (Más común y limitado por los runtimes/lenguajes soportados)
  2. CLoud Run (Basado en contenedores y es totalmente serverless)

Los límites de la responsabilidad compartida cambian en función del servicio, entre más baje a serverless menos responsabilidad

Pueden encontrar más información de cada tecnología en los siguientes enlaces:

  1. Compute-Engine
  2. Kubernetes-Engine
  3. App-Engine
  4. Serverless

Realmente es lo que se busca hoy, y mas los programadores dedicarnos a desarrollar y no a administrar

la explicación sobre google es genial

<h3>Opciones de Computo</h3>

IaaS

  • Compute Engine (GCE): Generar maquina de acuerdo a tus necesidades
  • Control total
  • Una PC en la nube

Híbrido

  • Kubernetes Engine (GKE): Orientado a contenedores
  • Maquina virtual, pero no la administras

PaaS

  • App Engine (GAE)
  • Deploy de un codigo en la nube, perimte configuración limitada

Serverless

  • CLoud Run, Cloud Funtion
  • Microservicios super optimizados para un servicio

Responsabilidad compartida:

  • Mientras más cercano al nivel severlees, menos tienes que preocuparte por las configuraciones.

Muy bien explicado.

Realmente la eficiencia y productividad se ve en estos productos donde se despliega de manera rapida

Que bonito es lo bonito. Cloud Run and Cloud Functions!

Interesante el tema de las opciones de Computo en la Nube, la opción onpremise a pesar de todo es una de las opciones adoptadas por los Gobiernos por lo delicado de sus datos, será posible que hay Gobiernos que han hecho esa transformación digital?, es una de esas preguntas que me hago, al igual pasa con las instituciones Financieras, Google ofrece algún tipo de Computo en la Nube para este tipo de Clientes? apartando esas dudas, el desarrollador freelance ve una oportunidad enorme en dependencia de lo que el Cliente puede pagar y lo que mejor se ajusta al Sistema que se le esta desarrollando en un primer inicio, imagino que no importa que tipo de Computo en la Nube escojas siempre tendrás la posibilidad de escalar a otro Tipo de Computo en la Nube, me gustaría saber si esa escala es compleja pasar de un Tipo de Computo en la Nube a otro?

Que clase tan bacana

Entendido. Vamos por IasS

En PaaS como entra Anthos en esta gama de opciones vs APP ENGINE (GAE)?

# Opciones de Cómputo GCE - IAAS GKE - HYBRID GAE - PAAS CLOUD RUN & CLOUD FUNCTIONS - SERVERLESS

Esto es increible!!!

Me gusta mucho Paas

He trabajado sobre los servicios de ML y son fáciles de usar, también me gusta la parte de firestore.

Mis favoritas: App Engine y Cloud Functions. Ya es mucho poder ahí. 😄

Muy buena explicación.