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

You don't have access to this class

Keep learning! Join and start boosting your career

Aprovecha el precio especial y haz tu profesión a prueba de IA

Antes: $249

Currency
$209
Suscríbete

Termina en:

1 Días
1 Hrs
51 Min
50 Seg

Despliegue en Servicios Serverless

20/48
Resources

What does "Serverless" mean in Google Cloud Platform?

The term "serverless" in Google Cloud Platform indicates that you do not need to manage the underlying infrastructure to run your applications. This approach frees you from server management, allowing you to focus on developing and deploying your code. Google Cloud Platform offers multiple serverless services, such as BigQuery for data warehousing, Cloud Storage for object storage, Cloud Functions, and App Engine, among others.

What serverless services does Google Cloud Platform offer?

App Engine: what are its features?

App Engine is a serverless service where you can deploy applications at the HTTP level. This facilitates the migration of existing applications and the creation of programming interfaces or APIs. Some common use cases include:

  • Migration of web portals from languages such as PHP, Java, among others.
  • Creation of APIs that interact with other services.
  • Development of dynamic web pages accessible from mobile devices or browsers.

App Engine supports several languages, such as Node.js, Java, Python, Go, Ruby, PHP, C#, and allows you to bring custom environments.

How does Google Cloud Functions work?

Cloud Functions operate asynchronously, allowing events or workloads without server management. Some practical applications include:

  • Processing images uploaded to Google Cloud Storage (e.g., resizing, watermarking, metadata extraction).
  • Single-purpose microservices, e.g., if you have a mail notification service.
  • Webhooks that allow you to extend the functionality of chatbots such as DialogFlow.
  • Lightweight data transformations and support for IoT devices.

Data sources available for Cloud Functions include PubSub, Google Cloud Storage and Firebase.

What are the benefits of Cloud Run?

Cloud Run allows you to build containers that you can move to production quickly. This service is compatible with any language, library or dependency, thanks to the use of containers. Runs are charged on a per-use basis and are managed on Google infrastructure or within a Kubernetes cluster.

Cloud Run provides a consistent experience for developers and the ability to deploy loads to their cluster or other Kubernetes services, supporting portability through knative. The service allows applications to run on Google-managed and on-premises infrastructures, offering flexibility in managing and deploying your applications.

Why choose serverless services on Google Cloud Platform?

Choosing serverless services on Google Cloud Platform means efficiency and simplicity. It means focusing on application logic and code while Google manages the infrastructure. This approach is particularly beneficial for rapid prototyping, seamless scalability, and reduced infrastructure maintenance. In addition, serverless solutions are automatically scalable, charging only for actual usage, which optimizes operating costs. In the Google Cloud, services such as App Engine, Cloud Functions and Cloud Run provide different tools and capabilities that can be tailored to your specific project and development needs.

Contributions 9

Questions 1

Sort by:

Want to see more contributions, questions and answers from the community?

Sugiero que se diseñe un taller práctico para realizar en conjunto y así poder aprovechar mejor los conocimientos.

A nivel de teoría es claro, pero siento que falto el como hacerlo…
he llegado a tener mi CI usando GCB y registrar las imágenes pero no he podido automatizar el CD para que se haga el deploy en GKE. Por lo pronto el deploy me ha tocado de hacerlo de forma manual.

Muy buen curso, me falto mas practica. Pero toca hacer los cursos por nuestra cuenta en https://google.qwiklabs.com/

Este módulo conceptualmente estuvo excelente. Hubiese sido interesante abarcar muchos de los conceptos vistos de forma practica.

Se pronuncia enjən No enjain

yo automatize el deploy con GitHub actions, es valido?

Este curso merece una segunda parte.
Los expositores manejan bien los temas, por los que se podría brindar más ejemplos. Llega un momento en que se cruzan muchos servicios o herramientas y con unas demos más detalladas quedaría más claro.

El concepto con app engine me parece fabuloso, sin embargo… está lejos de ser verdad. No solamente me enfoco en el desarrollo de mi aplicación. Me enfoqué un tiempo estúpido en configurar mi aplicación, en buscar los errores extraños que tiraba y nunca logré hacerle deploy por completo porque google no es claro en cuanto a la creación de una app completa con app engine, todo truena una vez que uno quiere meter su aplicación en vez de poner el hello world clásico

Luego de cada módulo, hay que realizar algunos proyectos por cuenta propia para poner en práctica la teoría.