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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Integración de datos e ingesta de datos totalmente administrada sobre GCP

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Aportes 5

Preguntas 1

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Vamos a incursionar en este tema… pero tengo una duda, con Data Studio no podemos hacer estos análisis de datos también?
Yo quisiera exponer los reportes y los tableros hacia Internet para mis colaboradores, pero no quisiera exponer la conexión de mi BD de CloudSQL como publica, (Esta es una limitación que vi con Data Studio), desde Data Fusion es posible lograrlo? o son temas totalmente diferentes?

Interesante un nuevo tema para aprender.

Wow, esta clase deberia ligarse a la escuela de data science! Genial herramienta

la información en la empresa si se la maneja correctamente, puede brindarnos muchos beneficios

Que resumen

Retos principales

  • Datos en silos, no es posible integrar nuevos “datasets” o conjuntos de datos.
  • No ser capaz de hacer desarrollo ágil.
  • Mejorar la calidad de datos.
  • Capaz de buscar los datos en toda la organización.
  • Capaz de agregar metadatos de negocio.
  • Capaz de mostrar como se genero un KPI especifico (Linaje de datos)

Principales claves de la estartegía de google

Tipo empresarial.
Facil de usar.
En tiempo real, plataforma inteligente.
Abierta, híbrida y multinube.