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Cloud Dataflow

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What services does Google Cloud offer to build data pipelines?

Imagine being able to manage large amounts of information in real time, organize it efficiently and extract its full potential. Google Cloud offers a number of powerful services that enable exactly that. Among the most prominent services are Cloud Dataflow, Cloud Pub/Sub, Cloud Functions, and Cloud Composer. Each fulfills a specific role within the data processing ecosystem, allowing you to solve different scenarios such as real-time ingest, batch processing, and triggering via triggers.

How does real-time data ingestion work?

Real-time ingest is crucial for applications that require instantly updated information. With this type of processing, the data flow is continuous and needs to be processed as soon as it is generated. For this, Google Cloud offers:

  • Cloud Pub/Sub: Ideal for managing subscriptions to topics that are generated in real time. This service allows data to be extracted immediately and moved to a repository or passed to Cloud Dataflow for processing.
  • Cloud Dataflow: It is responsible for transforming, filtering or grouping data coming from different sources, facilitating the continuous flow of information.

How is batch or batch data managed?

Batch processing is used when data does not need to be processed the instant it is generated. This is done at specific times or when certain criteria are met. For this modality, the services available are:

  • Dataflow: Facilitates batch processing, allowing information volumes to be loaded into a repository such as BigQuery after applying various transformations to them.
  • Cloud Composer: As an orchestrator, this service organizes and supervises the flow of batch processes, ensuring that everything runs smoothly and notifying about possible failures.

What role do triggers play in data processing?

Triggers allow processes to be triggered in response to specific events in the data flow. This type of processing is effective for operations where immediate action is required after detecting a certain condition. In this context, Google Cloud offers:

  • Cloud Functions: executes actions in response to signals, such as notifications or the start of another service. This ensures that applications respond in an agile and efficient manner to relevant changes or events.

What is Cloud Dataflow and how is it used?

Cloud Dataflow is a fully managed service designed to simplify the construction and management of data pipelines. This service is essential for organizations that want to accelerate the development of both streaming and batch use cases, facilitating data management and operation.

What facilities do Cloud Dataflow templates offer?

Templates are a valuable resource for accelerating the creation of pipelines, as they offer pre-configured solutions for common use cases. Some of the benefits include:

  • Fast connections: If you need to transfer data from Cloud Storage to BigQuery, pre-existing templates can facilitate this process.
  • Data optimization: They allow you to filter, group and separate data into different time windows, offering more advanced and customized management according to the organization's needs.

In summary, Google Cloud provides a comprehensive set of tools to efficiently manage data, from real-time ingestion to batch processing and triggering through triggers, allowing companies to effectively maximize the value of their information. Keep exploring and discovering all the potential that these technologies can offer you!

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Cloud Dataflow

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Es un servicio de procesamiento de datos totalmente administrado, que simplifica el desarrollo y la administración de flujos y pipelines.

  • Acelera el desarrollo de streaming y bach

  • Gestion y operaciones simplificadas

  • Construir sobre una base para machine learning
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Posee templates que ya tienen armado un flujo de trabajo con determinado origen y determinado destino.
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Tipos de pipelines:

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Tiempo real: todos los datos van siendo procesados en el momento (Pub/Sub – Dataflow)
Scheduled Batch: primero se acumulan los datos, y luego se programa el procesamiento de los mismos, generalmente en las noches (Dataflow)
Triggered Batch: cuando tengo determinadas señales en mis datos, eso dispara o activan un flujo de ingesta de datos (Cloud Functions)

Que es un Cloud Dtaflow
Es un servicio de procesamiento de datos totalmente administrado que simplifica el desarrollo y la administración de flujos y pipelines.
-Acelera el desarrollo de streaming y bach
-Gestion y operaciones simplificadas
-Construir sobre una base para machine learning

# Características Principales: 1. **Modelo de Programación Unificado:** Utiliza el modelo de programación de Apache Beam, lo que te permite escribir pipelines de datos de forma consistente para el procesamiento en tiempo real y por lotes. 2. **Escalabilidad Automática:** Dataflow ajusta automáticamente la cantidad de recursos de computación según la carga de trabajo, lo que te permite procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. 3. **Tolerancia a Fallos:** Garantiza la tolerancia a fallos y la integridad de los resultados incluso en entornos distribuidos, mediante la reejecución de tareas en caso de fallos. 4. **Integración con Google Cloud Platform:** Se integra de forma nativa con otros servicios de GCP, como Google Cloud Storage, BigQuery, Pub/Sub y Data Studio, facilitando la creación de pipelines end-to-end. 5. **Compatibilidad Multi-Entorno:** Además de GCP, Dataflow también es compatible con entornos locales y en otras nubes públicas, lo que te permite ejecutar tus pipelines en diferentes infraestructuras. ### Ejemplo de Uso: Supongamos que deseas analizar el comportamiento de usuarios en un sitio web en tiempo real. Podrías crear un pipeline en Dataflow que capture eventos de clics de los usuarios, aplique transformaciones para calcular métricas como el número de clics por página o el tiempo promedio en el sitio, y luego almacene estos resultados en BigQuery para su análisis posterior.
Mi pregunta si es factible tener un modelo que permita traer informacion de Trafico por ejemplo de una ciuda de USA, donde podamos determinar cuantos cars empezaron en un punto del highway y se bajaron en otro punto de esa via, cantidad de crashes o incidentes, etc, en un perido de tiempo. Tambien mi pregunta es si tenemos esa informacion en forma publica
Los servicios de GCP son nuevos para mi, siempre he desarrollado mis proyectos ETL en local con Jupyter Notebooks o en línea con COLAB y Deepnote.. he utilizado sobretodo datos abiertos de varias ciudades.. y contectarme a datos producidos en tiempo real con APIS me gusta mucho.. Este es el video 5/19 y no se si tienen la misma angustia referente al cobro de procesamiento al tener que dejar datos de tarjeta para utilizar la suite GCP. De pronto en un próximo video solucione esas dudas sobre los costos del uso de la plataforma, hasta donde es gratuito y en casos reales para compañías cómo funciona, quién toma las decisiones para procesar la data vs costos, mejores prácticas para optimizar, etc. Me gustaría ver los ejemplos de Computer Vision a desarrollar en este ecosistema. También que a las preguntas relevantes (y sin odio) se les haga un explicación en texto o video para ser insertadas en el orden del curso. Gracias Platzi y a Pablo.. hasta el momento 10/10 :D