- 1

Guía de Instalación de Google Cloud para Desarrolladores
01:27 - 2
Crear Cuentas en Google Cloud y Qwiklabs paso a paso
01:30 - 3

Uso de Quick Labs para Entrenamiento en Google Cloud
07:50 - 4

Google Cloud: Beneficios y Seguridad en la Nube Pública
13:30 - 5

Opciones de Cómputo en la Nube con Google Cloud
05:50 - 6

Máquinas Virtuales en Google Cloud: Uso, Optimización y Descuentos
07:32 - 7
Instalación de Qwiklabs paso a paso
00:18 - 8

Creación y Gestión de Máquinas Virtuales en Google Cloud
17:34 - 9

App Engine: Despliegue de Aplicaciones sin Infraestructura
07:30 - 10

Despliegue de Aplicaciones en App Engine con Java 11 y SpringBoot
12:50 - 11
Introducción a Docker y Contenerización de Aplicaciones
02:48 - 12

App Engine Estándar vs Flexible: Ventajas y Usos Prácticos
11:23 - 13

Implementación de Cloud Run: Serverless y Contenedores en Google Cloud
08:10 - 14

Cloud Functions: Creación y Conexión de Servicios Serverless
12:56
Creación y Despliegue de Clúster Kubernetes en Google Cloud
Clase 22 de 48 • Entrenamiento de Google Cloud Platform
Contenido del curso
- 15

Continuous Integration y Delivery en Google Cloud Platform
10:13 - 16

Estrategias de Despliegue de Aplicaciones en Producción
10:02 - 17

Repositorios en Google Cloud: Cloud Source y Container Registry
07:33 - 18

Construcción y Despliegue en Google Cloud Platform
09:32 - 19

Infraestructura como Código: Conceptos y Herramientas Clave
09:28 - 20

Despliegue de Aplicaciones Serverless en Google Cloud Platform
08:38
- 21

Fundamentos de Kubernetes y Google Kubernetes Engine
10:10 - 22

Creación y Despliegue de Clúster Kubernetes en Google Cloud
09:25 - 23

Planificación de Ambientes de Despliegue en Kubernetes
12:37 - 24

Implementación y Gestión de Anthos para Aplicaciones en la Nube
09:07 - 25

Cloud Run: Despliegue de Contenedores Serverless en Google Cloud
09:51 - 26

Despliegue de Servicios en Cloud Run con GKE
08:49 - 27

Anthos Service Mesh: Observabilidad y Seguridad en Kubernetes
06:22 - 28

Tour Completo de Anthos: Despliegue y Gestión en Google Cloud
06:52
- 29

Integración de Datos en Tiempo Real con Google Cloud Data Fusion
15:27 - 30

Construcción de Flujos de Datos con Google Cloud Data Fusion
15:51 - 31

Ingesta de Datos Confiable en Google Cloud Platform
11:07 - 32

Ingesta de Eventos en Google Cloud con Apache Kafka y Dataflow
06:30 - 33

Configuración de Apache Kafka y Debezium en Linux para SQL Server y PubSub
12:39 - 34

Visualización de Mensajes en Google Cloud con Dataflow y BigQuery
04:58 - 35

Construcción de un Data Lakehouse con Google BigQuery
09:11 - 36

Ventajas de BigQuery como Data Lakehouse
11:48 - 37

Opciones de Almacenamiento en Google Cloud Platform
06:18 - 38

Gestión de Datos en Google Cloud: Portafolio y Migración
10:59 - 39

Gobierno de Datos en Google Cloud: Mejores Prácticas y Herramientas
09:54 - 40

Calidad y Monitoreo de Datos en Google Cloud
07:53
- 41

Conceptos Básicos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
13:00 - 42

Soluciones de IA y Machine Learning en Google Cloud para Desarrolladores
12:40 - 43

AutoML Tables: Modelado Predictivo con Datos Estructurados
11:50 - 44

Uso de AutoML Tables en Google Cloud para Modelos de Clasificación
05:17 - 45

Predicción de Tarifas con Jupyter Notebooks en Google Cloud
07:33 - 46

Análisis de Datos de Taxis en iNotebook con Google Cloud y BigQuery
13:34 - 47

Implementación de Pipelines con TensorFlow Extended
13:48
¿Cómo crear un clúster de Kubernetes en Google Cloud Platform?
Levantar tu propio clúster de Kubernetes en Google Cloud Platform (GCP) es una excelente manera de gestionar aplicaciones a gran escala. Este proceso se puede hacer mediante la terminal de tu computadora o usando Cloud Shell. Antes de comenzar, asegúrate de ejecutar el comando gcloud init para validar tus credenciales y el proyecto en el que trabajarás.
¿Cómo definir las variables del clúster?
Lo primero es definir las variables necesarias para tu clúster. En este ejemplo, el nombre del clúster es platzicluster. También debes elegir la zona donde se desplegará, siendo US Central una opción popular por su cercanía geográfica. Sin embargo, te recomendamos visitar gcping.com para ver las latencias con las distintas regiones y elegir la mejor zona para ti.
¿Qué comando usar para crear el clúster?
A través del siguiente comando, podemos comunicarle a Borg, el sistema detrás de Kubernetes, que queremos crear un clúster y añadir algunos complementos opcionales como el horizontal pod autoscaling, HTTP Load Balancing y Cloud Run. Estos add-ons no son necesarios, pero son útiles para otras configuraciones como el uso de proxies tipo Envoy e Istio.
gcloud container clusters create $platzicluster --enable-horizontal-pod-autoscaling \
--enable-http-load-balancing --addons=CloudRun --zone=us-central1-a \
--enable-ip-alias --machine-type=n1-standard-2
¿Cómo obtener credenciales para conectarse al clúster?
Para realizar despliegues, es necesario conectarse al nodo maestro del clúster. Utiliza kubectl, pero primero debemos solicitar un token de credenciales a Borg. Usa el siguiente comando para obtener dichas credenciales:
gcloud container clusters get-credentials $platzicluster --zone=us-central1-a
Esto validará tu identidad en Google Cloud Platform y configurará un token localmente.
Desplegar aplicaciones en Kubernetes
Una vez conectado al nodo maestro, podemos desplegar nuestra aplicación. Esto se puede hacer a través de un archivo YAML o directamente desde una imagen de contenedor. Aquí, usamos una imagen ubicada en Google Container Registry.
¿Cómo lanzar un deployment?
Utiliza el siguiente comando para lanzar un deployment. Asegúrate de utilizar una versión probada de tu aplicación para evitar dependencias no probadas:
kubectl create deployment hello-app --image=gcr.io/google-samples/hello-app:1.0
¿Cómo exponer un servicio?
Para que el despliegue sea accesible desde el exterior del clúster, necesitamos exponer el servicio:
kubectl expose deployment hello-app --type=LoadBalancer --port 8080 --target-port 8080
Verificar el despliegue y el servicio
¿Cómo verificar que los pods estén funcionando?
Para comprobar que los pods están saludables, usa el comando:
kubectl get pods
Este comando proporcionará información sobre el estado del pod, como si está funcionando correctamente y desde cuándo.
¿Cómo obtener la IP externa del servicio?
Usa el siguiente comando para describir el servicio y obtener su IP externa:
kubectl get service
Una vez que el load balancer asigne una IP externa, podrás visitar esa dirección y verificar que tu servicio esté funcionando en la red.
Recursos adicionales
Recuerda consultar los enlaces proporcionados en la clase para acceder a más recursos, realizar Codelabs y experimentar con otros despliegues. ¡Sigue practicando y experimentando para dominar Kubernetes y GCP!