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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
Cloud Functions: Creación y Conexión de Servicios Serverless
Clase 14 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
¿Qué son las Cloud Functions o funciones serverless?
Las Cloud Functions, también conocidas como funciones serverless, son un entorno para construir y conectar servicios en la nube. Orientadas a eventos, permiten conectar diferentes servicios en tu nube, como un bus de mensajería (Cloud PubSub) para la comunicación entre aplicaciones o servicios, y Cloud Storage para almacenar archivos. Las Cloud Functions se activan a través de peticiones HTTP y ofrecen diversos triggers. Al ser un ambiente totalmente administrado, favorecen el pago por uso y escalado automático.
¿Por qué las funciones serverless son el "pegamento de la nube"?
- Orientadas a eventos: Permiten la conexión de servicios como buses de mensajería, llamadas HTTP y cambios en bases de datos.
- Soporte a múltiples servicios: Pueden conectar más de veinte servicios diferentes, incluyendo APIs de machine learning, BigQuery y bases de datos.
- Implementación microservicios: Facilitan la división y escalado de aplicaciones mediante la ejecución automática de código backend en respuesta a eventos.
¿Cuáles son los runtimes y precios de las Cloud Functions?
Las Cloud Functions soportan varios runtimes como Node.js, Python y Go. El precio se redondea a 100 milisegundos y se basa en la memoria reservada. Puedes elegir la cantidad de memoria según las necesidades de tu función, influenciando así el costo.
¿Cómo se pueden utilizar las Cloud Functions en un proyecto?
Imaginemos que tienes una librería de imágenes de animales y cuando alguien sube una imagen a un bucket, deseas identificar el tipo de animal. Al guardar esa imagen, automáticamente puede activarse una función que use una API de machine learning para categorizar el contenido de la foto. Posteriormente, otra función podría guardar esa imagen en diferentes tamaños para optimización.
¿Qué es Cloud PubSub y cómo interactúa con Cloud Functions?
Cloud PubSub es un servicio de mensajería en tiempo real y confiable, siguiendo un patrón de publicación-suscripción. Puedes usarlo para encadenar funciones, lo que facilita el intercambio de mensajes entre diferentes aplicaciones o servicios. Por ejemplo, una Cloud Function que se activa al crear un nuevo usuario en una base de datos puede enviar un mensaje a Cloud PubSub, distribuyendo información a múltiples aplicaciones simultáneamente.
¿Cómo manejar el escalamiento de una función?
El escalamiento en Cloud Functions crea nuevas instancias de una función automáticamente, pero es esencial controlar su número para evitar sobrecargar servicios, como bases de datos. Puedes establecer un límite al número de instancias que pueden coexistir mediante la configuración de parámetros específicos en Cloud Functions, por diferentes métodos como API o comandos.
¿Cómo crear y desplegar una Cloud Function?
El proceso de crear una Cloud Function es sencillo mediante la consola de Google Cloud. Debes:
- Darle un nombre y seleccionar la cantidad de memoria.
- Determinar el trigger (por ejemplo, HTTP).
- Elegir un runtime y asegurarte de que la función sea pública si lo deseas.
- Escribir el código, aprovechando el editor en línea o vinculando a un repositorio.
- Configurar parámetros adicionales si es necesario.
- Desplegar y probar la función, verificando su correcta creación y ejecución.
Recomendaciones para su uso efectivo
- Controla el número máximo de instancias para prevenir problemas de rendimiento en bases de datos.
- Utiliza una librería de cliente que soporte pools de conexiones para optimizar el acceso a la base de datos.
- Configura el uso de una única conexión por función para asegurar la estabilidad y eficiencia en las operaciones.
Las Cloud Functions ofrecen un enfoque económico y flexible para desarrollar soluciones basadas en eventos, facilitando arquitecturas sofisticadas y optimizando recursos en la nube. ¡Nunca dejes de aprender y explora más sobre computación en la nube y funcionalidades avanzadas!