- 1

Google Cloud para Retail: Optimización y Modernización en E-commerce
08:50 - 2

MLOps: Integración y Operacionalización en Ciencia de Datos Retail
12:17 - 3

Arquitectura de Alto Nivel para Aplicaciones en la Nube
08:41 - 4

Desarrollo de Aplicaciones con Firebase y Vue: Configuración Inicial
18:49 - 5

Firebase: Autenticación y Seguridad en Aplicaciones Web
12:07 - 6
Instalación y Configuración de Google Cloud y Firebase para Apps
07:05 - 7

Medición de Interacciones con Google Tag Manager y Analytics
08:42 - 8

Configuración de Google Tag Manager y Google Analytics
16:23 - 9

Tageo Avanzado con Google Tag Manager para Customer Lifetime Value
12:33 - 10
Uso estratégico del Customer Lifetime Value (CLV)
01:11 - 11

Integración de Servicios y APIs en Arquitecturas Modernas
11:25
Despliegue Continuo con Google Cloud: Herramientas y Estrategias
Clase 33 de 42 • Curso de Google Cloud Platform para E-commerce
Contenido del curso
- 12

Integración de APIs en Tiendas en Línea
09:17 - 13

Fundamentos y Creación de APIs con APIG de Google Cloud
09:33 - 14

Creación y Gestión de APIs con APIG
06:48 - 15

Creación de API Proxy con APIG y OpenAPI Specification
10:40 - 16

Creación y Gestión de API Products y Developer Apps
11:05 - 17

Creación y gestión de portales para desarrolladores con APIG
12:22 - 18

Configuración de Portales para Desarrolladores en APIG
06:04 - 19

Buenas prácticas para desarrollar APIs eficaces
01:46
- 20

Datos Estructurados en Machine Learning para Marketing
13:12 - 21

Modelos de Forecasting y Customer Lifetime Value con BigQuery
06:45 - 22

Integración de BigQuery con Jupyter para Análisis de Datos
15:34 - 23

Cuándo usar AutoML Tables vs BigQuery ML en Machine Learning
12:44 - 24

Entrenamiento de Modelos de Machine Learning con BigQuery ML
10:08 - 25

Entrenamiento y Evaluación de Modelos con BigQuery ML y Jupyter
13:39 - 26

Exportación de Modelos en BigQuery ML: Métodos y Consideraciones
07:09 - 27

Exportación de Modelos de Machine Learning a Cloud Storage
05:43
- 28

Despliegue de Modelos Machine Learning en Google Cloud Run
11:16 - 29

Introducción a Kubernetes y su Uso en la Orquestación de Contenedores
09:42 - 30

Implementación de Modelos de Machine Learning con BigQuery API
09:31 - 31

Almacenamiento de Predicciones con Google Cloud Storage y BigQuery
08:21 - 32

Implementación de Modelos ML en BigQuery y Almacenamiento en GCS
12:56 - 33

Despliegue Continuo con Google Cloud: Herramientas y Estrategias
12:13 - 34

Despliegue Continuo en Google Cloud con Cloud Run y Docker
10:31 - 35

Configuración de Escalamiento en Google Cloud Run
14:32 - 36

Control de Autenticación y Autorización en Google Cloud Run
25:41
- 37

Google Cloud Platform para Estrategias de Marketing Digital
10:45 - 38

Integración de Google Analytics con BigQuery para Segmentación Avanzada
09:29 - 39

Análisis de Datos con SQL y Modelos K-Means en Google Analytics
13:25 - 40

Creación y Evaluación de Modelos en BigQuery con Datos de Google Analytics
17:14 - 41

Segmentación de Audiencias en BigQuery y Predicciones de Compra
03:30 - 42

Integración de Audiencias en Google Marketing Platform
09:43
¿Qué es el despliegue continuo y por qué usarlo?
El despliegue continuo es una práctica esencial en el desarrollo moderno de software. Permite automatizar, auditar y replicar el proceso de liberar nuevas características o funcionalidades, lo que ayuda a minimizar riesgos y garantizar un producto más confiable para los usuarios. En Google Cloud, esto se enmarca dentro de la ingeniería de confiabilidad del sitio o "Site Reliability Engineering" (SRE), que combina herramientas de DevOps y prácticas de gestión de productos para mantener siempre disponibles las aplicaciones.
Implementar un despliegue continuo aporta numerosos beneficios al desarrollo de software, como:
- Confiabilidad: asegúrate de que el producto esté siempre listo para los usuarios.
- Transparencia: puedes auditar y replicar procedimientos fácilmente.
- Escalabilidad: mejora la capacidad para manejar incidentes y escalar la aplicación según la demanda.
- Consistencia: minimiza la dependencia de una única persona para realizar despliegues.
¿Cómo facilita Google Cloud la implementación del despliegue continuo?
Google Cloud proporciona varias herramientas que ayudan a implementar el despliegue continuo de manera eficaz. Algunas de estas herramientas son:
-
Cloud Build: es la herramienta dentro de Google Cloud para Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD). Permite realizar despliegues automáticos utilizando recetas o scripts definidos por el usuario. Cloud Build sigue pasos predefinidos cada vez que un código necesita ser compilado o desplegado.
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Cloud Run: ideal para ejecutar contenedores de forma serverless, soportando aplicaciones de varios tipos, desde Kubernetes Engine hasta máquinas virtuales en Compute Engine.
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Cloud Source Repositories: un servicio para gestionar y versionar el código fuente, permitiendo integrar tanto Google Cloud Build como otros repositorios como GitHub o Bitbucket.
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Container Registry: una solución para almacenar y gestionar las imágenes de contenedores Docker, asegurando que nuestros artefactos permanecen accesibles y seguros.
¿Qué papel juegan los Google Cloud Buildpacks en el despliegue continuo?
Los Google Cloud Buildpacks son una herramienta innovadora que facilita la creación y manejo de contenedores sin necesidad de escribir manualmente los Dockerfiles. Esto resulta especialmente útil si no estás familiarizado con la construcción de imágenes Docker, o si prefieres concentrarte en el desarrollo de tu aplicación en lugar de preocuparte por los contenedores.
Los principales componentes de los Google Cloud Buildpacks son:
- Builder: agrupa todos los elementos necesarios para construir la imagen, incluyendo el Buildpack y el LifeCycle.
- Buildpack: inspecciona el código y genera un plan de construcción adecuado al lenguaje (Python, Java, PHP, etc.).
- LifeCycle: ejecuta el plan de construcción y genera la imagen final.
Estos Buildpacks son compatibles con el estándar OCI, lo que garantiza que las imágenes generadas sean utilizables tanto en Cloud Run como en otros entornos.
Ventajas de los Google Cloud Buildpacks
- Simplificación: no necesitas preocuparte por los detalles técnicos de los Dockerfiles.
- Compatibilidad: las imágenes resultantes son compatibles con diversos entornos gracias al estándar OCI.
- Optimización: los Buildpacks aseguran que las imágenes generadas sean de alta calidad y estén optimizadas según el mejor enfoque para cada lenguaje de programación.
Con todas estas herramientas y metodologías, Google Cloud facilita enormemente el proceso de despliegue continuo, logrando que sea más accesible para equipos de desarrollo de todos los tamaños. Si aún no has explorado estas soluciones, ¡es un gran momento para empezar! Con un enfoque centrado en SRE, podrás crear productos más sólidos y confiables para tus usuarios.