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Google Cloud Platform
Ruta de aprendizaje

Google Cloud Platform

Esta ruta está pensada para aprender las herramientas que te permitirán utilizar servicios en la nube para la creación y administración de tus aplicaciones.
Aprovecha todo el potencial de la nube de Google Utiliza sus servicios de computo, almacenamiento , además aprende a subir tus aplicaciones y código.
Ventajas de usar Google Cloud
Fundamentos

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Fundamentos de Google Cloud Platform por Xertica

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Processing

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Intermedio
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Curso de Google App Engine por Xertica

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Curso de Google Kubernetes Engine con Xertica

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¿Qué es y por qué aprender Google Cloud Plataform ?

Google Cloud Plataform es un conjunto de productos, servicios y herramientas con un gran potencial que te permiten desarrollar y administrar tus aplicaciones, garantizando escalabilidad y seguridad gracias a la infraestructura de Google. Engloba servicios de procesamiento, almacenamiento, Machine Learning y Big Data entre otros de los cuales hablaremos a continuación.

Procesamiento

Los servicios de computing en Google cloud brindan un rango de opciones escalables para satisfacer los requerimientos de cómputo, abarcando diversos servicios como son balanceo de carga, máquinas virtuales,etc, en una sola instancia.

En procesamiento encontramos herramientas como :

  • APP Engine que es un servicio enfocado a la creación y puesta en marcha de aplicaciones optimizando recursos.

  • Compute Engine se centra en tener una infraestructura como servicio, en la cual tenemos que configurar cada aspecto de esta infraestructura y hacer la gestión de nuestros recursos.

  • Kubernetes aprovechan las características de los dos productos anteriores para crear un sistema híbrido con opción de escalabilidad.

Storage

Un servicio de almacenamiento que se adapta a cada necesidad que ofrece bases de datos escalables, resilientes y de alto rendimiento para tus aplicaciones, además de ofrecer administración MySQL y de bases de datos NoSQL con el mayor rendimiento de la industria.
En storage encontramos herramientas como :

  • Cloud storage: Es un sistema de almacenamiento de objetos, que permite archivar datos no estructurados y ficheros de gran tamaño.

  • Datastore: Base de datos NoSQL altamente escalable y diseñada para almacenar datos de aplicaciones, almacena objetos que pueden ser usados directamente en nuestra aplicación.

  • Bigtable: Es otra opción de base de datos NoSQL con enorme escalabilidad, diseñado para administrar cargas de trabajo colosales con baja latencia y alto rendimiento uniformes.

  • SQL: Servicio para bases de datos MySQL y PostgreSQL totalmente administrado, facilitando así su configuración, mantenimiento y administración.

  • Spanner: Definido por Google como el servicio que proporciona la primera y única base de datos relacional, sin inconsistencia y horizontalmente escalable, garantizando una replicación síncrona de datos a baja latencia y gestionando cargas de trabajo muy pesadas.

Big Data

Estos servicios te permitirán extraer, procesar , transformar y consultar grandes cantidades de datos para tus proyectos.

En Big Data encontramos herramientas como :

  • Big Query: Base de datos interactiva para hacer análisis a grandes volúmenes de datos con tiempos de respuesta muy rápidos.

  • Cloud Pub/Sub :servicio que ingesta streams de eventos y los pasa a Cloud Dataflow para su procesamiento y a BigQuery para un posterior análisis.

  • Dataflow: Modelo de programación unificado y administrado para el desarrollo y ejecución de una gran variedad de patrones de procesamiento de datos como ETL’s, operaciones informáticas, feature engineering, etc.

  • Dataproc: Herramienta para administrar la infraestructura y optimización de servicios de Hadoop, Spark, Pig y Hive.

  • Datlab: Herramienta interactiva de gran potencia para explorar datos, analizarlos y visualizarlos, así como desarrollar modelos de aprendizaje automático en la Cloud Platform basado en Jupyter.

  • Dataprep: Servicio inteligente de datos que permite explorar, limpiar y preparar los datos visualmente estructurados o no para su análisis.

  • Genomics: Base de datos preparada para el procesamiento eficiente de ingentes cantidades de datos genómicos. Ofrece la misma tecnología utilizada para Google search y Google maps de cara al almacenaje, procesamiento en paralelo, análisis y distribución de grandes conjuntos de datos complejos.

Machine Learning

Este servicio facilita la creación y la implantación de modelos de machine learning que consiste en consiste en desarrollar técnicas que permitan identificar patrones permitiendo que un computador aprenda de ello. El Cloud ML Engine ofrece servicios de previsión y entrenamiento que se pueden utilizar en conjunto o individualmente con gran velocidad.

En Machine learning encontramos herramientas como:

  • Tensor Flow: Librería open source para crear y manejar modelos con redes neuronales. Soporta APIs de varios lenguajes (Python, C++, Java y Go), pero la que está más completa y sencilla de usar es en Python.

  • Visión API: Nos ofrece un modelo entrenado en el reconocimiento de imágenes. Este modelo es capaz de detectar caras, logos y etiquetas.

  • Speech api: API para transformar datos en formato audio a texto fácilmente y con alta precisión incluso en entornos ruidosos, aplicando modelos de redes neuronales.

  • Natural lenguage API: API que diseccióna la estructura y el significado de un texto mediante modelos de aprendizaje automático fáciles de usar, es decir, analiza nuestro lenguaje natural.

  • Translate API: Es una API que sirve para traducir texto de cualquier idioma a otro. Puede reconocer de manera automática el idioma del texto introducido y así traducirlo al idioma deseado.

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Glosario

Glosario

Big Data: Conjunto de información cuya longitud (número de registros), variedad (número de características por cada registro) y frecuencia (ritmo con el cual se actualiza la información) impiden que los métodos de procesamiento de datos convencionales sean suficientes para su manejo.

Machine Learning: Rama de la inteligencia artificial que se encarga del estudio de métodos automatizados por medio de algoritmos y estadística, para generar modelos matemáticos que permitan resolver tareas de forma tal que sea el software quien descifre por sí mismo como resolver dicho problema.

Docker: Runtime de contenedores que utiliza kubernetes para su ciclo de vida

Ciencias de datos: Campo de la ingenieria que usa diversos metodos estadisticos para extraer informacion valiosa y en base a ello obtener hallazgos que sean valiosos para toma de decisiones.

Escalabilidad: Crecimiento por demanda. Servicios escalables de acuerdo a la cantidad de información.

Automatización: Procesos automatizados para procesamiento de información.

Extracción: Extraer la información de otras fuentes, cloud providers, herramientas de terceros u on-premise.

Ingesta: Tomar la información y alimentar otros sistemas (cloud providers, servicios o herramientas de terceros)

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Raúl Goycoolea

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Antonio Guzmán

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Adriana Moya

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Carlos Arturo Prieto

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Kevin Loyola

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Cloud Specialist Associate en Xertica

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