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Google Cloud Platform: Demuestre su experiencia como ingeniero de datos o arquitecto en la nube.


Google Cloud Platform, es una suite que contiene diversos servicios que funcionan en la misma infraestructura que utiliza Google de manera interna, por ejemplo, con servicios como Youtube o Google Search. El conjunto de herramientas informáticas que proporciona la suite abarca Cloud Computing, Networking, Data Storage, Data Analytics, Machine learning, entre otras.


Cloud Platform provee los productos, servicios y herramientas para poder diseñar, realizar testing y lanzar las aplicaciones en la plataforma garantizando una gran escalabilidad y seguridad gracias al diseño de la infraestructura proporcionada por Google.

Esta infraestructura se divide en regiones y zonas. Al trabajar en distintas regiones se debe tener en cuenta el coste adicional para el tráfico de red entre éstas. Este enlace contiene información más detallada sobre este tema.

Dentro la variedad de productos y servicios dentro de la plataforma, vamos a mencionar las siguientes categorías:

  1. Computing

  2. Networking

  3. Storage

  4. Big data

  5. Machine learning

1. Computing.

Conjunto de productos que brindan un rango escalable de opciones para satisfacer necesidades relacionadas con la computación. Estos productos abarcan desde servicios globales y de balanceo de carga a máquinas virtuales flexibles de una sola instancia.


Servicio enfocado a la creación y puesta en marcha de aplicaciones (web, Android, etc). App Engine está soportado por una variedad de lenguajes de programación como Java, Go, PHP o Python, entre otros.


Plataforma que nos permite dotar de poder computacional a nuestras máquinas en el cloud. Se puede utilizar cualquier lenguaje ya que tenemos todo el control sobre nuestras máquinas.


Sistemas basados en contenedores Kubernetes aprovechan las características de los dos productos anteriores para crear un sistema híbrido. Destaca que se puede utilizar cualquier lenguaje de programación en su uso.

2. Networking.

Servicio formado por el conjunto de herramientas que permiten administrar todo lo relacionado con el funcionamiento de la red. Por ejemplo, conectar las diferentes VM (virtual machine) entre sí o aislarlas según las políticas que el usuario establezca en el flujo para compartir los recursos, configurar la red incluyendo información detallada de intervalos IP, cortafuegos, rutas, VPN, Cloud Router, publicar y mantener dominios mediante el servicio de DNS o gestionar el balanceo de carga según nuestro tráfico.


3. Storage

Conjunto de productos de almacenamiento de datos en la nube. El almacenamiento de objetos abarca las diferentes necesidades y precios, además de ofrecer administración MySQL y de bases de datos NoSQL escalables a nivel mundial con el mayor rendimiento de la industria.


Sistema de almacenamiento de objetos, que permite archivar datos no estructurados y ficheros de gran tamaño (PB), autogestionables y fácilmente integrables con el resto de servicios de la Google Cloud Platform.


Base de datos NoSQL altamente escalable y diseñada para almacenar datos de aplicaciones.Tiene soporte para las transacciones ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) y se puede integrar con la App Engine (entre otros).


Servicio de base de datos NoSQL con enorme escalabilidad, diseñado para administrar cargas de trabajo colosales con baja latencia y alto rendimiento uniformes. Debido a ello puede gestionar sin problemas millones de operaciones por segundo.


Servicio para bases de datos MySQL y PostgreSQL totalmente administrado, facilitando así su configuración, mantenimiento y administración. También permite la programación de la generación de backups para el mantenimiento de los datos y cuenta con la seguridad de Google. Es perfecto como servicio para aplicaciones de comercio electrónico y CRMs.


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. Como se puede intuir es ideal para empresas con un target de negocio global. Es muy útil para mercados financieros, garantizando así un control de la información y operaciones que se realizan a nivel mundial, en un sistema autoescalable, seguro, rápido y sincronizado.

4. Big Data

Consta de un conjunto de servicios que permiten procesar y consultar Big Data en el cloud para obtener respuestas de forma rápida.


Base de datos interactiva para hacer análisis a grandes volúmenes de datos con tiempos de respuesta muy rápidos. Es una base de datos de tipo WORM (write once read múltiple) en la que se pueden insertar datos vía batch o streaming hasta 100k filas por segundo.


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. Está diseñado para el envío de mensajes síncronos, fiables y con varios remitentes y destinatarios entre aplicaciones.


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. tanto por lotes como por streaming.


Herramienta para administrar la infraestructura y optimización de servicios de Hadoop, Spark, Pig y Hive. Nos permite levantar nuestros clusters de cualquier tamaño y lanzar en ellos nuestras tareas desactivando estas cuando terminen.


Herramienta interactiva de gran potencia para explorar datos, analizarlos y visualizarlos, así como desarrollar modelos de aprendizaje automático en la Cloud Platform. Se ejecuta en la Compute Engine y se conecta fácilmente al resto de servicios de la Cloud sin necesidad de autenticación para poder centrarse en las tareas relacionadas con la explotación de datos.


Servicio inteligente de datos que permite explorar, limpiar y preparar los datos visualmente estructurados o no para su análisis. Data prep funciona sin la necesidad de servidores y a cualquier escala, tampoco necesita una implementación ni administración de la infraestructura.


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.

5. Machine Learning

Disciplina perteneciente a las Ciencias de la computación y de la rama de inteligencia artificial cuyo objetivo consiste en desarrollar técnicas que permitan identificar patrones y que un ordenador pueda aprender de estos.

Google proporciona su propio servicio Cloud Machine Learning Engine de cara al desarrollo de proyectos que se sirvan de los principios de Machine Learning. El servicio administrado completamente, escalable, y distribuido gracias a la aceleración de GPU para los conjuntos de datos más grandes, proporcionando así un entrenamiento predictivo balanceado, escalable y automático compilado en modelos matemáticos que nos permiten comprender la información extraída del dataset y generar visualizaciones de cara a extraer conclusiones para obtener un valor añadido de la información almacenada en los servicios de Storage comentados anteriormente.

Cloud Machine Learning Engine soporta las siguientes librerías y APIs:


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.


Vision API nos ofrece un modelo entrenado en el reconocimiento de imágenes. Este modelo es capaz de detectar caras, logos y etiquetas. Permite transcribir texto a partir de una imagen y generar un análisis sentimental de la imagen.


API para transformar datos en formato audio a texto fácilmente y con alta precisión incluso en entornos ruidosos, aplicando modelos de redes neuronales. Es capaz de reconocer más de 80 idiomas y variantes, lo que facilita el procesamiento de este tipo de datos incluso si se trata de datos a nivel internacional.


API que disecciona la estructura y el significado de un texto mediante modelos de aprendizaje automático fáciles de usar, es decir, analiza nuestro lenguaje natural. Puede ser utilizada para extraer información sobre personas, lugares, eventos y muchos más elementos que se mencionan en el texto.


Tal y como da a entender el nombre, 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. El modelo detrás de esta API se está actualizando constantemente para mejorar las traducciones, así como para incluir nuevos idiomas.

En definitiva, como se puede ver después de esta introducción al mundo de la Google Cloud Platform, existe un mundo de posibilidades para desarrollar un nuevo software que nos genere un valor dentro de nuestra empresa.

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