Google Cloud Platform (GCP) es el conjunto de servicios de computación en la nube que ofrece el gigante de Mountain View. Aunque fue lanzada en 2011, un año después de Microsoft Azure y cinco años después del nacimiento de Amazon Web Services (AWS), en 2020 fue reconocida como líder junto a sus dos competidores en el Cuadrante Mágico de Gartner para la categoría de servicios de infraestructura y plataforma en la nube. Los servicios de Google Cloud Platform se dividen en algunos macrosegmentos:
- informática
- archivo y base de datos
- big data y machine learning
- red
- herramientas para desarrolladores
- identidad y seguridad
Dentro de cada ámbito, se pueden liberar recursos individuales eligiendo una de las 24 áreas geográficas donde se encuentran los centros de datos de Google. En Europa, por ejemplo, se encuentran actualmente en Londres, Bélgica, Países Bajos, Zúrich, Fráncfort y Finlandia. Pronto estarán disponibles en Varsovia, París, Madrid y Milán.
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Las diferentes características de Google Cloud Platform
Siguiendo el esquema anterior, estas son las principales características de la plataforma en la nube de Google.
Informática
En cuanto a la “computación”, los servicios de GCP incluyen diferentes tipos, que van desde el IaaS (Infrastructure-as-a-service) de Compute Engine, que ofrece máquinas virtuales, al PaaS (platform-as-a-service) de App Engine, que proporciona alojamiento de aplicaciones altamente escalables, desde Kubernetes Engine, con el que gestionar los clústeres del conocido orquestador de código abierto, hasta el FaaS (function-as-a-service) de Cloud Function, que actúa como un entorno sin servidores con el que ejecutar código sin gestión de servidores y con el que conectar servicios en la nube, incluidos los de terceros. Para perfeccionar la oferta de GCP en el ámbito de la informática está Cloud Run, una plataforma totalmente gestionada para desplegar y escalar aplicaciones en contenedores.
Archivo y base de datos
En lo que respecta al almacenamiento, hay nueve servicios de Google Cloud Platform que pueden rastrearse en esta área. Sin enumerarlas todas, podemos mencionar Cloud Storage, Cloud SQL y Cloud Bigtable. El primero permite un almacenamiento ilimitado con la posibilidad de recuperar los datos según la frecuencia deseada, desde la estándar para datos de acceso frecuente como los utilizados para sitios web y aplicaciones móviles, hasta datos que pueden conservarse durante al menos 365 días como los de los registros normativos.
Cloud SQL es un servicio totalmente gestionado para bases de datos relacionales MySQL, PostgreSQL y SQL Server. Permite automatizar las copias de seguridad, la replicación, los parches de encriptación y los aumentos de capacidad, con una disponibilidad superior al 99,95% en cualquier parte del mundo. Bigtable es una base de datos NoSQL escalable que puede pasar de cientos a millones de operaciones de lectura/escritura por segundo sin problemas añadiendo o eliminando nodos del clúster.
Big data y machine learning
BigQuery, en la categoría de big data y machine learning, es el almacén de datos sin servidor de Google Cloud Platform. Ofrecido en modo SaaS (software como servicio), integra algoritmos de aprendizaje automático para obtener información en tiempo real sobre diversos procesos empresariales. Cloud Dataflow, por su parte, permite el procesamiento unificado de datos tanto en streaming como en modo histórico o por lotes. Su objetivo es minimizar los tiempos de latencia de la pipeline, al tiempo que se reducen los costos de procesamiento mediante el escalado automático de los recursos con la capacidad de particionar y redistribuir automáticamente su uso. Otros servicios de GCP para big data y machine learning se centran en la ejecución en entornos de código abierto, como Cloud Composer basado en Apache Airflow, o Dataproc para ejecutar clusters de Hadoop y Spark.
Red
Google Cloud Platform también incluye funciones de red, como la nube privada virtual (VPC), con la que se pueden conectar los recursos de GCP y permitir que los equipos los aíslen dentro del mismo espacio IP privado compartido. Además, con el servicio Cloud Load Balancing, definido por software, la distribución de recursos y el equilibrio de carga en una o varias zonas geográficas cercanas a los usuarios pueden satisfacer los requisitos de alta disponibilidad, tal y como se aplica al tráfico HTTP(S), TCP/SSL y UDP. Para completar la parte de la red, la función Cloud Interconnect extiende la red local a la red de Google a través de una conexión de alta disponibilidad y baja latencia.
Herramientas para desarrolladores
Hay tres herramientas principales al servicio de los desarrolladores incluidas en la plataforma en la nube de Google: Cloud Scheduler, Container Registry y Cloud Tasks. El primero es un servicio de nivel empresarial con el que se pueden programar diversos trabajos, incluidos los trabajos por lotes, los trabajos de big data y las operaciones de infraestructura en la nube. Permite, incluso desde una única consola, automatizar tareas, reduciendo así el trabajo y las intervenciones manuales. Container Registry es el sistema de GCP diseñado para almacenar y gestionar imágenes de contenedores Docker. Además de permitir la configuración de pipelines CI/CD, ayuda a detectar vulnerabilidades de forma actualizada con las nuevas amenazas. Cloud Tasks, por último, es la herramienta para escalar microservicios de forma independiente, ya que permite la ejecución de tareas asíncronas y se presta a organizar un gran número de tareas distribuidas con menos colas.
Identidad y seguridad
En cuanto a los requisitos de identidad y seguridad, los servicios de Google Cloud Platform incluyen herramientas como Cloud Key Management para la gestión de claves de cifrado simétricas y asimétricas, así como servicios para identificar, clasificar y proteger los datos sensibles (Cloud Data Loss Prevention). Además, el modelo de cumplimiento de la plataforma tiene en cuenta las diferencias geográficas y, por lo tanto, garantiza que la gestión de la privacidad de los datos cumple, por ejemplo, la directiva estadounidense HIPAA o la directiva europea GDPR.
¿Cuánto cuesta Google Cloud Platform?
GCP ofrece una prueba gratuita de 300 dólares durante 90 días. Para acceder a ella, basta con tener una cuenta de Gmail y una tarjeta de crédito u otro método de pago de los aceptados por Google. La empresa quiere señalar que la creación de una cuenta de facturación no coincide con el cobro durante el periodo de prueba gratuito, sino que se utiliza para verificar la identidad del abonado. Durante este periodo, se pueden probar uno o más productos como Compute Engine, Cloud Storage o BigQuery. La prueba se considera terminada cuando se gasta la cantidad de crédito de 300 dólares incluso antes de los 90 días o al final de los tres meses. Para conocer los detalles del programa Google Cloud Free puedes visitar la página dedicada donde se muestran los límites de uso divididos por servicio.
Para calcular el costo real de los servicios de GCP, Google pone a disposición su calculadora de precios de la nube. Se trata de una calculadora personalizable con la que, seleccionando el tipo de servicio, elementos relacionados como el número de instancias, la ubicación del centro de datos y otros parámetros, se obtiene una estimación de cuánto se pagará en la moneda que se desee. Por ejemplo, almacenar 512 GiB durante un mes en Cloud Storage cuesta poco más de 10 euros. Sumando todos los servicios elegidos de la lista puedes hacerte una idea del importe final, pero para estar seguro de que se corresponde con el costo real tienes que contratarlo, por supuesto.
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