Google Cloud onboard es una sesión introductoria a todo el ecosistema cloud.
Lo que más me llamó la atención es que su nube está partida en un montón de componentes. Éstos se pueden ir eligiendo sin tener mucho solape entre ellas para montar tu servicio. En mi opinión, el ejercicio de sincronización y armonía que ha hecho todo el equipo de cloud es posiblemente su mejor valor añadido. Esta sesión tiene una duración de 8 horas. Además, permite acceder a un entorno de pruebas con prácticas guiadas que permiten sacarte las certificaciones oficiales.
Con más o menos independencia cada servicio resuelve problemas concretos sin querer cubrir todas las necesidades o resolver todos los problemas. Aunque de pronto descubres una característica que parece ser irrelevante o con poco sentido. Sin embargo, esta característica resulta ser la pieza que engarza o facilita la inclusión con otro servicio. El equipo de Google ha sabido resolver la suma con distintas fases de todos los servicios individuales, logrando que no haya incompatibilidades. Esta idea que aparece en cualquier diapositiva de cualquier reunión de inicio de un proyecto, no es nada fácil de conseguir, más si cabe cuando por circunstancias extrañas se da la paradoja de Abilene y al final parece que todo el proyecto conjura contra sí para no alcanzar esos requisitos.
En definitiva la sensación de armonía es la idea fundamental que capte desde el minuto cero. Todo ello, tomadlo en duda pues está narrado desde mi posición de front-end.
Por contaros un poco más, la nube de Google tiene tres segmentos claramente diferenciados: sistemas de almacenaje, sistemas de maquinas virtuales y aplicaciones de machine learning.
Casi todos son sistemas gestionados o recubrimientos sobre productos de software libre en los que Google ha tenido mucho que ver. Ellos te facilitan la coordinación entre piezas, y los pequeños pormenores, los cuales casi siempre consumen gran parte del tiempo.
Almacenaje
Los sistemas de almacenaje o bases de datos destacan Bigtable y Spanner. Aunque tienes sistemas de almacenaje de todo tipo cada uno focalizado en una tecnología para resolver problemas concretos de su alcance. Bigtable es un hash gigante, las queries o consultas, no se pueden hacer por valor sino por la clave. Además, es una base de datos que aprende con el tiempo y replica eficientemente la información según se va usando más. La escalabilidad es pues su mejor arma. Sin embargo Spanner está pensada para hacer transacciones seguras. Esta base de datos exige que en cada centro de datos tenga un reloj atómico para verificar la exactitud de la modificación en toda la cadena.
Máquinas virtuales
Los sistemas de máquinas virtuales permiten personalizar el hardware asignado en función de número de núcleos y memoria RAM. Se trafica por segundo y se permiten maquinas preemptibles (esto es: no garantizadas). Este tipo de máquinas son útiles en un entorno ‘cluster’ para el cálculo de pequeños segmentos. La característica de esta máquina es su bajo coste. A cambio, existe la posibilidad de que la propia nube de Google te la quite para seguir haciendo sus propios cálculos y te la devuelva (nueva) cuando acabe su tarea. También destacan la arquitectura de servidores y gestión llamada Jupiter: una máquina especialmente diseñada para inteligencia artificial, con conectividad de 100.000 puertos de 10Gbps.
Inteligencia artificial o machine learning
Sospecho que el uso de esas máquinas son para el tercer segmento de la nube. Bajo la tecnología de Tensor Flow se desarrolla modelos y formas de entrenamiento de éstos. La arquitectura como he dicho, no es solo a nivel software, sino también hardware con Jupiter logrando capacidades de computo de 12 ExaBytes. La nube también te ofrece esta capacidad ya moldeada con sus modelos previamente entrenados en forma de API. La que me llama más la atención es Cloud Vision. Esta API reconoce y cataloga imágenes en todos sus aspectos. Es utilizada por empresas como Wallapop para filtrar imágenes no deseadas en sus procesos.
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