El pasado jueves 8 de marzo asistí al evento Google Cloud OnBoard que se celebró en el salón de congresos del hotel NH Collection Barcelona Tower de L’Hospitalet. Sí, ese que parece que haya aterrizado un ovni en su tejado.
 

El evento consistía en una presentación de los servicios de Google Cloud Platform (GCP), la plataforma de servicios en la nube de Google. Básicamente lo que han hecho es poner a disposición del público las mismas herramientas que ellos han creado para manejar todos sus servicios. Estas herramientas constan, entre otras cosas, de servicios de computación, almacenamiento de datos (databases y archivos), gestión de redes, machine learning, etc.

Desde mi punto de vista, al haber trabajado hasta ahora con la plataforma cloud de Amazon, Amazon Web Services (AWS), lo que hacía durante las presentaciones era mapear los servicios que ofrece GCP sobre los que ya conocía de AWS. Y puedo decir que son esencialmente los mismos. De hecho, para muchas cosas comparten nomenclatura. Hablando allí con gente que ha trabajado con ambas plataformas me confirmaron que esencialmente es así, aunque quizás a GCP le falta pulir algunas funcionalidades. 

Una cosa que me gustó mucho de GCP, y que por ahora no tiene AWS, es la Google Cloud Shell. Esta Shell es una terminal de texto que se puede abrir en la misma web de la consola de GCP y además, ya tiene instalada la API de Google Cloud para gestionar los recursos por línea de comando. Esta API te la puedes instalar localmente en tu ordenador, pero la ventaja de la Shell es que al estar ya logueado en la cuenta de Google, no necesitas configurar tus credenciales para gestionar los recursos, ya dispones automáticamente de todos los permisos que tiene tu usuario de la plataforma.
 

No voy a entrar mucho en los detalles de los servicios, al final del post tenéis disponibles las diapositivas que se usaron durante las presentaciones. Si que expondré aquí mis impresiones, tanto de los servicios en sí como del evento en general.

Como he dicho antes, las presentaciones consistieron en enumerar los diferentes servicios y realizar algunas demos sobre qué se puede hacer con ellos. Para mi gusto, faltó que hubieran mostrado cómo se manejan éstos desde la consola web. Aunque es algo que puede aprenderse rápidamente. La primera vez que accedes al GCP no sabes muy bien dónde está cada cosa, pero dada la cantidad de material a exponer y las limitaciones de tiempo, debieron ir a lo más interesante.
 

Computación

En cuanto a servicios de computación, me sorprendió que no le dieran mucha importancia a las instancias de servidores virtuales. Parece que están tendiendo más a arquitecturas serverless, donde tú despliegas tu código directamente en la nube sin preocuparte por el dimensionamiento del servidor en el que se ejecutará o utilizas servicios concretos que ya se encargan de gestionar las máquinas virtuales que hay debajo de forma transparente al usuario.

Una cosa que sí que me gustó de las instancias es que, a diferencia de AWS donde tienen tipos predefinidos con su capacidad de CPU y RAM prefijada, GCP te permite definir tu instancia con la CPU y RAM que tú quieras. Es un servicio un poco más caro que las instancias predefinidas, pero sí te permite ajustar al máximo los recursos a tus necesidades. No necesitas sobredimensionar y a la larga puede salir más barato.

Data Storage

Sobre almacenamiento de datos, a parte de servicios de gestión de MySQL y PostgreSQL típicos, presentaron muchos servicios para bases de datos no relacionales (Hadoop, NoSQL) y de big data. Debo confesar que es un tema que desconozco mucho pero que me pareció interesante y la demo que hicieron sobre Big Data Query demuestra realmente el potencial.

Partiendo de uno de los big data sets que GCP tiene, en este caso los registros de uso de StackOverFlow, en apenas unos segundos pudieron obtener el número de aportaciones que se han hecho en StackOverFlow por parte de usuarios que tienen su localización en Barcelona y que postearon sobre temas de SQL. Es decir, que de todos los usuarios de StackOverFlow, primero se descartó aquellos que no tienen una localización definida. De las restantes, buscó los que la tienen como Barcelona y de todos ellos, buscó las aportaciones sobre SQL, y todo en apenas unos segundos.
 

Machine Learning

GCP dispone de servicios de ML ya entrenados para usar directamente, como pueden ser el reconocimiento de texto (escrito o extraído de imágenes), de voz (con algoritmos de cancelación de ruido de fondo) y de objetos (en imágenes o vídeo en directo). También dispone de herramientas para la creación y entrenamiento de estos servicios.
 

Marketing

Finalmente, como no podía ser de otra manera en un evento de estas características, animaron a todo el mundo a hacerse una cuenta de GCP y probarlo personalmente. Las nuevas cuentas creadas disponen de un saldo de 300$ para gastar en recursos y una vez agotados éstos, no se cobrará por ningún recurso nuevo a no ser que se indique explícitamente.
 

Formación

Para la formación también presentaron Qwiklab, un entorno de autoaprendizaje de GCP y AWS donde se presentan cursos compuestos por varios laboratorios guiados paso a paso para aprender a manejar ambas plataformas. Estos laboratorios se realizan sobre la plataforma real con unas cuentas que eliminan todos los recursos creados al cerrar la sesión. Cada curso cuesta ciertos créditos, aunque hay algunos con coste 0, que se pueden ir comprando bajo demanda o pagar una suscripción mensual con créditos infinitos por 55$.
 

Despedida

Y nada más por el momento. Si queréis saber más detalles o dar vuestra opinión, tenéis a vuestra disposición la sección de comentarios al final del artículo, no dudéis en escribirme. Os dejo con una fotografía de algunos de los obsequios que repartieron en el evento: pegatinas, un boli y un cuaderno.

 

Diapositivas

Aquí tenéis disponibles las diapositivas que se usaron en las diversas presentaciones del evento. En ellas podréis encontrar muchos más detalles de los que yo os puedo dar.

  1. Introducción a Google Cloud

  2. Primeros pasos con Google Cloud Platform

  3. Almacenamiento y Bases de Datos

  4. Compute Engine, App Engine y Networking

  5. Data Streaming con Pub/Sub y DataFlow

  6. Managed Hadoop con DataProc

  7. Big Data con BigQuery

  8. Machine Learning con Google Cloud

  9. Kubernetes Engine

  10. Formación

 

Foto de Cabecera: Pau Puig (@paxpuig)
Foto NH Collection Barcelona Tower: Wikipedia
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