Google Cloud para data scientists: aprovecha los recursos en la nube para el análisis de datos

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La mayoría de las empresas se enfrentan al reto de usar y procesar cantidades enormes de datos. No todos los servicios de computación cuentan siempre con las capacidades técnicas para trabajar a esa escala. Los recursos en la nube facilitan distintos cálculos y análisis de datos, lo que puede simplificar mucho el trabajo de los profesionales de TI y aumentar la eficiencia.

Ventajas de la computación en la nube para data scientists

Google Cloud Platform (GCP) es una plataforma en la nube eficiente que puede mejorar la gestión de datos, reducir costes económicos y de personal para la gestión de la infraestructura y permitir la configuración de red. GCP ofrece facturación por uso: las empresas solo pagan por los recursos de computación consumidos en cada ciclo de facturación. Esto permite escalar hacia arriba o hacia abajo con flexibilidad según sea necesario. El acceso a los servidores está disponible las 24 horas y la plataforma es altamente segura.

Gracias a esta plataforma, los data scientists pueden mejorar la gestión de su data warehouse y de distintos sistemas. Además, este servicio permite optimizar y personalizar al máximo múltiples procesos de computación y crear soluciones en la nube.

Ahora que ya hemos aclarado qué es GCP, veamos sus ventajas más destacadas:

• Alto nivel de seguridad, garantizado por métodos de protección eficaces;
• Acceso a la red global, la mayor del mundo;
• Muchos servicios proporcionan almacenamiento de datos fiable, así como su procesamiento para resolver diversos problemas de los especialistas;
• Reducción de costes: si comparamos con otros proveedores de nube, esta plataforma puede costar entre un 20 y 25% menos; en general, usar GCP permite ahorrar más de un 52% de los costes;
• Disminución de la carga de los servicios de la empresa en hasta un 80%; de lo contrario, las sobrecargas provocan fallos de software;
• Posibilidad de elegir configuración de la nube y memoria (ahorros de hasta un 50%).

Además, GCP pone a tu disposición inteligencia artificial y potentes capacidades analíticas. Con todas estas ventajas, Google Cloud Platform es una herramienta muy eficaz para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, permitiendo un ahorro significativo de costes y recursos.

Tipos de computación en la nube

Google Cloud Platform ofrece varias opciones de soluciones en la nube para que puedas elegir la que mejor se adapte a tu empresa. Cada opción requiere un nivel distinto de conocimientos técnicos de análisis de datos. Al elegir, define los objetivos de la empresa y los resultados que quieres conseguir.

IaaS

Infraestructura como servicio. La empresa dispone de una infraestructura con el software correspondiente, cableado de red, almacenamiento en contenedores, procesadores y la memoria RAM necesaria. Es decir, se alquila el equipamiento técnico. El resto corre por tu cuenta (administración): configurar la red, instalar el sistema operativo, elegir el procesador para la carga requerida, etc.

PaaS

Plataforma como servicio. En este caso, la empresa cuenta con una plataforma con un entorno completo que permite desarrollar aplicaciones. El proveedor se encarga de toda la selección técnica (procesador, RAM, almacenamiento, etc.).

SaaS

Software como servicio. El proveedor ofrece distintos servicios con el software que también administra (incluidas las actualizaciones automáticas). El proveedor gestiona por completo el equipo técnico y garantiza la seguridad.

Componentes clave de Google Cloud para el análisis de datos

GCP incluye varios componentes, cada uno con un propósito específico para el análisis de datos:

• Compute: permite ejecutar cálculos de cualquier complejidad, independientemente del volumen de datos;
• Cloud: almacenamiento en la nube con base de datos, que garantiza la seguridad de los datos allí alojados;
• Herramientas de gestión: monitorización, logging, informes de errores, trazas, depuración y más;
• Networking: red de nube virtual: sistema de dominios, red de entrega de contenidos, interconexiones, balanceo de carga;
• BigData: big data;
• Cloud Machine: aprendizaje automático;
• Herramientas de desarrollo en la nube (repositorios, endpoints, despliegue);
• Seguridad e identidad.

Este conjunto de herramientas te permite procesar de forma eficiente volúmenes masivos de datos y ejecutar procesos de cualquier complejidad. A continuación, veremos con más detalle los principales componentes de Google Cloud Platform.

BigQuery

Como servicio de computación en la nube de tipo IaaS, BigQuery ofrece capacidades de almacenamiento, análisis y gestión para volúmenes enormes de datos. Incluye opciones para crear, eliminar e importar datos. También es posible dar acceso al almacenamiento de datos a terceros o a un equipo de especialistas. Puedes integrar los datos almacenados con distintos programas. Además, dispone de una opción para crear y ejecutar aprendizaje automático. Los usuarios de este servicio disponen de 10 GB de almacenamiento en la nube y pueden realizar hasta un terabyte de consultas al mes.

App Engine

Computación en la nube de tipo PaaS. Este servicio permite desarrollar y alojar servicios web y aplicaciones móviles. El sistema cuenta con un amplio conjunto de funciones de gestión que facilitan el escalado del software. Además, una amplia variedad de APIs permite interconectar diferentes aplicaciones y acelerar el desarrollo del producto.

El servicio es compatible con varios lenguajes de programación. Los recursos básicos se ofrecen de forma gratuita con fines informativos. En el plan de pago, solo pagas por el volumen consumido.

Compute Engine

Computación en la nube de tipo IaaS. Permite crear y ejecutar máquinas en la nube sobre la infraestructura de Google. El acceso se realiza a través de la interfaz. Otras funciones incluyen máquinas en la nube de punto, posibilidad de cifrar datos y optimizar recursos mediante recomendaciones automáticas. Se ofrece una máquina virtual gratuita para uso del usuario.

Kubernetes Engine

El objetivo principal de este servicio es trabajar con aplicaciones en contenedores. Permite redimensionar y desplegar aplicaciones de forma automatizada. También incluye funciones de seguridad como cifrado de datos y escaneo de contenedores para identificar puntos débiles. El servicio es compatible con tecnologías básicas de contenedorización y virtualización de hardware.

Cloud Storage

Computación en la nube de tipo IaaS. Servicio de almacenamiento en la nube para datos no estructurados. Permite redimensionar la nube virtual de Google junto con funcionalidad adicional. Este servicio ofrece almacenamiento de hasta cinco terabytes en contenedores con asignación de claves individuales. Además, existe la posibilidad de optimizar y depurar datos para reducir lo innecesario.

Datastore

Proporciona una base de datos no relacional y escalable para aplicaciones. Un conjunto de opciones permite gestionar la segmentación y la sincronización de forma automatizada. Este servicio es perfecto para procesar datos de menor escala.

Container Registry

Es un registro unificado de contenedores que permite gestionar imágenes, llevar a cabo procesos de detección de vulnerabilidades y configurar accesos. En este caso, no es necesario alquilar una máquina virtual ni buscar espacio en disco para la empresa.

Toda la infraestructura y las herramientas necesarias se presentan como una solución completamente lista para usar. Puedes trabajar con contenedores a través del panel de control. Este servicio reduce los problemas a los desarrolladores a la hora de almacenar y desplegar imágenes de contenedores. También puedes integrarlo con procesos de CI/CD.

Cloud Functions

Con este servicio, puedes ejecutar aplicaciones en un entorno seguro y escalable sin crear ni mantener máquinas virtuales en la nube. Es decir, la aplicación desarrollada se ejecutará en los servidores de la empresa que presta este servicio y no necesitas disponer de tus propios servidores para ejecutar y probar la aplicación.

Hemos enumerado los servicios más básicos de GCP, aunque, por supuesto, hay muchos más, no solo para procesamiento de datos y desarrollo de software, sino también para garantizar un alto nivel de seguridad.

Casos de uso de Google Cloud

Estos son algunos ejemplos de grandes empresas que han utilizado GCP para resolver distintos retos de software.

Spotify

Spotify ofrece una amplia variedad de pistas de música y vídeos. Esta plataforma cuenta con más de 75 millones de suscriptores y cerca de 2.000 millones de playlists. Gracias a los servicios de GCP, fue posible crear una infraestructura fiable y aumentar la eficiencia del servicio de Spotify. También es posible completar solicitudes que antes llevaban un día y que ahora se resuelven en cuestión de minutos. Esto permite optimizar el rendimiento del servicio para sus usuarios.

X (antes Twitter)

La popular red social tiene unos 330 millones de usuarios activos. Twitter es un repositorio de cantidades ingentes de datos y, gracias al uso de GCP, ha mejorado significativamente la seguridad de su plataforma y ha ampliado sus capacidades de recuperación ante desastres.

BestBuy

Empresa internacional de venta de electrónica de consumo con más de 1.000 tiendas en todo el mundo. En su momento, crearon su aplicación utilizando App Engine, que permite a los usuarios crear su lista de deseos y compartirla con amigos.

Estas y muchas otras empresas globales, como Twitter, PayPal, eBay y 20th Century Fox, pudieron optimizar el funcionamiento de sus plataformas.

Conclusión

Google Cloud Platform es un proveedor clave de servicios en la nube que ofrece distintos servicios de computación y procesamiento de datos para habilitar la analítica y la optimización de procesos. Además, es posible utilizar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Gracias a GCP, las empresas pueden crecer mientras ahorran recursos y costes de forma significativa. GCP ofrece soluciones llave en mano para múltiples necesidades, incluida la modernización de infraestructura, la integración y la seguridad. Estos servicios resultan eficaces en muchas áreas de la actividad de una empresa, especialmente en el trabajo de los data scientists.

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