Cómo conocí a nuestro cloud

La seguridad es un concepto curioso, sobre todo en el Cloud. Nadie duda de que es uno de los aspectos claves y de mayor importancia en el desarrollo de cualquier producto digital, pero es difícil poner “cara” o nombre a un servicio en concreto ya que la seguridad está distribuida en todos los elementos de la cadena, desde el desarrollo hasta el delivery.

El concepto “seguridad” es tan amplio que su interpretación suele estar ligada a la persona con la que hables. Si te diriges a un desarrollador seguramente se estará refiriendo a seguridad a nivel de aplicación, si hablas con un arquitecto de red tendrá en su cabeza securizar las comunicaciones o si hablas con un arquitecto de datos estará entendiendo la seguridad de los datos…

En este primer episodio hablamos de seguridad en Google Cloud con el objetivo de dar una visión global a los principales aspectos y servicios que esta nube ofrece en cada etapa del ciclo de vida de un producto digital. Para ellos empezaremos tratando dos de las “capas” que componen cualquier carga de trabajo:

-Application Security.

-Network Security.

Participantes:

Tomás Calleja, Óscar Ferrer, Andrés Navidad y José Berenguer, miembros del equipo Goodly.

Desde hace ya algunos años el concepto de computación multinube ha ido ganando terreno y cada vez son más empresas las que prefieren no casarse con un solo proveedor cloud, teniendo sus procesos en dos o más nubes públicas.

Existen múltiples razones por las que las compañías están abrazando entornos multi-cloud. Las más grandes tienen cierto miedo a la alta disponibilidad. Por un lado, la volumetría de sus cargas de trabajo puede que ponga en riesgo la capacidad del proveedor cloud en una región específica, buscando desbordamientos a otro cloud. En otras ocasiones la criticidad de sus cargas hace que una empresa no quiera apostar todo a únicamente un proveedor cloud y enviar un cloud lock-n.

Cada vez más, y especialmente en Europa, existen requisitos legales que, por ejemplo, obligan a que los datos no deben salir del país en el que operan.

Otras veces, son las tensiones políticas las que pueden hacer que un cloud sea baneado en un país determinado teniendo que adecuar tus cargas a otro proveedor.

Otros apuestan por entornos multi-cloud para sacar un mayor rendimiento económico. Optimizan, por ejemplo, su estrategia de datos o de infraestructura teniendo en cuenta donde les resulta más económico trabajar. Además se sienten relativamente protegidos frente a una subida de precios de un proveedor.

Como te puedes imaginar, si tener una nube ya es complicado de operar para las empresas, la cosa se complica cuando en tu entorno de trabajo son varias con las que tienes que trabajar.

Además, cada cloud tiene su propia idiosincrasia y sus detalles, que hacen que se requiera un conocimiento específico de cada nube para poderle sacar el mayor partido. Todo ese conocimiento es complicado de adquirir pero más aún de operar.

Google Cloud lleva como estandarte el lema “open cloud”, no solo por la apuesta específica que Google siempre ha hecho en favor del mundo open-source sino también porque está poniendo especial énfasis en el enfoque multi-cloud y como interoperar las diferentes nubes.

Esta apuesta tiene diferentes nombres según el servicio que utilices. Podemos hablar de BigQuery Omni si lo que buscamos es tener toda la capacidad de procesamiento de BigQuery utilizando datos distribuidos en diferentes nubes y on-prem. O bien de Google Anthos, el servicio que permite gestionar clústeres GKE independientemente de que estos corran en GCP, AWS, Azure u on-prem.

En este episodio hablamos un poco más de cómo este último, Google Anthos, puede ejecutarse en tu infraestructura virtualizada existente, en servidores bare metal sin una capa de hipervisor o en otro cloud, simplificando el control de tu cargas independientes del lugar donde se ejecuten.

Si quieres saber un poco más de nuestra visión multi-cloud no dudes en escuchar este episodio de la mano de Miguel Ángel Muñoz, un crack multi-nube ;)

Participantes:

Miguel Ángel Muñoz, Arquitecto Cloud en Paradigma.

Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.

Poco a poco el serverless se está extendiendo a más y más casos de uso: procesamiento, bases de datos, sistemas de mensajería o de CI/CD son solo algunos de los ejemplos. El procesamiento de grandes volúmenes de datos era uno de los campos que aún no había sido colonizado por el serverless pero parece que esto está a punto de cambiar. Hoy vamos a hablar de Dataproc serverless, que nos permite ejecutar trabajos de Spark sin necesidad de tener un cluster.

Empecemos definiendo un poco qué es Spark y qué es Dataproc:

Spark es un framework de procesamiento escalable sucesor de Hadoop MapReduce aunque la idea es la misma. Tiene gran aceptación en la comunidad BigData al ser uno de los frameworks más utilizados y queridos.

Cloud Dataproc es la manera de tener clusters gestionados por Google Cloud para ejecución de trabajos Hadoop MapReduce, Hive, Spark, Flink…. Gracias a Dataproc podemos levantar clusters de manera sencilla y económica.

El uso del serverless para la ejecución de nuestras cargas Spark nos ofrece ciertas ventajas como el poder abstraernos de la infraestructura, tener capacidad de cómputo inmediata o una gran flexibilidad de costes.

El nuevo Dataproc Serverless nos permite la ejecución de cargas Spark sin tener que preocuparnos por otra cosa distinta al código y los datos, lo que como desarrolladores, es algo que agradecer.

Si quieres saber más sobre este producto, cual es su experiencia a usarlo y sus puntos menos fuertes no te pierdas este programa de Cómo conocí a nuestro Cloud.

Intervienen Andrés Navidad, Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.

Puedes ver este episodio especial en vídeo en nuestro canal de YouTube @ParadigmaDigital https://youtu.be/YrGfqwlGfh4

En Cómo conocí a nuestro cloud siempre estamos hablando de servicios de Google Cloud y de la manera en la que nos facilitan la vida como compañeros de viaje en los proyectos que desarrollamos. En esta ocasión queríamos hacer un episodio especial en el qué resolviéramos una gran pregunta ¿Cuál es el servicio favorito de Goodly? Para ello nos reunimos 4 integrantes del equipo (José Berenguer, Andrés Navidad, Oscar Ferrer y Tomás Calleja) cada uno con una lista de sus 7 servicios favoritos ordenamos de menor a mayor. De esta forma fuimos diciendo los servicios y comentando entre nosotros sus principales puntos fuertes y débiles, a cada servicio se le ha asignado una puntuación correspondiente con su posición (7º - 1pt 6º -2pt….) para quedarnos al final con una lista ordenada en la que solo un servicio podía ser el campeón!!!

Algunos de los servicios que salieron fueron:

Firestore: La base de datos serverless estrella de Firebase. Destaca por su arquitectura 100% serverless y su posible punto flojo: no es código libre.

BigQuery: Uno de los claros favoritos al trofeo, el servicio de data warehouse tiene pago por uso, soporta cualquier carga, modelos ML... Un must have en todos los proyectos.

Cloud Monitoring & Logging: La suite de operaciones de Google nos permite tener “de fábrica” servicios que nos permiten la consulta de logs y tener controlados nuestros proyectos mediante la monitorización y las alarmas.

Compute Engine: Un clásico de las nubes y el pilar sobre el que se basan muchos otros servicios. Compute Engine nos ofrece MV bajo demanda con gran cantidad de opciones de configuración y seguridad, todo ello en modelo pago por uso.

Después de exponer todos los servicios candidatos y sus votos terminamos haciendo el recuento y seleccionando a los ganadores… No vamos a decir aquí el resultado pero os adelantamos que hay bastantes sorpresas. Si quieres saber el ganador y, de paso, conocer un montón de servicios interesantes. No te pierdas este especial en vídeo de Cómo conocí a nuestro cloud.

Si estás leyendo esto podemos asegurar casi al 100% que tienes interés en aprender más sobre Google Cloud, no solo los conceptos básicos sino también los más avanzados y lo que es más difícil: mantener este conocimiento actualizado al ritmo espartano que marcan los nuevos servicios y las actualizaciones de los existentes. Hoy vamos a ver con qué utilidades contamos para tan complicada misión digna de un agente 00. Para ello contamos con un Q muy especial, Roberto Barrios, Partner engineer en Google.

Intervienen:

Roberto Barrios, Partner engineer en Google.

Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.

Cada día oímos más y más sobre modelos de IA que realizan proezas como pintar cuadros o chatear con nosotros de manera brillante. Con la aparición de los modelos se ha visto que es muy difícil poder explicar el resultado del modelo o su funcionamiento. Esta falta de conocimiento pone nerviosos a gran cantidad de científicos de datos que se han puesto manos a la obra para poder tener explicabilidad de la IA. Hoy veremos en qué consiste, qué problemas soluciona y las herramientas que nos ofrece Google Cloud para implementarla.

Intervienen:

Bea Hernández y Moisés Martínez, miembros del equipo DatIA.

Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.

En el episodio de hoy hablamos de cuando usar máquinas virtuales, sus funcionalidad y el uso de los grupos de instancias. Ya que tarde o temprano vas a usar las máquinas virtuales en GCP este es un episodio que no te puedes perder.

Participantes:

Andrés Navidad, Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.

En este episodio hablaremos de los puntos fuertes y débiles de Apigee como plataforma de gestión, cuál es el futuro del servicio y daremos las claves para saber cuándo merece la pena usar una plataforma de gestión de APIs y cuando es mejor hacer uso de otros servicios.

Participantes:

Noelia Martín, equipo de Cloud Native en Paradigma.

José Berenguer, Óscar Ferrer y Tomás calleja, miembros del equipo de Goodly en Paradigma.

Las plataformas de gestión de APIs o API Management Platform son unas de las piezas de las que más se habla en las empresas siendo un pilar fundamental en la estrategia de sistemas. Después de tomar la decisión de tener todo apificado llega el momento de tenerlo, además todo controlado. Hoy vamos a hablar de estas plataformas, qué ofrecen y cuando es el momento de incorporarlas.

Participantes:

Noelia Martín, miembro del equipo de Cloud Native.

Óscar Ferrer y Tomás Cajella, miembros del equipo de Goodly.

Hola a todos y bienvenidos una vez más a un nuevo viaje en la nube del misterio…. En esta ocasión vamos a conocer de cerca la leyenda de un gran asesino en serie, asesino de servicios y productos evidentemente. Hoy en día todo el mundo ha oído hablar del temible “killed by Google”. Acompañadnos en este viaje por el misterio en el que descubriremos qué hay de verdad en este mito y qué hay de exageración.

Participantes:

Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros de Goodly.