Cloud & DevOps

Google Cloud Fundamentals

Principiante 7 modulos • 18 horas •49 € IVA incluido

Curso introductorio para comprender Google Cloud Platform desde sus conceptos básicos, su modelo de organización de recursos y sus servicios principales de cómputo, red, identidad, datos, operación y coste.

Google Cloud destaca por su enfoque en proyectos como unidad de trabajo, su red global, servicios gestionados muy integrados y una fuerte presencia en analítica y plataforma. El curso enseña a leer esta nube con criterio práctico: cómo se organizan recursos, qué servicios cubren necesidades comunes y qué decisiones básicas afectan a seguridad, resiliencia y operación.

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Modulo 01. Introduccion a Google Cloud

Objetivo del modulo

Entender qué aporta Google Cloud como plataforma y cómo se diferencia su organización básica frente a otros proveedores.

Resultados esperados

Explicar la propuesta de valor de GCP.
Reconocer el papel de proyectos, regiones y red global.
Relacionar casos de uso con servicios fundacionales de la plataforma.

Desarrollo teorico

Google Cloud Platform se apoya en una red global privada, una fuerte orientacion a servicios gestionados y una organizacion de recursos centrada en el concepto de proyecto. Para muchos equipos, GCP resulta atractiva por sus capacidades en analitica, datos, contenedores y servicios gestionados, pero tambien por la simplicidad conceptual de algunos bloques clave una vez entiendes como se organizan proyectos, IAM y recursos.

La computacion en nube en GCP comparte principios con otros hyperscalers: pago por uso, elasticidad, automatizacion y servicios bajo demanda. Sin embargo, conviene entender la terminologia propia y las decisiones de diseño que diferencian a Google Cloud de AWS o Azure. Mientras AWS organiza recursos por cuenta y region, y Azure lo hace por suscripcion y grupo de recursos, GCP utiliza el proyecto como unidad central. El proyecto agrupa recursos, permisos IAM, APIs habilitadas y facturacion en un contenedor logico que determina el ambito de casi toda la operacion.

La red global de Google es uno de sus diferenciadores tecnicos mas relevantes. Google opera una de las redes privadas mas grandes del mundo, con cables submarinos propios, puntos de presencia en mas de 180 paises y una arquitectura de red definida por software. Esto tiene implicaciones practicas directas: el trafico entre regiones de GCP viaja por la red privada de Google en lugar de por internet publico, lo que reduce latencia y mejora seguridad. El modelo de red Premium Tier enruta trafico por la red de Google desde el punto de presencia mas cercano al usuario, mientras que el Standard Tier usa internet publico hasta la region de destino, con menor coste pero mayor latencia.

Las regiones y zonas definen donde se despliegan los recursos. Una region es una ubicacion geografica independiente, como europe-west1 (Belgica), europe-southwest1 (Madrid) o us-central1 (Iowa). Cada region contiene al menos tres zonas, que son centros de datos independientes con alimentacion, refrigeracion y red propias. Esta estructura permite diseñar arquitecturas resilientes distribuyendo recursos entre zonas dentro de una region o entre regiones para disaster recovery. No todos los recursos son zonales: algunos como Cloud Storage son regionales o multi-regionales, y otros como las reglas de firewall o los roles IAM son globales.

A nivel de organizacion de recursos, GCP ofrece una jerarquia que escala desde proyectos individuales hasta estructuras corporativas complejas. En la base estan los recursos individuales: instancias de Compute Engine, buckets de Cloud Storage, bases de datos Cloud SQL. Estos recursos viven dentro de un proyecto. Los proyectos pueden agruparse en carpetas, que a su vez pueden anidarse. En la cima esta la organizacion, vinculada al dominio de Google Workspace o Cloud Identity. Las politicas IAM y las politicas de organizacion se heredan hacia abajo en esta jerarquia, lo que permite aplicar controles de seguridad y gobernanza de forma centralizada.

Para un equipo que empieza con GCP, los primeros servicios que conviene dominar son los fundacionales. Compute Engine proporciona maquinas virtuales con control completo del sistema operativo, similar a EC2 en AWS. Cloud Storage ofrece almacenamiento de objetos escalable con diferentes clases de almacenamiento segun frecuencia de acceso: Standard, Nearline, Coldline y Archive. Cloud SQL gestiona bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL, SQL Server) eliminando la carga de parcheo, backups y alta disponibilidad. Cloud Run permite ejecutar contenedores de forma serverless, pagando solo por el tiempo de ejecucion. Y VPC proporciona redes virtuales privadas con subredes, reglas de firewall y conectividad.

El modelo de facturacion de GCP tiene caracteristicas propias que conviene entender desde el principio. La facturacion se vincula a una cuenta de facturacion que puede asociarse a uno o varios proyectos. Los descuentos por uso sostenido se aplican automaticamente cuando un recurso se usa mas del 25 por ciento del mes, sin necesidad de compromisos previos. Los compromisos de uso (CUDs) ofrecen descuentos mayores a cambio de reservar capacidad por uno o tres años. Las etiquetas (labels) permiten categorizar recursos para analisis de costes, aunque no afectan a permisos ni a la estructura logica del proyecto.

La consola de Google Cloud es la interfaz web principal para gestionar recursos, pero el trabajo serio con GCP requiere familiarizarse con herramientas adicionales. Cloud Shell proporciona un terminal en el navegador con gcloud CLI preinstalado y 5 GB de almacenamiento persistente. El SDK de Google Cloud (gcloud, gsutil, bq) permite gestionar recursos desde la linea de comandos local. Terraform y otras herramientas de infraestructura como codigo son fundamentales para entornos productivos. Y las APIs REST de GCP permiten automatizar cualquier operacion de forma programatica.

Los casos de uso donde GCP destaca especialmente incluyen analitica de datos y machine learning con BigQuery, Dataflow y Vertex AI; orquestacion de contenedores con GKE, que se beneficia de la experiencia de Google como creador de Kubernetes; aplicaciones serverless con Cloud Run y Cloud Functions; y cargas de trabajo que requieren alta conectividad global gracias a la red privada de Google. Tambien es frecuente ver GCP en estrategias multicloud, donde las organizaciones combinan proveedores segun fortalezas, usando por ejemplo GCP para datos y analitica mientras mantienen otros workloads en AWS o Azure.

La diferencia entre IaaS, PaaS y SaaS se manifiesta claramente en el catalogo de GCP. Compute Engine es IaaS: tu gestionas sistema operativo, runtime y aplicacion. Cloud Run y App Engine son PaaS: tu aportas la aplicacion y la plataforma gestiona infraestructura y escalado. Google Workspace es SaaS: todo esta gestionado. Elegir el nivel de abstraccion correcto para cada carga de trabajo es una de las decisiones mas importantes al diseñar en GCP, porque afecta directamente a coste, complejidad operativa, flexibilidad y responsabilidades de seguridad.

El modelo de responsabilidad compartida de GCP sigue el patron estandar de la industria: Google se responsabiliza de la seguridad de la nube (hardware, red, centros de datos, servicios base) y el cliente se responsabiliza de la seguridad en la nube (datos, identidades, configuraciones, aplicaciones). La frontera exacta varia segun el servicio: en Compute Engine el cliente gestiona desde el sistema operativo hacia arriba; en Cloud Run, desde la aplicacion; en BigQuery, desde los datos y permisos. Entender este modelo desde el primer dia evita asumir que la nube es segura por defecto sin configuracion del cliente.

Contenido ampliado

Concepto	Qué aporta en GCP
Project	Unidad base de recursos, IAM y facturación
Region	Ámbito geográfico de ciertos despliegues
Zone	Ubicación específica dentro de una región
Global network	Base para conectividad y servicios distribuidos

Puntos clave

El proyecto es una pieza central en Google Cloud.
GCP combina infraestructura, plataforma y servicios de datos con fuerte integración.
Entender organización de recursos evita perderse en el catálogo.

Checklist operativa

Identificar qué caso de uso se quiere resolver.
Entender en qué proyecto vivirían los recursos.
Relacionar región o zona con latencia y disponibilidad.

Errores frecuentes

Pensar que todos los recursos son globales.
Crear proyectos sin ownership o sin estructura lógica.
Enfocar GCP solo como catálogo y no como plataforma organizada.

Practica sugerida

Describe cómo organizarías en GCP una aplicación sencilla con frontend, backend y almacenamiento.

Preguntas de autoevaluacion

¿Qué función cumple un proyecto en GCP?
¿Por qué región y zona no son lo mismo?
¿Qué valor diferencial sueles asociar a Google Cloud?

Cierre

Entender Google Cloud empieza por comprender cómo organiza recursos y cómo su propuesta combina agilidad operativa con servicios gestionados muy integrados.

Aprender a estructurar recursos en GCP con criterio de ownership, facturación y operación.

Que aprenderas

Diferenciar proyecto, región y zona.
Entender cómo se agrupan recursos y permisos.
Evitar estructuras caóticas que dificulten gobierno y coste.

Contenido del modulo

Desarrollo teorico
Contenido ampliado
Puntos clave
Checklist operativa
Errores frecuentes
Practica sugerida
Preguntas de autoevaluacion
Cierre