La flexibilidad para integrarse directamente con APIs externas.

La mejora en la reutilización y mantenibilidad del código.

La capacidad de definir transformaciones de datos personalizadas usando solo Python.

La simplificación de la ejecución de consultas SQL ad hoc.

Identifica cuánta CPU, memoria y otros recursos consume una aplicación.

Proporciona una visión completa de tu infraestructura cloud y tus aplicaciones.

Cuenta, analiza y agrega en tiempo real los fallos de servicios cloud en ejecución.

Recoge y almacena todos los logs de la aplicación y de la infraestructura.

Configurar el intervalo de health checks del load balancer para reducir el reemplazo de instancias.

Asignar network tags a las instancias y permitir health checks del LB solo a las etiquetadas.

Añadir una IP pública en la plantilla para que los health checks puedan llegar a las VM.

Regla de firewall que permita a los rangos IP de health check del LB llegar al grupo de instancias.

El security posture de GKE es un enfoque multicapa que protege clústeres, cargas de trabajo y datos.

El security posture de GKE es una única capa de protección gestionada por completo por Google.

El security posture de GKE solo es relevante para organizaciones pequeñas, no para grandes.

El security posture de GKE solo se centra en la seguridad de red.

Standard tier

Pro version

Prime tier

Premium tier

Graphic Processing Unit (GPU)

Central Processing Unit (CPU)

Vertex Processing Unit (VPU)

Tensor Processing Unit (TPU)

Mover los datos a Bigtable.

Mover los datos a Spanner.

Mover los datos a BigQuery.

Cachear los datos usando Memorystore.

Usar Storage Transfer Service por Internet pública para transmitir los datos a un bucket de GCS.

Solicitar un Transfer Appliance para mover físicamente los datos a Cloud Storage.

Establecer una conexión Dedicated Interconnect de 10 Gbps para acelerar las transferencias.

Crear un job de Dataflow para ingerir los 300 TB on-premises a Cloud Storage en casi tiempo real.

Saved info permite guardar prompts con un formato más rico, como negritas y viñetas.

Saved info asegura que datos como tu puesto o empresa se apliquen de forma consistente en Gemini.

Saved info es donde guardas tus contraseñas de Gemini.

Saved info se comparte automáticamente con todos tus compañeros para fomentar la colaboración.

Partner Interconnect

Carrier Peering

Dedicated Interconnect

Direct Peering

Delegar IAM por Folder en una sola Organization, dando a cada departamento su propia Folder.

Usar una sola Organization y asignar IAM directamente en cada proyecto de todos los departamentos.

Ejecutar Organizations separadas por departamento para que cada equipo tenga control total de IAM.

Mantener una sola Organization y aplicar políticas IAM a nivel de Organization centralizadamente.

Usar Google Cloud Shell en Google Cloud Console para interactuar con los servicios de Google Cloud.

Usar GKE con un clúster interno para gestionar la CLI de gcloud e interactuar con los servicios.

Usar Google Cloud Workstations: entorno de desarrollo gestionado con la CLI de gcloud preinstalada.

Usar Identity-Aware Proxy (IAP) para acceder a una instancia central con la CLI sin instalarla.

Viewer

Billing Admin

Owner

Editor

Video Intelligence API

Speech-to-Text API

Natural Language API

Vision API

Tokenizar los números de tarjeta: sustituirlos por tokens antes de almacenar o analizar logs.

Enmascarar campos sensibles con Cloud DLP antes de exportar los logs de transacciones a BigQuery.

Cifrar los payloads completos de las transacciones con CMEK y limitar el acceso con roles de IAM.

Mantener los datos cifrados de tarjetas en Firestore y exponerlos a analistas con consultas fijas.

IAM es una solución SIEM cloud que recopila y analiza logs de dispositivos y apps de seguridad.

IAM da control granular sobre quién accede a los recursos de Google Cloud y qué puede hacer.

IAM es un servicio cloud que cifra datos alojados en la nube, tanto en reposo como en tránsito.

IAM es un sistema que detecta e impide que tráfico malicioso entre en una red cloud.

La gestión de servidores individuales.

La gestión de un grupo de clústeres de Kubernetes.

La gestión de switches de red físicos.

La gestión exclusiva de máquinas virtuales.

Ejecutar una Cloud Run Function con Cloud Scheduler cada 180 días para borrar los archivos antiguos.

Definir una regla de Object Lifecycle Management JSON: borra >180 días vía `gcloud storage`.

Mover los archivos >180 días a la clase de almacenamiento Archive para ahorrar costes sin borrarlos.

Aplicar una política de retención de 180 días en Cloud Storage para conservarlos durante ese tiempo.

Managed ML environment

MLOps

AutoML

Custom training

El comando bq load

BigQuery Data Transfer Service

El comando bq mk

Tablas externas