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Google on Board 2018: una nube poderosa, pero un evento no tanto

La cita para el Google On board 2018 prometía un evento masivo, que estuviera a la altura de la empresa. El lugar: el histórico estadio de River Plate.

Antes de hablar del contenido del evento, la organización quedó debiendo en varios aspectos, uno de ellos fue provocado por las bajas temperaturas que obligaron a casi la mitad de los asistentes a retirarse durante el segundo receso. Las bebidas calientes estaban restringidas originalmente a dos por persona, aunque luego este límite fue retirado por las inclemencias del tiempo. Muchos participantes en redes sociales manifestaron su disconformidad acerca de la situación sufrida en este evento. La sensación que experimentamos en Argentina, tuvo su eco también en otros países de Latinoamérica.

Ahora, volviendo al punto que nos interesa, hablemos sobre el contenido técnico.

El contenido técnico de Google on Board 2018

Según Google, la columna vertebral que comunica cada uno de los servicios que componen su red, es la más rápida y poderosa que existe y, su poder de procesamiento, resulta indudablemente superior a sus competidores. Ejemplos como Youtube, Google, Gmail y otros servicios que se usan sobre la nube de Google, pueden dar cuenta de una infraestructura es severamente vigorosa y siempre a disposición de sus clientes.

La nube de Google, (como todo en Google) intenta ser fácil, entendible y organizable. Es posible organizarla a partir de “proyectos”, así que podemos tener agrupados todos nuestros recursos. Aparte de que cada recurso está disponible a 3 clicks de distancia (una ventaja enorme para los que empiezan en la nube), otro beneficio del panel de administración es que en todo momento nos indica el costo aproximado de cada recurso.

Su oferta de infraestructura destaca 4 servicios:

1 – Compute Engine

Máquinas virtuales que, a diferencia de otros proveedores, el cliente puede personalizar en varios aspectos, como memoria RAM, procesador y tarjeta de video.

2 – App Engine

Es un servicio PaaS en el cual podemos, rápidamente, desplegar nuestras aplicaciones con un esfuerzo mínimo. Solo necesitamos enfocarnos en el código.

3 – Container Engine

Kubernetes, el orquestador de contenedores creado por Google. No hay mucho más que decir. Sirve para crear infraestructura dinámica, elástica y altamente disponible, con tolerancia a fallos, utilizando docker fácilmente. Esto es lo que propone Google Cloud.

4 – Cloud Functions

El servicio Serverless de Google, que utiliza el poder de la infraestructura para escalar de manera transparente. Aún se encuentra en fase de desarrollo de nuevas funcionalidades.

El bonus track

Y claro, de lo que Google está orgulloso es de sus servicios relacionados con Machine Learning. Ellos crearon uno de los frameworks más utilizados para este fin: TensorFlow. Asimismo, fueron más allá: desarrollaron la «TPU» (Tensor Processing Unit), un chip especialmente diseñado por Google para Machine Learning, utilizado de manera extensiva por diversos servicios que provee el gigante de Mountain View. Por eso, están más que preparados para aplicarlo en diferentes niveles.

Google Cloud ofrece soluciones de diferentes niveles de complejidad, incluso servicios que proporcionan a los más expertos en infraestructura la posibilidad de crear y entrenar rápidamente sus algoritmos. También disponibiliza sus servicios de Machine Learning ya entrenados y ofrece capacidades para traducir a diferentes idiomas, analizar y entender imágenes, texto y audio. Estos mismos recursos son los que usa para sus propios productos: Google Translate, Photos, sus asistentes virtuales y chatbots.

Concluyendo, aun con una mala organización, Google quiere posicionarse en Latinoamérica y lo intenta a través de “eventos” masivos, que invitan a los desarrolladores a usar su plataforma y también a certificarse o especializarse en data engineering. Consideramos que este reto, incluso para Google, parece desafiante. Habrá que darle tiempo para que mejoren ciertos aspectos y lograr así ser considerado una opción viable en el futuro.

PD: querido Google, NUNCA encontramos el patio de comidas 🙁

 

 

Diego Cañizares

Diego Cañizares es desarrollador backend en intive-FDV desde julio del 2017. Estudiante de Ingeniería en Informática de la Universidad Nacional de Avellaneda, Diego se especializa en Python, PHP y JavaScript. Apasionado por los desafíos de arquitectura de software, escalabilidad y performance, desde el 2009 participa como orador en numerosos eventos de difusión de la comunidad de software libre, en diversas provincias argentinas y en Uruguay. Docente y «chamuyero» del stand-up. Le molesta cuando el corrector cambia lo que está diciembre.

Rodolfo Cordero

Rodolfo Cordero es desarrollador en la compañía desde junio de 2016. Es Licenciado en Desarrollo de Software, graduado de la Universidad Latina de Costa Rica, país del cual es oriundo. Asiduo lector y melómano, hizo cursos de coctelería y barismo, habilidades con las que deleita al staff de intive-FDV en los afters organizados por la compañía.

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