Review del Cloud Next 2019: las 4 claves de la estrategia de Google Cloud

Review del Google Cloud Next 2019

La conferencia Google Cloud Next es un evento anual en la que Google define la estrategia a corto y medio plazo de su plataforma de servicios en la nube. También anuncian los nuevos servicios y productos que veremos próximamente en su portfolio.

Este año 2019 se estrenaba Thomas Kurian como nuevo CEO de Google Cloud tras casi 20 años como President of Product Development en Oracle. Le pasaba el testigo Diane Greene como ex-CEO hace apenas unos meses cuando se anunciaba el relevo de la máxima figura del negocio cloud del gigante tecnológico.

Además, este año contamos con la presencia de Sundar Pichai, CEO de Google que a diferencia de otras ediciones donde acostumbraba a aparecer brevemente haciendo mención a algunas cifras de negocio, este año expuso de forma precisa y clara los puntos clave de la estrategia de Google Cloud a medio plazo.

A partir de aquí puedes seguir leyendo o bien ver el video en el que te resumo el evento de Google.

1. Customer Ready

Ciertos sectores del mundo cloud tienen aún dudas de la capacidad de Google para ofrecer una suite de servicios cloud productivos para cualquier tipo de empresa o necesidad. En su intervención Sundar Pichai lo quiso dejar claro no con palabras si no con hechos. Mencionó referencias concretas de grandes clientes del sector bancario, media, retail y tecnológico (entre otros). Algunas referencias importantes fueron HSBC, The New York Times o Spotify los cuales confían desde hace tiempo en Google Cloud como proveedor cloud principal.

2. Multi-Cloud

Google está desplegando una estrategia de expansión sin atacar directamente a sus competidores. Quieren entrar en cuentas existentes desde su posición de desventaja en cuanto a Market Share, mediante el concepto de Multi Cloud. Ya a principios de 2019 hicieron público un informe sobre el futuro de Cloud Computing donde preveían un crecimiento de la estrategia multicloud de un 90% hasta 2024.

Para llevarlo a cabo, han anunciado su Caballo de Troya particular en esta batalla, Anthos, una plataforma multi-cloud que permite una gestión unificada de cualquier tipo de workload independientemente de donde esté desplegado, bien sea en recursos on-prem o en otros proveedores de nube pública.

3. Open Source

Google siempre ha hecho bandera de su enorme apoyo a la comunidad Open Source. Fueron pioneros hace años al liberar dos tecnologías que eran core en su momento y que lo son más a día de hoy como Tensorflow y Kubernetes. Siguiendo ese camino, y dejando al lado a otros competidores que no siempre buscan la colaboración con empresas detrás de algunas tecnologías Open Source, Google anuncia un programa de partnership con las mejores y más usadas bases de datos del momento.

Google quiere ofrecer de la mano de estas empresas una experiencia totalmente distinta con una única interfaz a través de la consola de Google Cloud, con un billing unificado y ofreciendo servicios totalmente gestionados.

4. Partners & Sales

Algo que Google ha tardado más de la cuenta en darse cuenta es la enorme importancia que tiene no sólo arroparse de la comunidad de desarrolladores y de las empresas detrás de tecnologías Open Source, si no de una red de partners en la que apoyarse y poder de ese modo entrar más fácilmente en ciertos sectores empresariales.

Por una parte anuncian grandes acuerdos con líderes históricos en el sector del Cloud Computing como Red Hat, Cisco, VMWare o NetApp y, por otra parte, describen grandes cambios e inversión importante en su programa de partners con distintos niveles y especializaciones.

Sundar Pichai, CEO de Google en Cloud Next 2019
Sundar Pichai, CEO de Google en Cloud Next 2019

Tras definir brevemente los pilares que van a sostener la estrategia a corto y medio plazo de Google, vamos a repasar los productos y servicios destacados de esta edición de la conferencia Cloud Next 2019.

1. Hybrid & Multi-Cloud

Anthos es el servicio estrella indiscutible de este Cloud Next 2019. Definido por un conjunto de tecnologías que permite la gestión completa de workloads en entornos multi-cloud, promete una experiencia unificada, una modernización de las aplicaciones on-prem y simplificación en la migración de aplicaciones.

Anthos se apoya en los servicios GKE (Kubernetes Engine) y GKE on-prem así como de una capa de configuración Anthos Config Management y una de Service Mesh con Istio.

Además, de forma simultánea anuncian Anthos Migrate, para automatizar y facilitar la migración y conversión de on-prem u instancias de máquina virtual corriendo en otras nubes directamente a contenedores en GKE.

La apuesta de Google Cloud por la contenerización de aplicaciones y orquestación con servicios basados de una forma u otra en Kubernetes es innegable.

2. Compute

Cloud Run es el nuevo servicio de computación dentro del portfolio de Google Cloud. Destaca por su increíble facilidad de uso y la versatilidad de las aplicaciones que pueden desplegarse en él.
Sólo tenemos que indicar la imagen del contenedor docker que queremos desplegar y tendremos un servicio expuesto (o no) totalmente disponible, autoescalable y con redundancia regional.
Además cuenta con una magnífica integración con servicios como Cloud Build o Cloud Container Registry que garantiza una experiencia fantástica.

compute portfolio google cloud

De forma adicional, anuncian también la versión en GKE (Cloud Run on GKE). La experiencia es exactamente la misma pero las aplicaciones no despliegan en un entorno serverless opaco, sino que lo hacen en nuestro cluster GKE que indiquemos. Esto nos proporciona una mayor flexibilidad en configuración, redundancia, escalabilidad, acceso, etc.

3. Api Management

Con Apigee Hybrid vemos de nuevo la intención de ser la referencia en entornos Multi Cloud o Hybrid Cloud. Este nuevo servicio dentro de la oferta de Apigee permite la configuración a bajo nivel de routing y seguridad de nuestras APIs así como la capacidad de agregación de inputs de distintas fuentes en distintas nubes y la generación de un único output unificado.

4. Databases

En la parte de bases de datos, han anunciado un programa de partnership muy prometedor con empresas que ofrecen soluciones empresariales de bases de datos Open Source. De esta forma se desmarcan de cierta manera de otros proveedores cloud que ofrecen soluciones propietarias y compatibles con ciertas tecnologías Open Source y pasan a liderar la apuesta en soluciones open source desplegadas de forma unificada y completamente gestionada dentro de la misma plataforma.

Algunos ejemplos de estas soluciones son:

  • Confluent fundada por el equipo que creó Apache Kafka
  • DataStax con su solución Apache Cassandra diseñada para entornos hybrid cloud
  • Elastic, los creadores de Elasticsearch.
  • MongoDB, Neo4j…

Son servicios totalmente gestionados con una experiencia unificada en Google Cloud y con un billing también unificado

5. Networking

Traffic Director
Es un nuevo servicio de networking de Google Cloud inspirado en Pilot, el módulo de routing de Istio. Con Pilot podemos definir reglas de gestión y configuración de tráfico y routing a alto nivel a través de un estándar de reglas que se traducen en configuraciones a bajo nivel compatibles con las instancias Envoy.

Una de las principales características de Traffic Director es su capacidad de definición de reglas de routing mediante interfaz que permite el enrutado a servicios desplegados en contenedores hasta servicios en grupos de instancias.

High Availability VPN and 100Gbps VPN
Completando la parte de networking, Google ha anunciado las VPNs en Alta Disponibilidad mediante la creación de dos interfaces asociadas al mismo VPN Gateway que potencialmente se conectarán a Gateways On Premise en configuración de Alta Disponibilidad. Con ello si un Túnel VPN pierde conectividad de forma temporal, los servicios no se verían afectados ya que automáticamente el tráfico pasa al Túnel activo.

También anunciaron la disponibilidad de VPN de alta capacidad con hasta 100Gbps de ancho de banda, crucial para aplicaciones con gran movimiento de datos entre redes.

6. Big Data & Analytics

BigQuery sigue siendo para Google un elemento clave en su estrategia en el liderazgo por el Data Warehousing de grandes empresas. En esta ocasión no han defraudado anunciado cuatro nuevas piezas que completan un magnífico puzzle en cuanto a herramientas para desarrolladores y usuarios de negocio se refiere.

BigQuery BI Engine
Se trata de un servicio de análisis en memoria que garantiza tiempos de respuesta por debajo de 1 segundo en situaciones de alta concurrencia. Una funcionalidad muy interesante para aplicativos orientados al reporting y análisis de datos en tiempo real.

Data Transfer Service
Este servicio de transferencia de datos permite conectar aplicaciones SaaS directamente con el servicio de ingesta de datos de BigQuery. No se precisa de ETLs o scripts de ingesta preconstruidos. Es un servicio totalmente gestionado y libre de programación por parte del usuario final.

Connected Sheets
Esta funcionalidad parece el deseo concedido a muchos analistas de negocio que acostumbran a realizar sus estudios, análisis y reportes en hojas de cálculo. A través de este servicio podremos conectar directamente nuestras hojas de Google Sheets con tablas de datos de BigQuery y de ese modo no necesitar conocimiento de lenguaje SQL pero aprovechar al mismo tiempo toda la capacidad del motor de BigQuery.

No contempla límite de filas y dispone al usuario de la capacidad de realizar tanto fórmulas y consultas en formato tradicional de hojas de cálculo como consultas SQL a través de una interfaz embebida en la propia herramienta.

Cloud Dataflow SQL
Con Cloud Dataflow SQL podremos directamente desde la interfaz de BigQuery realizar consultas SQL cuyos datos pueden estar almacenados en tablas de BigQuery o en datos provenientes de topics de Pub/Sub. La potencia de esta funcionalidad es tremenda para analistas de datos que pueden evitar a partir de ahora tener que escribir código compatible con Dataflow y limitarse a escribir consultas SQL a través de la interfaz de BigQuery

Data Fusion
Es un nuevo servicio de nivel 1 en su portfolio de Big Data & Analytics. Proviene de la adquisición de la empresa Cask Data, dado que está inspirado en CDAP, la que era su plataforma de creación de pipelines de datos para ecosistemas Hadoop.

Es un servicio totalmente gestionado que permite la integración y transformación de datos a través de sus ETLs. Estas ETLs no requieren de conocimientos de programación ya que pueden realizarse completamente desde una interfaz amigable donde vamos definiendo fuentes de datos, conectores y pasos de transformación.

Por supuesto la integración con el resto de servicios de Google Cloud es excelente y, al mismo tiempo, está orientado a una integración Multi-Cloud al estar basado en la tecnología open source antes mencionada, CDAP.

7. Machine Learning

En el apartado de Machine Learning podemos destacar tres grandes anuncios:

AI Platform en Google Cloud

AI Platform
Google hace un rebranding completo de su famoso servicio ML Engine. AI Platform mantiene sus principales características a través de un servicio totalmente gestionado de Tensorflow / Tensorflow Serving donde podemos definir modelos, entrenarlos y realizar predicciones a través de la API proporcionada sin preocuparnos de gestión de infraestructura o actualizaciones de software.

Complementa su oferta con la posibilidad de creación de Notebooks en el mismo entorno (en su momento conocido como Cloud Datalab) así como en mantener su apuesta por los entornos contenereizados basados en el ecosistema Kubernetes. Anuncia también soporte a pipelines de Kubeflow.

AI Hub
AI Hub nace como una plataforma donde compartir y adquirir productos relacionados con Machine Learning y que son fácilmente desplegables en el entorno de nuestros proyectos de Google Cloud. Desde Pipelines de Kubeflow conectados con otros servicios como Dataproc capaces de realizar jobs de Spark hasta Notebooks donde experimentar con nuestras Redes Neuronales.

En resumen, repositorios de conocimiento con despliegues directos a producción o para experimentación previa.

AutoML
En su portfolio de servicios AutoML basados en transfer learning anuncian AutoML Tables para datos tabulares. Totalmente gestionados y muy fáciles de usar a través de su interfaz.

Complementan también con AutoML Vision para detección de objetos, AutoML Video Intelligence para crear modelos customizados para las necesidades de cada cliente o AutoML Natural Language adaptado a las necesidades de cada aplicación.

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Google ha dejado claro en este Cloud Next 2019 que han venido al sector Cloud para quedarse y que su estrategia no pasa por una batalla directa con sus competidores. Es una estrategia a largo plazo basada en lo que prevén va a ser el Cloud Computing del futuro más próximo.

Síguenos atento/a, continuaremos contándote y analizando el día a día de las novedades de Google Cloud en nuestro blog.

Cloud Architect en Keepler. "Aprendiz de por vida e interesado en el cloud computing y las tecnologías públicas cloud. Ingeniero con amplia experiencia en desarrollo backend y habilidades en técnicas de machine learning. Apasionado por aprender y resolver problemas del mundo real. Disfruto del trabajo en equipo colaborativo, compartiendo conocimientos y creando productos increíbles."

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