Parte 19 — Google Cloud: arquitectura de datos y operación en producción

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Nivel: avanzado · Clases: 12 · Duración sugerida: 6–8 semanas

Operar CloudShop con la red global, servicios administrados, seguridad y plataforma de datos de Google Cloud.

Resultados de la parte

Al completar esta parte podrás explicar el dominio con lenguaje independiente del proveedor, implementar sus mecanismos esenciales, diagnosticar fallos y defender decisiones mediante evidencia, costo, seguridad y objetivos de confiabilidad.

Modelo mental

Google Cloud combina una jerarquía estricta de recursos con una red global y servicios data-first; proyecto, cuota e IAM forman una unidad operativa.

Secuencia

Clases

ID	Clase	Laboratorio	Horas
229	Resource Manager, folders, Shared VPC y guardrails	`governance`	4
230	Workload Identity Federation, IAM Conditions y PAM	`iam`	4
231	Red global, load balancing, PSC y Cloud DNS	`network`	4
232	Terraform, Infrastructure Manager y policy validation	`iac`	4
233	Cloud Run, Functions, API Gateway y Workflows	`serverless`	4
234	GKE Autopilot, Workload Identity y Config Sync	`kubernetes`	4
235	Cloud SQL, Spanner, Firestore y Bigtable	`data`	4
236	BigQuery, Dataflow, Dataproc y gobernanza de datos	`data`	4
237	Pub/Sub, Eventarc y entrega exactamente-una-vez	`messaging`	4
238	Cloud Operations, Trace y OpenTelemetry	`observability`	4
239	SCC, VPC Service Controls, KMS y FinOps	`security`	4
240	Proyecto: CloudShop productivo en Google Cloud	`capstone`	8

Evaluación de la parte

35 % laboratorios y evidencia reproducible.
25 % retos verificables.
20 % decisiones y ADR.
10 % seguridad, confiabilidad y costo.
10 % proyecto integrador de la parte.

Se aprueba con 80 % de clases en nivel B o superior y el proyecto integrador reproducible.

Pauta bibliográfica

Google Cloud Architecture Framework — Google.
Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Study Guide — Dan Sullivan.
Data Engineering with Google Cloud — Adi Wijaya.