GCP Mindmap #5: Procesamiento y análisis de datos
Este mapa mental está desarrollado alrededor del ciclo de vida del dato. Por lo tanto, este mapa mental es más que una herramienta para listar los servicios de Google Cloud Platform: es una guía para entender cómo se enlazan y cómo se crean arquitecturas complejas para procesamiento de datos en la nube.
Algunos detalles importantes:
- En la fase de generación e ingesta, importante separar el tratamiento de los datos generados en batch o stream – algunos más tradicionales, como los logs de aplicaciones y sistemas/otros más innovadores como la internet de las cosas. En el proceso, gracias a Cloud Dataflow, ambos tipos de orígenes pueden unificarse.
- En el almacenamiento encontramos viejos conocidos del post anterior. BigQuery, ya lo adelantaba, aparece de nuevo en la fase de análisis. Y en esta fase aparecen servicios de Big Data e inteligencia artificial (Machine Learning y Deep Learning).
- Google dispone de herramienta de tratamiento interactivo de los datos (Datalab, Data Studio y Dataprep) pensados para perfiles de arquitectos y científicos de datos.
- Y por último, y un área (nueva de 2018) con servicios específicos para la Internet de las cosas (IoT Core e IoT Edge),
