Cómo conocí a nuestro cloud

La IA generativa ha llegado como un torrente para facilitarnos la vida con innumerables casos de uso: info chatbots, resúmenes, extracción de insights, automatización de procesos…. Una verdad indiscutible es que para hacer Inteligencia Artificial, de cualquier tipo, se necesitan datos y que estos sean de calidad. Es en este punto cuando muchas de las organizaciones se están dando cuenta de que su “despensa” de datos no está ni todo lo organizada que pensaba ni con la cantidad de datos ideal. En el episodio de hoy vamos a hablar de qué características tienen los data warehouses para poder realmente sacar partido a la IA. Y para ello contamos con Pablo Carlier, Head of Data e IA para Iberia en Google Cloud. Además este episodio puedes verlo en vídeo en nuestro canal de YouTube @ParadigmaDigital

El Cloud nos ofrece velocidad, innovación y gran cantidad de servicios a golpe de click o línea de terraform. El problema viene cuando esta facilidad se vuelve descontrol y terminamos gastando mucho más dinero del que pensábamos y sin saber muy bien en qué. Para ayudarnos en esta misión tenemos FinOps Hub, un servicio de Google Cloud que nos agrupa en un mismo sitio todas las funcionalidades disponibles para controlar, gestionar y optimizar el consumo. Se podría definir Cloud FinOps como un marco operativo y un cambio cultural para maximizar el valor comercial de la nube, permite la toma de decisiones oportunas basadas en datos y crea responsabilidad financiera a través de la colaboración entre los equipos de ingeniería, finanzas y negocio. Pero ¿Por qué surge la necesidad del finOps?

En todas las empresas nos encontramos con un ecosistema de aplicaciones más o menos complejo pero siempre creciente. ERP, CRM, OKRS…. El poder conectarlas de manera sencilla, rápida y fácil de mantener es el sueño de cualquier CIO y es por eso que las plataformas de integración se están convirtiendo en piezas estelares. Google también piensa de esta manera y por eso ha sacado APP Integration, su plataforma de integración fácil. En el episodio de hoy vamos a ver en qué consisten estas plataformas en general y más concretamente la de Google.

La IA generativa ha sido la palabra de moda en 2023 y todo apunta a que estará en una muy buena posición en el 2024 y es que casi todos estamos oyendo hablar de este término en nuestra vida cotidiana. Desde que ChatGPT hizo su aparición los acontecimientos se han precipitado y nos encontramos con un sinfín de modelos y servicios que usan esta tecnología de manera sorprendente. Las empresas son conscientes de lo que va a suponer la revolución de la IA Generativa y ya se han puesto manos a la obra para integrar esta tecnología en sus procesos y no siempre con los mejores resultados…. Por eso vamos a ver los 5 principales errores que están cometiendo las empresas a la hora de implantar la IA Generativa.

¿Son los modelos multimodales una verdadera revolución? ¿Cambiarán mucho nuestra forma de usar los LLM? Si quieres saber nuestras opiniones y conocer más sobre Gemini no te pierdas este episodio de Cómo conocí a nuestro cloud.

Como vimos en el anterior episodio, BigQuery es una gran herramienta a la hora de trabajar con nuestros datos, sin importar lo grande que sea su volumen podemos ejecutar queries para hacer consultas o transformaciones de los mismos. El problema viene cuando queremos enlazar varias queries para que se ejecuten de forma ordenada y controlada. Para solucionar esto sirve Dataform, un producto que nos permite llevar a BigQuery al próximo nivel y hoy vamos a contarte cómo funciona.

Si de algo se nos puede acusar en este programa es de ser grandes fans de BigQuery y es que, por sus características y casos de uso, es un servicio que se ha instalado muy dentro de nuestros corazones. Pero los años van pasando para todos y hemos pensado que sería bueno hacer un punto de control para ver cómo es BigQuery hoy en día y si continúa suponiendo un valor diferencial de Google Cloud.

El año 2023 ha sido sin duda el año de la IA generativa. En este podcast se ha hablado mucho sobre este tema y se ha generado un gran interés por parte de los medios y las grandes empresas tecnológicas. Con el fin de cerrar el año, el equipo del Goodly se ha propuesto hacer algunas predicciones sobre lo que sucederá con la IA generativa en el 2024.

El serverless es una forma de computación que ofrece muchas ventajas, como la escalabilidad, la flexibilidad y el ahorro de costes. Sin embargo, algunas empresas pueden tener dudas sobre cómo implementar serverless en un entorno empresarial, ya que puede suponer un reto para gestionar el tráfico de forma privada, evitar ex-filtraciones, utilizar firewalls o conectar con on-premise. En este podcast volvemos a contar a Julio Diéz, Strategic Cloud Engineer en Google, donde nos abrirá los ojos para poder trabajar con serverless sin renunciar a los requisitos de seguridad que exigen las grandes empresas.

El serverless es una de las tecnologías que mejor ha sabido explotar la nube, pero aún hay gran cantidad de empresas que no han dado el salto. Hoy vamos a hablar de cómo usar Cloud Run de manera segura y organizada. Participantes: Julio Díez, Strategic Cloud Engineer en Google. Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.

Los chatbots son como las chinches, queramos o no, están aquí y han venido para quedarse, pero ¿tienen sentido ahora que todo el mundo habla de la IA generativa? ¿Qué ha supuesto esta tecnología? ¿Hay que tirar los chatbots actuales? En el episodio de hoy vamos a responder a muchas de estas preguntas y ha dejar alguna nueva en el aire… Participantes: José Ramón Berenguer, Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo Goodly.

Desde hace siglos, los informáticos hemos soñado con poder programar sin hacerlo y como nos podemos imaginar, se ha intentado de muchas maneras a lo largo de la historia. Casi siempre con discretos resultados. Ha sido en los últimos años donde el no-code y el low code han ido pillando fuerza y sus resultados hoy en día son visibles y reales. Hoy hablaremos de este tipo de tecnologías centrándonos en FlutterFlow y Firebase, un stack muy robusto para hacer apps de manera sencilla pero potente. Participantes: Adriá Solé y Guillermo Crespo, miembros del equipo de Pleg. Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembro del equipo de Goodly.

Hace pocos días se celebró el 25 aniversario de Google y en este episodio hemos querido echar la vista atrás para descubrir cómo esta compañía ha cambiado nuestras vidas y el mundo en el que vivimos. Presentado por Tomás Calleja y Óscar Ferrer y con la intervención de Patricia Prieto, José Berenguer y Andrés Navidad, miembros del equipo de Goodly.

La IA Generativa acaparó prácticamente todo el Google Next 2023. Pero también se presentaron novedades y nuevos servicios de Google que quedaron eclipsados por el boom de la Gen AI. ¿Cuáles fueron los más destacados? En este capítulo hablamos de algunos de ellos. Participantes: Andrés Navidad, Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.

Si te interesa la IA o simplemente quieres estar al día de los avances presentados en el Next, el evento más importante sobre Google Cloud, no puedes perderte este episodio de Cómo conocí a nuestro cloud. Participantes: Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.

En el episodio anterior, exploramos qué son las IA generativas y cómo están revolucionando el panorama tecnológico. En este artículo, nos centraremos en los productos que Google Cloud ha lanzado para permitir a las empresas aprovechar esta tecnología en sus aplicaciones y operaciones. Moderadores: Tomás Calleja y Óscar Ferrer, miembros del equipo de Goodly en Paradigma. Invitados: Ángel Delgado, Machine Learning Engineer en Paradigma. José Berenguer, miembro de Goodly en Paradigma.

La IA generativa está cambiando la forma en que trabajamos y nos relacionamos con la tecnología. Google se encuentra a la vanguardia de este cambio, brindando soluciones innovadoras y potentes en este campo. Estamos viviendo una era emocionante en la que estas tecnologías transforman nuestro mundo, y la apuesta de Google con su suite Gen AI demuestra el potencial que esta revolución tiene para impulsar la eficiencia, la productividad y la experiencia del cliente. Moderadores: Tomás Calleja y Óscar Ferrer, miembros del equipo de Goodly. Invitados: Ángel Delgado, Machine Learning Engineer en Paradigma Digital. José Berenguer, miembro de Goodly.

En el anterior episodio, Cómo securizar tus aplicaciones en Google Cloud, hablamos de los principales servicios que ofrece Google para proteger tus productos digitales, tanto en la capa de aplicación como en la parte de comunicaciones de red. En este episodio vamos a continuar hablando sobre cómo securizar el resto de la cadena de desarrollo de un producto digital empezando por la infraestructura. Participantes: Tomás Calleja, Óscar Ferrer, Andrés Navidad y José Berenguer, miembros del equipo Goodly.

La seguridad es un concepto curioso, sobre todo en el Cloud. Nadie duda de que es uno de los aspectos claves y de mayor importancia en el desarrollo de cualquier producto digital, pero es difícil poner “cara” o nombre a un servicio en concreto ya que la seguridad está distribuida en todos los elementos de la cadena, desde el desarrollo hasta el delivery. El concepto “seguridad” es tan amplio que su interpretación suele estar ligada a la persona con la que hables. Si te diriges a un desarrollador seguramente se estará refiriendo a seguridad a nivel de aplicación, si hablas con un arquitecto de red tendrá en su cabeza securizar las comunicaciones o si hablas con un arquitecto de datos estará entendiendo la seguridad de los datos… En este primer episodio hablamos de seguridad en Google Cloud con el objetivo de dar una visión global a los principales aspectos y servicios que esta nube ofrece en cada etapa del ciclo de vida de un producto digital. Para ellos empezaremos tratando dos de las “capas” que componen cualquier carga de trabajo: -Application Security. -Network Security. Participantes: Tomás Calleja, Óscar Ferrer, Andrés Navidad y José Berenguer, miembros del equipo Goodly.

Desde hace ya algunos años el concepto de computación multinube ha ido ganando terreno y cada vez son más empresas las que prefieren no casarse con un solo proveedor cloud, teniendo sus procesos en dos o más nubes públicas. Existen múltiples razones por las que las compañías están abrazando entornos multi-cloud. Las más grandes tienen cierto miedo a la alta disponibilidad. Por un lado, la volumetría de sus cargas de trabajo puede que ponga en riesgo la capacidad del proveedor cloud en una región específica, buscando desbordamientos a otro cloud. En otras ocasiones la criticidad de sus cargas hace que una empresa no quiera apostar todo a únicamente un proveedor cloud y enviar un cloud lock-n. Cada vez más, y especialmente en Europa, existen requisitos legales que, por ejemplo, obligan a que los datos no deben salir del país en el que operan. Otras veces, son las tensiones políticas las que pueden hacer que un cloud sea baneado en un país determinado teniendo que adecuar tus cargas a otro proveedor. Otros apuestan por entornos multi-cloud para sacar un mayor rendimiento económico. Optimizan, por ejemplo, su estrategia de datos o de infraestructura teniendo en cuenta donde les resulta más económico trabajar. Además se sienten relativamente protegidos frente a una subida de precios de un proveedor. Como te puedes imaginar, si tener una nube ya es complicado de operar para las empresas, la cosa se complica cuando en tu entorno de trabajo son varias con las que tienes que trabajar. Además, cada cloud tiene su propia idiosincrasia y sus detalles, que hacen que se requiera un conocimiento específico de cada nube para poderle sacar el mayor partido. Todo ese conocimiento es complicado de adquirir pero más aún de operar. Google Cloud lleva como estandarte el lema “open cloud”, no solo por la apuesta específica que Google siempre ha hecho en favor del mundo open-source sino también porque está poniendo especial énfasis en el enfoque multi-cloud y como interoperar las diferentes nubes. Esta apuesta tiene diferentes nombres según el servicio que utilices. Podemos hablar de BigQuery Omni si lo que buscamos es tener toda la capacidad de procesamiento de BigQuery utilizando datos distribuidos en diferentes nubes y on-prem. O bien de Google Anthos, el servicio que permite gestionar clústeres GKE independientemente de que estos corran en GCP, AWS, Azure u on-prem. En este episodio hablamos un poco más de cómo este último, Google Anthos, puede ejecutarse en tu infraestructura virtualizada existente, en servidores bare metal sin una capa de hipervisor o en otro cloud, simplificando el control de tu cargas independientes del lugar donde se ejecuten. Si quieres saber un poco más de nuestra visión multi-cloud no dudes en escuchar este episodio de la mano de Miguel Ángel Muñoz, un crack multi-nube ;) Participantes: Miguel Ángel Muñoz, Arquitecto Cloud en Paradigma. Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembros del equipo de Goodly.