¿Qué es GCP y para qué sirve?
GCP (Google Cloud Platform) es la plataforma de servicios en la nube de Google, el tercer proveedor más grande después de AWS y Azure. Sirve para alojar aplicaciones, ejecutar servidores virtuales, almacenar datos, procesar big data, machine learning y más. GCP es especialmente fuerte en machine learning, data analytics y servicios gestionados, siendo popular para empresas que trabajan con grandes volúmenes de datos y AI.
GCP (Google Cloud Platform) es la plataforma de nube de Google y el tercer proveedor más grande. Aunque tiene menor cuota de mercado que AWS y Azure, GCP tiene fortalezas únicas, especialmente en machine learning y data analytics. En este artículo te explico qué es GCP y para qué sirve.
¿Qué es GCP?
¿Para qué sirve GCP?
- Alojar aplicaciones web y APIs
- Ejecutar servidores virtuales (Compute Engine)
- Almacenar datos (Cloud Storage)
- Gestionar bases de datos (Cloud SQL, BigQuery)
- Machine Learning e Inteligencia Artificial
- Procesar big data y analytics
- Ejecutar aplicaciones serverless (Cloud Functions)
- Gestionar contenedores (Google Kubernetes Engine)
- Networking y seguridad
- IoT y edge computing
Servicios GCP Más Populares
| Servicio | Función | Equivalente AWS |
|---|---|---|
| Compute Engine | Servidores virtuales | EC2 |
| Cloud Storage | Almacenamiento de objetos | S3 |
| Cloud SQL | Bases de datos gestionadas | RDS |
| Cloud Functions | Serverless | Lambda |
| Google Kubernetes Engine (GKE) | Kubernetes gestionado | EKS |
| BigQuery | Data warehouse | Redshift |
| Cloud AI Platform | Machine Learning | SageMaker |
| Cloud CDN | Content Delivery Network | CloudFront |
Fortalezas de GCP
- Machine Learning e Inteligencia Artificial
- Big Data y Analytics (BigQuery)
- Kubernetes (GKE es muy popular)
- Data Science y análisis de datos
- Servicios gestionados y serverless
- Networking de alto rendimiento
- Pricing transparente y competitivo
- Integración con herramientas de Google
GCP vs. AWS vs. Azure
| Aspecto | GCP | AWS | Azure |
|---|---|---|---|
| Cuota de mercado | ~10% (tercero) | ~32% (líder) | ~20% (segundo) |
| Fortaleza principal | ML/AI, Data | Ecosistema | Microsoft |
| Kubernetes | Excelente (GKE) | Bueno (EKS) | Bueno (AKS) |
| Machine Learning | Muy fuerte | Fuerte | Fuerte |
| Precios | Competitivos | Generalmente más barato | Competitivos |
| Mejor para | ML, Data Science | General | Microsoft ecosystem |
¿Cuándo usar GCP?
- Trabajas con Machine Learning e Inteligencia Artificial
- Necesitas procesar grandes volúmenes de datos (BigQuery)
- Quieres usar Kubernetes (GKE es excelente)
- Trabajas en Data Science o Analytics
- Necesitas servicios serverless avanzados
- Valoras pricing transparente
- Quieres integración con herramientas de Google
GCP en DevOps
- Cloud Build: CI/CD nativo de GCP
- Cloud Source Repositories: Repositorios Git
- Cloud Deploy: Despliegue automatizado
- Cloud Monitoring: Monitoreo y alertas
- Cloud Logging: Gestión de logs
- Terraform: Soporte completo para GCP
Nivel Gratuito de GCP
- Crédito de $300 para nuevos usuarios (válido 90 días)
- Siempre gratis: Algunos servicios con límites gratuitos permanentes
- Compute Engine: 1 instancia f1-micro por mes
- Cloud Storage: 5 GB estándar
- Cloud Functions: 2 millones de invocaciones
Conclusión
GCP es una plataforma de nube sólida con fortalezas únicas en machine learning, data analytics y Kubernetes. Aunque tiene menor cuota de mercado que AWS y Azure, GCP es una excelente opción para proyectos de ML, data science y aplicaciones que usan Kubernetes. Si trabajas con grandes volúmenes de datos o machine learning, GCP vale la pena considerar.
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