[{"data":1,"prerenderedAt":29},["ShallowReactive",2],{"article-data-curso-gcp-bigquery-08":3},{"content":4,"date":5,"image":6,"sideArticles":7},"\u003C!DOCTYPE html>\r\n\u003Chtml lang=\"es\">\r\n\u003Chead>\r\n    \u003Cmeta charset=\"UTF-8\">\r\n    \u003Cmeta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\r\n    \u003Ctitle>Laboratorio 8: Ingesta en Tiempo Real (Streaming con Pub/Sub)\u003C/title>\r\n    \u003Cstyle>\r\n        h1,\r\n        h2,\r\n        h3 {\r\n            color: #333;\r\n        }\r\n\r\n        ul {\r\n            list-style-type: disc;\r\n            margin-left: 20px;\r\n        }\r\n\r\n        code {\r\n            background-color: #f4f4f4;\r\n            padding: 2px 5px;\r\n            border-radius: 3px;\r\n            font-family: monospace;\r\n        }\r\n    \u003C/style>\r\n\u003C/head>\r\n\u003Cbody>\r\n\r\n    \u003Ch1>Laboratorio 8: Ingesta en Tiempo Real (Streaming con Pub/Sub)\u003C/h1>\r\n\r\n    \u003Ch2>Objetivos del Laboratorio\u003C/h2>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Diseñar una canalización de datos en tiempo real sin servidor (serverless) y sin código intermedio para reducir la complejidad operativa.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Establecer relaciones de confianza seguras entre servicios de Google Cloud mediante asignación de permisos IAM con Terraform.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Configurar una suscripción de escritura directa (BigQuery Write Subscription) para procesar payloads JSON asíncronos de forma paralela.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Simular flujos de eventos en vivo y verificar la disponibilidad inmediata de los registros en el almacenamiento analítico.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Herramientas y APIs Utilizadas\u003C/h2>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>Pub/Sub API\u003C/code>: Servicio global e independiente de mensajería asíncrona estructurado bajo el patrón de publicación y suscripción.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>BigQuery API\u003C/code>: Motor encargado de abrir y mantener el canal de almacenamiento en streaming para persistir las entradas del tópico.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>gcloud CLI\u003C/code>: Utilidad empleada para emular emisores locales enviando y publicando mensajes estructurados en formato JSON.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Estructura del Código Desarrollado\u003C/h2>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>main.tf\u003C/code>: Declaración de Terraform que asocia metadatos del proyecto, el dataset \u003Ccode>lab08_dataset\u003C/code>, la tabla física destino, las políticas de IAM y la suscripción de Pub/Sub con el bloque \u003Ccode>bigquery_config\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>08_verify_streaming.sql\u003C/code>: Consulta SQL estructurada para interrogar el buffer de entrada en tiempo real de la tabla nativa.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Paso a Paso del Despliegue\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Ch3>Fase 1: Diseño de la Tabla Destino\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Creación del esquema estructurado en la tabla de BigQuery asegurando que las columnas coincidan de manera unívoca con las claves que se enviarán en los payloads JSON.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Configuración del tipo de dato \u003Ccode>TIMESTAMP\u003C/code> para registrar adecuadamente la hora física de ocurrencia de los eventos de usuario.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch3>Fase 2: Infraestructura y Permisos IAM\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Uso del bloque \u003Ccode>data \"google_project\"\u003C/code> en Terraform para recuperar el identificador numérico de nuestro proyecto en tiempo de ejecución.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Asignación de los roles de administrador de datos \u003Ccode>roles/bigquery.dataEditor\u003C/code> y de metadatos \u003Ccode>roles/bigquery.metadataViewer\u003C/code> a la cuenta de servicio del agente interno de Pub/Sub.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Declaración de la suscripción \u003Ccode>google_pubsub_subscription\u003C/code> enlazando el bloque \u003Ccode>bigquery_config\u003C/code> directamente hacia la tabla física de BigQuery.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Aplicación del despliegue mediante el comando de terminal \u003Ccode>terraform apply\u003C/code> garantizando el orden jerárquico de construcción de permisos y recursos.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch3>Fase 3: Simulación e Ingesta Directa\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Publicación de un evento de tipo clic emulando la interacción de un usuario mediante el comando de CLI \u003Ccode>gcloud pubsub topics publish\u003C/code> con un payload JSON estructurado.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Publicación de un segundo evento de tipo compra bajo el mismo mecanismo de envío directo.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Ejecución de la consulta SQL de verificación directamente sobre la tabla nativa comprobando que el buffer de streaming almacena e integra los datos en milisegundos sin requerir pipelines de computación adicionales.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n\u003C/body>\r\n\u003C/html>","July 9, 2026","https://storage.googleapis.com/mp-blog/images/curso-gcp-bigquery-08.jpg",[8,14,19,24],{"id":9,"title":10,"description":11,"image":12,"date":13},"curso-gcp-ai-ops-01","Fundamentos de AIOps en Google Cloud | Curso AIOps con Vertex AI","Módulo 1: Fundamentos de AIOps en Google Cloud. 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