[{"data":1,"prerenderedAt":29},["ShallowReactive",2],{"article-data-curso-gcp-bigquery-09":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 9: Consultas Federadas con Cloud SQL (PostgreSQL)\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 9: Consultas Federadas con Cloud SQL (PostgreSQL)\u003C/h1>\r\n\r\n    \u003Ch2>Objetivos del Laboratorio\u003C/h2>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Diferenciar conceptualmente entre sistemas operativos y transaccionales (OLTP) frente a sistemas de análisis masivo (OLAP).\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Habilitar la BigQuery Connections API para almacenar credenciales de forma encriptada y segura en la nube de Google Cloud.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Ejecutar consultas cruzadas en tiempo real combinando el data warehouse analítico con registros operacionales dinámicos de producción.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Comprender el concepto de \"query pushdown\" y los límites recomendados al interrogar bases de datos relacionales externas.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Herramientas y APIs Utilizadas\u003C/h2>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>Cloud SQL API\u003C/code>: Servicio de bases de datos relacionales totalmente gestionado en la nube para PostgreSQL, MySQL y SQL Server.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>BigQuery Connections API\u003C/code>: Interfaz lógica utilizada para encapsular credenciales de sistemas externos de manera aislada y auditable.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>psql\u003C/code>: Cliente interactivo de terminal empleado para conectarse remotamente a PostgreSQL y estructurar las tablas transaccionales.\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 despliega una base de datos PostgreSQL, un usuario seguro, la conexión lógica de BigQuery, la cuenta de servicio de IAM y la tabla de resumen de ventas de BigQuery.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>09_01_seed_postgresql.sql\u003C/code>: Script SQL estructurado para crear la tabla de perfiles de clientes e insertar datos iniciales en PostgreSQL.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>09_02_federated_join.sql\u003C/code>: Consulta analítica estructurada que hace uso de la función federada \u003Ccode>EXTERNAL_QUERY\u003C/code> para realizar la unión híbrida.\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: Infraestructura Transaccional y Conexión\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Declaración del recurso de base de datos relacional PostgreSQL con una configuración compartida de bajo coste para laboratorio.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Definición del recurso \u003Ccode>google_bigquery_connection\u003C/code> estableciendo las credenciales del usuario de la base de datos de producción de forma segura.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Asignación del rol de acceso cliente \u003Ccode>roles/cloudsql.client\u003C/code> a la cuenta de servicio autogenerada por la conexión mediante Terraform.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Despliegue e inicialización física de la base de datos operativa y los servicios asociados en Google Cloud mediante el comando \u003Ccode>terraform apply\u003C/code>.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch3>Fase 2: Poblamiento de Datos (Seeding)\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Extracción de la dirección IP de Cloud SQL e inicio de sesión interactivo utilizando la herramienta de línea de comandos cliente \u003Ccode>psql\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Creación de la tabla operativa de perfiles de clientes y carga inicial de registros directamente en PostgreSQL.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Inserción manual de registros analíticos históricos de volumen de compra dentro de la tabla nativa de BigQuery \u003Ccode>order_summaries\u003C/code>.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch3>Fase 3: Ejecución de la Consulta Federada\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Construcción del script SQL en BigQuery llamando a la función \u003Ccode>EXTERNAL_QUERY\u003C/code> con la ruta física de la conexión en formato de \u003Ccode>ubicacion.conexion_id\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Ejecución del join lógico cruzando los datos operacionales en tiempo real extraídos de PostgreSQL con los datos analíticos de BigQuery.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Verificación del resultado obtenido desde la consola comprobando la correcta delegación e integración asíncrona de las consultas entre motores de base de datos.\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-09.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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