GCP con Eduardo
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Artículos prácticos sobre Google Cloud, datos e inteligencia artificial.
Guía arquitectónica sobre BigQuery Data Engineering Agents en GCP. Aprende a diseñar pipelines declarativos automatizados, optimizar costes FinOps y escalar tu ingeniería de datos.
Aprende a procesar Terabytes en BigQuery usando Python y Pandas con BigQuery DataFrames (BigFrames) sin cuellos de botella de memoria RAM ni Spark.
Descubre cómo Spark Serverless en BigQuery Studio revoluciona la ingeniería de datos: ejecuta PySpark sobre petabytes sin mover datos ni aprovisionar clusters.
Aprende BigQuery ML con ARIMA_PLUS para predecir series temporales, detectar anomalías y controlar costes usando SQL en GCP.
BigQuery ML tutorial en español: entrena modelos de Machine Learning con SQL, optimiza costes y orquesta pipelines con Dataform en Google Cloud.
Aprende a combinar particionado y clustering en BigQuery para reducir costes, acelerar consultas y diseñar tablas analíticas eficientes.
Domina SQL avanzado en BigQuery con CTEs y Window Functions: OVER, LAG, LEAD, RANK, particiones, rendimiento y FinOps.
Aprende a crear un pipeline ETL visual con Cloud Data Fusion para importar CSV desde Cloud Storage a BigQuery, con buenas prácticas y FinOps.
Guía avanzada para automatizar pipelines ETL en Google Cloud Data Fusion con schedules, triggers, dependencias, FinOps y patrones de producción.
Aprende a construir un Data Pipeline completo en Google Cloud con Google Antigravity, Terraform, Cloud Functions, BigQuery y Looker Studio sin fricción.
Aprende a combinar Google Sheets y BigQuery en Data Studio con Left Join, data blending, FinOps y patrones de arquitectura empresarial.
Aprende a implementar seguridad por usuario en Data Studio con filtros por email, Row Level Security, BigQuery y buenas prácticas empresariales.
Aprende a crear un pipeline ETL batch de GCS a BigQuery con Apache Beam y Dataflow, definiendo esquemas y WRITE_APPEND de forma profesional.
Aprende a construir un pipeline de streaming en GCP con Pub/Sub, Dataflow y BigQuery usando Python, monitorización, FinOps y patrones de producción.
Aprende a instalar dbt Core con BigQuery desde cero, configurar dbt init, profiles.yml y construir staging models con buenas prácticas.
Guía avanzada sobre modelos en dbt, capa marts, modelado dimensional, ref() y materializaciones table vs view para arquitecturas analíticas.
Aprende a instalar dbt Core, conectarlo con BigQuery y crear tus primeros staging models con dbt init desde cero.
Guía avanzada de modelos en dbt: capa marts, dimensiones, fact tables, ref() y decisión entre materializaciones view y table.
Aprende a construir un GCP Data Pipeline con Cloud Functions, Pub/Sub, Dataproc Spark, Composer Airflow y Firestore. Arquitectura end-to-end.
Google Sheets vs Looker Studio: descubre cuál es mejor para dashboards dinámicos, filtros, gráficos interactivos e informes profesionales.
Guía arquitectónica para ingesta de telemetría industrial en tiempo real con Python, PostgreSQL e Ignition SCADA Perspective y Named Queries.
Guía técnica para migrar cargas de Apache Spark on-premise a Google Cloud Dataproc: arquitectura desacoplada, Terraform, optimización FinOps y jobs en batch y streaming.
Aprende a conectar Pub/Sub con BigQuery directamente mediante BigQuery Subscriptions, Terraform, IAM, esquemas, DLQ y patrones de producción.
Aprende a implementar una Dead Letter Queue en GCP Pub/Sub con Terraform y Python para controlar errores, reintentos y fallos en producción.
Domina el Roadmap de Google Cloud Data Engineer en 2026. De pipelines ELT y BigQuery a sistemas RAG, Vector Search, Dataflow, FinOps y gobernanza con Dataplex.
Aprende arquitectura Medallion con Spark y Scala: JSON a Parquet, Datasets tipados con case class y Window Functions para analítica avanzada.
Aprende a optimizar joins en Apache Spark con broadcast(), evitar Shuffle y analizar el plan de ejecución con explain en Scala.
Aprende a construir un pipeline de streaming en GCP con Pub/Sub, Dataflow y BigQuery usando Python, monitorización, ventanas y buenas prácticas.
Guía avanzada para conectar GitHub con Cloud Build Gen 2, automatizar builds Docker y publicar imágenes en Artifact Registry.
Aprende a crear tu primer pipeline CI/CD en Google Cloud Build con cloudbuild.yaml, gcloud CLI, Artifact Registry y buenas prácticas.
Aprende a dockerizar y desplegar scripts de Python en Google Cloud Run usando agentes autónomos en Antigravity y Terraform sin fricción operativa.
Aprende a aprovisionar un clúster de Google Kubernetes Engine (GKE) en GCP usando Terraform y el agente de IA Antigravity paso a paso con buenas prácticas.
Roadmap técnico de 30 días para dominar GCP y certificarte como Associate Cloud Engineer. Redes VPC, IAM, GKE, bases de datos y automatización con gcloud.
Aprende a crear Custom Roles en Google Cloud con Terraform y aplicar el principio de menor privilegio sin depender de Owner o Editor.
Aprende a desplegar en GCP desde GitHub Actions sin claves JSON usando OIDC, Workload Identity Federation e IAM con mínimo privilegio.
Aprende a configurar Service Accounts en GCP sin claves JSON usando impersonación, IAM, Terraform y buenas prácticas de seguridad.
Despliega Cloud SQL PostgreSQL privado en GCP con Terraform, Private Service Access, VPC Peering y acceso seguro mediante Cloud SQL Studio.
Aprende a crear una VM en GCP con Terraform, configurar Compute Engine, ejecutar un startup script Bash y desplegar Apache con IP pública efímera.
Aprende a conectar Terraform con Google Cloud mediante ADC, configurar gcloud, crear un proyecto y realizar tu primer despliegue seguro.
Guía paso a paso para activar los 300$ de crédito gratuito en Google Cloud Platform (GCP), blindar la facturación y aplicar controles FinOps empresariales.
Descubre por qué Google BigQuery supera a los data warehouses tradicionales. Arquitectura serverless, optimización FinOps y conexión nativa con Vertex AI.
Aprende a inyectar secretos en Cloud Run con Google Secret Manager, IAM y Terraform sin exponer credenciales en código ni pipelines.
Guía arquitectónica para construir un Data Lake serverless en Google Cloud Platform con IaC en Terraform, Cloud Functions, BigQuery y Google Antigravity.
Aprende a diseñar e implementar un Data Warehouse moderno en GCP con arquitectura Medallion usando agentes de Google Antigravity, Dataform y Terraform sin SQL manual.
Aprende a construir un Agente de IA empresarial con Vertex AI RAG Engine y Google ADK para indexar y consultar millones de documentos en segundos.
Aprende a construir un asistente SRE con Gemini, RAG y Vertex AI para diagnosticar incidentes DevOps, correlacionar logs y reducir MTTR.
Aprende a implementar BigQuery Agent Analytics con el Agent Development Kit (ADK) de Google Cloud para auditar costes, tokens y decisiones de tus agentes de IA.
Aprende a orquestar agentes analíticos sobre Google BigQuery con Agent Development Kit (ADK), MCP y vibecoding en Vertex AI. Guía técnica paso a paso.
Diseña e implementa un Agente de Operaciones Human-in-the-Loop para SaaS y E-commerce con Google Agent Development Kit (ADK), n8n, MongoDB y el protocolo MCP.
Aprende cómo conectar IA, LLMs, ERP y bases de datos empresariales con MCP, usando contratos estándar, seguridad y evitando el vendor lock-in.
Aprende a conectar Gemini con MongoDB mediante Google ADK y el protocolo MCP. Arquitectura modular de Function Calling y Toolboxes para IA empresarial.
Aprende a crear un agente de IA con Gemini y Google ADK en Python: setup, tool calling, function calling, arquitectura y multi-modelo.
Diseña sistemas multiagente en producción con Google ADK: routing, ParallelAgent, agentes especializados, latencia, costes y patrones robustos.
Guía arquitectónica para construir agentes de IA autónomos en producción combinando Google Agent Development Kit (ADK), Gemini, Cloud Firestore y n8n en GCP.
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Descubre por qué fallan los chatbots empresariales y cómo diseñar sistemas multiagente con LLMs, herramientas, especialización y arquitectura robusta.
Aprende a configurar Google Cloud Data Agent Kit en VS Code desde cero: despliegue con Terraform, ETL con BigQuery DataFrames y análisis con IA conversacional.
Aprende a diseñar e implementar un Agente de IA y Big Data sobre BigQuery para eliminar cuellos de botella en reporting empresarial y acelerar decisiones.
Diseña e implementa un agente de IA sobre BigQuery y Vertex AI capaz de analizar 10.000+ campañas y optimizar ROI, cashflow y atribución en tiempo real.
Diseño de agentes de IA sobre Big Data corporativo. Aprende a responder 7 consultas críticas de negocio con Vertex AI, BigQuery y ADK.
Diseña e implementa una arquitectura empresarial con Agentes de IA y BigQuery. Elimina cuellos de botella en reportes y acelera la toma de decisiones.
Aprende a diseñar e implementar Agentes de IA sobre BigQuery y Vertex AI para transformar el análisis de stock, finanzas y márgenes en decisiones predictivas autónomas.
Guía arquitectónica para construir chatbots conversacionales conectados a stock en BigQuery mediante Agent Development Kit (ADK) y Gemini.
Guía técnica y arquitectónica para industrializar soluciones de IA: mitigación de riesgos, principio de menor privilegio, resiliencia y observabilidad empresarial.
Guía técnica para diseñar e implementar agentes autónomos de IA sobre Google Cloud BigQuery y Vertex AI para analítica avanzada y visualización.
Aprende a diseñar una arquitectura multi-agente en Google Cloud (ADK + BigQuery) para correlacionar sentimiento no estructurado y métricas de rentabilidad.
Guía arquitectónica para implementar Agentes de IA en BigQuery con Vertex AI: de NL2SQL a sistemas multi-agente con visualización determinista en GCP.
Consultoría FinOps Google Cloud para reducir costes GCP, controlar la facturación, auditar recursos y optimizar BigQuery, Cloud Run y almacenamiento.
Guía técnica de migración de SQL Server a BigQuery en GCP: arquitectura, costes, rendimiento, seguridad, ETL y patrones para producción.
Aprende a diseñar una arquitectura multi-agente en GCP con BigQuery y Gemini para eliminar el cuello de botella del BI tradicional y responder consultas analíticas complejas en segundos.
Guía de arquitectura para implementar agentes de IA conversacionales sobre BigQuery con Google Cloud ADK y Gemini, eliminando la latencia de decisión directiva.
Guía arquitectónica para implementar observabilidad, telemetría y evaluación en agentes de IA con LLMs. Descubre cómo mitigar el cambio invisible y medir KPIs.
Aprende a desacoplar tu equipo de datos de las peticiones ad-hoc implementando Google Data Agents, Vertex AI y BigQuery para habilitar analítica conversacional.
Descubre la arquitectura del Google Agent Development Kit (ADK): automatización determinista, grounding en tiempo real y despliegue escalable en GCP.
