Google Cloud. Soluciones Inteligentes con Datos y Machine Learning

Utilizamos el ecosistema de Google Cloud para construir aplicaciones data-centric, aprovechando sus servicios de IA y su plataforma de contenedores de vanguardia para crear soluciones innovadoras y eficientes.

Ingeniería de Datos

Machine Learning

Orquestación de Contenedores

Gestión Avanzada APIs

Computación Serverless

En m8.io, seleccionamos Google Cloud cuando el núcleo de la solución es el dato, aprovechando su infraestructura global para desplegar sistemas de inteligencia artificial y APIs de alto rendimiento que transforman la información en una ventaja competitiva.

Google Cloud es donde los datos se convierten en ventaja competitiva. Diseñamos y desplegamos aplicaciones que aprenden y se adaptan para ofrecer un valor de negocio superior.

El Ecosistema de Datos como Fundamento

No solo almacenamos datos; construimos un ciclo de vida completo para ellos. Utilizamos Cloud Storage para la ingesta, Dataflow para el procesamiento y BigQuery como nuestro data warehouse serverless. Esta arquitectura nos permite analizar petabytes y convertir datos crudos en insights accionables.

Inteligencia Artificial Integrada, no Añadida

Aprovechamos la IA de Google para acelerar la innovación. Integramos sus APIs pre-entrenadas (Vision AI, Natural Language) para añadir capacidades cognitivas de forma rápida. Para necesidades más específicas, usamos Vertex AI para gestionar todo el ciclo de vida del machine learning (MLOps).

Kubernetes como Lengua Nativa (GKE)

Cuando las arquitecturas de microservicios exigen la máxima potencia, confiamos en Google Kubernetes Engine (GKE). Su madurez, su plano de control autogestionado y sus innovaciones en auto-escalado nos permiten desplegar y operar aplicaciones en contenedores complejas con una eficiencia y fiabilidad que marcan la diferencia.

Gestión de APIs de Alto Rendimiento con Apigee

Diseñamos y exponemos nuestras APIs utilizando la plataforma de gestión de APIs de Google. Esto nos permite securizar los endpoints, analizar el tráfico, implementar políticas de cuotas y, en definitiva, tratar nuestras APIs como productos robustos y listos para ser consumidos a escala, tanto interna como externamente.

Seguridad Global y Red de Alto Rendimiento

Construimos nuestras soluciones sobre la red privada global de Google, lo que garantiza una comunicación de baja latencia y alta seguridad entre nuestros servicios, sin importar en qué región del mundo se encuentren. Además, aplicamos un modelo de seguridad Zero Trust con herramientas como Identity-Aware Proxy (IAP), protegiendo el acceso a nivel de identidad.

Preguntas

Frecuentes

Clave

Importantes

También mencionan AWS en su portfolio. ¿Qué les hace elegir Google Cloud para un proyecto?

La elección de la plataforma es una decisión de arquitectura estratégica. Aunque ambas nubes son excepcionales, nos inclinamos por Google Cloud cuando el proyecto tiene un fuerte componente de datos, análisis a gran escala o machine learning. Su liderazgo en Kubernetes (GKE) y la madurez de sus servicios de IA/ML, como BigQuery y Vertex AI, nos permiten construir soluciones más inteligentes de forma más eficiente.

¿Cómo gestionan los costes de los servicios de IA, que pueden llegar a ser elevados?

La optimización de costes en proyectos de IA es fundamental. Lo abordamos utilizando las herramientas de estimación de Google y aplicando las mejores prácticas: seleccionamos los tipos de máquina adecuados para cada fase del entrenamiento, optimizamos los modelos para una inferencia eficiente y, siempre que sea posible, utilizamos las APIs pre-entrenadas para evitar los costes de un desarrollo desde cero.

Además de la IA, ¿qué ventajas de seguridad destacan en Google Cloud?

Google Cloud tiene un modelo de seguridad robusto por defecto. Nos apoyamos en su red privada global para un tráfico más seguro y de baja latencia entre servicios. Además, implementamos un enfoque de seguridad Zero Trust utilizando herramientas como Identity-Aware Proxy (IAP), que protege el acceso a las aplicaciones basándose en la identidad del usuario y el contexto, en lugar de en el perímetro de la red.