A propósito de Google Cloud

Brecha Digital

Como hemos comentado varias veces andamos inmersos en la preparación de nuestro TFM y como ambos nos hemos servido de Google Cloud como solución en la nube para éste hemos creído conveniente contaros por qué y cómo lo hemos hecho. Principalmente la decisión de escoger Google Cloud Platform es que nos daba una solución completa a todas las herramientas que necesitábamos, además de darnos una cuenta gratis por un año con 262,92 Euros (300 dólares). Para conseguir esa cuenta solo tiene que registrarte con tu cuenta de gmail y entrar en la página de Google Cloud en la opción de “Pruébalo Gratis”, marcamos las casillas que nos solicitan, rellenamos nuestros datos personales. OJO nos piden una tarjeta pero no nos cobrarán nada (damos fe de ello que llevamos un tiempecito usándola) hasta que no pase nuestro periodo gratuito y demos consentimiento para la facturación. Laura: Mi TFM está centrado en algoritmos de Machine Learning que trabajamos con muchos datos de distintas características. Los ficheros iniciales se alojaron en Google Storage que es como una especie de disco duro virtual donde puedes guardar todo lo que quieras. La base de datos escogida es Bigquery que ofrece grandes ventajas para el Big Data y podemos manejar grandes cantidades de datos fácilmente. Pero para mi la herramienta principal ha sido Google DataLab ya que me permite manejar cuadernos de Python como si los tuviese en mi pc con Anaconda por ejemplo, y esto ha hecho que el manejo haya sido rápido y muy sencillo. Para tener Google DataLab he tenido que crear una máquina virtual que es donde radica el coste de la herramienta ya que los cálculos de los algoritmos se realizan ahí. Los algoritmos los he usado de distintas librerías pero al final el mejor resultado me lo ha dado TensorFlow, la librería de Machine Learning de Google. Para cerrar el círculo todos estos datos son mostrados en la herramienta de visualización de Google, Google Data Studio. Carlos: Mi TFM está centrado en reconocimiento de imágenes y explotar la información de éstas para determinados campos de seguridad. Como voy a trabajar con una infinidad de imágenes, todas estas se alojarán en Google Storage que es el disco virtual que hemos comentado anteriormente. Mi decisión más importante para escoger la plataforma de Google fue porque dispone de la API de reconocimiento de imágenes más potente que existe, además esta API puedes ser usada desde distintos lenguajes, entre ellos Java, que es el lenguaje con el que he creado toda mi aplicación, para ello he tenido que estudiar todas las librerías que Google ofrece a Java para poder hacerlo. La base de datos donde he guardado la información que la API me ofrece es Google Datastore, que es una base de datos no estructurada (NoSQL), en la que puedo realizar las consultas de mis datos fácilmente. En definitiva, y como podéis ver por la diferencia de herramientas que hemos usado, Google ofrece posibilidades para todos los proyectos que se os ocurran y lo mejor es que tenéis un año gratis y con dinero de regalo para hacer todos lo experimentos! Google nos lo pone fácil. Tips de Carlos: Codota.com página web de ayuda para código de Java. Tips de Laura: 8M La llegada de la generación de mujeres ‘STEM’ Y ya sabes, si quieres contactar nos tienes en: carloszr.com/contacto [e-mail] [e-mail]