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El temario oficial de Google Cloud Certified Professional Cloud Architect, organizado por dominio. Marca cada punto según lo vayas repasando.
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Designing a cloud solution infrastructure that meets business requirements
La estrategia de producto parte del valor de negocio: el coste total de propiedad incluye la gestión, por lo que conviene priorizar servicios gestionados y sin servidor como Cloud Run. Para casos de uso concretos hay productos listos (Document AI para extraer datos de documentos, Agent Search para búsqueda semántica con respuestas generativas), y las pruebas de concepto demuestran el valor antes de invertir.
Well-Architected Framework: Cost optimization pillar ↗Migrate to Google Cloud: Assess and discover your workloads ↗
Los requisitos no funcionales (disponibilidad, residencia de datos, escalabilidad) determinan el arquetipo de despliegue: zonal, regional, multirregional o global. La fiabilidad se define con métricas de experiencia de usuario, como la proporción de peticiones correctas y la latencia, no con la CPU, y la escalabilidad se consigue con diseños sin estado que escalan en horizontal.
Google Cloud deployment archetypes ↗Well-Architected Framework: Reliability pillar ↗
La recuperación ante desastres forma parte de la continuidad de negocio y parte de un análisis de impacto que fija el RTO (tiempo máximo sin servicio) y el RPO (periodo máximo de pérdida de datos). Los patrones en frío, templado y en caliente equilibran coste y rapidez de recuperación, y el entorno recuperado debe tener los mismos controles de seguridad que producción y probarse con regularidad.
Disaster recovery planning guide ↗Disaster recovery scenarios for applications ↗
La optimización de costes alinea el gasto con el valor de negocio y se apoya en la visibilidad (etiquetas, exportación de facturación a BigQuery), en ajustar los recursos al uso real y en los descuentos adecuados: compromisos de uso para cargas constantes, Spot VMs para trabajos tolerantes a interrupciones, y Autoclass o reglas de ciclo de vida en Cloud Storage.
Para apoyar el diseño de aplicaciones conviene desacoplar servicios con mensajería asíncrona (Pub/Sub), usar cachés gestionadas como Memorystore para lecturas rápidas, diseñar para la degradación gradual (limitar la frecuencia y descartar el exceso en el frontend) y seguir el recorrido de las peticiones con Cloud Trace para localizar cuellos de botella.
What is Pub/Sub? ↗Well-Architected Framework: Reliability pillar ↗
Para integrar sistemas externos hay patrones documentados: Apigee como capa de API con cuotas, analíticas y portal para desarrolladores; Private Service Connect para que otras organizaciones consuman un servicio con IP internas; Workload Identity Federation para cargas de AWS u on-premise sin claves; y el patrón de entrega con Cloud Storage o Pub/Sub.
El movimiento de datos se elige según volumen, ancho de banda y plazo: gcloud storage para transferencias pequeñas, Storage Transfer Service para grandes volúmenes o desde otras nubes, y Transfer Appliance si falta ancho de banda. Datastream replica cambios de bases de datos a BigQuery casi en tiempo real, y la migración de datos puede ser por ventana programada, replicación continua o escritura en paralelo (Y).
Migrate to Google Cloud: Transfer your large datasets ↗Datastream overview ↗
Cada decisión de diseño equilibra disponibilidad, coste, rendimiento y complejidad operativa. Los arquetipos de despliegue lo muestran: zonal es barato pero cae con la zona, regional resiste fallos zonales y multirregional añade coste de replicación y complejidad. La fiabilidad debe bastar para satisfacer al usuario, con un presupuesto de errores, y las migraciones sin inactividad solo se justifican en cargas críticas.
Google Cloud deployment archetypes ↗Well-Architected Framework: Reliability pillar ↗
Cada carga recibe una estrategia: rehospedar (lift and shift) cuando no se puede o no conviene cambiarla, refactorizar o rediseñar para aprovechar la nube, reconstruir desde cero si no es compatible o arrastra deuda técnica, recomprar un SaaS equivalente y retirar lo que el negocio ya no necesita. Cuanto más se cambia la carga, más tiempo y nuevas habilidades requiere la migración.
Migrate to Google Cloud: Get started ↗Migrate to Google Cloud: Assess and discover your workloads ↗
El éxito se mide con indicadores ligados al negocio: economía unitaria (coste por pedido o cliente frente a ingresos), un modelo de TCO que incluya la operación del centro de datos y la red para el ROI, métricas de experiencia de usuario y de negocio junto a los SLI, y métricas DORA como frecuencia de despliegue y tiempo de espera de los cambios.
Well-Architected Framework: Cost optimization pillar ↗Migrate to Google Cloud: Assess and discover your workloads ↗
La seguridad y el cumplimiento se diseñan desde los requisitos: Assured Workloads aplica paquetes de controles de residencia, acceso del personal y claves a una carpeta; la restricción de ubicaciones de recursos solo afecta a recursos nuevos; VPC Service Controls reduce la exfiltración incluso con credenciales válidas; y Sensitive Data Protection descubre y desidentifica datos sensibles.
Assured Workloads overview ↗Overview of VPC Service Controls ↗
Traduce los requisitos de negocio en SLI, SLO y presupuesto de errores en Cloud Monitoring: el SLO debe ser más estricto que el compromiso contractual y nunca del 100 %. Elige periodo de calendario o móvil y SLO por solicitudes o por ventanas según el informe y las métricas disponibles. Cloud Trace mide la latencia entre servicios y Cloud Profiler atribuye CPU y memoria al código en producción.
Concepts in service monitoring ↗Observability in Google Cloud ↗
Designing a cloud solution infrastructure that meets technical requirements
El Well-Architected Framework agrupa sus recomendaciones en seis pilares (excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, coste, rendimiento y sostenibilidad) y en perspectivas transversales como IA y ML. Entre sus principios: objetivos de fiabilidad realistas por debajo del 100 %, degradación controlada ante sobrecargas, servicios gestionados, diseño desacoplado y sin estado, y responsabilidad del cliente sobre la eficiencia de sus cargas.
Google Cloud Well-Architected Framework ↗Well-Architected Framework: Reliability pillar ↗
La alta disponibilidad se diseña replicando cada componente crítico en varios dominios de fallo con conmutación automática: Cloud SQL en configuración HA con réplica síncrona en dos zonas, Bigtable con enrutamiento multiclúster, Hyperdisk Balanced High Availability para volúmenes con estado y políticas de conmutación por error de Cloud DNS con comprobaciones de estado entre regiones.
Building blocks of reliability in Google Cloud ↗About high availability (Cloud SQL) ↗
Google Cloud permite adaptar los recursos a la carga: Cloud Run escala a cero cuando no hay tráfico, los tipos de máquina personalizados ajustan vCPU y memoria (útil con licencias por CPU), Hyperdisk cambia IOPS y rendimiento en caliente sin cambiar el tamaño, y las Spot VMs abaratan cargas tolerantes a fallos si se usan con grupos de instancias gestionados y puntos de control.
Para crecer conviene escalar en horizontal con componentes sin estado: grupos de instancias gestionados con autoescalado (predictivo si la carga es cíclica y el arranque lento), escalador automático de clústeres de GKE basado en las solicitudes de los Pods, estado compartido en servicios como Memorystore y Spanner cuando una base relacional necesita escalar escrituras con coherencia fuerte.
Take advantage of horizontal scalability ↗Scaling based on predictions ↗
La latencia se reduce acercando el contenido y el cómputo a los usuarios: Cloud CDN en el equilibrador de aplicación externo global, backends en varias regiones tras una IP anycast y el nivel Premium para entrar en la red de Google por el punto de presencia más cercano. Dentro de una zona, la colocación compacta reduce la latencia entre VMs y Local SSD ofrece la menor latencia para datos temporales.
Gemini Cloud Assist es el asistente de IA de Google Cloud para todo el ciclo de vida: diseño en lenguaje natural en Application Design Center, investigaciones que buscan la causa raíz a partir de registros, métricas y alertas (también activadas por políticas de alertas), y análisis de anomalías de coste. En segundo plano actúa con una identidad de agente dedicada, con mínimo privilegio y auditoría completa.
El diseño de copias parte del RTO y el RPO y del patrón en frío, templado o caliente que exige cada carga. Backup and DR guarda copias en almacenes inmutables e imborrables con retención obligatoria que puede bloquearse, gestionables de forma centralizada para varios proyectos. Cloud SQL recupera a un momento dado creando siempre una instancia nueva, y las capturas programadas fijan el RPO de un disco.
Disaster recovery planning guide ↗Backup vaults for immutable and indelible backups ↗
Designing network, storage, and compute resources
Para conectar entornos locales o de otras nubes se elige entre Cloud VPN (menor coste y ancho de banda) y Cloud Interconnect: Dedicated si hay presencia en una instalación de colocation, Partner a través de un proveedor y Cross-Cloud hacia otra nube; HA VPN sobre Interconnect añade IPsec sin pasar por internet. Las directivas DNS entrantes y Private Google Access para hosts locales completan la integración.
Choosing a Network Connectivity product ↗Configure Private Google Access for on-premises hosts ↗
Gemini Enterprise Agent Platform reúne los modelos Gemini, Model Garden (modelos de Google, socios y abiertos, con política de organización para limitar los permitidos), la fundamentación con RAG para reducir alucinaciones y Agent Runtime con Sessions y Memory Bank para agentes en producción. AI Hypercomputer aporta aceleradores, software abierto y opciones de consumo como Dynamic Workload Scheduler para entrenamientos grandes.
La VPC compartida centraliza subredes, rutas y cortafuegos en un proyecto host y delega el uso de subredes concretas con compute.networkUser. El emparejamiento de VPC no es transitivo ni admite rangos solapados; Private Service Connect publica servicios a otros consumidores con IP internas propias. Las políticas de cortafuegos jerárquicas imponen reglas que los proyectos no pueden anular, y Cloud NAT da salida a internet sin IP externas.
Dataflow ejecuta canalizaciones de Apache Beam por lotes y en streaming de forma totalmente gestionada y con autoescalado; suele combinarse con Pub/Sub para la ingesta y BigQuery como destino. Managed Service for Apache Spark (antes Dataproc) conserva el código Spark existente, con clústeres o sin servidor, y Datastream replica cambios de bases de datos operativas a BigQuery con baja latencia.
Google Cloud ofrece almacenamiento en bloque (Persistent Disk, Hyperdisk, Local SSD), de archivos (Filestore, NetApp Volumes, Managed Lustre) y de objetos (Cloud Storage). Para bases de datos, Bigtable sirve datos con una sola clave a gran escala y baja latencia, y Spanner aporta SQL relacional con escalado horizontal y coherencia global. Cloud Storage añade retención bloqueable y reglas de ciclo de vida.
Design an optimal storage strategy for your cloud workload ↗Bigtable overview ↗
Cloud Run es la opción cuando Google debe gestionar toda la infraestructura: los servicios atienden HTTP y escalan a cero, los trabajos se ejecutan hasta terminar y las funciones responden a eventos. GKE encaja cuando se necesita la orquestación de Kubernetes, y el modo Autopilot deja a Google la gestión de nodos y escalado. Compute Engine queda para quien necesita control del sistema operativo.
Las Spot VMs usan capacidad sobrante a precio muy reducido, pero pueden interrumpirse en cualquier momento, no migran en caliente y no tienen SLA; encajan con cargas tolerantes a fallos y con grupos de instancias gestionados que las recrean. Los tipos de máquina personalizados ajustan vCPUs y memoria cuando ningún tipo predefinido encaja, y para TPUs se usa Compute Engine o GKE.
Creating a migration plan (i.e., documents and architectural diagrams)
Para integrar soluciones con sistemas existentes, la arquitectura híbrida por niveles traslada primero los frontends y deja los backends en local tras una pasarela de API; Apigee aporta esa capa de proxies con seguridad, cuotas y analítica sin tocar el backend. El desbordamiento a la nube usa Cloud Load Balancing con NEG de conectividad híbrida, y Cloud Interconnect conecta redes sin pasar por internet.
Migration Center descubre servidores y bases de datos, genera informes de coste total de propiedad, identifica dependencias y ayuda a planificar la migración. Para ejecutarla, Migrate to Virtual Machines replica VMs en marcha y permite clones de prueba antes del corte, Database Migration Service hace migraciones continuas a Cloud SQL o AlloyDB, y Storage Transfer Service o Transfer Appliance mueven grandes volúmenes de datos.
Migration Center overview ↗Migrate to Google Cloud: Transfer your large datasets ↗
La guía de migración de Google distingue realojar, cambiar de plataforma, refactorizar, rediseñar, reconstruir y recomprar, y organiza el recorrido en evaluar, planificar, desplegar y optimizar. Recomienda elegir como primeros candidatos cargas sin estado, no críticas y con pocas dependencias, validar el plan con pruebas de concepto, planificar el TTL de DNS y preparar una vuelta atrás probada para cada paso.
Migrate to Google Cloud: Get started ↗Migrate to Google Cloud: Best practices for validating a migration plan ↗
Las licencias de Microsoft pueden ser bajo demanda, facturadas con la computación, o propias mediante License Mobility. Las licencias por núcleo físico con hardware dedicado se traen a nodos de un solo inquilino. Para el impacto financiero, el coste total de propiedad debe incluir costes operativos del centro de datos y de red, y los compromisos de uso pueden basarse en recursos o ser flexibles.
Microsoft Licensing on Google Cloud ↗Bringing your own licenses ↗
Envisioning future solution improvements
Tras migrar, Google recomienda optimizar en un bucle continuo de iteraciones con objetivos medibles, como SLOs, y evaluar las habilidades del equipo antes de adoptar servicios nuevos. Herramientas como las recomendaciones de Active Assist, el ajuste de tamaño de VMs y la exportación de Cloud Billing a BigQuery ayudan a detectar mejoras. El Well-Architected Framework pide además retrospectivas y estar al día de la tecnología.
Migrate to Google Cloud: Optimize your environment ↗What is Active Assist ↗
Las necesidades del negocio cambian, así que el diseño debe anticiparlas: ampliar capacidad antes de eventos conocidos y autoescalar ante picos inesperados, pasar del escalado vertical a arquitecturas horizontales sin estado y tener en cuenta los requisitos normativos de futuros mercados. El Well-Architected Framework pide además alinear el gasto en la nube con el valor de negocio.
Take advantage of elasticity ↗Take advantage of horizontal scalability ↗
Un diseño nativo de la nube prioriza los servicios gestionados y sin servidor, porque el coste total de propiedad incluye parches, supervisión y escalado. Usa microservicios poco acoplados que se comunican por eventos, por ejemplo con Pub/Sub, operaciones idempotentes ante reintentos e instancias sin estado y desechables que guardan los datos en servicios como Cloud Storage.
Align cloud spending with business value ↗What is Microservices Architecture? ↗
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