La certificación **Google Cloud Professional Cloud Architect** a menudo se cita como la certificación de TI mejor pagada. Valida su capacidad para diseñar, desarrollar y administrar soluciones robustas, seguras y dinámicas en Google Cloud Platform.
Respuesta : Re-platform a Google Kubernetes Engine (GKE) y utilizar Cloud SQL para la base de datos.
La estrategia de Re-platforming a Google Kubernetes Engine (GKE) es adecuada para aplicaciones monolíticas con dependencias complejas que necesitan alta disponibilidad. GKE gestiona la orquestación de contenedores, permitiendo un desacoplamiento gradual y una escalabilidad robusta, mientras que servicios como Cloud SQL ofrecen bases de datos gestionadas y resilientes.
Respuesta : Cloud Build con Cloud Source Repositories y Artifact Registry.
Google Cloud Build es un servicio de compilación totalmente gestionado que ejecuta tus compilaciones en la infraestructura de Google. Permite automatizar la construcción, prueba y despliegue de aplicaciones, integrándose de forma nativa con GKE, Cloud Source Repositories y Artifact Registry para una solución CI/CD completa y visual.
Respuesta : Google Cloud Storage (GCS).
Google Cloud Storage (GCS) es un servicio de almacenamiento de objetos unificado y escalable que permite a los desarrolladores y empresas almacenar grandes cantidades de datos. Es ideal para servir contenido estático, copias de seguridad, y como almacenamiento para data lakes, ofreciendo diferentes clases de almacenamiento para optimizar costos.
Respuesta : Bigtable.
Google Cloud Bigtable es una base de datos NoSQL totalmente gestionada, de alto rendimiento y escalable, diseñada para cargas de trabajo masivas y aplicaciones que requieren baja latencia. Su arquitectura globalmente distribuida la hace ideal para análisis de big data, series temporales y aplicaciones de IoT.
Respuesta : Pub/Sub, Dataflow y BigQuery.
La arquitectura de procesamiento de streaming en Google Cloud típicamente utiliza Pub/Sub para la ingesta de mensajes, Dataflow (basado en Apache Beam) para el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes, y BigQuery para el almacenamiento y análisis de los datos procesados. Esta combinación ofrece escalabilidad, baja latencia y flexibilidad.