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Novedades
Aspectos básicos
Resumen del contenido
Well-Architected Framework
Introducción
Novedades
Excelencia operativa
Introducción
Asegurar la preparación operativa y el rendimiento con CloudOps
Gestionar incidentes y problemas
Gestionar y optimizar recursos en la nube
Automatizar y gestionar los cambios
Mejorar e innovar continuamente
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Seguridad, privacidad y cumplimiento
Introducción
Implementar la seguridad desde el diseño
Implementar la confianza cero
Implementar la seguridad de forma temprana
Implementar una ciberdefensa preventiva
Usar la IA de forma segura y responsable
Usar la IA para la seguridad
Cumplir las normativas y las necesidades de cumplimiento y privacidad
Responsabilidad compartida y destino común
Ver en una página
Fiabilidad
Introducción
Definir la fiabilidad en función de los objetivos de experiencia de usuario
Fija objetivos realistas de fiabilidad
Crear alta disponibilidad mediante la redundancia
Aprovechar la escalabilidad horizontal
Detectar posibles fallos mediante la observabilidad
Diseñar para una degradación gradual
Realizar pruebas de recuperación tras fallos
Realizar pruebas de recuperación tras una pérdida de datos
Realizar análisis post mortem exhaustivos
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Optimización de costes
Introducción
Alinear el gasto con el valor empresarial
Fomentar una cultura de concienciación sobre los costes
Optimizar el uso de los recursos
Optimizar continuamente
Ver en una página
Optimización del rendimiento
Introducción
Planificar la asignación de recursos
Aprovechar la elasticidad
Promocionar el diseño modular
Monitorizar y mejorar el rendimiento de forma continua
Ver en una página
Sostenibilidad
Perspectiva de la IA y el aprendizaje automático
Introducción
Excelencia operativa
Seguridad
Fiabilidad
Optimización de costes
Optimización del rendimiento
Ver en una página
Perspectiva de la FSI
Introducción
Excelencia operativa
Seguridad
Fiabilidad
Optimización de costes
Optimización del rendimiento
Ver en una página
Ver en una página
Arquetipos de despliegue
Introducción
Por zonas
Por regiones
Multirregional
Global
Híbridos
Multinube
Análisis comparativo
Pasos siguientes
Arquitecturas de referencia
Despliegue de una sola zona en Compute Engine
Despliegue regional en Compute Engine
Despliegue multirregional en Compute Engine
Despliegue global en Compute Engine y Spanner
Diseño de la zona de destino
Descripción general de las zonas de aterrizaje
Decidir la incorporación de la identidad
Decidir la jerarquía de recursos
Diseño de redes
Elegir el diseño de la red
Implementar el diseño de la red
Decidir la seguridad
Plano de aspectos básicos de las empresas
Introducción
Arquitectura
Autenticación y autorización
Estructura de la organización
Redes
Controles de detección
Controles preventivos
Metodología de implementación
Prácticas recomendadas de operaciones
Desplegar el plano
IA y aprendizaje automático
Resumen del contenido
Agentes de IA
Sistema de IA multiagente
IA generativa
Resumen de documentos con IA generativa
Mecanismo de RAG para IA generativa con Cloud SQL
Base de conocimientos de IA generativa
Usar la IA generativa para gestionar la utilización
IA generativa con RAG
Presentación
Infraestructura de RAG con Agentspace y Vertex AI
Infraestructura RAG con Vertex AI y Vector Search
Infraestructura de RAG con Vertex AI y AlloyDB
Infraestructura de RAG con GKE y Cloud SQL
Infraestructura de GraphRAG con Vertex AI y Spanner Graph
Preparación de modelos
Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud
Aprendizaje federado entre silos y dispositivos en Google Cloud
Desarrollo de modelos y etiquetado de datos con Google Cloud y Labelbox
MLOps
MLOps: flujos de procesamiento de entrega continua y automatización en el aprendizaje automático
Desplegar y operar aplicaciones de IA generativa
Desplegar un modelo de IA y aprendizaje automático empresarial
Computación confidencial para analíticas de datos e IA
MLOps con TensorFlow Extended, Vertex AI Pipelines y Cloud Build
Directrices para crear soluciones de aprendizaje automático predictivas de alta calidad
Aplicaciones de IA y aprendizaje automático
Crear una solución de analíticas de visión de aprendizaje automático con Dataflow y la API Cloud Vision
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Diseñar el almacenamiento para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático en Google Cloud
Aprovechar el flujo de procesamiento de CI/CD para aplicaciones compatibles con RAG
Implementar la recuperación de dos torres con la generación de candidatos a gran escala
Optimizar las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático con Cloud Storage FUSE
Optimizar las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático con Managed Lustre
Usar Vertex AI Pipelines para modelizar la propensión en Google Cloud
Integraciones de productos de terceros
Arquitectura de C3 AI en Google Cloud
Desarrollo de aplicaciones
Resumen del contenido
Enfoques y estilos de desarrollo
Patrones para aplicaciones escalables y resilientes
Gestión de plataformas de desarrollo
Implementar una plataforma para desarrolladores empresariales
Introducción
Arquitectura
Controles de la plataforma para desarrolladores
Arquitectura de servicios
Logging y Monitoring
Operaciones
Costes y atribuciones
Metodología de implementación
Ejemplo de Cymbal Bank
Mapeo de los principios de BeyondProd
Desplegar el plano
Prácticas recomendadas para optimizar los costes de las aplicaciones de Kubernetes en GKE
Exponer aplicaciones de malla de servicios a través de GKE Gateway
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Crear aplicaciones distribuidas a nivel mundial con GKE Gateway y Cloud Service Mesh
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Patrones y prácticas para la gestión de identidades y accesos en Google Cloud
Gestión de recursos con ServiceNow
Seleccionar un entorno de ejecución de contenedor gestionado
DevOps y ciclo de vida del desarrollo
Información general sobre los registros de decisiones de arquitectura
Desarrollar y entregar aplicaciones con una canalización de implementación
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Funciones de DevOps Research and Assessment (DORA)
Arquitecturas de aplicaciones
Apache Guacamole en GKE y Cloud SQL
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Escritorio Remoto de Chrome en Compute Engine
Configuración para Linux
Configuración para Windows
Arquitecturas de dispositivos conectados en Google Cloud
Introducción
Broker de MQTT independiente
Producto de plataforma de IoT
Conexión de dispositivo a Pub/Sub con Google Cloud
Prácticas recomendadas para ejecutar un backend de IoT
Prácticas recomendadas para aprovisionar y configurar automáticamente sistemas y servidores perimetrales y bare metal
Plataforma de comercio electrónico con computación sin servidor
Gestionar y escalar la red de aplicaciones Windows que se ejecutan en Kubernetes gestionado
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Aplicación web dinámica con Python y JavaScript
Usar una biblioteca de cliente del SDK de Cloud
Aplicación web de tres niveles
Alojamiento de sitios web
Big Data y analíticas
Resumen del contenido
Arquitecturas completas
Lakehouse de analíticas
Importar datos en un almacén de datos de BigQuery seguro
Mallas de datos en Google Cloud
Arquitectura y funciones de una malla de datos
Diseñar una plataforma de datos de autoservicio para una malla de datos
Crear productos de datos en una malla de datos
Descubrir y consumir productos de datos en una malla de datos
Plataforma de gestión y analíticas de datos empresariales
Almacén de datos con BigQuery
Automatización de copias de seguridad de BigQuery
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Cargar y procesar datos
Replicación continua de datos en BigQuery con Striim
Analizar datos
Ciencia de datos con R: análisis de datos de exploración
Bases de datos
Resumen del contenido
Cargas de trabajo de Oracle
Presentación
Aplicación empresarial con Oracle Database en Compute Engine
Aplicación empresarial en Compute Engine con Oracle Exadata
Oracle E-Business Suite con Oracle Database en Compute Engine
Oracle E-Business Suite en Compute Engine con Oracle Exadata
Oracle PeopleSoft en Compute Engine con Oracle Exadata
Gestión de bases de datos multinube
Entornos híbridos y multinube
Resumen del contenido
Crear arquitecturas híbridas y multinube
Introducción
Factores, consideraciones, estrategia y patrones
Planificar una estrategia híbrida y multinube
Enfoques arquitectónicos para adoptar una arquitectura híbrida o multinube
Otras consideraciones
Pasos siguientes
Ver la guía en una sola página
Patrones de arquitectura híbridos y multinube
Introducción
Patrones de arquitectura distribuida
Patrón híbrido por niveles
Patrón multinube particionado
Patrones híbridos y multinube de analíticas
Patrón híbrido de Edge
Patrón híbrido de entorno
Patrones híbridos y multinube de continuidad empresarial
Patrón de ráfaga en la nube
Pasos siguientes
Ver la guía en una sola página
Patrones de arquitectura de redes seguras híbridas y multinube
Introducción
Factores del diseño
Patrones de arquitectura
Patrón reflejado
Patrón de malla
Patrones de acceso
Salida cerrada
Entrada restringida
Salida y entrada controladas
Patrón de transferencia
Prácticas recomendadas generales
Pasos siguientes
Ver la guía en una sola página
Red entre nubes para aplicaciones distribuidas
Introducción
Conectividad
Redes de servicios
Seguridad de la red
Conectividad entre VPCs de Red Multinube mediante Network Connectivity Center
Conectividad entre VPCs de Red Multinube con emparejamiento entre redes de VPC
Red multinube con emparejamiento entre redes de VPC con NVAs y afinidad regional
Aplicaciones híbridas y multinube
Granja de renderizado híbrida
Desarrollar una granja de renderizado híbrido
Patrones para conectar otros proveedores de servicios en la nube con Google Cloud
Gestión de identidades y accesos
Autenticar usuarios de la plantilla en un entorno híbrido
Introducción
Patrones de implementación
Configurar Active Directory para que las máquinas virtuales se unan automáticamente a un dominio
Desplegar un bosque de Active Directory en Compute Engine
Patrones para usar Active Directory en un entorno híbrido
Integraciones de productos de terceros
Gestión de datos con Cohesity Helios y Google Cloud
Migración
Resumen del contenido
Migrar a Google Cloud
Empezar
Evaluar e identificar cargas de trabajo
Planifica y construye tu base
Transferir conjuntos de datos grandes
Desplegar cargas de trabajo
Migrar de los despliegues manuales a los automatizados en contenedores
Optimizar el entorno
Prácticas recomendadas para validar un plan de migración
Minimizar los costes
Migrar de AWS a Google Cloud
Empezar
Migrar de Amazon EC2 a Compute Engine
Migrar de Amazon S3 a Cloud Storage
Migrar de Amazon EKS a GKE
Migrar de Amazon RDS y Amazon Aurora para MySQL a Cloud SQL para MySQL
Migrar de Amazon RDS y Amazon Aurora para PostgreSQL a Cloud SQL y AlloyDB para PostgreSQL
Migrar de Amazon RDS para SQL Server a Cloud SQL para SQL Server
Migrar de AWS Lambda a Cloud Run
Migrar a una plataforma de VMware Engine de Google Cloud
Migración de aplicaciones
Migrar contenedores a Google Cloud
Migrar de Kubernetes a GKE
Migrar entre regiones de Google Cloud
Empezar
Diseñar entornos de una sola región resilientes en Google Cloud
Diseñar tus cargas de trabajo
Preparar datos y cargas de trabajo por lotes para la migración entre regiones
Migración de datos y bases de datos
Guía de migración de bases de datos
Conceptos, principios y terminología
Configurar y ejecutar un proceso de migración de bases de datos
Redes para migrar cargas de trabajo empresariales
Enfoques de arquitectura
Redes para un acceso seguro entre nubes
Redes para la entrega de aplicaciones orientadas a Internet
Redes para cargas de trabajo híbridas y multinube
Usar la migración en directo de RIOT para migrar a Redis Enterprise Cloud
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Definir el ámbito de la migración
Monitorizar y almacenar registros
Resumen del contenido
Exportar registros y métricas
Exporta métricas con Cloud Monitoring
Importar registros de Cloud Storage a Cloud Logging
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Transmitir registros de Google Cloud a Splunk
Monitorización híbrida y multinube
Patrones de monitorización y registro híbridos y multinube
Registrar y monitorizar recursos on-premise con BindPlane
Introducción
Registrar recursos locales
Monitorizar recursos locales
Enviar registros de Google Cloud a Datadog
Arquitectura de referencia
Implementar la arquitectura
Redes
Resumen del contenido
Prácticas recomendadas y arquitecturas de referencia para el diseño de VPCs
Conectar
Arquitectura de red de tipo concentrador y radios
Patrones para conectar otros proveedores de servicios en la nube con Google Cloud
Conectar máquinas virtuales privadas a Internet
Seguridad
Desplegar un cortafuegos de nueva generación FortiGate-VM con Terraform
Arquitectura de FortiGate en Google Cloud
Protege las redes de nubes privadas virtuales con el NGFW VM-Series de Palo Alto
Seguridad de red de VMware Engine con dispositivos centralizados
Fiabilidad y recuperación tras fallos
Resumen del contenido
Guía de fiabilidad de la infraestructura
Información general sobre la fiabilidad
Componentes básicos de la fiabilidad
Evaluar los requisitos de fiabilidad
Diseñar una infraestructura fiable
Gestionar el tráfico y la carga
Gestionar y monitorizar la infraestructura
Pasos siguientes
Guía de planificación para la recuperación tras fallos
Introducción
Elementos de creación
Situaciones de datos
Situaciones de uso de las aplicaciones
Diseñar arquitecturas para cargas de trabajo con restricciones de localidad
Casos prácticos: aplicaciones de analíticas de datos restringidas por localidad
Diseñar arquitecturas para afrontar interrupciones de la infraestructura en la nube
Disponibilidad de las aplicaciones
Máquinas virtuales gestionadas con balanceo de carga
Patrones para usar direcciones IP flotantes en Compute Engine
Disponibilidad de los datos
Réplica continua de datos en Cloud Spanner con Striim
Copia de seguridad de Google Workspace con Afi.ai
Alta disponibilidad de clústeres de PostgreSQL en Compute Engine
Continuidad de negocio con CI/CD en Google Cloud
Seguridad y gestión de identidades y accesos
Resumen del contenido
Información general sobre la gestión de identidades y accesos
Introducción
Conceptos
Información general sobre la gestión de identidades de Google
Arquitecturas de referencia
Inicio de sesión único
Prácticas recomendadas
Prácticas recomendadas para planificar cuentas y organizaciones
Prácticas recomendadas para federar Google Cloud con un proveedor de identidades externo
Evaluar y planificar
Planificar el proceso de incorporación
Federar con Active Directory
Federar con Microsoft Entra ID
Evaluar cuentas de usuario
Evaluar planes de incorporación
Evaluar el impacto de la consolidación de cuentas de usuario en la federación
Implementación
Preparar una cuenta de Google Workspace o Cloud Identity
Configurar la federación
Aprovisionamiento de usuarios e inicio de sesión único de Microsoft Entra ID
Aprovisionamiento de usuarios e inicio de sesión único de Microsoft Entra ID B2B
Integración del portal Mis aplicaciones de Microsoft Entra ID
Aprovisionar cuentas de usuario de Active Directory
Inicio de sesión único de Active Directory
Inicio de sesión único de Keycloak
Aprovisionamiento de usuarios e inicio de sesión único de Okta
Consolidar cuentas
Introducción
Migrar cuentas de consumidor
Eliminar cuentas de consumidor no deseadas
Corregir cuentas de Gmail
Quitar Gmail de cuentas de consumidor
Compensar cuentas de usuario gestionadas huérfanas
Recursos
Anuncio de ejemplo
seguridad para aplicaciones
Prácticas recomendadas para proteger tus aplicaciones y APIs con Apigee
Usar el acceso contextual para proteger aplicaciones y recursos
Aplicaciones y recursos seguros
Prácticas recomendadas
Prácticas recomendadas para el acceso continuo a Google Cloud
Diseñar flujos de procesamiento de despliegue seguros
Usar Google Cloud Armor, el balanceo de carga y Cloud CDN para desplegar front-ends globales programables
Arquitectura sin servidor segura
Arquitectura con Cloud Functions
Arquitectura que usa Cloud Run
Cumplimiento
Configurar redes para FedRAMP y DoD en Google Cloud