Se sugiere ponerle al Bucket que este asociado con el proyecto, para que sea fácil de ubicar. El nombre del Bucket debe ser único.

Crear un Bucket (make Bucket)

gsutil mb gs://mi-proyecto-bucket-01

Ver mis Buckets

gsutil ls

Ver los objetos en un Bucket

gsutil ls gs://mi-proyecto-bucket-01

Copiar objetos a un Bucket

gsutil cp ./archivo.txt gs://mi-proyecto-bucket-01

Copiar objetos de un Bucket a otro lado

gsutil cp gs://mi-proyecto-bucket-01/archivo.txt .

Activar el versionamiento en los objetos de un Bucket

gsutil versioning set on gs://mi-proyecto-bucket-01

Desactivar el versionamiento en los objetos de un Bucket

gsutil versioning set off gs://mi-proyecto-bucket-01

En esta clase creamos un Bucket Standar Multi-region en US. Se previo el acceso al público y se eligió el acceso uniforme. Finalmente seleccionamos una retención de 10 años. Esto en gsutil se vería así:

gsutil mb -c standard -l us --pap enforced -b on --retention 10y gs://gemb-platzi-storage-bucket-01 Donde:

• -c es la clase
• -l es el tipo de locación que deseamos
• --pap especifica el acceso público
• -b es activar el acceso uniforme Avanzado:
• --retention es el periodo de retención del recurso.

Cloud Bigtable es el servicio de base de datos de Big Data NoSQL de Google, completamente administrado a escala de patabytes para casos de uso en los que el acceso de datos aleatorios de baja latencia, la escalabilidad y la confiabilidad son fundamentales

• Alto procesamiento
• Procesamiento de baja latencia
• Cantidades muy grandes de datos
• Cambios de tamaño sin tiempo de inactividad
• Replicación flexible y automatizada
• Google Search, Maps y otros productos de Google

¿Cómo interactuamos con Cloud Big Table?

Api de aplicación: Podemos leer y escribir datos atraves de una capa de servicio llamada rede Hbase, que es un gestor de codigo abierto que nos ayuda exponer el point que nos proveen estas operaciones de escribir leer actualizar y borrar y esto se usa normalmente para enviar datos a las aplicaciones o paneles de control Streaming / Transmisión: Datflow Streaming, Saprk Streaming y Apache Storm Batch Processing / Procesamiento por lotes: Los datos se pueden leer y escribir en Big Table en forma de batch (cantidades grandes) esto se puede hacer a través de hadoop, Datflow, Apache Spark.

En esta clase creamos una instancia de Bigtable con el nombre quick-start-instance, id quick-start-instance y cluster id quickstart-instance-c1. El tipo de disco fue SSD con un solo nodo. Finalmente la región fue us-east1 y la zona us-east1-c.

Desde la CLI podemos crear nuestra instancia ocupando la herramienta cbt, la el comando para crear la instancia de esta clase quedaría así:

• cbt createinstance quick-start-instance "quick-start-instance" quickstart-instance-c1 us-east1-c 1 SSD
• quick-start-instance es el id
• "quick-start-instance" es el nombre
• quickstart-instance-c1 es el id del cluster
• us-east1-c es la región
• 1 es el numero de nodos
• SSD es el tipo de disco

Este es el servicio administrado de Bases de Datos Relacionales. Puede ser MySQL, PosgreSQL y SLQ Server.

En caso de necesitar mayor rendimiento se puede escalar de forma vertical (un máquina más potente). Si se requiere más disponibilidad se puede optar por una arquitectura en dos zonas.

Totalmente administrada Una solución integrada: Se puede acceder a ellas desde cualquier lado. Confiable: ES fácil configurar las replicas, copias de seguridad y activar el proceso de Failover (reemplazar una instancia cuando esta falla). Migraciones sencillas a CloudSQL: Database Migration Service ayuda a migrar las DB on premise a la Nube facilmente. En este tipo de Bases de datos realizamos transacciones y deben cumplir los principios ACID.

• Atomicity: Asegura que todas las operaciones que una transaccion se realicen, y en caso contrario que sea posible regresar al estado anterior (rollback).
• Consistency: Asegura que todas las transacciones se realicen con exito, los datos deben tener sentido.
• Isolation: Dicta que las operaciones sean aisladas y transparentes, es decir, multiples operaciones ocurren de forma independiente y sin afectarse.
• Durabilty: Nos asegura que el resultado de una operación permanezca incluso cuando hubo un error.

Base de datos de nivel empresarial, distribuido fuertemente consistente y de forma global, estructura relacional a escala horizontal no relacional.

• Base de datos relacional diseñada para cualquier escala
• Disponibilidad cinco 9 (99,999%)
• Fragmentación automática.

En esta clase creamos una instancia Cloud Spanner con nombre example-db, regional y en US central. Además de que ocupamos solo 1 nodo.

Para crear dicha instancia usando gcloud usamos el siguiente comando:

gcloud spanner instances create example-db --config=regional-us-central1 --nodes=1

Para crear una base de datos llamada example-db-db en nuestra instancia example-db usamos el comando:

gcloud spanner databases create example-db-db --instance=example-db

gcloud spanner databases ddl update example-db-db \ --instance=example-db \ --ddl='CREATE TABLE Singers ( SingerId INT64 NOTNULL, FirstName STRING(1024), LastName STRING(1024), SingerInfo BYTES(MAX) ) PRIMARY KEY (SingerId)'

Para insertan un solo registro:

gcloud spanner rowsinsert--database=example-db-db \ --instance=example-db \ --table=Singers \ --data=SingerId=1,FirstName=Marc,LastName=Richards

Para actualizar un solo registro:

gcloud spanner rows update --table=Singers --database=example-db-db --instance=example-db \ --data=SingerId=1,SingerName=Will

Para eliminar un solo registro:

gcloud spanner rowsdelete--table=Singers --database=example-db-db \ --instance=example-db --keys=1

Para consultar nuestros registros:

gcloud spanner databases execute-sql example-db-db \ --instance=example-db \ --sql='SELECT * FROM Singers'

BigTable es una Base de Datos NoSQL de tipo Llave-Valor (key-value), mientras que Cloud Firestore es una Base de Datos NoSQL de documentos

**Documento **= Conjunto de datos asociados a un mismo concepto Ejemplo: Producto, Nota, Jugador.

Colección: Conjunto de documentos. Cloud Firestore:

• Serverless
• Tiempo Real
• Soporte Offline

• Escalable
• Confiable
• Flexible
• Disponible
• Transaccional

Algunos casos de uso pueden ser:

• Gestión de perfiles de usuario
• Inventarios en tiempo real
• Cambios de estados
• Sincronización de datos

En esta clase creamos una instancia de Firestore en Native Mode, ubicada en us-east4.

Ocupando el siguiente comando podemos crear una base de datos Google Cloud Firestore Native:

gcloud firestore databases create --region=us-east4