Cloud Digital Leader — Preguntas de práctica y simulacro de examen

Cloud Trace es el servicio de trazado distribuido de Google Cloud que sigue las solicitudes a través de los microservicios y registra la latencia en cada paso (docs.cloud.google.com/trace/docs/overview). Genera visualizaciones en cascada que muestran cuánto tarda cada servicio en procesar una solicitud, lo que facilita ubicar los cuellos de botella. Cloud Trace se integra con GKE, Cloud Run y App Engine, y admite instrumentación con OpenTelemetry. ¿Por qué no Cloud Monitoring? Hace seguimiento de métricas como el uso de CPU y memoria, pero no traza las rutas de solicitudes individuales entre servicios. ¿Por qué no Error Reporting? Identifica errores y excepciones de la aplicación, no cuellos de botella de latencia. ¿Por qué no Cloud Logging? Captura entradas de registro, pero no ofrece trazado de latencia a nivel de solicitud a través de los límites entre servicios. Consejo para el examen: identificar qué servicio específico causa la latencia en una cadena de solicitudes distribuida = Cloud Trace.

AutoML en Agent Platform automatiza la selección de algoritmos, el ajuste de hiperparámetros y el entrenamiento del modelo, y no requiere experiencia en ML ni programación (docs.cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/training-methods). Para equipos con poca experiencia en ML y conjuntos de datos más pequeños, AutoML produce modelos de alta calidad más rápido, porque elimina la necesidad de escribir código de entrenamiento y de desarrollar canalizaciones de datos. La comparación oficial de métodos de entrenamiento lo confirma: AutoML no necesita experiencia en ciencia de datos y no requiere código. ¿Por qué no el entrenamiento personalizado? Requiere bastante experiencia en ML para desarrollar aplicaciones de entrenamiento—no siempre produce mejores modelos sin importar la experiencia. ¿Por qué no solo APIs preentrenadas? Las APIs preentrenadas resuelven tareas comunes, pero no pueden entrenarse con tu conjunto de datos personalizado. ¿Por qué no 'AutoML es solo para grandes empresas'? AutoML está disponible para todos los usuarios, sin importar el tamaño de la organización. Consejo para el examen: poca experiencia en ML + necesidad de resultados rápidos + conjunto de datos pequeño = AutoML.

Los contenedores virtualizan a nivel del sistema operativo y comparten el kernel del host, mientras que las VMs virtualizan a nivel de hardware y cada una ejecuta un sistema operativo invitado completo (docs.cloud.google.com/migrate/containers/docs/anthos-migrate-benefits). La documentación de Google confirma que los contenedores son mucho más ligeros que las VMs porque no contienen el sistema operativo y, por lo tanto, requieren muchos menos recursos de cómputo y memoria. Esto se traduce en arranques en segundos (no en minutos) y mayor densidad sobre el mismo hardware. ¿Por qué no 'eliminan la necesidad de cualquier sistema operativo'? Los contenedores siguen dependiendo del kernel del sistema operativo del host—lo comparten en lugar de incluir el suyo propio. ¿Por qué no 'solo pueden ejecutarse en Google Cloud'? Los contenedores son portables a cualquier plataforma que admita runtimes de contenedores. ¿Por qué no 'aislamiento de seguridad más fuerte'? Las VMs ofrecen un aislamiento más fuerte gracias a kernels separados; los contenedores ceden algo de aislamiento a cambio de eficiencia. Consejo para el examen: los contenedores comparten el kernel del sistema operativo; cada VM tiene el suyo propio.

Google Cloud cifra los datos en tránsito tanto por la internet pública como dentro de su red interna (docs.cloud.google.com/docs/security/encryption-in-transit). El tráfico externo usa cifrado TLS/QUIC a través de los Google Front Ends (GFEs), mientras que el tráfico interno entre servicios usa ALTS (Application Layer Transport Security) para autenticación mutua y cifrado. Google también usa el protocolo de seguridad PSP para el cifrado a nivel de red con descarga en SmartNIC. Esto es automático y no requiere ninguna configuración del cliente para el tráfico estándar. ¿Por qué no solo en Premium Tier? El cifrado en tránsito se aplica sin importar el nivel de red. ¿Por qué no solo por la internet pública? La documentación indica explícitamente que Google cifra los datos dentro de su red interna usando ALTS. ¿Por qué no configuración manual de TLS? Google gestiona automáticamente el cifrado de sus servicios—no hacen falta certificados administrados por el cliente. Consejo para el examen: TLS = externo; ALTS = interno. Ambos automáticos.