preguntas de entrevista sobre Google Cloud

Michal Cichocki, Ingeniero de Software Senior y Jefe de Disciplina de GCP en EPAM Anywhere, revisó y verificó estas preguntas y respuestas de entrevista. ¡Muchas gracias, Michal!

Prepararse para una entrevista de Google Cloud puede ser desalentador, dado el vasto conjunto de servicios y conceptos que uno necesita entender. Esta guía tiene como objetivo ayudarte a navegar a través de este desafío.
Hemos compilado una lista de preguntas comunes de entrevista de Google Cloud que cubren áreas clave, desde principios básicos hasta conceptos más avanzados. Ya seas un principiante buscando empezar en la computación en la nube o estés buscando avanzar en tu carrera, estas preguntas proporcionarán una base sólida para tu preparación para la entrevista técnica. Vamos a sumergirnos y explorar estas preguntas para ayudarte a superar tu entrevista de Google Cloud.

Google Cloud Platform (GCP) es una colección de servicios de computación en la nube de Google. Cubre todas las áreas principales como la computación, el almacenamiento, el aprendizaje automático y el análisis de datos. La importancia de GCP radica en el hecho de que proporciona a las empresas soluciones flexibles, escalables y rentables, permitiéndoles aprovechar la potente infraestructura tecnológica de Google. Esto, a su vez, permite a las empresas centrarse en sus competencias principales dejando las complejidades técnicas a Google.

Google Cloud Storage es un servicio de almacenamiento de objetos para almacenar y recuperar cualquier dato en cualquier momento. Es ideal para datos no estructurados como archivos multimedia, copias de seguridad, etc. Por otro lado, Google Cloud SQL es un servicio de base de datos relacional totalmente administrado para MySQL, PostgreSQL y SQL Server. Es ideal para datos estructurados y soporta transacciones, uniones complejas y otras características de SQL.

Google Cloud Pub/Sub es un servicio de mensajería creado para enviar y recibir mensajes entre aplicaciones independientes. Funciona con el principio del modelo de publicador-suscriptor. Los publicadores crean y envían mensajes a "temas". Los suscriptores luego reciben esos mensajes a través de una suscripción a esos temas.

Google Kubernetes Engine (GKE) es un entorno administrado para desplegar, escalar y administrar aplicaciones contenerizadas. Se encarga de la infraestructura subyacente de Kubernetes, por lo que puedes centrarte en desplegar aplicaciones, escalarlas según la demanda y mejorar la utilización de recursos.

Google Cloud Dataflow es un servicio independiente y totalmente administrado para implementar pipelines de Apache Beam dentro de la Plataforma Google Cloud. Proporciona un enfoque simplificado y sin servidor para el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes. Sus beneficios incluyen la gestión automática de recursos, el reequilibrio dinámico de trabajo y la creación de pipelines utilizando SDKs de Java o Python.

Los productos de red de Google Cloud están diseñados para proporcionar una conectividad segura, de alto rendimiento y fiable. Así es cómo lo logran:

• Google Cloud VPC (Virtual Private Cloud): VPC proporciona una red privada con asignación de IP, enrutamiento y políticas de firewall de red para asegurar una conectividad segura dentro de tu entorno en la nube. Soporta tanto IPv4 como IPv6 para un alcance y escalabilidad globales.
• Cloud Load Balancing: Este servicio distribuye automáticamente el tráfico entre los servidores para asegurar una alta disponibilidad y fiabilidad. También proporciona balanceo de carga entre regiones, permitiendo que tu aplicación permanezca resiliente incluso si una región entera se cae.
• Cloud Armor: Este servicio trabaja con Cloud Load Balancing para defenderse contra los ataques DDoS, asegurando así una conectividad segura.
• Cloud CDN (Content Delivery Network): Al almacenar en caché el contenido cerca de los usuarios, Cloud CDN asegura una entrega de contenido rápida y fiable a los usuarios en todo el mundo.
• Cloud Interconnect y Cloud VPN: Estos servicios proporcionan una conectividad segura y de alto rendimiento entre tus recursos en la nube y tus entornos locales, alojados u otros entornos en la nube.
• Cloud DNS: Este servicio de DNS escalable y fiable asegura que tu aplicación sea fácilmente accesible desde cualquier lugar del mundo.
• Acceso privado de Google: Este servicio permite que las instancias de VM con direcciones IP internas lleguen a las APIs y servicios de Google de forma segura sin necesidad de una IP pública.

Cuando se utilizan juntos, todos estos productos proporcionan una solución integral para una conectividad segura y fiable en Google Cloud.

Google Cloud Functions es una herramienta poderosa que permite a los desarrolladores construir y conectar servicios en la nube en un entorno de ejecución sin servidor. Esto significa que puedes crear funciones simples de un solo propósito activadas por eventos emitidos desde tu infraestructura y servicios en la nube. A través de Cloud Functions, puedes automatizar fácilmente tus flujos de trabajo en la nube y construir aplicaciones potentes con un mínimo de sobrecarga. Simplemente adjunta tu función a un evento, y se ejecutará automáticamente cuando ese evento se dispare, lo que la convierte en una solución altamente eficiente y efectiva para el desarrollo moderno en la nube.

Google Cloud Identity and Access Management (IAM) es una herramienta poderosa para que los administradores gestionen y controlen el acceso a recursos específicos. Con IAM, puedes autorizar o restringir acciones en tus recursos en función de los roles y permisos de los usuarios. Esta solución integral proporciona una vista unificada de las políticas de seguridad de tu organización y permite la auditoría integrada, simplificando el cumplimiento. En general, IAM te ayuda a mantener el control y la visibilidad sobre los recursos de tu organización y te permite mantenerlos seguros y protegidos.

Google Cloud AutoML es una herramienta poderosa que permite a las personas sin experiencia en aprendizaje automático acceder a los beneficios del aprendizaje automático. Esta plataforma permite a las empresas crear modelos de aprendizaje automático personalizados con un esfuerzo mínimo, que pueden ser adaptados a sus necesidades específicas. Con Google Cloud AutoML, las empresas pueden aprovechar las ventajas del aprendizaje automático para mejorar sus operaciones sin tener que invertir cantidades significativas de tiempo o recursos.

Google Cloud Bigtable es un servicio de base de datos NoSQL escalable y totalmente administrado. Está diseñado para recoger y retener datos desde 1TB hasta cientos de PB. Ofrece baja latencia y alto rendimiento, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de big data y en tiempo real. Se integra sin problemas con herramientas populares de big data como Hadoop y soporta la API de Apache HBase y la API de Google Cloud Bigtable.

Estas preguntas de entrevista de GCP te ayudarán a actualizar tus conocimientos sobre la plataforma de Google y asegurarte de que coinciden con las habilidades enumeradas en las descripciones de los puestos de trabajo de ingeniero de la nube.

11. ¿Puedes explicar la diferencia entre BigQuery y Bigtable?

BigQuery es un almacén de datos completamente administrado y sin servidor que permite consultas SQL súper rápidas utilizando el poder de procesamiento de la infraestructura de Google. Está diseñado para analizar grandes conjuntos de datos. Bigtable, por otro lado, es un servicio de base de datos de big data NoSQL diseñado para aplicaciones de gran escala y análisis operacionales de baja latencia.

12. ¿Cómo diseñarías un pipeline de datos en Google Cloud Platform?

Diseñar un pipeline de datos en Google Cloud Platform (GCP) implica varios pasos y servicios. Aquí tienes un esquema básico:

• Ingestión de datos: El primer paso es ingerir datos de diferentes fuentes. Esto podría ser desde bases de datos locales, aplicaciones de terceros u otras plataformas en la nube. GCP proporciona varios servicios para la ingestión de datos, como Cloud Pub/Sub para mensajería en tiempo real, Cloud Storage para datos no estructurados y Cloud SQL para datos estructurados.
• Procesamiento de datos: Una vez que los datos son ingeridos, necesitan ser procesados. Esto podría implicar limpiar los datos, transformarlos en un formato adecuado o realizar cálculos. Puedes usar Cloud Dataflow, un servicio completamente administrado para el procesamiento de transmisiones y lotes, o Cloud Dataproc, un servicio administrado de Hadoop y Spark para el procesamiento de big data.
• Almacenamiento de datos: Después del procesamiento, los datos generalmente necesitan ser almacenados para un análisis posterior. Dependiendo de tus necesidades, puedes usar BigQuery, un almacén de datos completamente administrado y altamente escalable, Cloud Bigtable para cargas de trabajo NoSQL, o Cloud Spanner para necesidades de bases de datos relacionales.
• Análisis y visualización de datos: Los datos procesados pueden ser analizados y visualizados utilizando herramientas como Google Data Studio o Looker. También puedes usar BigQuery ML para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en tus datos.

Diseñar un pipeline de datos en GCP también debe implicar consideraciones de seguridad, fiabilidad y costos. Debes usar Cloud IAM para el control de acceso, asegurarte de que tus datos están respaldados para la fiabilidad y monitorear tu uso para controlar los costos.

13. ¿Qué es Google Cloud Dataflow? ¿Cuáles son sus beneficios?

Google Cloud Dataflow es un servicio completamente administrado utilizado para la ejecución de pipelines de Apache Beam dentro de la Plataforma Google Cloud. Proporciona un enfoque simplificado y sin servidor para el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes. Sus beneficios incluyen la gestión automática de recursos, el reequilibrio dinámico de trabajo y la creación de pipelines utilizando SDKs de Java o Python.

14. ¿Cómo manejarías grandes conjuntos de datos en Google Cloud Platform?

Google Cloud Platform ofrece varios servicios para manejar grandes conjuntos de datos. Puedes usar Cloud Storage para almacenar grandes cantidades de datos, BigQuery para analizar grandes conjuntos de datos y Bigtable para manejar análisis operacionales a gran escala. Para procesar grandes conjuntos de datos, puedes usar Cloud Dataflow o Cloud Dataproc.

15. ¿Qué es Google Cloud Dataproc y cómo funciona?

Google Cloud Dataproc es un servicio administrado que ejecuta trabajos de Apache Hadoop y Spark. Simplifica la creación, configuración y gestión de clusters de Hadoop, reduciendo el tiempo necesario para iniciar un trabajo. También soporta las herramientas más comunes del ecosistema Hadoop, permitiéndote utilizar habilidades y código existentes.

16. ¿Cómo ayuda Google Cloud Datalab en la exploración y visualización de datos?

Google Cloud Datalab es una herramienta para explorar, transformar, analizar y visualizar datos en la Plataforma Google Cloud. Proporciona un entorno basado en cuadernos Jupyter con soporte para múltiples lenguajes de programación, APIs de aprendizaje automático integradas y fácil integración con BigQuery.

17. ¿Puedes explicar el papel de Google Cloud IAM en la seguridad de los datos?

Google Cloud Identity and Access Management (IAM) es una herramienta que ayuda a los administradores a gestionar y controlar el acceso a los recursos dentro de una organización. Con IAM, puedes autorizar fácilmente el acceso y las acciones permitidas. Esto asegura que sólo el personal autorizado pueda acceder a los datos sensibles y realizar las acciones necesarias, haciendo de la seguridad de los datos una prioridad.

IAM proporciona una vista unificada de la política de seguridad en toda tu organización, facilitando la gestión y el monitoreo de las políticas de seguridad. Esto ayuda a asegurar que todos los usuarios dentro de una organización se adhieran a las mismas políticas y procedimientos de seguridad.

Además, IAM también viene con capacidades de auditoría integradas, facilitando el monitoreo y seguimiento de las actividades de los usuarios. Esta característica de auditoría ayuda a simplificar los procesos de cumplimiento, asegurando el seguimiento de las normas regulatorias.

En general, Google Cloud Identity and Access Management es una herramienta esencial para cualquier organización que valore la seguridad de los datos y quiera asegurarse de que sólo el personal autorizado pueda acceder a los recursos sensibles.

18. ¿Cómo asegurarías la fiabilidad y consistencia de los datos en la Plataforma Google Cloud?

La fiabilidad y consistencia de los datos en la Plataforma Google Cloud se puede asegurar utilizando servicios como Cloud SQL y Cloud Spanner, que proporcionan bases de datos relacionales totalmente administradas con alta disponibilidad y consistencia de transacciones globales. Cloud Storage para la copia de seguridad de datos y la recuperación de desastres también puede ayudar a asegurar la fiabilidad de los datos.

19. ¿Cuál es el papel de un ingeniero de datos en la Plataforma Google Cloud?

Un ingeniero de datos en la Plataforma Google Cloud es responsable de diseñar, construir, mantener y optimizar sistemas de procesamiento de datos e infraestructura. Su papel implica gestionar y organizar los datos, asegurando también su calidad, fiabilidad y accesibilidad.

Trabajan con varios servicios de Google Cloud, como BigQuery para el almacenamiento de datos, Cloud Dataflow para el procesamiento de datos y Cloud Pub/Sub para la mensajería en tiempo real. También utilizan servicios como Cloud Storage y SQL en función de los requisitos específicos de almacenamiento de datos y bases de datos.

Los ingenieros de datos juegan un papel crucial en hacer que los datos sean utilizables para los científicos de datos y los analistas, creando pipelines de datos, implementando transformaciones de datos y asegurando la consistencia de los datos. También se centran en la seguridad y el cumplimiento de los datos, utilizando herramientas como Google Cloud IAM para la gestión de accesos y Cloud Data Loss Prevention (DLP) para la protección de datos sensibles.

Un ingeniero de datos en la Plataforma Google Cloud permite a una organización hacer el mejor uso de sus datos asegurando que se almacenan, procesan y están disponibles cuando se necesitan.

Los entrevistadores suelen hacer algunas de estas preguntas técnicas para ver cómo tu experiencia coincide con las habilidades y capacidades enumeradas en tu currículum de ingeniero de la nube. Puedes utilizar estas preguntas de GCP para actualizar rápidamente tus conocimientos de ingeniería en la nube obtenidos mientras te preparabas para tu examen de certificación en la nube. 

20. ¿Cuál es el papel de un arquitecto de Google Cloud?

Un arquitecto de Google Cloud diseña, desarrolla y gestiona soluciones robustas, seguras, escalables, altamente disponibles y dinámicas para impulsar los objetivos empresariales. Son responsables de supervisar la estrategia de computación en la nube de una organización, incluyendo los planes de adopción de la nube, el diseño de aplicaciones en la nube y la gestión y monitoreo de la nube.

21. ¿Puedes explicar la diferencia entre Infraestructura como Servicio (IaaS), Plataforma como Servicio (PaaS) y Software como Servicio (SaaS)?

• Infraestructura como Servicio (IaaS): Esta es la categoría más flexible de servicios en la nube. Su objetivo es automatizar y gestionar tareas de enrutamiento de red, direcciones IP, seguridad y almacenamiento de datos. Con IaaS, las empresas pueden comprar recursos a demanda y según sea necesario en lugar de comprar hardware de forma directa. Ejemplos incluyen Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform.

• Plataforma como Servicio (PaaS): Esta categoría está diseñada para dar a los desarrolladores las herramientas para construir y alojar aplicaciones web. Los proveedores de PaaS alojan el hardware y el software en su infraestructura, liberando a los desarrolladores de la instalación de hardware y software en casa para desarrollar o ejecutar una nueva aplicación. Ejemplos incluyen Heroku, Google App Engine y OpenShift de Red Hat.
• Software como Servicio (SaaS): Este método entrega aplicaciones de software a través de Internet, a demanda y típicamente en base a una suscripción. Con SaaS, los proveedores de la nube gestionan la aplicación de software y la infraestructura subyacente y se encargan de cualquier mantenimiento, como actualizaciones de software y parches de seguridad. Los usuarios se conectan a la aplicación a través de Internet, generalmente con un navegador web en su teléfono, tableta o PC. Ejemplos incluyen Google Apps, Salesforce y Microsoft Office 365.

22. ¿Cómo diseñarías un despliegue en varias regiones en la Plataforma Google Cloud?

Diseñar un despliegue en varias regiones en GCP implica varios pasos. Primero, necesitas elegir las regiones en función de las necesidades de tu negocio. Luego, puedes usar servicios como Cloud Load Balancing y Cloud Storage para el despliegue en varias regiones. También necesitas considerar la replicación de datos y los problemas de latencia.

23. ¿Puedes explicar el papel de Google Cloud IAM en la gestión del acceso a los recursos?

Google Cloud Identity and Access Management (IAM) ayuda a los administradores a decidir quién puede tomar medidas sobre recursos específicos. Proporciona una vista unificada de la política de seguridad en toda tu organización, con auditoría integrada para facilitar los procesos de cumplimiento.

24. ¿Cómo asegurarías la seguridad de los datos en la Plataforma Google Cloud?

La seguridad de los datos en la Plataforma Google Cloud se puede asegurar utilizando varias herramientas y prácticas. Estas incluyen el uso de IAM para el control de acceso, el uso de Cloud Security Scanner para identificar vulnerabilidades de seguridad, la encriptación de datos en tránsito y en reposo, y el uso de Cloud Audit Logs para mantener registros de auditoría.

25. ¿Qué es Google Cloud Anthos y cuáles son sus beneficios?

Google Cloud Anthos es una plataforma híbrida y multicloud que te permite ejecutar tus aplicaciones en cualquier lugar de manera segura y consistente. Proporciona un servicio administrado único para despliegues consistentes en diferentes entornos. Sus beneficios incluyen una mayor eficiencia operativa, una mejor seguridad y una mayor portabilidad de las aplicaciones.

26. ¿Cómo manejarías la recuperación de desastres en la Plataforma Google Cloud?

La recuperación de desastres en la Plataforma Google Cloud se puede manejar utilizando servicios como Cloud Storage para la copia de seguridad de datos, Cloud SQL para la replicación de bases de datos y Compute Engine para la creación y gestión de máquinas virtuales. También puedes usar Cloud DNS para la gestión de DNS y Cloud Load Balancing para distribuir el tráfico de los usuarios.

27. ¿Cómo beneficia Google Cloud AutoML a las empresas?

Google Cloud AutoML ofrece varios beneficios a las empresas:

• Simplificación del aprendizaje automático: AutoML permite a las empresas aprovechar los modelos de aprendizaje automático sin necesidad de tener experiencia en aprendizaje automático o codificación.
• Modelos personalizados: Las empresas pueden crear modelos de aprendizaje automático basados en sus necesidades. Esto puede ayudar a mejorar la precisión de las predicciones.
• Escalabilidad: AutoML está construido en Google Cloud, lo que significa que puede escalar fácilmente a medida que crece el negocio. Puede manejar grandes conjuntos de datos y alta demanda sin ninguna inversión adicional en infraestructura.
• Integración: AutoML se puede integrar fácilmente con otros servicios de Google Cloud, ayudando a proporcionar un flujo de trabajo sin interrupciones.
• Velocidad: AutoML reduce significativamente el tiempo que se tarda en crear y desplegar modelos de aprendizaje automático. Esto puede ayudar a tomar decisiones basadas en datos rápidamente.
• Rentabilidad: Con AutoML, las empresas sólo pagan por lo que usan. Esto puede hacer que el aprendizaje automático sea más asequible, especialmente para las pequeñas y medianas empresas.

28. ¿Cuál es el papel de Google Kubernetes Engine en el despliegue de aplicaciones?

Google Kubernetes Engine (GKE) es un entorno administrado para desplegar, escalar y gestionar aplicaciones contenerizadas. Se encarga de la infraestructura subyacente de Kubernetes, por lo que puedes centrarte en desplegar aplicaciones, escalarlas en función de la demanda y mejorar la utilización de los recursos.

En conclusión, estas preguntas de entrevista de Google Cloud están diseñadas para ayudarte a obtener una sólida comprensión de la plataforma y sus diversos servicios. Ya seas un principiante o un profesional experimentado, estas preguntas para ingenieros de Google Cloud pueden ayudarte a prepararte para tu próxima entrevista y demostrar tu experiencia en las tecnologías de Google Cloud.

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