Guía completa
CDL Cloud Digital Leader
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Distribución del examen
40–60
Preguntas
~50
Min lectura
700
Puntaje mínimo
Transformación digital con Google Cloud
17% del examen¿Qué es la transformación digital?
La transformación digital es el proceso de usar tecnología para mejorar el rendimiento, alcanzar nuevos objetivos o crear nuevos modelos de negocio.
Reimaginar
Rediseñar procesos de negocio aprovechando capacidades cloud que no existen on-premises.
Innovar
Lanzar nuevos productos y servicios más rápido gracias a la agilidad de la nube.
Escalar
Crecer a mercados globales sin invertir en infraestructura física en cada región.
Por qué Google Cloud
| Fortaleza | Detalle |
|---|---|
| Red global | Red privada de fibra óptica submarina que conecta todos los datacenters. Baja latencia global. |
| Seguridad by design | Infraestructura diseñada desde cero para seguridad. Chip Titan, BeyondCorp Zero Trust. |
| IA y ML | Líderes en IA: TensorFlow, TPUs, Vertex AI, Gemini. Años de ventaja en modelos de fundación. |
| Sostenibilidad | Carbon neutral desde 2007. Meta de 24/7 energía libre de carbono para 2030. |
| Datos y analítica | BigQuery procesa petabytes en segundos. Looker para BI. Líderes en análisis a escala. |
| Open source | Kubernetes, TensorFlow, Istio — todos creados por Google y donados a la comunidad. |
Infraestructura global de Google Cloud
| Componente | Descripción |
|---|---|
| Regiones | Áreas geográficas con múltiples zonas. Más de 40 regiones. Elige por latencia, compliance o precio. |
| Zonas | 3+ zonas por región, físicamente separadas. Alta disponibilidad desplegando en múltiples zonas. |
| Edge Network | Más de 100 puntos de presencia para Cloud CDN y Cloud Interconnect. Latencia mínima al usuario final. |
| Red privada | Toda la comunicación entre servicios GCP va por la red privada de Google, nunca por internet público. |
| Regiones multi-región | US, EU, APAC: grupos de regiones para replicación automática de datos con máxima disponibilidad. |
Una región tiene múltiples zonas (mínimo 3). Para alta disponibilidad despliega en múltiples zonas. Para recuperación ante desastres, en múltiples regiones. Las regiones multi-región son solo para Cloud Storage y algunos servicios gestionados.
Exploración de datos con Google Cloud
16% del examenAlmacenamiento y bases de datos
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| Servicio | Tipo | Caso de uso |
|---|---|---|
| Cloud Spanner | SQL global | Base de datos relacional distribuida globalmente. Transacciones ACID a escala masiva. |
| Bigtable | NoSQL columnar | Petabytes de datos de series temporales, IoT, AdTech. Baja latencia sub-10ms. |
| Memorystore | Caché en memoria | Redis y Memcached administrados. Para sesiones, caché de consultas y pub/sub simple. |
| AlloyDB | PostgreSQL+ | PostgreSQL compatible, 4x más rápido para cargas analíticas. Alternativa premium a Cloud SQL. |
BigQuery: análisis a escala
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| Característica | Detalle |
|---|---|
| Arquitectura | Almacenamiento columnar separado del cómputo. Puede escalar ambos independientemente. |
| BigQuery ML | Entrena y despliega modelos ML con SQL. Sin mover datos a otra plataforma. |
| Looker Studio | Herramienta de BI gratuita que se conecta directamente a BigQuery para dashboards. |
| BigQuery Omni | Consulta datos en AWS S3 o Azure Blob Storage desde BigQuery usando SQL. |
| Streaming | Inserta datos en tiempo real con latencia de segundos para análisis casi en vivo. |
Pipelines y procesamiento de datos
| Servicio | Función |
|---|---|
| Dataflow | Procesamiento de datos en batch y streaming. Basado en Apache Beam. Serverless. |
| Dataproc | Clusters administrados de Hadoop y Spark. Para cargas BigData existentes. |
| Cloud Data Fusion | ETL visual con interfaz drag-and-drop. Sin código para integraciones de datos. |
| Looker | Plataforma de BI empresarial con LookML. Para análisis y exploración de datos de negocio. |
| Dataplex | Gestión unificada de datos distribuidos. Gobernanza, calidad y descubrimiento de datos. |
El patrón de streaming estándar en GCP es: fuente de datos → Pub/Sub → Dataflow → BigQuery. Para batch: Cloud Storage → Dataflow → BigQuery. BigQuery puede leer directamente de Cloud Storage también.
IA e innovación con Google Cloud
16% del examenAPIs de IA preentrenadas
| API | Función | Cuándo |
|---|---|---|
| Vision API | Detecta objetos, caras, texto (OCR), moderación de contenido en imágenes | Analizar imágenes sin entrenar modelo propio |
| Natural Language API | Análisis de sentimiento, entidades, sintaxis y clasificación de texto | NLP sin ML propio: reviews, tickets de soporte |
| Speech-to-Text | Transcripción de audio a texto en 125+ idiomas con puntuación automática | Transcribir calls, reuniones, comandos de voz |
| Text-to-Speech | Síntesis de voz natural con voces de WaveNet y Studio | Asistentes de voz, lectura de contenido |
| Translation API | Traducción automática de texto en 100+ idiomas con detección automática | Localización de apps, soporte multiidioma |
| Video Intelligence API | Detecta objetos, acciones y texto dentro de videos en tiempo real | Moderación de contenido, análisis de video |
| Document AI | Extrae datos estructurados de documentos (facturas, contratos, formularios) | Automatización de procesos con documentos |
Vertex AI: plataforma de ML
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AutoML
Modelos sin código: tabular, imágenes, texto, video. Google busca la mejor arquitectura automáticamente.
Custom Training
Entrena con tu código (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) en hardware gestionado de Google.
Vertex Workbench
Notebooks Jupyter administrados con acceso a GPUs y TPUs para exploración de datos y experimentos.
Model Registry
Versionado y gestión del ciclo de vida de modelos: registro, monitoreo y despliegue en endpoints.
IA Generativa con Google Cloud
| Servicio/Concepto | Descripción |
|---|---|
| Gemini | Familia de modelos multimodales de Google (texto, imágenes, código, video, audio). Disponible en Vertex AI. |
| Vertex AI Studio | Interfaz para probar y hacer prompt engineering con modelos Gemini y otros modelos de fundación. |
| Model Garden | Catálogo de modelos de fundación de Google y terceros (Llama, Mistral, etc.) listos para usar. |
| Gemini for Google Workspace | IA generativa integrada en Gmail, Docs, Sheets, Meet. Para productividad empresarial. |
| Grounding | Fundamentar respuestas de IA con datos propios para reducir alucinaciones. Conecta con Cloud Search o datos en GCS. |
| Embeddings API | Genera vectores numéricos de texto para búsqueda semántica, recomendaciones y RAG. |
Para el CDL: diferencia entre APIs preentrenadas (usas el modelo de Google tal cual), Vertex AI AutoML (entrenas con tus datos sin código), y Vertex AI Custom Training (código propio). Para GenAI: Gemini es el modelo de fundación principal de Google Cloud.
Modernización de infraestructura y aplicaciones
17% del examenCómputo en Google Cloud
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| Servicio | Abstracción | Cuándo |
|---|---|---|
| App Engine | PaaS | Apps web sin gestionar nada de infraestructura. Estándar (sin estado) o Flexible (contenedores). |
| Bare Metal | Hardware | Servidores físicos dedicados para cargas especializadas como bases de datos Oracle. |
| VMware Engine | VMware as a Service | Migrar cargas VMware on-premises sin refactorizar. Mantiene herramientas VMware existentes. |
Redes en Google Cloud
| Servicio | Función |
|---|---|
| VPC | Red privada virtual GLOBAL (única diferencia con AWS). Una VPC puede tener subnets en todas las regiones. |
| Cloud Load Balancing | Balanceo de carga HTTP/S global con Anycast IP. Single VIP que enruta al backend más cercano en el mundo. |
| Cloud CDN | Red de distribución de contenido integrada con Cloud Load Balancing. Caché en Edge Locations. |
| Cloud DNS | DNS administrado de alta disponibilidad con 100% de SLA. Integrado con Cloud Load Balancing. |
| Cloud Interconnect | Conexión de red privada de alta velocidad entre on-premises y GCP. Alternativa a VPN para mayor ancho de banda. |
| Cloud VPN | Conexión cifrada IPsec entre on-premises y VPC. Para cargas con menor requerimiento de ancho de banda. |
Migración y modernización
| Estrategia | Descripción | Esfuerzo |
|---|---|---|
| Rehost (Lift & Shift) | Mover VMs on-premises a Compute Engine sin cambios. Rápido pero sin aprovechar cloud nativo. | Bajo |
| Replatform (Lift & Reshape) | Pequeños cambios para usar servicios administrados (ej: migrar MySQL a Cloud SQL). | Medio |
| Refactor | Refactorizar código para aprovechar características cloud (contenedores, microservicios, PaaS). | Alto |
| Rearchitect | Rediseñar la aplicación desde cero con arquitectura cloud-native (serverless, event-driven). | Muy alto |
| Replace | Reemplazar la aplicación con un SaaS equivalente (ej: migrar Exchange a Google Workspace). | Variable |
Herramientas de migración clave
Migrate to VMs
Migra VMs VMware/AWS/Azure a Compute Engine
Database Migration
Migra MySQL/PostgreSQL a Cloud SQL con mínimo downtime
BigQuery Migration
Migra data warehouses Teradata, Redshift a BigQuery
GKE multi-cloud / GDC
GKE (fleets, GKE Multi-Cloud) y Google Distributed Cloud gestionan apps en GCP, on-premises y otras nubes (antes Anthos / GKE Enterprise)
Los seis dominios pesan entre 16% y 17%. Memoriza la diferencia entre Compute Engine (VMs/IaaS), GKE (Kubernetes), Cloud Run (contenedores serverless) y Cloud Run functions (funciones serverless). El examen dará un escenario y pedirá cuál elegir.
Confianza y seguridad con Google Cloud
17% del examenModelo de responsabilidad compartida
🏢 Google — Seguridad DE la nube
- • Hardware y datacenters físicos
- • Red privada global
- • Hipervisor y plataforma
- • Software de servicios administrados
- • Chip Titan para integridad del boot
👤 Cliente — Seguridad EN la nube
- • Datos del cliente
- • IAM, usuarios y accesos
- • Configuración de aplicaciones
- • SO de Compute Engine (IaaS)
- • Cifrado de datos del cliente
Nota: en PaaS (Cloud Run, App Engine) y SaaS (Google Workspace), Google asume más responsabilidad. En IaaS (Compute Engine) el cliente asume más.
IAM y control de acceso
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| Concepto | Descripción |
|---|---|
| Principal | Quién: cuenta Google, grupo, Service Account, dominio de Workspace, identidad federada |
| Role | Qué puede hacer: colección de permisos. Basic / Predefined / Custom |
| Policy | Vincula principals a roles en un recurso específico |
| Service Account | Identidad para apps y VMs, no para personas. Accede a APIs sin credenciales hardcodeadas |
| Workload Identity | Permite a pods de GKE actuar como Service Accounts sin gestionar claves |
| IAM Conditions | Acceso condicional por hora, IP, etiqueta de recurso, etc. |
Servicios de seguridad
| Servicio | Función |
|---|---|
| Cloud Armor | WAF y protección DDoS para recursos detrás de Cloud Load Balancing. |
| Security Command Center | Visibilidad centralizada de amenazas, vulnerabilidades y cumplimiento en toda la organización GCP. |
| Cloud KMS | Key Management Service: gestiona claves de cifrado. CMEK para cifrar datos con tus propias claves. |
| Secret Manager | Almacena y gestiona secretos (API keys, passwords, certificados) con rotación automática. |
| Google Security Operations | SIEM y SOAR de Google para detección de amenazas a escala. Analiza logs de seguridad con IA. |
| Chrome Enterprise Premium | Zero Trust Network Access. Verifica identidad y dispositivo, no ubicación de red. |
| VPC Service Controls | Perímetros de seguridad para datos sensibles. Previene exfiltración de datos fuera del perímetro. |
Shared Responsibility: en Compute Engine (IaaS), el cliente es responsable del sistema operativo, parches y configuración de red dentro de la VM. En Cloud Run o App Engine (PaaS), Google gestiona el SO. En Google Workspace (SaaS), Google gestiona todo el stack excepto los datos del cliente.
Escalar con las operaciones de Google Cloud
17% del examenGoogle Cloud Observability
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| Servicio | Función |
|---|---|
| Cloud Monitoring | Métricas de rendimiento, dashboards personalizados, alertas y SLO tracking. |
| Cloud Logging | Almacena y analiza logs de todos los servicios GCP. Cloud Audit Logs para auditoría. |
| Cloud Trace | Análisis de latencia distribuida. Encuentra cuellos de botella en microservicios. |
| Cloud Profiler | Analiza el consumo de CPU y memoria del código en producción con overhead mínimo. |
| Error Reporting | Agrega y prioriza errores de aplicaciones automáticamente. Notifica nuevos errores. |
Gestión de costos en Google Cloud
Cloud Billing
Gestión centralizada de facturación. Configura alertas de presupuesto y exporta datos de costos.
Cost Management Tools
Herramientas integradas en la consola para ver costos desglosados por servicio, proyecto o etiqueta.
Budget Alerts
Configura presupuestos y recibe alertas cuando el gasto supera umbrales definidos.
Recommender
IA que sugiere optimizaciones de costos: VMs infrautilizadas, recursos idle, CUDs aplicables.
| Descuento | Descripción | Ahorro |
|---|---|---|
| Sustained Use Discounts (SUD) | Automático: por usar una VM >25% del mes. Sin compromiso. | Hasta 30% |
| Committed Use Discounts (CUD) | Compromiso de 1-3 años de recursos específicos. | Hasta 55% (70% en memoria optimizada) |
| Spot VMs (antes preemptible) | VMs interrumpibles de capacidad sobrante de Google. | Hasta 91% |
| Free Tier | Uso gratuito mensual: Cloud Storage, Compute Engine, BigQuery, etc. | Variable |
SRE y principios de confiabilidad
| Concepto | Definición |
|---|---|
| SLI (Service Level Indicator) | Métrica específica que mide la salud del servicio (ej: tasa de errores, latencia p99) |
| SLO (Service Level Objective) | Objetivo para el SLI (ej: "99.9% de requests en < 200ms en los últimos 30 días") |
| SLA (Service Level Agreement) | Contrato con el cliente. Si el SLO no se cumple, hay consecuencias económicas. |
| Error Budget | Cantidad de fallas permitidas = 100% - SLO. Balancea velocidad de desarrollo vs confiabilidad. |
| MTTR / MTBF | MTTR = tiempo medio de recuperación. MTBF = tiempo medio entre fallos. |
SUD (Sustained Use Discounts) son automáticos — Google aplica el descuento sin ninguna acción de tu parte. CUD requiere compromiso explícito. Las Spot VMs son baratas pero tu app debe tolerar interrupciones.
Tips para el día del examen
IaaS vs PaaS vs SaaS en GCP: Compute Engine=IaaS, App Engine/Cloud Run=PaaS, Google Workspace=SaaS. El examen da escenarios para elegir el modelo correcto.
Jerarquía de recursos: Organization → Folder → Project → Resource. Las políticas de IAM se heredan hacia abajo. Un proyecto es la unidad base de facturación y aislamiento.
APIs de IA preentrenadas: Vision API=imágenes, Natural Language API=texto, Speech-to-Text/Text-to-Speech, Translation API, Video Intelligence API. No requieren ML propio.
Almacenamiento correcto: Firestore=NoSQL docs, Cloud SQL=SQL relacional, Bigtable=NoSQL columnar a escala, Spanner=SQL global, Cloud Storage=objetos, Memorystore=caché.
Seguridad: IAM controla quién hace qué. Cloud Armor protege HTTP/S. VPC Service Controls añade perímetros de seguridad. Security Command Center centraliza visibilidad.
BigQuery es serverless. Se factura por datos procesados en consultas. Usa LIMIT y SELECT específico para reducir costos. Para dashboards en tiempo real considera BI Engine.
Compute: Compute Engine=VMs, GKE=Kubernetes, Cloud Run=contenedores serverless, Cloud Run functions=funciones serverless, App Engine=apps web sin infraestructura.
Redes: VPC es global (no por región como AWS). Una sola VPC puede tener subnets en múltiples regiones. Cloud Load Balancing es global y anycast.
Facturación por minuto (no por hora). Sustained Use Discounts automáticos (hasta 30%). Committed Use Discounts (hasta 55%, 70% en memoria optimizada). Spot VMs hasta 91% descuento.
Modernización: 6 Rs de migración (Rehost, Replatform, Refactor, Rearchitect, Rebuild, Replace). GKE (fleets, GKE Multi-Cloud) y Google Distributed Cloud gestionan workloads en GCP, on-premises y otras nubes.
SRE y operaciones: SLI=métrica de salud, SLO=objetivo del SLI, SLA=contrato con cliente. Error budget = 100% - SLO. Cloud Monitoring y Logging son parte de Google Cloud Observability.
Responsabilidad compartida: Google gestiona la infraestructura física, red y servicios gestionados. Cliente gestiona datos, acceso IAM, configuración de apps y cifrado de datos.
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