⟫Nico Bargioni
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Ingesta, modelos y despliegue en la nube: serverless, contenedores y pipelines que escalan sin fricción.

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Del blog

Vertex AI: entrenar un modelo sin escribir el modelo

AutoML te entrena un modelo decente sin que escribas una sola línea de red neuronal. La pregunta es cuándo te conviene y cuándo te sale carísimo.

Leer #gcp #cloud

Por qué la región de tu nube cambia la latencia y la factura

Elegir 'us-central1' por default parece inofensivo. Pero la región decide cuánto tarda tu app, cuánto pagás y dónde vive legalmente tu dato.

Leer #gcp #cloud

Máquinas preemptibles: 80% más baratas si tolerás que se apaguen

Google te alquila su capacidad sobrante a una fracción del precio. La letra chica: te la puede sacar con 30 segundos de aviso. La gracia es saber cuándo eso no importa.

Leer #gcp #cloud

Vertex AI vs montarlo vos: el cálculo real

El precio por hora de Vertex parece carísimo al lado de una VM cruda. Pero el costo de verdad incluye las horas tuyas, y ahí el cálculo se da vuelta.

Leer #gcp #cloud

Las cuotas de GCP: el límite que descubrís en producción

Tu código funciona, tu tarjeta tiene saldo, y aún así GCP te frena con un error 429. No es un bug: es una cuota que nadie te avisó que existía.

Leer #gcp #cloud

Cold starts: el medio segundo que arruina la experiencia

Tu API responde en 50 ms... salvo la primera request, que tarda 3 segundos. Eso es un cold start, y casi siempre se puede domar.

Leer #cloud-run #serverless

Escalar a cero: pagar exactamente por lo que usás

Si nadie usa tu servicio, no pagás nada. Suena perfecto, hasta que entendés qué te cobra ese cero a cambio.

Leer #cloud-run #serverless

Por qué Cloud Run te obliga a ser stateless

Guardás un archivo en disco, funciona, y dos requests después desapareció. No es un bug: es la regla de oro de Cloud Run.

Leer #cloud-run #serverless

min-instances: el truco caliente que infla la factura

Una línea de config mata el cold start para siempre. También te cobra por una instancia prendida 24/7, la use alguien o no.

Leer #cloud-run #serverless

Concurrency en Cloud Run: el dial que casi nadie toca

¿Cuántas requests atiende un contenedor a la vez? La respuesta cambia tu factura, tu latencia y cuántas instancias prendés.

Leer #cloud-run #serverless

Por qué BigQuery escanea terabytes en segundos: el formato columnar

BigQuery lee un terabyte en segundos no por magia, sino por una decisión de diseño: guardar los datos por columna, no por fila.

Leer #bigquery #datos

SELECT * es caro: cómo BigQuery te cobra por columna

En BigQuery no pagás por fila ni por query: pagás por los bytes que escaneás. Y el SELECT * los multiplica sin que lo veas.

Leer #bigquery #datos

Particionar y clusterizar: la diferencia entre $1 y $100 por query

Dos opciones que se eligen al crear la tabla y deciden cuántos datos escanea cada query. Bien usadas, recortan el costo 100x.

Leer #bigquery #datos

BQML: entrenar modelos de machine learning con SQL

BigQuery ML te deja entrenar una regresión o un clustering con un CREATE MODEL, sin sacar los datos del warehouse ni escribir Python.

Leer #bigquery #datos

Slots: la moneda invisible del cómputo en BigQuery

Detrás de cada query de BigQuery hay una unidad de cálculo que no ves: el slot. Entenderla explica por qué a veces la misma query vuela y otras se arrastra.

Leer #bigquery #datos

'Funciona en mi máquina': el problema que Docker mató

La frase más temida del desarrollo de software, y cómo un formato de empaquetado terminó convirtiéndola en una broma del pasado.

Leer #docker #contenedores

Las capas de Docker: por qué el orden del Dockerfile importa

Cambiar una línea de lugar en el Dockerfile puede hacer que tu build pase de 5 minutos a 5 segundos. El secreto está en las capas.

Leer #docker #contenedores

Tu imagen pesa 2GB y no debería: multi-stage builds

Si tu imagen de producción incluye el compilador, los headers y medio sistema operativo, estás cargando un taller entero para usar un destornillador.

Leer #docker #contenedores

Contenedor vs máquina virtual: la analogía del departamento

Una VM es una casa con sus propios cimientos. Un contenedor es un departamento que comparte la estructura del edificio. La diferencia lo explica casi todo.

Leer #docker #contenedores

Imágenes distroless: menos es más seguro

¿Y si tu contenedor de producción no tuviera shell, ni gestor de paquetes, ni casi nada? Lo que no está, no te lo pueden explotar.

Leer #docker #contenedores

Serverless igual tiene servidores (solo que no son tuyos)

El nombre miente un poco: en serverless hay servidores como siempre. Lo que cambia es quién los administra y por qué eso te conviene.

Leer #serverless #cloud

Arquitectura por eventos: el código que reacciona

En serverless tu código no corre en un bucle esperando. Duerme hasta que pasa algo, y entonces reacciona. Ese cambio de mentalidad lo cambia todo.

Leer #serverless #cloud

El cold start, el talón de Aquiles de lo serverless

La primera invocación de una función dormida tarda más. Por qué pasa, cuánto duele y a quién le importa de verdad.

Leer #serverless #cloud

Pagar por invocación: cuándo conviene y cuándo no

Serverless cobra por ejecución, el servidor fijo cobra por hora prendida. Existe un punto de equilibrio, y conviene saber de qué lado estás.

Leer #serverless #cloud

Vendor lock-in: la letra chica de lo serverless

Serverless te ahorra operación, pero a cambio enchufás tu código a las APIs de un proveedor. Qué tan atado quedás y cómo aflojar el nudo.

Leer #serverless #cloud

El pipeline en rojo: por qué romper el build es sagrado

Dejar la rama principal en rojo frena a todo el equipo. Por eso, en buenos equipos, un build roto es la prioridad número uno.

Leer #cicd #devops

Deploy blue-green: cambiar el motor en pleno vuelo

Cómo desplegar una versión nueva sin que el usuario note nada: dos entornos gemelos y un cambio de tráfico instantáneo.

Leer #cicd #devops

El arte del rollback: deshacer un deploy en un click

Poder volver atrás un deploy en segundos vale más que no fallar nunca. Por qué el rollback es la red de seguridad que cambia todo.

Leer #cicd #devops

Tests como portero: lo que no pasa, no se despliega

En un buen pipeline los tests no son una sugerencia: son un portero que decide qué código llega a producción y qué se queda afuera.

Leer #cicd #devops

Infraestructura como código: tu nube entera en un repo

Servidores, redes y bases de datos descritos en archivos de texto versionados. Por qué la infra como código cambió cómo se opera la nube.

Leer #cicd #devops