¿Cómo usar Cloud SQL Marketplace?

| Última modificación: 17 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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En la actualidad, se encuentran en auge las soluciones Cloud en Google para Big Data, ya que facilitan el almacenaje, procesamiento y la consulta de datos en la nube. Por ejemplo, Cloud SQL Marketplace es una de estas soluciones que ayuda al desarrollo de aplicaciones con bases de datos escalables.

Sin embargo, lo complicado de estas herramientas es implementarlas de manera efectiva, por ello, en este post te expondremos los pasos para utilizar Cloud SQL Marketplace.

¿Qué es Cloud SQL Marketplace?

El Cloud SQL Marketplace es la solución Cloud de Google para una gran variedad de asuntos relacionados con la gestión de datos en la nube. Este servicio de bases relacionales como SQL Server es totalmente gestionado, por lo que no necesita ser manejado manualmente. Además, te permite implementar con rapidez paquetes de software funcional que se ejecutan en Google Cloud.

Incluso si no estás familiarizado con servicios como Compute Engine o Cloud Storage, puedes iniciar un paquete de software familiar sin tener que configurar de forma manual el software, las instancias de máquina virtual (VM), el almacenamiento o la configuración de red. Puedes implementar un paquete de software ahora y escalar esa implementación más adelante, cuando tus aplicaciones requieran capacidad adicional.

¿Cómo usar Cloud SQL Marketplace?

En vez de utilizar la funcionalidad de Datastore o Firestore, cuyo proceso seria bastante parecido, vamos a familiarizar el proceso con el Marketplace, de manera que crearás un servidor de MongoDB que puedas configurar y utilizar como convenga.

A continuación, te exponemos los pasos para usar Cloud SQL Marketplace:

  • En primer lugar, será necesario crear y configurar un servicio MongoDB.
  • Ahora, entrarás en el Marketplace, como se ilustra a continuación:
Pantalla para entrar en el marketplace
  • Buscarás MongoDB Virtual y, entonces, seleccionarás la solución Click To Deploy:
pantalla de mongoDB
  • Ahora, debes hacer click en desplegar:
  • Selecciona la configuración mas mínima posible para el ejemplo:
  • Para ver el status del deploy podrás entrar en el Deployment Manager:

Acceso al servicio desde el cuaderno de Colaboratory

Ahora, te mostraremos cómo se configura el acceso al servicio desde el cuaderno de Colaboratory y una máquina local:

  • Como primer paso, se establecerán las reglas de firewall deseadas, entrarás en VPC Network y, después, en Firewall:
  • A partir de allí, podrás crear una nueva regla de firewall:
  • Deberás otorgarle un nombre significativo a la regla. Posteriormente, debes seleccionar “todas las instancias de la red/network” para que el firewall afecte a todas las instancias:
  • Ahora, seleccionarás los rangos de IP y los puertos que quieres aceptar bajo la regla de firewall que han creado antes:
  • Finalmente, obtendrás la IP de las máquinas creadas por el “Click to Deploy” de MongoDB. Ahora, debes dirigirte a Compute Engine, como se muestra a continuación:
  • Al lado de la instancia virtual de mongo debería aparecer la IP publica del server:

¡A cargar los datos desde local!

Ahora, para cargar los datos desde tu máquina local, debes empezar por instalar CompassDB, de esta manera, podrás conectarte con mongo y cargar los datos:

  • A partir de allí, se selecciona el string de conexión (el IP que conseguimos en el ultimo paso de la sección anterior), que debería ser algo así mongodb://1.1.1.1:27017:
  • Una vez dentro, estarás listo para crear una base de datos con una colección por defecto. Crearás la de héroes bajo dota:
  • Por último, entrarás en la base de datos de documentos creada e importarás el archivo del ejercicio que esta en el repositorio:

¿Cuál es el siguiente paso?

En el transcurso de este post, te hemos mostrado cómo se usa Cloud SQL Marketplace y cada uno de los pasos que debes seguir para implementarlo desde la máquina local y desde el cuaderno de Colaboratory. Recuerda llevar a cabo cada uno de estos pasos para obtener un resultado efectivo.

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Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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