jueves, 29 de noviembre de 2018

Nueva Zona de Cloud en Hong Kong

El la zona de Asia Pacífico está Google Cloud, y estam haciendo inversiones a largo plazo para respaldar nuestro su  negocio en crecimiento allí. En los últimos 18 meses, han ampliado la cantidad de regiones de GCP en APAC de tres a seis. Con cada región adicional, entregan una menor latencia a sus clientes y acercamos nuestras innovaciones técnicas aún más a donde hacen negocios. Hoy,  anuncian más avances: la sexta región de APAC se inauguró ayer en Hong Kong, con otra llegada a Yakarta, Indonesia, en 2020.

Una nube hecha para Hong Kong.

La región de Hong Kong está oficialmente abierta para los negocios. Esta nueva región, la decimoctava general, permitirá que tanto las empresas multinacionales locales como las grandes multinacionales que hacen negocios en Hong Kong y el sudeste asiático accedan más rápidamente a sus datos y aplicaciones.


En un informe reciente publicado por Google Hong Kong, el 54% de los encuestados con sede en Hong Kong indicaron que planean lanzar una iniciativa de computación en Cloud, un aumento del 13% con respecto a 2017. La región de Hong Kong GCP (asia-east2) está diseñada para apoyar a la base de clientes crecinete en el área. Tiene tres zonas de disponibilidad, lo que permite a los clientes distribuir sus cargas de trabajo y almacenamiento para ejecutarse con una mayor disponibilidad. Los clientes del Cloud híbrida pueden integrar sin problemas implementaciones nuevas y existentes con la ayuda del ecosistema de socios regionales y mediante dos puntos de interconexión dedicados de presencia.


gcp_hk.gif
Os recordamos que el enlace a la información de las zonas de cloud es:

https://cloud.google.com/about/locations/#regions-tab

lunes, 19 de noviembre de 2018

Google Cloud AI APIs: ML preentrenado y listo para usar




[Enlace a streaming en YouTube: https://youtu.be/3KC_drYTdF0]

Desde hace tiempo venimos viendo múltiples ejemplos de integración de IA en aplicaciones y proyectos de todo tipo, y cómo sus capacidades de extraer información de imágenes, textos, voz o vídeo abren un mundo de posibilidades.

Y, sin embargo, aunque proyectos como TensorFlow u otros frameworks de deep-learning han simplificado bastante el desarrollo de funcionalidades basadas en IA, aún sigue siendo bastante difícil incorporarlas a muchos proyectos, tal vez por falta de recursos, talento o un dataset anterior que nos permita entrenar nuestros modelos.


Desde hace un par de años, Google Cloud viene ampliando su oferta de APIs de Cloud IA, ofreciendo modelos de ML/DL de primer nivel listos para usar con sólo una llamada a la API. Estas APIs ya están preentrenadas en datasets de un tamaño al alcance de pocos proyectos, por lo que su rango de uso cubre la gran mayoría de aplicaciones, y además continán reentrenándose y añadiendo categorías e información.


En concreto, veremos los servicios de:

  • - Cloud Vision API: análisis de imágenes y visión artificial
  • - Cloud Video Intelligence: análisis de video
  • - Cloud Natural Language: análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural
  • - Cloud Translation: traducción de textos
  • - Cloud Speech-to-text: transcripción de voz
  • - Cloud Text-to-speech: convesor de texto a voz


Veremos varios ejemplos de las capacidades de cada API, junto a varios casos de uso y cómo podemos incorporarlas a nuestras apps y proyectos, todo de una forma práctica.
La charla será impartida por Marcos Manuel Ortega, vuestro humilde coorganizador de GCDC 


Español (https://www.linkedin.com/in/marcosmanuelortega/):- Director de Indavelopers- Consultor, desarrollador y formador en cloud computing, big data e IoT- 6+ años de experiencia en Google Cloud Platform


Como siempre, si tenéis alguna duda o sugerencia, no dudéis en poneros en contacto con nosotros. ¡Nos vemos el día 22!

martes, 6 de noviembre de 2018

Google Cloud Functions with Python

Viene de https://itnext.io/writing-google-cloud-functions-with-python-3-49ac2e5c8cb3


Hasta hace poco, Node.js 6 era la única opción para escribir funciones de Google Cloud. Eso ha cambiado ahora con la adición de Node.js 8 y los también se puede ejecutar de Python 3 disponibles en la versión beta pública.

Veamos cómo usar el entorno de Python al implementar una función HTTP que realiza la misma tarea que hace la demostración de Node.js 8 Cloud Functions. Usaremos la biblioteca de request y la API randomuser.me para generar un objeto JSON que representa esos datos sobre un solo usuario, luego agregaremos una clave adicional llamada generator ...

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import flask
import requests

def getUserDetails(request):
  user = requests.get('https://randomuser.me/api/').json()
  user = user['results'][0]
  user['generator'] = 'google-cloud-function'

  return flask.jsonify(user)


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Este código  incluyen:


  • El tiempo de ejecución de Python utiliza Python 3.7.0
  • Tus funciones tienen que estar dentro de en un archivo llamado main.py
  • El argumento de request de la función será un objeto de solicitud Flask.
  • La función debe devolver todo lo que se puede hacer en un objeto de respuesta de Flask utilizando make_response de Flask; en este caso, pasamos una cadena JSON
  • Las dependencias se especifican en requirements.txt, que se ve así para nuestro ejemplo (los números de versión también se pueden especificar, por ejemplo, request=2.19.1):



Al implementar esta función, tenemos que decirle a Google que use   Python 3. Para hacer esto, debemos asegurarnos de tener los últimos comandos de gcloud beta:

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$ gcloud components update
$ gcloud components install beta



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El despliegue es simple (tenemos que usar los comandos beta y explícitamente decir que queremos el usar Python):

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$ gcloud beta functions deploy getUserDetails --runtime python37
--trigger-http --project



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Donde es el ID de su proyecto de Google Cloud. La función se puede invocar simplemente  visitando su URL, que se verá así:

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https://-.cloudfunctions.net/getUserDetails


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y dependerán de la configuración de su proyecto de Google Cloud, y el comando gcloud mostrará la URL de invocación completa de su función al final de una respuesta correcta.

La salida se ve así:


Ejemplo de salida de la cloud function usando Python.


Salida de ejemplo de Google Cloud Function usando Python:



Y eso es todo lo que hay que hacer!

Si quieres usar o estudiar el código de este artículo: lo puso en GitHub. La documentación de Google para el runtime de Python Cloud Functions se puede leer aquí.