Muchas de las preguntas que se fallan en Cloud Digital Leader no se deben a conceptos desconocidos, sino a elegir el servicio equivocado entre dos parecidos. Hay tres bases de datos relacionales, cuatro opciones de cómputo y tres productos de operaciones de seguridad, y en 2026 incluso productos muy preguntados como Vertex AI, Dataproc y Looker Studio cambiaron de nombre. Cuando dos opciones llegan en pareja, como Cloud SQL y Spanner, no basta con conocer cada definición: hay que poder decir en una frase qué las separa.
Este artículo es la entrega de repaso de nuestra serie de estudio de CDL. De los servicios explicados por separado en los artículos de cada dominio, elige solo los grupos que suelen aparecer juntos como respuestas incorrectas entre sí y los reorganiza según los criterios que los distinguen y las pistas que aparecen en las preguntas. Al final reúne además los productos que cambiaron de nombre.
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Tres preguntas que separan servicios parecidos
Cuando te encuentras con dos servicios parecidos, hacer estas tres preguntas en orden resuelve la mayoría de los casos.
| Pregunta | Qué separa | Ejemplo | |------|------|------| | ¿Qué gestiona? | El objeto (objetos, datos relacionales, eventos, código, tráfico, riesgo) | Cloud Storage gestiona archivos; Cloud SQL, datos transaccionales en tablas | | ¿Quién lo administra? | El alcance de la administración (tú o Google) | Con Compute Engine administras hasta el sistema operativo; con Cloud Run, Google administra los servidores | | ¿A qué escala y con qué rapidez? | Escala y momento (regional o global, por lotes o en tiempo real) | Spanner es de escala global; Pub/Sub y Dataflow son en tiempo real |
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Dominios 1 y 2: parejas confusas en redes y datos
Híbrida vs. multicloud vs. nube privada
| Aspecto | Nube híbrida | Multicloud | Nube privada | |------|------|------|------| | Significado | On-premises y nube pública juntas | Dos o más nubes públicas juntas | Un entorno de nube que usa una sola organización | | Pistas en la pregunta | "Junto con nuestro centro de datos actual" | "AWS y Google Cloud a la vez" | "Infraestructura propia y dedicada" |
Cloud VPN vs. Dedicated Interconnect vs. Partner Interconnect
| Aspecto | Cloud VPN | Dedicated Interconnect | Partner Interconnect | |------|------|------|------| | Ruta | Túnel cifrado por la internet pública | Conexión física directa | A través de un proveedor de servicios | | Ancho de banda | Entre 1 y 3 Gbps por túnel | Circuitos de 10, 100 o 400 Gbps | De 50 Mbps a 50 Gbps | | Pistas en la pregunta | "Rápido y barato" | "Gran volumen, sin pasar por internet" | "No podemos conectarnos directamente en una instalación de colocación" |
Cloud SQL vs. AlloyDB vs. Spanner
| Aspecto | Cloud SQL | AlloyDB | Spanner | |------|------|------|------| | Clave | MySQL, PostgreSQL y SQL Server administrados | Compatible con PostgreSQL y de alto rendimiento, transacciones y análisis a la vez | Distribuida globalmente, escalado horizontal | | Pistas en la pregunta | "Mantener nuestro MySQL tal cual" | "Compatible con PostgreSQL, pero más rápida" | "Usuarios en todo el mundo, coherencia fuerte, 99.999%" |
Bigtable vs. Firestore vs. BigQuery
| Aspecto | Bigtable | Firestore | BigQuery | |------|------|------|------| | Tipo | NoSQL de columnas anchas | NoSQL de documentos | Almacén de datos serverless | | Pistas en la pregunta | "IoT y series temporales, millones por segundo" | "Aplicación móvil, sincronización en tiempo real" | "Análisis a gran escala con SQL" |
Pub/Sub vs. Dataflow vs. Managed Service for Apache Spark
| Aspecto | Pub/Sub | Dataflow | Managed Service for Apache Spark | |------|------|------|------| | Función | Recibe y entrega eventos | Procesamiento en streaming y por lotes | Procesamiento con Spark y Hadoop (antes Dataproc) | | Pistas en la pregunta | "Reunir eventos de miles de dispositivos" | "Un solo código para streams y lotes" | "Mantener tal cual nuestros trabajos de Spark" |
Looker vs. Data Studio, Autoclass vs. ciclo de vida
| Aspecto | Looker | Data Studio | Autoclass | Ciclo de vida | |------|------|------|------|------| | Clave | BI empresarial con métricas coherentes gracias a una capa semántica | Visualización e informes gratuitos (antes Looker Studio) | Cambia de clase automáticamente según el acceso | Cambia de clase o elimina según una regla fijada (como la antigüedad) |
Artículos relacionados: Fundamentos de redes y la red global de Google, Elegir bases de datos y almacenamiento, y migrar, Análisis en tiempo real y Looker
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Dominio 3: parejas confusas en IA
API preentrenadas vs. AutoML vs. BigQuery ML vs. entrenamiento personalizado
| Aspecto | API preentrenadas | AutoML | BigQuery ML | Entrenamiento personalizado | |------|------|------|------|------| | Conocimientos necesarios | Casi ninguno | Bajos (código mínimo) | SQL | Altos (ingenieros de ML) | | Entrena con tus datos | No | Sí | Sí | Sí | | Pistas en la pregunta | "Traducir o transcribir de inmediato" | "Con nuestros datos, sin código" | "Los analistas con SQL" | "Un modelo único que sea una ventaja clave" |
IA generativa vs. IA agéntica, Agent Platform vs. Gemini Enterprise
| Aspecto | IA generativa | IA agéntica | Gemini Enterprise Agent Platform | Gemini Enterprise | |------|------|------|------|------| | Clave | Crea contenido nuevo | Recibe un objetivo, planifica y usa herramientas para terminar el trabajo | Plataforma donde los desarrolladores crean y operan modelos y agentes (antes Vertex AI) | Aplicación de agentes de IA que la plantilla usa de inmediato |
Artículos relacionados: IA agéntica y Gemini Enterprise Agent Platform, Servicios de innovación IA/ML
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Dominio 4: parejas confusas en infraestructura
Compute Engine vs. GKE vs. Cloud Run vs. Cloud Run functions
Las cuatro opciones se recuerdan mejor si se ordenan según lo poco que tienes que administrar.
!Un espectro de cuatro opciones de cómputo en el que Google administra más a medida que se pasa de Compute Engine a Cloud Run functions
| Aspecto | Compute Engine | GKE | Cloud Run | Cloud Run functions | |------|------|------|------|------| | Pistas en la pregunta | "Control hasta el sistema operativo", "mover los servidores tal cual" | "Orquestar muchos contenedores" | "Contenedores sin administrar servidores, escala a cero" | "Ejecutar código al subir un archivo" |
Términos de migración: retire, retain, rehost, replatform, refactor, reimagine
| Término | Significado | |------|------| | Retire (retirar) | Dar de baja las aplicaciones que ya no se necesitan | | Retain (conservar) | Dejarlas on-premises por ahora | | Rehost (lift and shift) | Moverlas tal cual a máquinas virtuales, sin cambiar el código | | Replatform (move and improve) | Cambiar algunas partes para usar servicios administrados (por ejemplo, llevar la base de datos a Cloud SQL) | | Refactor (refactorizar) | Rehacer a fondo el código para que sea nativo de la nube (por ejemplo, microservicios) | | Reimagine (reimaginar) | Rediseñar el propio proceso de negocio en torno a la nube y la IA |
Spot VMs vs. descuentos por compromiso de uso vs. descuentos por uso continuo
| Aspecto | Spot VMs | Descuentos por compromiso de uso (CUD) | Descuentos por uso continuo (SUD) | |------|------|------|------| | Condición | Capacidad sobrante que puede recuperarse en cualquier momento | Comprometer uno o tres años de uso | Se aplican solos cuando usas los recursos buena parte del mes | | Pistas en la pregunta | "Trabajos por lotes que pueden interrumpirse" | "Uso constante, compromiso a largo plazo" | "Descuento automático sin solicitarlo" |
Artículos relacionados: Servicios de modernización de infraestructura
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Dominio 5: parejas confusas en seguridad
Security Command Center vs. Google Security Operations vs. Google Threat Intelligence
| Aspecto | Security Command Center | Google Security Operations | Google Threat Intelligence | |------|------|------|------| | Clave | Encuentra configuraciones incorrectas, vulnerabilidades y amenazas en Google Cloud | Reúne registros de toda la organización para detectar, investigar y responder | Información proactiva sobre atacantes y amenazas | | Pistas en la pregunta | "Bucket público", "postura de seguridad" | "SIEM y SOAR", "respuesta automática con playbooks" | "Mandiant", "VirusTotal" |
Cloud Armor vs. reglas de firewall de VPC vs. IAP
| Aspecto | Cloud Armor | Reglas de firewall de VPC | Identity-Aware Proxy | |------|------|------|------| | Clave | Bloquea DDoS y ataques web delante del balanceador de cargas | Permite o deniega tráfico por IP y puerto | Controla el acceso a las aplicaciones según la identidad y el contexto del usuario | | Pistas en la pregunta | "DDoS", "inyección de SQL" | "Permitir solo ciertos puertos" | "Teletrabajadores que se conectan sin VPN" |
Model Armor vs. Sensitive Data Protection, informes de transparencia vs. Access Transparency
| Aspecto | Model Armor | Sensitive Data Protection | Informes de transparencia | Access Transparency | |------|------|------|------|------| | Clave | Examina las instrucciones y respuestas de los LLM | Encuentra y desidentifica información sensible en los datos | Publican cómo se gestionan las solicitudes de datos de los gobiernos | Registros de accesos del personal de Google a los datos del cliente |
Artículos relacionados: Operaciones de seguridad y seguridad de la IA, Conceptos de seguridad y mapa de productos
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Dominio 6: parejas confusas en operaciones
Cuotas vs. presupuestos, replicación vs. copias de seguridad
| Aspecto | Cuotas | Presupuestos | Replicación | Copias de seguridad | |------|------|------|------|------| | Clave | Las solicitudes fallan al superar el límite | Avisan en los umbrales (los presupuestos solo de alertas no detienen el uso) | Copia en tiempo real, protege ante caídas | Copia de un momento concreto, protege ante errores y ransomware |
Cloud Monitoring vs. Logging vs. Trace vs. Profiler vs.