Google Compute Engine Reseñas y Detalles del Producto

Realmente me gusta cómo Google Compute Engine me da control total sobre las máquinas virtuales. Puedo elegir CPU, memoria, sistema operativo y almacenamiento según mi carga de trabajo sin ninguna restricción. La escalabilidad también es fuerte; puedo comenzar pequeño y escalar instantáneamente a medida que mi carga de trabajo crece. Esto es importante para manejar grandes datos geoespaciales y flujos de trabajo de aprendizaje automático. El rendimiento es confiable y las instancias permanecen estables incluso bajo altas cargas de procesamiento, lo cual es excelente para trabajos de larga duración. La comunicación también es fluida y funciona bien con el resto de Google Cloud, como almacenamiento, BigQuery y herramientas de IA. Especialmente ayuda con GIS y flujos de datos al eliminar las limitaciones de hardware y darme velocidad y control. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunas áreas necesitan mejoras. La configuración no es amigable para principiantes, como lidiar con redes e IAM me ralentiza cuando solo quiero ejecutar un trabajo rápido. La visibilidad de costos puede ser confusa y la facturación es granular. Pequeños errores como dejar instancias en ejecución pueden aumentar los costos rápidamente, y las alertas necesitan configuración manual. La gestión de costos implica que todavía administro VMs, aplico parches, monitoreo y optimizo, en lugar de que se maneje completamente como sin servidor. Los límites de GPU y cuota pueden tardar en resolverse y bloquear la experimentación rápida. En general, es poderoso pero no simple, y necesito experiencia en la nube para usarlo eficientemente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la integración de Gemini con Google Compute Engine, ya que me permite crear un archivo markdown en mi servidor, descargarlo con los datos de entrenamiento y dejar que Gemini maneje el scripting. Esta integración hace que mis tareas sean mucho más fáciles y rápidas. También estoy deseando probar la integración con Google Drive para sesiones de entrenamiento más largas debido al límite de tiempo, lo cual parece prometedor para mi flujo de trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sería más feliz si la limitación de tiempo pudiera ser más larga, porque ni siquiera es de 12 horas. Tuve alrededor de 1 hora y luego me dijo que parara debido a la alta demanda, así que después de eso solo pude usar la CPU, pero tomaría una eternidad entrenar el modelo con eso. Quizás la interfaz de usuario sea un poco desordenada. Cuando tienes muchos scripts, tienes que desplazarte hacia arriba o hacia abajo y buscar el script de entrenamiento, etc. Esto podría necesitar una mejora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente me gusta cómo puedo iniciar una instancia de Google Compute Engine haciendo clic en el botón SSH que está disponible en el portal, así que no necesito complicarme instalando gcloud o SSH en mi propio terminal. Es una característica muy útil. Me gusta mucho su interfaz de usuario: todo lo que necesito está visible. Por ejemplo, si necesito una IP externa, ya está visible en la tabla en la parte superior. No pierde tiempo; todo está justo ahí disponible en la pantalla. La configuración inicial fue realmente fluida gracias al botón SSH. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No puedo ver ni actualizar nada de los archivos del backend si la persona responsable está de permiso o si el backend se rompe de repente. Desearía que hubiera una manera de controlar el acceso para que cualquier desarrollador pueda decidir quién más puede acceder a su carpeta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que realmente me gusta de Google Compute Engine es el control que te da sobre tus máquinas virtuales. Puedes elegir el CPU exacto, la memoria, el tipo de disco y la configuración de red según lo que necesites. Es muy flexible en comparación con algunos servicios gestionados de nivel superior.

En mi trabajo diario también aprecio lo bien que se integra en los flujos de trabajo de automatización. Iniciar instancias, adjuntar discos o modificar la infraestructura es fácil a través de APIs o herramientas de infraestructura como código. Una vez que todo está definido correctamente, puedes recrear entornos bastante rápido.

En general, se siente confiable y listo para producción, lo cual es realmente importante cuando estás ejecutando servicios de backend. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo de precios puede llevar algo de tiempo para comprender completamente. Hay muchos componentes pequeños que afectan el costo final, como los tipos de máquinas, el almacenamiento y el tráfico de red. Si no estás prestando atención, es fácil subestimar cuánto costará algo.

Otro pequeño inconveniente es la consola en la nube. Es poderosa, pero a veces se siente desordenada, especialmente cuando estás tratando de encontrar una opción de configuración específica. Después de usarla por un tiempo se vuelve más fácil, pero la primera impresión puede ser un poco abrumadora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He utilizado Google Compute Engine para ejecutar microservicios y probar nuevos. Me gusta mucho que se pueda gestionar la infraestructura con código, lo que permite automatizar rápidamente el despliegue de servidores y configuraciones a través de scripts. Escalar la infraestructura con el aumento de la carga es extremadamente conveniente. Valoro especialmente la orquestación flexible en GKE y la rápida configuración de VM Instances. También me impresionó el monitoreo. La integración con el balanceador de carga y la posibilidad de desplegar rápidamente un servidor virtual sin configurar hardware físico facilitan mucho el trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, la interfaz puede ser un poco complicada para los principiantes, porque hay muchas configuraciones y componentes. Además, el modelo de precios no siempre es inmediatamente comprensible, ya que el costo se compone de varios parámetros: recursos computacionales, red, discos y otros servicios. Sería deseable un cálculo de costos más simple y claro para los nuevos usuarios, y por supuesto, descuentos para diferentes categorías de usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una de las cosas que más me gusta de Google Engine es que puedo crear tipos de máquinas altamente personalizadas con especificaciones exactas de CPU y memoria basadas en las cargas de trabajo específicas. La migración en vivo también es una gran ventaja, ya que mantiene mis instancias funcionando sin problemas incluso durante el mantenimiento del backend. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque las características principales son sólidas, encuentro que parte de la documentación está desactualizada o carece de pasos detallados para la resolución de problemas. También encuentro que el costo del soporte técnico premium puede ser bastante alto para organizaciones más pequeñas que no están a nivel empresarial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que Google Compute Engine es fácil de gestionar, gracias al gcli, y es fácil de escalar tanto vertical como horizontalmente sin mucho problema. Es más sencillo que AWS ya que no necesito detener y redimensionar para el mantenimiento. Aprecio la integración estrecha con IAM, lo cual ayuda con la provisión de permisos. La configuración fue bastante fácil y rápida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que realmente no me gusta es la división de los proyectos alrededor de esto. Necesito un proyecto en GCP para todo, y tenerlo todo dividido puede ser bastante complicado de gestionar con todo mi Google Compute Engine teniendo que cambiar esto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la escalabilidad de recursos en Google Compute Engine. Es genial que pueda pasar de usar 2 T4 a 6 H100 rápidamente. Una vez que mi organización otorga el permiso, puedo obtener 6 recursos más el mismo día. Podemos apagar el entrenamiento, cambiar la configuración, añadir recursos adicionales y reiniciar el entrenamiento todo en un solo día. La configuración inicial fue fácil, especialmente porque he usado AWS antes, y esto se sintió más fácil una vez que se establecieron las credenciales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Quiero decir que BigQuery sigue siendo independiente y, a veces, cuando se ejecuta una consulta SQL grande, toma tiempo. Ojalá pudieran agregar computación allí también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Google Compute Engine (GCE) es cómo equilibra de manera limpia el poder, la flexibilidad y el rendimiento sin interponerse en tu camino.

Algunas cosas destacadas para mí:

• Tipos de máquinas personalizadas: no estás obligado a tamaños de instancia rígidos. ¿Necesitas más CPU pero menos RAM? Fácil. Ese nivel de control ahorra dinero y se adapta mejor a las cargas de trabajo reales.

• Rendimiento y redes fuertes: la red global de Google es genuinamente rápida y confiable. Baja latencia, ancho de banda sólido y excelente para sistemas distribuidos.

• Migración en vivo: las máquinas virtuales pueden moverse durante el mantenimiento del host con poco o ningún tiempo de inactividad. Eso es enorme para la estabilidad de producción.

• Integración profunda con el ecosistema de Google: funciona perfectamente con GKE, Cloud Storage, BigQuery, IAM y monitoreo. Todo parece diseñado para trabajar junto.

• Transparencia en los precios: la facturación por segundo y los descuentos por uso sostenido se aplican automáticamente, lo cual es refrescante.

En general, GCE se siente muy amigable para los ingenieros: menos límites arbitrarios, más control e infraestructura que simplemente hace su trabajo en silencio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de Google Compute Engine (siendo honesto, no dramático 😅):

• Curva de aprendizaje pronunciada: GCE asume que ya estás familiarizado con los conceptos de la nube. IAM, redes, proyectos, VPCs... poderoso, pero no muy amigable para principiantes.

• IAM puede parecer demasiado complicado: súper granular (lo cual es bueno), pero encontrar el rol correcto frente a demasiado acceso puede ser frustrante.

• La UX de la consola está desordenada: la consola web intenta hacer todo a la vez. Las tareas simples a veces requieren más clics de los que deberían.

• El soporte no es excelente a menos que pagues: la documentación de la comunidad es sólida, pero la ayuda en tiempo real o una resolución más rápida generalmente significa un plan de soporte pagado.

• Costos inesperados si no tienes cuidado: cosas como el tráfico de salida, las IPs estáticas y los recursos inactivos pueden acumularse silenciosamente.

• Ecosistema más pequeño comparado con AWS: menos herramientas de terceros, tutoriales y soluciones "copiar-pegar" en algunos nichos.

En resumen: GCE es excelente para ingenieros que saben lo que están haciendo, pero puede parecer intimidante y un poco implacable si eres nuevo o te mueves rápido sin barandillas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que GCP se sienta como una solución moderna donde todo es bastante simple y claro. A diferencia de otros proveedores con muchas cosas heredadas, donde puedes pasar horas tratando de encontrar lo que necesitas, GCP se siente intuitivo. La mayoría de las veces, puedo averiguar lo que necesito y hacerlo en unos pocos minutos sin tener que profundizar en mucha documentación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente no puedo pensar en nada que realmente no me guste. Tal vez la documentación podría ser mejor en algunos casos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.