Olá!

Tudo bem contigo?

Antes de mais nada Talvez você já tenha conectado em algum banco de dados que esteja na nuvem, certo? Porém se te pedirem para CRIAR um banco de dados na nuvem você saberia fazer?

Se a resposta for não, fique tranquilo que esse artigo irá te ensinar como criar um banco de dados na GCP, além disso iremos mostrar como acessar esse banco.

Primeiramente para criar um banco de dados, independente na nuvem não é só clicar em criar e pronto, sempre tem alguma regra de liberação para você conseguir conectar neste banco.

Nesse sentido Iremos criar um banco de dados na Google Cloud Plataform. Para Criar banco de dados relacionais usamos O serviço Cloud SQL e temos 3 opções:

• Mysql
• PostgreSQL
• SQL Server

Agora Iremos clicar em Escolher Mysql, para criar uma instância de banco de dados.

No id da Instância: mysql_test.

Senha: Irá cadastrar.

E iremos escolher a versão 5.6 para esse nosso teste.

A nossa instancia ela vem com uma configuração padrão de 4CPU e 26GB de RAM, para o nosso teste podemos utilizar uma configuração mais simples mesmo.

Embaixo de Personalizar sua Instância só clicar em Mostrar Opções de Configuração.

Agora sim, teremos uma CPU com 3,75GB de RAM para o nosso teste.

Armazenamento: Podemos manter os 100GB mesmo.

Além Disso Um detalhe importante é em conexões, aonde informamos qual IP que terá acesso ao Banco de dados que estamos criando.

Utilizando o IP: 0.0.0.0/0 Qualquer Pessoa irá conseguir acessar o banco de dados desde que o usuário e senha estejam corretor.

Caso quiser fazer o teste com o seu IP Público basta acessar o seguinte link: Check your IP address | MyIP.com

E copiar o seu IP público e utilizar ao invés do IP na imagem abaixo.

A configuração é muito importante, sem ela você nunca irá acessar o banco fora da Google Cloud, ou seja através de algum computador pessoal ou da sua empresa.

Agora é só clicar em criar Instância, e esperar alguns minutos até que o seu banco de dados esteja disponível.

Imediatamente O Endereço do IP Publico é o IP do banco de dados.

Em seguida iremos tentar acessar esse banco de dados.

Agora Vamos utilizar o HeidSQL para conectar no banco de dados, da mesma forma você pode utilizar a IDE que esta acostumado a utilizar como Workbench, Dbeaver.

User: root

Senha: Senha cadastrada na hora de criar a instancia.

finalmente estamos conectado no Mysql que esta dentro da Google Cloud Plataform.

Então é dessa forma que criamos um banco de dados na Google Cloud e assim como acessamos esse banco do nosso computador.

Curso Completo de Google Cloud

E se você quiser aprender tudo sobre Integração de Dados no Google Cloud, Confira nosso Treinamento de GCP que acontece no dia 12/03 onde iremos ensinar tudo desde como Criar até como Entregar um projeto no Google Cloud Platform

Clique no Link e Faça sua inscrição no treinamento de Google Cloud Platform – (Inscrições Abertas)

Muito Obrigado!

Antes de mais nada Você provavelmente conhece o Big Query, Google Storage, soluções bem utilizadas na Google Cloud Plataform, porém temos um serviço novo chamado Google Data Fusion, a solução de ETL  da Google.

Em outras palavras Google Data Fusion é uma solução Drag-Drop. Onde criamos pipelines de dados escaláveis utilizando muito pouco código, uma ideia parecida ao nosso Pentaho Data Integration. Porém Com a vantagem de ter uma integração nativa com diversos serviços da plataforma.

Segue abaixo uma evidência de um pipeline feito no Data Fusion:

Então Nesse pipeline basicamente estamos lendo alguns dados de clientes depois Fizemos alguns tratamentos e salvamos em uma tabela do Big Query.

Dessa forma após o fluxo ter sido executado já temos os dados na nova tabela no Big Query utilizando muito pouco código.

Além disso possui:

• Data lakes modernos e mais seguros no Google Cloud
• Armazenamento de dados ágil com o BigQuery
• Ambiente de análise unificado
• Ampla biblioteca de mais de 150 conectores e transformações pré-configurados sem custo adicional
• Interface visual do tipo “apontar e clicar” que possibilita a implantação de pipelines de dados ETL/ELT sem código
• Linhagem de dados completa para causa raiz e análise de impacto Além disso Os melhores serviços do Google Cloud integrados nativamente

Ou seja Aprenda tudo sobre Google Cloud e se destaque no Mercado.

Como Aprender?

Essa é uma solução que está dentro do nosso treinamento de Google Cloud. Se você quiser aprender tudo isso na prática e muito mais,  em março teremos o terceiro treinamento ao vivo de Google Cloud.

É Uma verdadeira imersão de engenharia de dados e Google Cloud. As inscrições estão abertas por tempo limitado. para acessar a pagina do evento é só Clicar aqui

Ou Se quiser ir direto para os ingressos Clique aqui

Olá Tudo bem com você?

Todos sabemos que o Power BI é uma das soluções mais utilizadas pelas empresas quando falamos em Análise de dados e principalmente na criação de Dashboards para sua empresa, e que por muito tempo quando fazíamos as entregas do projeto e tínhamos que ter um servidor  Windows por causa do gateway que é o responsável por atualizar os dados.

Porém com o Big Query, além de ter uma performance que chama atenção de todos, não é necessário ter um Gateway para acessar os dados do Big Query.

Para acessar os dados que estão no Google Big Query temos duas opções de conexão:

• Importar
• DirectQuery

E após publicar o Dashboard, na hora de agendar a atualização da fonte de dados.

Para minha surpresa Para conectar o Power BI no Big Query não precisa de um Gateway.

Ou Seja podemos ter um Servidor Linux na Google Cloud sem problemas pois não precisamos mais de um Servidor Windows para utilizar o Gateway.

Quer conhecer mais sobre o Big Query e a Google Cloud Plataform, então fiquem ligados  que a 3ª turma do Treinamento: Pentarruda Google Cloud! está com inscrições abertas.

Para fazer sua inscrição é só Clicar Aqui.

Você ainda ganha acesso a nossa comunidade de alunos Pentarruda onde ajudamos uns aos outros compartilhando muita informação e resolvendo dúvidas relacionado a Engenharia de Dados e Business Intelligence!