Mucho ha llovido desde 2008, año de la primera incursión de Google en el negocio cloud con su App Engine. Para entonces, Amazon Web Services llevaba dos años quemando dinero y pasarían otros dos años antes de que Microsoft Azure entrase en batalla. La propuesta original de Google pretendía convencer a los desarrolladores de usar su infraestructura para alojar aplicaciones: un modelo PaaS que era una traslación de lo que la compañía hacía internamente, pero pocas empresas estaban dispuestas a dar ese paso. Aprendida la lección, presentó Google Cloud Platform (GCP), pero no fue suficiente para sacudirse el sambenito de ser el tercero en una carrera dominada por dos campeones al parecer imbatibles.
Urs Hölzle
La referencia histórica no es caprichosa. Hasta el fichaje de Diane Greene, en noviembre de 2015, con el encargo de realinear el negocio cloud, Google no conseguía entenderse con las empresas. Mientras Amazon les planteaba algo tan sencillo como migrar cargas de trabajo a su infraestructura (IaaS) y Microsoft hacía valer sus relaciones de muchos años, la propuesta de plataforma de Google aparecía, en el bien sentido, como prematura.
Greene – ¿hay que recordar que fue cofundadora y CEO de VMware hasta 2008? – procedió a un viraje que aún continúa. Google ha invertido en los tres últimos años más de 30.000 millones de dólares en su nube, ha contratado más personal para esta división que para cualquier otra rama del holding Alphabet. Y, muy importante, expandió su cobertura a 17 regiones, dimensión comparable a la de sus rivales directos.
A estas alturas, importa poco que los analistas atribuyan a Google una cuota del 6% del mercado cloud: Greene abrió el reciente Next 18, en San Francisco, con la afirmación de que la carrera apenas ha comenzado. Dijo estar orgullosa de haber introducido en la compañía los ingredientes que se necesitan para conquistar a las empresas. Urs Hölzle, VP de infraestructura, explicó por su parte que las ofertas cloud existentes (las ajenas) presentan a las empresas dos opciones: “mover a la nube las cargas que hoy están on-premise y con ellas arrastrar en otro entorno los mismos dolores de cabeza, o bien afrontar una dolorosa transición que implicaría la reescritura masiva de aplicaciones”. La tercera vía expuesta por Hölzle consistiría en “facilitarles una experiencia que sea consistente entre lo que ofrece un proveedor cloud [Google, se entiende] y aquello que tienen en su datacenter”.
Cloud Services Platform, la principal novedad presentada en Next 18, se propone – siempre según Hölzle – “resolver el problema que los clientes nos han planteado reiteradamente: ir gradualmente por una senda que lleve desde sus cargas on premise a la nube o bien instalarse en la hibridez permanente, respetando el hecho de que no quieren trabajar durante años con entornos múltiples en el que hasta las cosas más simples son diferentes”.
Hay que reconocer que las comparaciones son odiosas. Lo que genéricamente sería “la nube de Google” está organizada en cinco negocios que no necesariamente se tocan: Google Cloud Plataform, G Suite, Google Maps, Chrome Enterprise y Android Enterprise.
El mensaje de Greene y Hölzle coincide, no casualmente, con la tendencia de los proveedores de IaaS a adoptar las características del modelo PaaS debido a que en las empresas los desarrolladores adquieren mayor peso a medida que el enfoque es cada vez menos la simplificación de despliegue y cada vez más la explotación de aplicaciones avanzadas, muchas de ellas basadas en inteligencia artificial.
Ahí están las cartas que Google mostró en San Francisco y con las que espera rentabilizar su cuantiosa inversión en IA o, para decirlo con propiedad, machine learning. Uno de los anuncios, Cloud AutoML, es una suerte de autoservicio que simplifica el proceso de crear modelos para múltiples casos de uso, incluyendo el procesamiento de lenguaje, pero promete ser especialmente útil en el campo de la visión. Un simple interfaz gráfico permite que el desarrollador entrene, refine y despliegue modelos basados en datos privados que siguen siendo privados hasta que el proceso se completa.
Al parecer, AWS y Azure trabajan en la misma línea, pero Hölzle enfatizó que el de Google es el primer servicio enterprise grade en su tipo. Según él, unas 20.000 empresas han mostrado interés en Cloud AutoML.
Otro anuncio, con el que Google dice querer ´democratizar` la ciencia de datos, es BigQuery ML, que viene a apoyar el aprendizaje automático a través de sentencias SQL simples, de fácil comprensión. Estrictamente, no es un gran avance tecnológico: soluciones existentes (IBM DB2, Microsoft SQL Server, Oracle DB y Teradata) llevan tiempo explorando deep learning para ejecutar analíticas avanzadas. El mérito de Google está en haber sido el primero en subirlo a la nube, especialmente a Azure, que extrañamente está huérfano de esta funcionalidad.
Merecería capítulo aparte el modo en que Google afina la tecnología de contenedores, corriente cuyo soplo inicial correspondió a Docker hace ya cuatro años. Kubernetes es otro pilar de su estrategia cloud. En vez de esa “dolorosa transición” mencionada por Hölzle, propone que las empresas se vayan familiarizando progresivamente con los contenedores de aplicaciones a través de su Kubernetes, disponible en régimen open source. En la práctica es una capa de compatibilidad entre lo que está en la nube y lo que se queda en el datacenter del cliente.
Combinar GCP (Google Cloud Platform) y GKE (Google Kubernetes Engine) On-Prem, pretende acometer suavemente la transición, contando con la garantía de que la práctica totalidad de los proveedores de servicios cloud soportan Kubernetes. En esencia, reiteró Hölzle, se trata de que sea el cliente quien elija el modo de moverse por la nube. GKE On-Prem es un servidor Kubernetes que se ejecuta en el centro de datos con la misma apariencia que el GKE en una nube pública.
La importancia de este planteamiento reside en hacer posible implementar y administrar la misma aplicación con una sola herramienta local, con los propios servidores y gestionarla a través de un navegador. Ya no será necesario – esta es la promesa – disponer de hardware diferente para el modo local y el remoto, porque la gestión es única y consistente. Asociado a este enfoque, se conoció Istio 1.0, plataforma abierta en cuyo desarrollo Google ha colaborado con IBM, Cisco, RedHat y Pivotal, cuya función es conectar, administrar y proteger microservicios.
Este movimiento confiere personalidad a la oferta de Google, pero tampoco la distancia de sus competidores. Con la misma perspectiva, AWS lanzó hace meses sus servicios EC2 corriendo sobre Snowball, mientras que Microsoft cuenta con Azure Stack para un rol equivalente.
Puesto que la seguridad es uno de los grandes inhibidores del tránsito a la nube, los distintos proveedores se han dado cuenta de que puede ser el factor que los diferencie. Ya lo dijo Diane Greene: “la seguridad es la preocupación número uno, la inteligencia artificial es la preocupación número uno”.