Pipeline de analítica en GCP: diseño e implementación

Nota: Artículo de prueba para validar el render de MDX. No publicar.

Arquitectura de referencia

Un pipeline de datos en GCP bien diseñado separa claramente las capas de ingesta, procesamiento y consulta¹. Esta separación facilita la escalabilidad y el control de costos independientes por capa.

[ Figura de prueba — reemplazar con diagrama real ]

Consulta de agregación diaria

La consulta que alimenta los reportes de usuarios activos en los últimos 30 días:

SELECT
  DATE(event_ts)            AS fecha,
  event_type,
  COUNT(*)                  AS total_eventos,
  COUNT(DISTINCT user_id)   AS usuarios_unicos
FROM `proyecto.dataset.eventos`
WHERE DATE(event_ts) BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)
                         AND CURRENT_DATE()
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1 DESC, total_eventos DESC

Estimación de costo

El costo mensual de BigQuery bajo el modelo on-demand es función de los bytes escaneados. Para $n$ consultas con un promedio de $d$ GB por ejecución:

$C_{\text{BQ}} = \frac{5 \cdot n \cdot d}{1024} \text{ USD}$

Para un equipo con $n = 500$ consultas/mes y $d = 2\,\text{GB}$ promedio, $C_{\text{BQ}} \approx 0.005$ USD. El modelo serverless convierte los costos fijos de infraestructura en costos variables y directamente observables por query.

Footnotes

1. Las arquitecturas de referencia de GCP documentan los patrones de pipeline para analítica a escala en cloud.google.com/architecture. ↩