Guía de Google Cloud Databases 2025: IA, vector search y protección de datos

AlloyDB: PostgreSQL con acelerador analítico y búsqueda vectorial

Lo que esperamos de AlloyDB ya no es solo “rendimiento”: es eliminar compromisos. En proyectos OLTP exigentes, AlloyDB nos permite crecer en lectura y escritura sin castigar el SLA, y activar su acelerador analítico cuando necesitamos informes y agregaciones pesadas sin sacar los datos del sistema de registro.

Para equipos que trabajan con RAG, embeddings y búsqueda semántica, AlloyDB AI aporta lo que pedíamos: búsqueda vectorial y consultas en lenguaje natural directamente en SQL, sin coreografías extra entre servicios.

Y si hay restricciones de soberanía o multicloud, AlloyDB Omni nos da la misma experiencia de base de datos en on-prem y otras nubes, manteniendo el stack PostgreSQL que ya domina el equipo. Resultado: menos reingeniería, más foco en la lógica de negocio.

Cuándo lo elegimos:

• OLTP con necesidad real de analítica “in-place”.
• Casos de IA generativa que requieren filtros estructurados + vector search.
• Estándar PostgreSQL con opción híbrida/multicloud sin reescrituras.

Spanner: relacional global que ahora también es analítico (y multi-modelo)

Cloud Spanner es la base de datos relacional distribuida que Google diseñó para cargas globales con alta consistencia; hoy está disponible como servicio en Google Cloud.

Cloud Spanner siempre ha sido el “sí o sí” cuando necesitamos consistencia fuerte global, escalado elástico y 99.999% de disponibilidad. La diferencia ahora es que podemos consultar analítica sobre el dato vivo gracias a su motor columnar: grandes escaneos, agregaciones y queries de reporting directamente en Spanner, sin mantener otro almacén solo para analítica operativa.

Además, su enfoque multi-modelo une SQL, grafos (GQL), búsqueda de texto y vector/IA en la misma consulta. Para un recomendador o detección de fraude, eso significa menos pegamento, menos latencias y menos puntos de fallo.

Cuándo lo elegimos:

• Transaccional global con latencia predecible y RPO/RTO mínimos.
• Analítica operativa sin ETL ni réplicas ad hoc.
• Modelos que combinan grafos + filtro relacional + búsqueda semántica.

Firestore: serverless, listo para móvil/web y con compatibilidad práctica con MongoDB

Para apps con picos de tráfico, clientes móviles y necesidad de cacheo offline y tiempo real, Firestore se ha convertido en la opción sin sorpresas: serverless, escalado automático y latencia estable. Lo relevante ahora es su compatibilidad con la API de MongoDB, que simplifica migraciones y reduce esfuerzo de adopción cuando el equipo viene de ese ecosistema.

También lo estamos usando como “context store” para agentes de IA: perfiles, historiales y metadatos se modelan de forma flexible, y podemos conectar el flujo de inferencia sin montar infra innecesaria.

Cuándo lo elegimos:

• Productos mobile/web con datos dinámicos y real time.
• Migraciones desde MongoDB con mínimos cambios de código.
• Contexto de IA (memoria de sesiones, perfiles, preferencias) con latencias bajas.

Cloud SQL: backups “de verdad” contra ransomware y errores humanos

En workloads clásicos (PostgreSQL/MySQL/SQL Server) donde prima la compatibilidad y la operación gestionada, la novedad clave es el backup reforzado con bóvedas aisladas (air-gapped), retención bloqueada y gestión centralizada.

En la práctica: mejor postura ante ransomware, protección si alguien borra lo que no debe y cumplimiento normativo sin scripts caseros. Se configura en pocos pasos y se integra con CLI/API/Terraform, así que encaja en flujos DevOps existentes.

Cuándo lo elegimos:

• Cuando lo crítico es lift-and-shift gestionado con SLA alto.
• Controles de backup/retención finos para auditar y dormir tranquilos.

Database Center: inventario, salud y seguridad en una sola vista

El Database Center se ha vuelto nuestra “torre de control”. Unifica inventario, salud, seguridad y rendimiento de todas las bases gestionadas de Google Cloud y, punto importante, ahora también descubre y monitoriza bases autogestionadas en Compute Engine mediante un agente ligero.

La asistencia de Gemini acelera el análisis y las alertas proactivas anticipan incidencias antes de que escalen. El histórico ampliado hace más sencillas las comparativas y los diagnósticos post-mortem.

Cuándo lo usamos:

• Carteras con múltiples motores y equipos distintos.
• Necesidad de alertas y comparativas rápidas sin saltar entre consolas.
• Mixto gestionado + autogestionado en el mismo panel.

Dónde encajan Bigtable y BigQuery

Aunque este año no presentan grandes novedades, Bigtable y BigQuery siguen siendo piezas clave del ecosistema de datos de Google Cloud.

Bigtable complementa a las bases operacionales cuando el patrón es clave-valor o series temporales y necesitamos baja latencia y escalado masivo sin la complejidad del modelo relacional.

BigQuery, por su parte, funciona como capa analítica y de BI y se integra con Spanner vía consultas federadas, permitiendo analizar dato vivo sin duplicarlo y reduciendo la necesidad de ETL.

Cuándo los elegimos:

• Bigtable: telemetría, eventos, contadores/perfiles con alto caudal y accesos rápidos.
• BigQuery: dashboards/BI y análisis ad-hoc; reporting casi real-time consultando Spanner sin mover datos; separación de cargas OLAP y transaccional.

Reglas rápidas que nos funcionan: cómo lo traducimos a arquitectura

• Una base, varios trabajos: si OLTP y reporting conviven, AlloyDB con acelerador o Spanner con columnar ahorran ETL y evitan data drift.
• IA cerca del dato: para RAG o ranking híbrido, preferimos motores con vector + filtros estructurados (AlloyDB/Spanner) para latencia y gobernanza.
• Mobile/web estable: Firestore para real time, esquema flexible y menor carga operativa.
• Legacy con compliance: Cloud SQL + backups reforzados para continuidad y auditoría.
• Gobierno transversal: Database Center como plano de control, también bases autogestionadas en Compute Engine.
• NoSQL masivo y OLAP donde toca: Bigtable para operación a gran escala; BigQuery para analítica sin cargar el sistema transaccional.

Conclusión: un plano de datos preparado para IA

La señal común detrás de estas novedades es clara: mover la inteligencia y la analítica junto al dato operativo, reducir superficies de fallo y dar opciones reales para híbrido/multicloud sin rehacer medio stack.

Para equipos técnicos, eso se traduce en menos colas de mantenimiento, mejores SLOs y time-to-market más corto en proyectos con IA.

Preguntas frecuentes sobre Google Cloud Databases 2025

¿Qué es AlloyDB AI y para qué se utiliza?

AlloyDB AI es la evolución de AlloyDB para PostgreSQL con capacidades de búsqueda vectorial y consultas en lenguaje natural (NL2SQL). Permite integrar modelos de IA generativa o RAG directamente sobre datos transaccionales, sin necesidad de exportarlos a otros entornos analíticos. Es ideal para aplicaciones que combinan analítica, IA y operaciones en tiempo real.

¿Qué ventajas ofrece Spanner con su nuevo motor columnar?

El motor columnar de Spanner permite ejecutar consultas analíticas directamente sobre los datos operacionales, sin procesos ETL ni réplicas adicionales. Con ello, las organizaciones obtienen hasta 200 veces más velocidad en consultas analíticas y una infraestructura más simple para escenarios OLTP + OLAP integrados.

¿Por qué Firestore ahora es compatible con MongoDB?

La nueva compatibilidad de Firestore con la API de MongoDB facilita la migración de aplicaciones existentes sin reescribir código ni cambiar drivers. Esto amplía las opciones para equipos que ya trabajan con MongoDB y quieren aprovechar las ventajas de Firestore serverless: escalado automático, alta disponibilidad y rendimiento constante.

¿Qué aportan los nuevos backups de Cloud SQL?

Los backups mejorados de Cloud SQL introducen copias air-gapped (aisladas del proyecto principal) y retención bloqueada, ofreciendo mayor protección ante ransomware, errores humanos y borrados accidentales. También simplifican el cumplimiento normativo y la gestión centralizada de copias en varios entornos.

¿Qué es el Database Center y cómo ayuda en la gestión?

Database Center es una herramienta gratuita de gestión unificada de flotas de bases de datos en Google Cloud. Utiliza IA para detectar incidencias, optimizar rendimiento y monitorizar tanto bases gestionadas (AlloyDB, Spanner, Firestore, Cloud SQL) como autogestionadas en Compute Engine. Además, incorpora chat con Gemini y alertas proactivas.