Anunciado en mayo del 2025: Dataproc Serverless ahora es Google Cloud Serverless para Apache Spark
Google Cloud Serverless para Apache Spark
Céntrate en tu código, no en la infraestructura
Ejecuta tus trabajos de Apache Spark de forma más sencilla en una plataforma personalizable sin operaciones, de forma más inteligente con la ayuda de Gemini y de forma más rápida con el rendimiento de Lightning Engine.
Apache Spark es una marca de The Apache Software Foundation.
Características
Rendimiento líder en el sector
Impulsa tus trabajos con Lightning Engine, nuestro motor vectorizado de nueva generación. Consigue un rendimiento más de 4,3 veces más rápido y un TCO más bajo para tus cargas de trabajo de Spark sin servidor, de forma automática.
Operaciones cero con autoescalado inteligente
Elimina la gestión de clústeres con el autoescalado inteligente. Los recursos se escalan automáticamente hacia arriba y hacia abajo para adaptarse perfectamente a las necesidades de tu trabajo, lo que garantiza el máximo rendimiento y rentabilidad sin pagar por el tiempo de inactividad.
Desarrollo basado en IA
Agiliza todo tu flujo de trabajo. Escribe y depura código de PySpark, Scala y Java con Gemini Code Assist en BigQuery Studio, y lanza entornos acelerados por GPU con ML Runtimes preconfigurado.
Experiencia unificada de Spark y SQL
Elimina los cambios de contexto. Desarrolla y ejecuta tus cargas de trabajo en un solo entorno, como BigQuery Studio, combinando a la perfección la potencia de SQL con la flexibilidad de PySpark en el mismo cuaderno.
Dos niveles de rendimiento
| Dos niveles de rendimiento | Diferentes niveles para adaptarse a tus necesidades específicas, desde el procesamiento por lotes estándar hasta los trabajos más exigentes y críticos para el rendimiento. |
|---|---|
| Nivel | Usos recomendados |
Estándar | Ideal para el procesamiento por lotes rentable, las transformaciones de datos y los trabajos de Spark de uso general.
|
Premium | Para las cargas de trabajo más exigentes, ofrece el máximo rendimiento con Lightning Engine, aceleración de IA y aprendizaje automático, y funciones interactivas.
|
Dos niveles de rendimiento
Diferentes niveles para adaptarse a tus necesidades específicas, desde el procesamiento por lotes estándar hasta los trabajos más exigentes y críticos para el rendimiento.
Estándar
Ideal para el procesamiento por lotes rentable, las transformaciones de datos y los trabajos de Spark de uso general.
- ETL de Spark de uso general
- Flujos de procesamiento de datos programados
- Tareas por lotes sensibles a los costes
Premium
Para las cargas de trabajo más exigentes, ofrece el máximo rendimiento con Lightning Engine, aceleración de IA y aprendizaje automático, y funciones interactivas.
- Trabajos críticos para el rendimiento con Lightning Engine para una mejora de 4,3 veces
- Ciencia de datos y análisis interactivos
- IA y aprendizaje automático acelerados por GPU
- Procesamiento de datos complejo y a gran escala
Usos habituales
Ciencia de datos interactiva
Ciencia de datos interactiva
Permite a los científicos de datos explorar datos e iterar rápidamente en modelos de aprendizaje automático de Spark. Unifica SQL y Spark en un solo cuaderno de BigQuery Studio, pasando sin problemas de la exploración de datos con SQL a la creación de modelos con PySpark sin tener que gestionar la infraestructura.
Tutoriales, guías de inicio rápido y experimentos
Ciencia de datos interactiva
Ciencia de datos interactiva
Permite a los científicos de datos explorar datos e iterar rápidamente en modelos de aprendizaje automático de Spark. Unifica SQL y Spark en un solo cuaderno de BigQuery Studio, pasando sin problemas de la exploración de datos con SQL a la creación de modelos con PySpark sin tener que gestionar la infraestructura.
Precios
| Precios transparentes y basados en el valor | Los precios de Serverless para Apache Spark se basan en el uso por segundo de recursos de computación (DCUs), GPUs y almacenamiento de Shuffle. | |
|---|---|---|
| Servicios y uso | Tipo de suscripción | Precio (USD) |
Unidad de computación de datos (DCU) | Estándar | Desde 0,06 USD por hora |
Premium | Desde 0,089 USD por hora | |
Almacenamiento Shuffle | Estándar | Desde 0,04 USD por GB al mes |
Premium | Desde 0,1 USD por GB al mes | |
Precios de Accelerator | a100 40 GB | Desde 3,52069 USD por hora |
a100 80 GB | Desde 4,713696 USD por hora | |
L4 | Desde 0,672048 USD por hora | |
Consulta los detalles de los precios de Google Cloud Serverless para Apache Spark.
Precios transparentes y basados en el valor
Los precios de Serverless para Apache Spark se basan en el uso por segundo de recursos de computación (DCUs), GPUs y almacenamiento de Shuffle.
Unidad de computación de datos (DCU)
Estándar
Starting at
0,06 USD
por hora
Premium
Starting at
0,089 USD
por hora
Almacenamiento Shuffle
Estándar
Starting at
0,04 USD
por GB al mes
Premium
Starting at
0,1 USD
por GB al mes
Precios de Accelerator
a100 40 GB
Starting at
3,52069 USD
por hora
a100 80 GB
Starting at
4,713696 USD
por hora
L4
Starting at
0,672048 USD
por hora
Consulta los detalles de los precios de Google Cloud Serverless para Apache Spark.
Caso de negocio
Elabora tu caso de éxito para Google Cloud Serverless para Apache Spark
Las ventajas económicas de Google Cloud Dataproc y Serverless Spark frente a otras soluciones
Descubre cómo Serverless para Apache Spark ofrece un ahorro significativo en el TCO y valor empresarial en comparación con las soluciones on-premise y otras soluciones en la nube.
Contenido relacionado
En el informe:
Descubre cómo Dataproc y Serverless para Apache Spark pueden ofrecer un ahorro de costes de entre el 18% y el 60% en comparación con otras alternativas de Spark basadas en la nube.
Descubre cómo Google Cloud Serverless para Apache Spark puede ofrecer una relación calidad‑precio entre un 21% y un 55% mejor que otras ofertas de Spark sin servidor.
Descubre cómo Dataproc y Google Cloud Serverless para Apache Spark simplifican las implementaciones de Spark y ayudan a reducir la complejidad operativa.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo debo elegir Serverless para Apache Spark en lugar de Dataproc?
Elige Serverless para Apache Spark si quieres centrarte en el código y olvidarte de la gestión de la infraestructura. Es ideal para nuevos flujos de procesamiento de Spark, análisis interactivos y tareas con una demanda impredecible en las que la velocidad y la sencillez son prioritarias.
¿Tengo que instalar mis propias bibliotecas, como PyTorch o XGBoost?
El nivel Premium está diseñado para la IA y el aprendizaje automático, y viene con entornos de ejecución de aprendizaje automático preconfigurados que tienen bibliotecas comunes integradas, como PyTorch, XGBoost y scikit-learn. De esta forma, se elimina la complejidad de la configuración y puedes empezar a trabajar con tus cargas de trabajo de ciencia de datos en cuestión de minutos.
Consulta información sobre las cargas de trabajo y los runtimes de GPU.
¿Cómo puedo obtener el mejor rendimiento y cómo funcionan los precios?
Para obtener el máximo rendimiento, puedes seleccionar el nivel Premium, que cuenta con la tecnología de Lightning Engine. Los precios se basan en un modelo de pago por uso, en el que se te factura por segundo solo durante el tiempo que se ejecuta tu tarea. Esto es muy rentable, ya que elimina el coste de los clústeres inactivos.
