Google Cloud Platform (GCP) Vertex AI ha revolucionado la forma en que desarrolladores e ingenieros trabajan con inteligencia artificial y aprendizaje automático, ofreciendo notebooks gestionados que facilitan la experimentación y despliegue de modelos. Sin embargo, algunos usuarios se han encontrado con una situación inesperada y preocupante: notebooks que, por diversos motivos, parecen «inmortales», generando cargos continuamente y bloqueando cualquier intento de gestión o eliminación. Esta problemática afecta no solo a la gestión técnica dentro del entorno de GCP, sino también a la gestión económica y operativa de los recursos en la nube. Este escenario no es meramente técnico; es una experiencia que puede considerarse frustrante cuando el usuario, tras abrir la consola de GCP para controlar un notebook gestionado, se encuentra con errores de autenticación, fallas para cargar detalles de la instancia y una imposibilidad de conectarse directamente. El resultado es una máquina virtual que consume recursos y a la vez bloquea el acceso a su administración, generando cargos que pueden sorprender en la factura mensual.
¿Cómo es posible que una instancia gestionada se vuelva inmortal y qué pasos se pueden tomar para solucionar esta situación? Comprender primero qué está en juego y las posibles causas es vital para abordar la problemática. Los notebooks gestionados de Vertex AI son instancias de máquinas virtuales que Google despliega y maneja para ofrecer un ambiente listo para trabajar con modelos de machine learning. A pesar de estar diseñadas para facilitar su uso, pueden presentar problemas derivados del sistema de autenticación, actualizaciones internas, errores en la consola o incluso restricciones de acceso debido a configuraciones de permisos o políticas dentro de la propia cuenta de Google Cloud. Un error común reportado por usuarios atrapados en este caso es la aparición del mensaje «Error 400: invalid_request» al intentar conectar o acceder a la instancia por métodos directos. Esto suele indicar un conflicto o fallo en la autenticación, posiblemente relacionado con tokens vencidos, cambios en políticas de seguridad o inconsistencias en los servicios gestionados por Google.
En paralelo, la consola web puede no cargar correctamente los detalles de la instancia, dejando el usuario sin posibilidad de apagar, reiniciar o eliminar el recurso. La consecuencia principal de este bloqueo es que, aunque el usuario no puede acceder al notebook para interrumpir y detener el servicio, la instancia sigue activa y consumiendo recursos en la nube. Dado que la facturación se basa en el uso de la infraestructura, esto implica que los cargos continúan acumulándose, generando costos inesperados y continuos. Ante esta situación, la primera recomendación es revisar minuciosamente los permisos de la cuenta en GCP. Dado que en muchos casos usuarios en planes pay-as-you-go no cuentan con soporte humano prioritario o accesos a ciertos controles administrativos, es vital asegurarse de que la cuenta tenga los permisos adecuados para gestionar instancias y recursos asociados a Vertex AI.
Esto incluye roles vinculados a Compute Engine, IAM y administración de notebooks. También es crucial intentar acceder mediante herramientas alternativas. Si la consola web falla, usar gcloud CLI puede ofrecer otro canal para interactuar con el recurso. Este enfoque requiere familiaridad con comandos específicos para listar, detener o eliminar instancias de notebooks. Sin embargo, si la instancia está bloqueada a nivel de autenticación, es posible que esta vía también no funcione.
Un paso complementario es eliminar cualquier recurso derivado asociado, como discos persistentes o imágenes que puedan estar vinculadas al notebook inmortal. Aunque esto no detiene directamente la instancia, puede ayudar a reducir el consumo y minimizar costos adicionales. Paciencia y seguimiento con el soporte de Google es otra ruta, pero como se ha señalado en foros públicos y comunidades técnicas, para usuarios sin acceso a soporte premium puede ser un proceso largo y poco efectivo. Para evitar llegar a esta situación, es recomendable implementar prácticas de gestión riguroso de recursos en la nube. Esto implica mantener un control detallado de las instancias activas, establecer políticas de etiquetas para fácil identificación, automatizar alertas de consumo y facturación, así como adoptar procedimientos claros para apagar y eliminar notebooks una vez que no se usan.
La monitorización constante a través de la consola de facturación y herramientas de auditoría como Cloud Logging o Cloud Monitoring puede ayudar a detectar anomalías en el uso de recursos o patrones sospechosos. Otra recomendación es familiarizarse con la documentación oficial de Vertex AI y estar atento a actualizaciones que Google pueda realizar en la gestión de notebooks gestionados. ¿Cómo saber qué estaba corriendo dentro de un notebook que ya fue detenido o eliminado? Por desgracia, si no se tiene acceso previo ni se configuraron registros o backups automáticos, recuperar esta información puede ser complicado. Lo ideal sería utilizar herramientas de versionado de código como Git o almacenamiento externo para datasets y notebooks, de modo que la información no quede atrapada exclusivamente en la instancia activa. En definitiva, aunque los notebooks gestionados de Vertex AI brindan una plataforma robusta para desarrollar soluciones de IA, la experiencia de usuarios con instancias «inmortales» y bloqueos de autenticación enfatiza la importancia de contar con buenas prácticas de administración de recursos y respaldo.
Comprender la arquitectura y los permisos asociados es fundamental para evitar sorpresas desagradables y optimizar costos. La combinación de una gestión activa, el uso de herramientas complementarias y el seguimiento de las políticas y recursos de Google Cloud, puede marcar la diferencia frente a este tipo de desafíos. Por lo tanto, quienes usan notebooks gestionados deben prepararse para enfrentar problemas técnicos inesperados y saber cuáles son los canales y métodos para controlar sus recursos, minimizar riesgos y preservar la eficiencia económica y operativa del proyecto en la nube.
