Aperçu du cours
Objectifs de formation : à l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’intégrer dans une stratégie Cloud les fondamentaux des produits et services Google Cloud Platform.
Programme d'études
Présentation de GCP
Expliquer les avantages de Google Cloud Platform
Définir les composants de l’infrastructure réseau Google, y compris les points de présence, les centres de données, les régions et les zones
Comprendre la différence entre une infrastructure en tant que service (IaaS, Infrastructure-as-a-Service) et une plateforme en tant que service (PaaS, Platform-as-a-Service)
Premier pas avec GCP
Identifier l’objet des projets sur Google Cloud Platform
Comprendre pourquoi et quand utiliser la gestion de l’authentification et des accès
Répertorier les manières d’interagir avec Google Cloud Platform
Travaux pratiques: Premiers pas avec GCP
Machines virtuelles et réseaux dans le Cloud
Comprendre pourquoi et quand utiliser Google Compute Engine
Se familiariser avec les différents outils et services opérationnels et de mise en réseau de Google Cloud Platform
Travaux pratiques: Compute Engine
Stocakge dans le Cloud
Comprendre pourquoi et quand utiliser: Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud BigTable, Google Cloud Data Store
Apprendre à choisir entre les différentes options de stockage proposées par Google Cloud Platform
Travaux pratiques: Cloud Storage & Cloud SQL
Conteneurs dans le Cloud
Définir le concept de conteneur et identifier des cas d’utilisation
Comprendre pourquoi et quand utiliser Google Kubernetes Engine et Kubernetes
Travaux pratiques: Kubernetes engine
Applications dans le Cloud
Comprendre pourquoi et quand utiliser Google App Engine
Faire la différence entre l’environnement standard et l’environnement flexible App Engine
Comprendre pourquoi et quand utiliser Google Cloud Endpoints
Travaux pratiques: App Engine
Développement, déploiement et surveillance dans le Cloud
Connaître les options dont disposent les développeurs de logiciels pour héberger leur code source
Comprendre l’intérêt de la création basée sur des modèles et la gestion des ressources
Comprendre à quoi servent la surveillance, les alertes et le débogage intégrés
Travaux pratiques: Deployment manager & Stackdriver
Big Data & Machine Learning dans le Cloud
Comprendre pourquoi et quand utiliser les produits et services des plateformes de Machine Learning et de Big Data Google Cloud
Travaux pratiques: BigQuery
Instructeur
