Curso Getting Started with Terraform for Google Cloud

 

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Acerca del curso

El curso Getting Started with Terraform for Google Cloud te brindará una introducción al uso de Terraform para Google Cloud. Podrás describir cómo se puede utilizar Terraform para implementar la infraestructura como un código y aplicar algunas de sus características y funcionalidades clave para crear y administrar la infraestructura de Google Cloud. Obtendrás práctica en la construcción de recursos de Google Cloud utilizando Terraform.

  • Ingenieros de la nube, ingenieros de DevOps.
  • Personas que deseen comenzar a usar Terraform para automatizar el aprovisionamiento de infraestructura con un enfoque en Google Cloud Platform.

  • Definir la necesidad comercial de infraestructura como código y los beneficios de usarla en su entorno.
  • Explicar las características y funcionalidades de Terraform.
  • Utilizar recursos, variables y outputs de Terraform para crear recursos de infraestructura de Google Cloud.
  • Utilizar módulos de Terraform para crear configuraciones reutilizables.
  • Explicar el estado de Terraform y su importancia.

Módulo 1: Introduction to Terraform for Google Cloud

  • Temas:
    • Introduction to IaC
      • What is infrastructure as code (IaC)?
      • Problems IaC can solve
      • Benefits of IaC
      • Provisioning versus configuration
      • Imperative versus declarative approach
    • Introduction to Terraform
      • Terraform overview
      • Terraform features
      • IaC configuration workflow
      • Terraform use cases
    • Using Terraform
      • How to use Terraform
      • Running Terraform in production
      • Installing Terraform
      • Authentication for Google Cloud
  • Objetivos:
    • Define infrastructure as code.
    • Explain the features and benefits of using Terraform.
    • Explain the use case of Terraform for Google Cloud.
    • Describe how to use Terraform for Google Cloud.

Módulo 2: Terms and concepts

  • Temas:
    • The Author phase
      • Terraform Directory structure
      • Introduction to HCL syntax
      • Resources
      • Variables
      • State
      • Modules
    • Terraform commands
      • terraform init
      • terraform plan
      • terraform apply
      • terraform fmt
      • terraform destroy
    • Terraform Validator tool
      • Introduction
      • Why use the Terraform Validator tool
      • Validation workflow
      • Terraform Validator use cases
  • Objetivos:
    • Explain the Terraform workflow.
    • Create basic configuration files within Terraform.
    • Explain the purpose of a few Terraform commands.
    • Describe the Terraform Validator tool.
    • Create, update, and destroy Google Cloud resources using Terraform.

Módulo 3: Writing Infrastructure Code for Google Cloud

  • Temas:
    • Introduction to Resources
      • Resources overview
      • Syntax
      • Example
      • Refer a resource attribute
    • Considerations to define a resource block
    • Meta-arguments for resources
    • Resource dependencies
      • Implicit dependency
      • Explicit dependency
    • Introduction to Variables
      • Overview
      • Syntax to declare a variable
      • Syntax to reference and assign a value to a variable
      • Variables best practices
    • Introduction to output values
      • Output values overview
      • Best practices
    • Terraform Registry and CFT
      • Introduction to Terraform Registry
      • Introduction to CFT
  • Objetivos:
    • Declare the resources within Terraform.
    • Explain implicit and explicit resource dependencies.
    • Use variables and output values within the root configuration.
    • Explain Terraform Registry and Cloud Foundation Toolkit.

Módulo 4: Organizing and Reusing Configuration with Terraform Modules

  • Temas:
    • Introduction to modules:
      • Why are modules needed
      • What is a module?
      • Example
    • Reusing configurations by using modules
      • Module sources
      • Calling a module into the source configuration
    • Using variables to parameterize your configuration
    • Pass resource attributes using output variables
    • Module use cases, benefits, and best practices
  • Objetivos:
    • Define Terraform modules.
    • Use modules to reuse configurations.
    • Use modules from the public registry.
    • Use input variables to parameterize configurations.
    • Use output values to access resource attributes outside the module.

Módulo 5: Introduction to Terraform State

  • Temas:
    • Introduction to Terraform state
      • How information is stored in a Terraform state file
    • Ways to save a state file
    • Storing a state file in a Cloud Storage bucket
      • Issues when storing the Terraform state locally
      • Benefits of storing a state file in a Cloud Storage bucket
      • Process of storing a Terraform state file remotely in a Cloud Storage bucket
    • Terraform state best practices
  • Objetivos:
    • Define Terraform state.
    • List the benefits of storing the state file remotely.
    • Explain how to store the Terraform state in a Cloud Storage bucket.
    • Explain Terraform state best practices.

Documentación oficial para el curso Getting Started with Terraform for Google Cloud.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

El curso Architecting with Google Cloud Design and Process presenta una combinación de conferencias, actividades de diseño y laboratorios prácticos que te mostrarán cómo usar patrones de diseño comprobados en Google Cloud para crear soluciones altamente confiables y eficientes, y operar implementaciones que sean altamente disponibles y rentables. Este curso está diseñado para aquellas personas que, previamente, hayan completado alguno de los cursos Architecting with Google Compute Engine o Architecting with Google Kubernetes Engine.

  • Arquitectos Cloud Solutions, ingenieros Site Reliability, profesionales SysOps, ingenieros DevOps, gerentes de TI.
  • Personas que utilicen Google Cloud para crear nuevas soluciones o para integrar sistemas existentes, entornos de aplicaciones e infraestructura con Google Cloud.

  • Aplicar un conjunto de herramientas de preguntas, técnicas y consideraciones de diseño.
  • Definir los requisitos de la aplicación y expresarlos objetivamente como KPIs, SLOs y SLIs.
  • Descomponer los requisitos de la aplicación para encontrar los límites de microservicio correctos.
  • Aprovechar las herramientas para desarrolladores de Google Cloud para configurar canalizaciones de implementación modernas y automatizadas.
  • Elegir los servicios de Google Cloud Storage apropiados según los requisitos de la aplicación.
  • Diseñar redes en la nube y híbridas.
  • Implementar aplicaciones confiables, escalables y resilientes que equilibren las métricas clave de rendimiento con el costo.
  • Elegir los servicios de implementación de Google Cloud adecuados para tus aplicaciones.
  • Asegurar las aplicaciones, los datos y la infraestructura en la nube.
  • Supervisar los objetivos de servicio y los costos con las herramientas de Stackdriver.

  • Haber completadoalguno de los cursos Architecting with Google Compute Engine, Architecting with Google Kubernetes Engine, o tener una experiencia equivalente.
  • Tener competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.
  • Tener experiencia en operaciones de sistemas, incluida la implementación y administración de aplicaciones, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube pública.

Módulo 1: Defining the Service

  • Describe users in terms of roles and personas
  • Write qualitative requirements with user stories
  • Write quantitative requirements using key performance indicators (KPIs)
  • Evaluate KPIs using SLOs and SLIs
  • Determine the quality of application requirements using SMART criteria

Módulo 2: Microservice Design and Architecture

  • Decompose monolithic applications into microservices
  • Recognize appropriate microservice boundaries
  • Architect stateful and stateless services to optimize scalability and reliability
  • Implement services using 12-factor best practices
  • Build loosely-coupled services by implementing a well-designed REST architecture
  • Design consistent, standard RESTful service APIs

Módulo 3: DevOps Automation

  • Automate service deployment using CI/CD pipelines
  • Leverage Cloud Source Repositories for source and version control
  • Automate builds with Google Cloud Build and build triggers
  • Manage container images with Google Container Registry
  • Create infrastructure with code using Deployment Manager and Terraform

Módulo 4: Choosing Storage Solutions

  • Choose the appropriate Google Cloud data storage service based use case, durability, availability, scalability and cost
  • Storage binary data with Cloud Storage
  • Store relational data using Cloud SQL and Spanner
  • Store NoSQL data using Firestore and BigTable
  • Cache data for fast access using Memorystore
  • Build a data warehouse using BigQuery

Módulo 5: Google Cloud and Hybrid Network Architecture

  • Design VPC networks to optimize for cost, security and performance
  • Configure global and regional load balancers to provide access to services
  • Leverage Cloud CDN to provide lower latency and decrease network egress
  • Evaluate network architecture using the Network Intelligence Center
  • Connect networks using peering and VPNs
  • Create hybrid networks between Google Cloud and on-premises data centers

Módulo 6: Deploying Applications to Google Cloud

  • Choose the appropriate Google Cloud deployment service for your applications
  • Configure scalable, resilient infrastructure using Instance Templates and Groups
  • Orchestrate microservice deployments using Kubernetes and GKE
  • Leverage App Engine for a completely automated platform as a service (PaaS)
  • Create serverless applications using Google Cloud Functions

Módulo 7: Designing Reliable Systems

  • Design services to meet requirements for availability, durability and scalability
  • Implement fault tolerant systems by avoiding single points of failure, correlated failures and cascading failures
  • Avoid overload failures the the circuit breaker and truncated exponential backoff design patterns
  • Design resilient data storage with lazy deletion
  • Analyze disaster scenarios and plan for disaster recovery using cost/risk

Módulo 8: Security

  • Design secure systems using best-practices like separation of concerns, principle of least privilege and regular audits
  • Leverage Google Cloud Security Command Center to help identify vulnerabilities
  • Simplify cloud governance using or organization policies and folders
  • Secure people using IAM roles, Identity Aware Proxy and Identity Platform
  • Manage the access and authorization of resources by machines and processes using service accounts
  • Secure networks with with private IPs, firewalls and Google Cloud private access
  • Mitigate DDoS attacks by leveraging Cloud DNS and Cloud Armor

Módulo 9: Designing Reliable Systems

  • Manage new service versions using rolling updates, blue-green deployments and canary releases
  • Forecast, monitor and optimize service cost using the Google Cloud pricing calculator, billing reports and by analyzing billing data
  • Observe if your services are meeting their SLOs using Stackdriver Monitoring and Dashboards
  • Use Uptime Checks to determine service availability
  • Respond to service outages using Stackdriver Alerts

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Acerca del curso

Con el curso Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud aprenderás a monitorear, solucionar problemas y mejorar tu infraestructura y el rendimiento de las aplicaciones. Guiado por los principios de Site Reliability Engineering (SRE), este curso presenta una combinación de conferencias, demostraciones, laboratorios prácticos y estudios de casos del mundo real. En este curso, obtendrás experiencia con el monitoreo de pila completa, la administración y el análisis de registros en tiempo real, la depuración de código en producción y el perfilado del uso de memoria y CPU.

  • Arquitectos de la nube, administradores y personal de SysOps.
  • Desarrolladores de la nube y personal de DevOps.

  • Planificar e implementar una infraestructura de registro y monitoreo bien diseñada.
  • Definir indicadores de nivel de servicio (SLIs) y objetivos de nivel de servicio (SLOs).
  • Crear dashboards y alertas de monitoreo efectivos.
  • Supervisar, solucionar problemas y mejorar la infraestructura de Google Cloud.
  • Analizar y exportar los registros de auditoría de Google Cloud.
  • Encontrar defectos en el código de producción, identificar cuellos de botella y mejorar el rendimiento.
  • Optimizar los costos de monitoreo.

  • Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.
  • Tener conocimiento básicos de scripting o codificación.
  • Tener competencias con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.

Módulo 1: Introduction to Google Cloud Monitoring Tools

  • Understand the purpose and capabilities of Google Cloud operations-focused components: Logging, Monitoring, Error Reporting, and Service Monitoring.
  • Understand the purpose and capabilities of Google Cloud application performance management focused components: Debugger, Trace, and Profiler.

Módulo 2: Avoiding Customer Pain

  • Construct a monitoring base on the four golden signals: latency, traffic, errors, and saturation.
  • Measure customer pain with SLIs.
  • Define critical performance measures.
  • Create and use SLOs and SLAs.
  • Achieve developer and operation harmony with error budgets.

Módulo 3: Alerting Policies

  • Develop alerting strategies.
  • Define alerting policies.
  • Add notification channels.
  • Identify types of alerts and common uses for each.
  • Construct and alert on resource groups.
  • Manage alerting policies programmatically.

Módulo 4: Monitoring Critical Systems

  • Choose best practice monitoring project architectures.
  • Differentiate Cloud IAM roles for monitoring.
  • Use the default dashboards appropriately.
  • Build custom dashboards to show resource consumption and application load.
  • Define uptime checks to track aliveness and latency.

Módulo 5: Configuring Google Cloud Services for Observability

  • Integrate logging and monitoring agents into Compute Engine VMs and images.
  • Enable and use Kubernetes Monitoring.
  • Extend and clarify Kubernetes monitoring with Prometheus.
  • Expose custom metrics through code and with the help of OpenCensus.

Módulo 6: Advanced Logging and Analysis

  • Identify and choose among resource tagging approaches.
  • Define log sinks (inclusion filters) and exclusion filters.
  • Create metrics based on logs.
  • Define custom metrics.
  • Use Error Reporting to link application errors to Logging.
  • Export logs to BigQuery.

Módulo 7: Monitoring Network Security and Audit Logs

  • Collect and analyze VPC Flow logs and Firewall Rules logs.
  • Enable and monitor Packet Mirroring.
  • Explain the capabilities of Network Intelligence Center.
  • Use Admin Activity audit logs to track changes to the configuration or metadata of resources.
  • Use Data Access audit logs to track accesses or changes to user-provided resource data.
  • Use System Event audit logs to track GCP administrative actions.

Módulo 8: Managing Incidents

  • Define incident management roles and communication channels.
  • Mitigate incident impact.
  • Troubleshoot root causes.
  • Resolve incidents.
  • Document incidents in a post-mortem process.

Módulo 9: Monitoring Network Security and Audit Logs

  • Collect and analyze VPC Flow logs and Firewall Rules logs.
  • Enable and monitor Packet Mirroring.
  • Explain the capabilities of Network Intelligence Center.
  • Use Admin Activity audit logs to track changes to the configuration or metadata of resources.
  • Use Data Access audit logs to track accesses or changes to user-provided resource data.
  • Use System Event audit logs to track GCP administrative actions.

Módulo 10: Optimizing Stackdriver Costs

  • Understand Stackdriver billing.
  • Analyze Stackdriver resource utilization.
  • Implement best practices for Stackdriver cost control.

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Acerca del curso

Con el curso Architecting with Google Kubernetes Engine aprenderás a implementar y administrar aplicaciones en contenedores en Google Kubernetes Engine (GKE). Conocerás cómo usar otras herramientas en Google Cloud que interactúen con las implementaciones de GKE. Este curso presenta una combinación de conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para ayudarte a explorar e implementar elementos de solución, incluidos componentes de infraestructura como pods, contenedores, implementaciones y servicios, junto con redes y servicios de aplicaciones. También, aprenderás a implementar soluciones prácticas, incluida la administración de seguridad y acceso, la administración de recursos y la supervisión de recursos.

  • Arquitectos de nube, administradores y personal de SysOps/DevOps.
  • Personas que utilicen Google Cloud para crear nuevas soluciones o para integrar sistemas existentes, entornos de aplicaciones e infraestructura con Google Cloud.

  • Comprender cómo funcionan los contenedores de software.
  • Comprender la arquitectura de Kubernetes.
  • Comprender la arquitectura de Google Cloud.
  • Comprender cómo funciona la red de pods en Google Kubernetes Engine.
  • Crear y administrar clústeres de Kubernetes Engine con Google Cloud Console y los comandos gcloud/kubectl.
  • Iniciar, revertir y exponer trabajos en Kubernetes.
  • Administrar el control de acceso mediante Kubernetes RBAC e IAM.
  • Administrar las políticas de seguridad y de red de los pods.
  • Utilizar Secrets y ConfigMaps para aislar las credenciales de seguridad y los artefactos de configuración.
  • Comprender las opciones de Google Cloud para los servicios de almacenamiento administrado.
  • Supervisar las aplicaciones que se ejecutan en Google Kubernetes Engine.

Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.

Módulo 1: Introduction to Google Cloud

  • Temas:
    • Use the Google Cloud Console
    • Use Cloud Shell
    • Define Cloud Computing
    • Identify Google Cloud Compute Services
    • Understand Regions and Zones
    • Understand the Cloud Resource Hierarchy
    • Administer your Google Cloud Resources
  • Objetivos:
    • Identify Google Cloud services and their function.
    • Choose the right Google Cloud services to create your own Cloud solution

Módulo  2: Containers and Kubernetes in Google Cloud

  • Temas:
    • Create a Container Using Cloud Build
    • Store a Container in Container Registry
    • Understand the Relationship Between Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE)
    • Understand how to Choose Among Google Cloud Compute Platforms
  • Objetivos:
    • Create a Container using Cloud Build.
    • Store a Container in Container Registry.
    • Compare and Contrast Kubernetes and GKE features.

Módulo 3: Kubernetes Architecture

  • Temas:
    • Understand the Architecture of Kubernetes: Pods, Namespaces
    • Understand the Control-plane Components of Kubernetes
    • Create Container Images using Cloud Build
    • Store Container Images in Container Registry
    • Create a Kubernetes Engine Cluster
  • Objetivos:
    • Conceptualize the Kubernetes Architecture.
    • Deploy a Kubernetes Cluster using GKE.
    • Deploy Pods to a GKE Cluster.
    • View and Manage Kubernetes Objects.
    • Conceptualize the Migrate for Anthos process

Módulo 4: Kubernetes Operations

  • Temas:
    • The Kubectl Command
  • Objetivos:
    • Work with the Kubectl Command.
    • Inspect the Cluster and Pods.
    • View a Pod’s Console Output.
    • Sign in to a Pod Interactively.

Módulo 5: Deployment, Jobs, and Scaling

  • Temas:
    • Deployments
    • Ways to Create Deployments
    • Services and Scaling
    • Updating Deployments
    • Rolling Updates
    • Blue/Green Deployments
    • Canary Deployments
    • Managing Deployments
    • Jobs and CronJobs
    • Parallel Jobs
    • CronJobs
    • Cluster Scaling
    • Downscaling
    • Node Pools
    • Controlling Pod Placement
    • Affinity and Anti-Affinity
    • Pod Placement Example
    • Taints and Tolerations
    • Getting Software into your Cluster
  • Objetivos:
    • Create and Use Deployments.
    • Create and Run Jobs and CronJobs.
    • Scale Clusters Manually and Automatically.
    • Configure Node and Pod Affinity.
    • Get Software into your Cluster with Helm Charts and Kubernetes Marketplace.

Módulo 6: GKE Networking

  • Temas:
    • Introduction
    • Pod Networking
    • Services
    • Finding Services
    • Service Types and Load Balancers
    • How Load Balancers Work
    • Ingress Resource
    • Container-Native Load Balancing
    • Network Security
  • Objetivos:
    • Create Services to expose applications that are running within Pods.
    • Use load balancers to expose Services to external clients.
    • Create Ingress resources for HTTP(S) load balancing.
    • Leverage container-native load balancing to improve Pod load balancing.
    • Define Kubernetes network policies to allow and block traffic to Pods.

Módulo 7: Persistent Data and Storage

  • Temas:
    • Volumes
    • Volume Types
    • The PersistentVolume Abstraction
    • More on PersistentVolumes
    • StatefulSets
    • ConfigMaps
    • Secrets
  • Objetivos:
    • Use Secrets to isolate security credentials.
    • Use ConfigMaps to isolate configuration artifacts.
    • Push out and roll back updates to Secrets and ConfigMaps.
    • Configure Persistent Storage Volumes for Kubernetes Pods.
    • Use StatefulSets to ensure that claims on persistent storage volumes persist across restarts.

Módulo 8: Access Control and Security in Kubernetes and Kubernetes Engine

  • Temas:
    • Understand Kubernetes Authentication and Authorization
    • Define Kubernetes RBAC Roles and Role Bindings for Accessing Resources in Namespaces
    • Define Kubernetes RBAC Cluster Roles and ClusterRole Bindings for
    • Accessing Cluster-scoped Resources
    • Define Kubernetes Pod Security Policies
    • Understand the Structure of IAM
    • Define IAM roles and Policies for Kubernetes Engine Cluster Administration
  • Objetivos:
    • Define IAM roles and policies for GKE.
    • Define Kubernetes RBAC roles and role bindings.
    • Define Kubernetes pod security policies.

Módulo 9: Logging and Monitoring

  • Temas:
    • Use Cloud Monitoring to monitor and manage availability and performance
    • Locate and inspect Kubernetes logs
    • Create probes for wellness checks on live applications
  • Objetivos:
    • Create forensic logs for systems monitoring.
    • Monitor your system performance from different vantage points.
    • Create probes for wellness checks on live applications.

Módulo 10: Using Google Cloud Managed Storage Services from Kubernetes Applications

  • Temas:
    • Understand Pros and Cons for Using a Managed Storage Service Versus
    • Self-managed Containerized Storage
    • Enable Applications Running in GKE to Access Google Cloud Storage Services
    • Understand Use Cases for Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud Firestore, and BigQuery from within a Kubernetes Application
  • Objetivos:
    • Understand use cases for Cloud Storage within a Kubernetes application.
    • Understand use cases for Cloud SQL and Cloud Spanner within a Kubernetes application.
    • Understand use cases for Datastore within a Kubernetes application
    • Understand use cases for Cloud Bigtable within a Kubernetes application.

Módulo 11: Logging and Monitoring

  • Temas:
    • CI/CD overview
    • CI/CD for Google Kubernetes Engine
    • CI/CD Examples
  • Objetivos:
    • Manage application code in a source repository that can trigger code changes to a continuous delivery pipeline.
    • Create a continuous delivery pipeline using Cloud Build and start it manually or automatically with a code change.
    • Implement a canary deployment that hosts two versions of your application in production for release testing.

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Acerca del curso

El curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante vídeos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.

Aprenderás y podrás comparar muchos de los servicios informáticos y de almacenamiento disponibles en Google Cloud, incluidos Google App Engine, Google Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Google Cloud Storage, Google Cloud SQL y BigQuery. También, conocerás importantes herramientas de recursos y de administración de políticas, como Google Cloud Resource Manager Hierarchy y Google Cloud Identity and Access Management.

  • Personas que planean implementar aplicaciones y crear entornos de aplicaciones en Google Cloud.
  • Operadores de sistemas profesionales, arquitectos de soluciones que comienzan a utilizar Google Cloud y desarrolladores.
  • Ejecutivos y encargados de tomar decisiones empresariales que evalúan el potencial de Google Cloud para satisfacer sus necesidades comerciales.

  • Identificar el propósito y el valor de los productos y servicios de Google Cloud.
  • Utilizar los entornos de implementación de aplicaciones en Google Cloud y elegir uno de ellos: App Engine, Google Kubernetes Engine y Compute Engine.
  • Utilizar las opciones de almacenamiento de Cloud Storage y elegir una de ellas: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Bigtable y Firestore.
  • Interactuar con los servicios de Google Cloud.

  • No existen requisitos previos para tomar este curso.
  • Es recomendable estar familiarizado con el desarrollo de aplicaciones, operaciones de sistemas y sistemas operativos Linux.

Módulo 1: Introducing Google Cloud

  • Identify the advantages of Google Cloud.
  • Define the components of Google’s network infrastructure, including: Points of presence, data centers, regions, and zones.
  • Classify the difference between Infrastructure-as-a-Service (IaaS) and Platformas-a-Service (PaaS).

Módulo 2: Resources and Access in the Cloud

  • Identify the purpose of projects on Google Cloud.
  • Define the purpose of and use cases for Identity and Access Management.
  • List the methods of interacting with Google Cloud.

Módulo 3: Virtual Machines and Networks in the Cloud

  • Identify the purpose of and use cases for Google Compute Engine.
  • Define the basics of networking in Google Cloud.

Módulo 4: Storage in the Cloud

  • Classify the purpose of and use cases for Cloud Storage, and database option available in Google Cloud.
  • Distinguish between Google Cloud’s storage options.

Módulo 5: Containers in the Cloud

  • Define the concept of a container and identify uses for containers.
  • Identify the purpose of and use cases for Google Kubernetes Engine and Kubernetes.

Módulo 6: Applications in the Cloud

  • Identify the purpose of and use cases for Google App Engine.
  • Contrast the App Engine Standard environment with the App Engine Flexible environment.
  • Identify the purpose of and use cases for Google Cloud Endpoints.
  • Identify the purpose and use cases for Cloud Run.

Módulo 7: Developing and Deploying in the Cloud

  • Describe how Cloud Source Repositories and Cloud Functions can support application development on Google Cloud.
  • Explain how template-based creation and management of resources leverages a template to produce efficient app deployment and management.

Módulo 8: Logging and Monitoring in the Cloud

  • Define SLIs, SLOs, and SLAs.
  • Identify the purpose of integrated monitoring, alerting, and debugging.

Módulo 9: Course Review and Summary

  • Module 1–8 Review.
  • Additional Learning Paths.

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  • Más de 5 años de experiencia profesional.
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Acerca del curso

El curso Architecting with Google Compute Engine te familiarizarás con la infraestructura flexible y los servicios de la plataforma de Google Cloud, con un enfoque específico en Compute Engine. Esta sesión utiliza una combinación de conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para explorar e implementar elementos de solución, incluidos componentes de infraestructura como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. También, aprenderás a implementar soluciones prácticas, como redes híbridas, claves de cifrado proporcionadas por el cliente, administración de seguridad y acceso, cuotas y facturación, y monitoreo de recursos.

  • Cloud Solutions Architects, DevOps Engineers.
  • Personas que utilicen Google Cloud para crear nuevas soluciones o para integrar sistemas existentes, entornos de aplicación e infraestructura, con un enfoque en Compute Engine.

  • Configurar redes VPC y máquinas virtuales.
  • Administrar Identity and Access Management para recursos.
  • Implementar servicios de almacenamiento de datos en Google Cloud.
  • Administrar y examinar la facturación de los recursos de Google Cloud.
  • Supervisar los recursos mediante los servicios de Google Cloud.
  • Conectar tu infraestructura a Google Cloud.
  • Configurar balanceadores de carga y escalado automático para instancias de VM.
  • Automatizar la implementación de los servicios de infraestructura de Google Cloud.
  • Aprovechar los servicios administrados en Google Cloud.

  • Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.
  • Tener competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.
  • Tener experiencia en operaciones de sistemas, incluida la implementación y administración de aplicaciones, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube pública.

Módulo 1: Introduction to Google Cloud

  • List the different ways of interacting with Google Cloud
  • Use the Cloud Console and Cloud Shell
  • Create Cloud Storage buckets
  • Use the Google Cloud Marketplace to deploy solutions

Módulo 2: Virtual Networks

  • List the VPC objects in Google Cloud
  • Differentiate between the different types of VPC networks
  • Implement VPC networks and firewall rules
  • Implement Private Google Access and Cloud NAT

Módulo 3: Virtual Machines

  • Recall the CPU and memory options for virtual machines
  • Describe the disk options for virtual machines
  • Explain VM pricing and discounts
  • Use Compute Engine to create and customize VM instances

Módulo 4: Cloud IAM

  • Describe the Cloud IAM resource hierarchy
  • Explain the different types of IAM roles
  • Recall the different types of IAM members
  • Implement access control for resources using Cloud IAM

Módulo 5: Storage and Database Services

  • Differentiate between Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Firestore and Cloud Bigtable
  • Choose a data storage service based on your requirements
  • Implement data storage services

Módulo 6: Resource Management

  • Describe the cloud resource manager hierarchy
  • Recognize how quotas protect Google Cloud customers
  • Use labels to organize resources
  • Explain the behavior of budget alerts in Google Cloud
  • Examine billing data with BigQuery

Módulo 7: Resource Monitoring

  • Describe the services for monitoring, logging, error reporting, tracing, and debugging
  • Create charts, alerts, and uptime checks for resources with Cloud Monitoring
  • Use Cloud Debugger to identify and fix errors

Módulo 8: Interconnecting Networks

  • Recall the Google Cloud interconnect and peering services available to connect your infrastructure to Google Cloud
  • Determine which Google Cloud interconnect or peering service to use in specific circumstances
  • Create and configure VPN gateways
  • Recall when to use Shared VPC and when to use VPC Network Peering

Módulo 9: Load Balancing and Autoscaling

  • Recall the various load balancing services
  • Determine which Google Cloud load balancer to use in specific circumstances
  • Describe autoscaling behavior
  • Configure load balancers and autoscaling

Módulo 10: Infrastructure Automation

  • Automate the deployment of Google Cloud services using Deployment Manager or Terraform
  • Outline the Google Cloud Marketplace

Módulo 11: Managed Services

  • Describe the managed services for data processing in Google Cloud

Documentación oficial para el curso Architecting with Google Compute Engine.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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