Curso Technical Foundations of FinOps on Google Cloud

Este curso está dirigido a arquitectos de nube, ingenieros DevOps, analistas de costes en la nube y otros profesionales técnicos que buscan buscan implementar prácticas avanzadas de FinOps en sus organizaciones.

Es necesario contar con conocimientos de la infraestructura de Google Cloud o haber completado, previamente el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure.

Módulo 1: Fundamentos de FinOps en Google Cloud

Objetivos:

• Reconocer los desafíos actuales en la gobernanza financiera.
• Comprender el propósito del marco de FinOps en Google Cloud.
• Implementar el modelo operativo de FinOps.
• Identificar las fases y pilares del viaje FinOps.

Contenidos:

• Retos en la gobernanza financiera
• Marco de FinOps de Google Cloud
• Modelo operativo de FinOps en la nube
• Viaje de FinOps en Google

Módulo 2: Exploración y comprensión de los datos de facturación

Objetivos:

• Gestionar cuentas de facturación de Google Cloud.
• Navegar por el panel de facturación.
• Controlar el acceso a las cuentas de facturación mediante IAM.
• Configurar y utilizar BigQuery para exportar datos de facturación.
• Visualizar los costos con Looker Studio.
• Laboratorio: Exploración del panel de facturación.
• Laboratorio: Visualización de costos con Looker Studio.

Contenidos:

• Cuentas de facturación en Google Cloud
• Panel de control de facturación en la nube
• Acceso a cuentas de facturación
• Exportación de datos de facturación a BigQuery
• Conexión de Looker Studio a los datos de facturación

Módulo 3: Etiquetado y etiquetado de recursos

Objetivos:

• Utilizar etiquetas en los recursos.
• Definir y asignar etiquetas a proyectos y recursos.
• Acceder a la información de etiquetas en los datos de facturación.

Contenidos:

• Etiquetas
• Etiquetado de recursos en los datos de facturación
• Laboratorio: Etiquetado de recursos.
• Laboratorio: Análisis de etiquetas y datos de facturación en BigQuery.

Módulo 4: Presupuestos y alertas

Objetivos:

• Comprender los beneficios de los presupuestos y alertas.
• Crear un presupuesto.
• Configurar presupuestos utilizando gcloud, Python y Terraform.

Contenidos:

• Presupuestos y alertas
• Roles y permisos de presupuestos
• Automatización de la creación de presupuestos
• Demostración: Uso de gcloud y Terraform para crear presupuestos y alertas.

Módulo 5: Gestión y optimización de costos en BigQuery

Objetivos:

• Comprender los costos de cómputo y almacenamiento en BigQuery.
• Utilizar herramientas y consultas para gestionar y analizar los costos de BigQuery.
• Identificar prácticas recomendadas para la gestión de costos en BigQuery.

Contenidos:

• Costos de consultas
• Costos de almacenamiento
• Asignación de costos de BigQuery
• Otras consideraciones sobre costos de BigQuery
• Laboratorio: Análisis de costos de BigQuery a nivel de proyecto, carpeta y organización.

Módulo 6: Gestión y optimización de costos en Compute Engine y GKE

Objetivos:

• Usar eficientemente los recursos en la nube para evitar desperdicios.
• Comprender los costos asociados a cómputo y red en Google Cloud.
• Identificar costos adicionales relacionados con Google Kubernetes Engine.

Contenidos:

• Gestión de costos y reducción de desperdicios en cómputo
• Gestión de costos en Compute Engine
• Comprensión de costos de red
• Gestión de costos en Google Kubernetes Engine (GKE)
• Laboratorio: Revisión y comprensión de costos de cómputo.
• Laboratorio: Revisión y comprensión de costos en Kubernetes.

Módulo 7: Gestión de costos de almacenamiento y bases de datos

Objetivos:

• Optimizar costos de almacenamiento en la nube considerando ubicación, patrones de acceso y ciclo de vida.
• Comprender costos de bases de datos SQL, como Cloud SQL, AlloyDB y Spanner.
• Utilizar descuentos por compromisos de uso en bases de datos.
• Comprender costos de bases de datos NoSQL, como Memorystore, Firestore y Bigtable.

Temas:

• Almacenamiento en la nube
• Bases de datos SQL en Google Cloud
• Bases de datos NoSQL en Google Cloud
• Laboratorio: Gestión de costos en Cloud Storage.
• Laboratorio: Análisis de facturación de bases de datos.

Módulo 8: Gestión de costos en Machine Learning y Vertex AI

Objetivos:

• Identificar los costos asociados al entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning.
• Comprender los costos de suscripción y uso de API para IA generativa.

Coontenidos:

• Entrenamiento y hosting de modelos de machine learning
• Monitoreo de costos en Vertex AI
• Costos relacionados con IA generativa
• Laboratorio: Análisis de costos de Vertex AI en los datos de facturación.

Módulo 9: Automatización de actividades de facturación

Objetivos:

• Implementar técnicas para automatizar la gestión de recursos.
• Responder programáticamente a mensajes de alertas de presupuesto en Pub/Sub.
• Utilizar el servicio de inventario de activos en la nube.
• Visualizar recomendaciones en el Google FinOps Hub.

Contenidos:

• Automatización de gestión de recursos
• Servicio de inventario de activos en la nube
• Acciones programáticas basadas en alertas de presupuesto
• Google FinOps Hub
• Laboratorio: Automatización del etiquetado al crear recursos utilizando Asset API, Pub/Sub y Cloud Run.
• Laboratorio: Programación de acciones de alertas de presupuesto con Pub/Sub y Cloud Run.

Módulo 10: Construcción de una práctica de FinOps

Objetivos:

• Establecer un equipo y hoja de ruta para FinOps.
• Implementar procesos y flujos de trabajo efectivos para FinOps.
• Definir criterios para evaluar el éxito de una estrategia de FinOps.
• Reconocer la importancia de la mejora continua y la evolución de FinOps.

Contenidos:

• Equipo de FinOps
• Metas, hitos y métricas
• Procesos y flujos de trabajo
• Evaluación del éxito
• Mejora continua
• Laboratorio: Desafío final de FinOps.

Documentación oficial para el curso Technical Foundations of FinOps on Google Cloud.

• 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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