Preparación examen AWS Certified SysOps Administrator Associate

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Acerca del curso

Este curso de nivel intermedio de Amazon Web Services (AWS) te preparará para superar el examen de certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate y obtener tu certificación oficial de AWS.

La certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate valida la experiencia técnica con respecto a la implementación, administración, seguridad y operaciones en la nube de AWS.

A lo largo de este curso, explorarás los diversos dominios temáticos del examen y aprenderás cómo se relacionan tanto con SysOps en AWS como con áreas específicas de estudio. También revisarás ejemplos de preguntas de certificación en cada dominio, practicarás habilidades con laboratorios prácticos, evaluarás tu conocimiento con preguntas de práctica, aprenderás estrategias para identificar respuestas incorrectas al interpretar los conceptos que se evalúan en el examen y tomarás un examen oficial de prueba que te ayudará a identificar tus fortalezas y debilidades en cada área de dominio.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified SysOps Administrator Associate

Este curso está pensado para administradores y operadores de sistemas que están preparándose para efectuar el examen AWS Certified SysOps Administrator Associate.

Es recomendable que los participantes cuenten con los siguientes conocimientos y experiencia:

  • Al menos un año de experiencia práctica en el aprovisionamiento, operación y mantenimiento de sistemas que se ejecutan en AWS.
  • Haber completado el curso System Operations on AWS (o poseer conocimientos equivalentes).

Introdución al curso

Módulo 1: Deployment, Provisioning, and Automation

  • Provision and maintain cloud resources
  • Automate manual or repeatable processes
  • Question walkthrough
  • Hands-on Lab: Creating a Basic Environment
  • Understanding Deployment, Provisioning, and Automation

Módulo 2: Monitoring, Logging, and Remediation

  • Implement metrics, alarms, and filters by using AWS monitoring and logging services
  • Remediate issues based on monitoring and availability metrics
  • Question walkthrough
  • Using AWS Monitoring and Logging Services: Question Walkthrough
  • Hands-on Lab: Automating with Monitoring
  • Understanding Monitoring, Logging, and Remediation

Módulo 3: Reliability and Business Continuity

  • Implement scalability and elasticity
  • Implement high availability and resilient environments
  • Implement backup and restore strategies
  • Question walkthrough
  • Understanding Reliability and Business Continuity

Módulo 4: Networking and Content Delivery

  • Implement networking features and connectivity
  • Configure domains, DNS services, and content delivery
  • Troubleshoot network connectivity issues
  • Question walkthrough
  • Hands-on Lab: Configuring Amazon S3 Buckets
  • Understanding Networking and Content Delivery

Módulo 5: Security and Compliance

  • Implement and manage security and compliance policies
  • Implement data and infrastructure protection strategies
  • Question walkthrough
  • Hands-on Lab: Launching an EC2 Instance with the AWS CLI
  • Understanding Security and Compliance

Módulo 6: Cost and Performance Optimization

  • Implement cost optimization strategies
  • Implement performance optimization strategies
  • Question walkthrough
  • Hands-on Lab: Configuring a Round-Robin Application Load Balancer
  • Understanding Cost and Performance Optimization

Evaluación comparativa: Preguntas de práctica

Cierre del curso

Examen de prueba oficial

Examen de certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified SysOps Administrator Associate.

  • Formador certificado por AWS.
  • 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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Acerca del curso

Este curso de nivel intermedio de Amazon Web Services (AWS) te preparará para superar el examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate y obtener tu certificación oficial de AWS.

El examen AWS Certified Solutions Architect Associate valida la experiencia técnica en el diseño y la implementación de sistemas escalables, de alta disponibilidad y tolerantes a errores en AWS.

Aprende a cómo prepararte para el examen mediante el análisis de las áreas temáticas del examen y cómo se relacionan con la arquitectura en AWS y con las áreas específicas a estudiar. A lo largo de este curso, explorarás los distintos dominios temáticos del examen y aprenderás cómo se asignan a los roles de los Solutions Architects de AWS y a áreas de estudio específicas.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Solutions Architect Associate

Este curso está pensado para Solutions Architects que están preparándose para efectuar el examen AWS Certified Solutions Architect Associate.

  • Explicar el valor de la nube de AWS.
  • Comprender y explicar el modelo de responsabilidad compartida de AWS.
  • Conocer las prácticas recomendadas de seguridad.
  • Conocer los costes, la economía y las prácticas de facturación de la nube de AWS.
  • Describir y ubicar los servicios básicos de AWS, incluidos los de computación, red, bases de datos y almacenamiento.
  • Identificar los servicios de AWS para los casos prácticos más habituales.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate.

Es recomendable que los participantes cuenten con los siguientes conocimientos y experiencia:

  • Al menos un año de experiencia práctica en el diseño y la implementación de sistemas escalables, de alta disponibilidad y tolerantes a errores en AWS.
  • Amplios conocimientos de al menos un lenguaje de programación de alto nivel.
  • Haber completado el curso Architecting on AWS (o poseer conocimientos equivalentes).

Introducción al curso

Módulo 1: Arquitecturas resistentes

  • Diseña una solución de arquitectura de niveles múltiples
  • Diseña arquitecturas con alta disponibilidad y/o con tolerancia a fallos
  • Diseña mecanismos de desacoplamiento mediante servicios de AWS
  • Elige el almacenamiento resistente adecuado
  • Preguntas
  • Lectura: arquitecturas resistentes
  • Ejercicio práctico: Comprobación de permisos
  • Cierre de arquitecturas resistentes

Módulo 2: Diseño de arquitecturas de alto rendimiento

  • Identifica las soluciones de computación elásticas y escalables para una carga de trabajo
  • Selecciona soluciones de alto rendimiento y de almacenamiento escalable para una carga de trabajo
  • Selecciona soluciones de redes de alto rendimiento para una carga de trabajo
  • Elige soluciones de bases de datos de alto rendimiento para una carga de trabajo
  • Preguntas
  • Lectura: Arquitecturas de alto rendimiento
  • Ejercicio práctico: Creación de una red
  • Cierre de arquitecturas de alto rendimiento

Módulo 3: Protección de aplicaciones

  • Diseña un acceso seguro a los recursos de AWS
  • Diseña niveles de aplicación seguros
  • Selecciona las opciones de seguridad de datos adecuadas
  • Preguntas
  • Lectura: Aplicaciones seguras
  • Ejercicio práctico: Comparación de bases de datos
  • Cierre de aplicaciones seguras

Módulo 4: Arquitecturas de coste optimizado

  • Identifica soluciones de almacenamiento rentables
  • Identifica servicios de computación y bases de datos rentables
  • Diseña arquitecturas de red de coste optimizado
  • Preguntas
  • Lectura: Arquitecturas rentables
  • Ejercicio práctico: Implementación de elasticidad
  • Cierre de arquitecturas rentables

Evaluación comparativa: Preguntas de práctica

Cierre del curso

Examen de prueba oficial

Examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified Solutions Architect Associate.

  • Formador certificado por AWS.
  • 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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Acerca del curso

La certificación AWS Certified Developer Associate ofrece el conocimiento y la comprensión de los servicios fundamentales de AWS, sus usos y las prácticas recomendadas de arquitectura básica de AWS, además de competencias de desarrollo, implementación y depuración de aplicaciones basadas en la nube mediante el uso de AWS. Prepararse y obtener esta certificación brinda a las personas certificadas más confianza y credibilidad. Las organizaciones con desarrolladores certificados por AWS tienen la seguridad de contar con el talento adecuado que les dará una ventaja competitiva y garantizará la satisfacción de las partes interesadas y los clientes.

El examen de certificación AWS Certified Developer Associate está dirigido a personas que desempeñan un rol de desarrollador. Valida la capacidad de un candidato para:

AWS Certified Developer Associate es un excelente punto de partida en la ruta de certificación de AWS para las personas que cumplan con cualquiera de las siguientes condiciones:

  • Experiencia al trabajar en una función de desarrollador con un amplio conocimiento de al menos un lenguaje de programación de alto nivel.
  • Experiencia con la tecnología de AWS.
  • Sólida experiencia de TI en las instalaciones y comprensión del mapeo de las instalaciones a la nube.
  • Experiencia con otros servicios en la nube.

  • Obtener la certificación AWS Certified Developer Associate.
  • Comprender los servicios principales de AWS, los usos de los servicios y las prácticas recomendadas básicas de la arquitectura de AWS, incluido el modelo de responsabilidad compartida de AWS, la administración del ciclo de vida de las aplicaciones y el uso de contenedores en el proceso de desarrollo.
  • Obtener Aptitudes para el desarrollo, la implementación y la corrección de aplicaciones basadas en la nube mediante el uso de AWS y la escritura de códigos para aplicaciones sin servidor.
  • Ser capaz de identificar características clave de los servicios de AWS y utilizar las API de los servicios de AWS, AWS CLI y los SDK para escribir aplicaciones.
  • Ser capaz de aplicar conocimientos básicos de aplicaciones nativas de la nube para la escritura de código.
  • Ser capaz de crear, mantener y depurar módulos de código en AWS.

El candidato debe tener, al menos, 1 año de experiencia práctica en el desarrollo y el mantenimiento de una aplicación basada en .

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Acerca del curso

La certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate está diseñada para administradores de sistemas que desarrollen operaciones en la nube. El examen de certificación valida la capacidad de un candidato para implementar, administrar y operar cargas de trabajo en AWS.

El examen también valida la capacidad de un candidato para completar las siguientes tareas:

AWS Certified SysOps Administrator Associate es un excelente punto de partida en la ruta de certificación de AWS para las personas que cumplan con cualquiera de las siguientes condiciones:

  • Experiencia de trabajo en un rol de administrador de sistemas.
  • Experiencia con la tecnología de AWS.
  • Sólida experiencia de TI en las instalaciones y comprensión del mapeo de las instalaciones a la nube.
  • Experiencia con otros servicios en la nube.

  • Obtener la certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate.
  • Adquirir experiencia práctica en la implementación, administración y operación de cargas de trabajo en AWS, así como en la implementación de controles de seguridad y requisitos de conformidad.
  • Familiarizarte con el uso de la consola de administración de AWS y la interfaz de línea de comandos de AWS (CLI).
  • Adquirir conocimiento de AWS Well-Architected Framework, así como de los servicios de red y seguridad de AWS.

El candidato debe tener, al menos, 1 año de experiencia comprobable en implementación, administración, redes y seguridad en AWS.

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Acerca del curso

La certificación AWS Certified Solutions Architect Associate ofrece conocimientos y habilidades en tecnología de AWS, en una amplia gama de servicios de AWS. Esta certificación se concentra en el diseño de soluciones optimizadas para el costo y el rendimiento, que demuestra un gran entendimiento del AWS Well-Architected Framework. Puede mejorar el perfil profesional y los ingresos de las personas certificadas, así como aumentar su credibilidad y confianza en las interacciones con las partes interesadas y los clientes.

El examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate certifica la capacidad del candidato de utilizar las tecnologías de AWS para diseñar soluciones basadas en el AWS Well-Architected Framework. También se certifica la capacidad para completar las siguientes tareas:

Este examen no requiere grandes conocimientos prácticos de programación, si bien la familiaridad con los conceptos básicos de la programación pueden ser una ventaja.

AWS Certified Solutions Architect Associate es un excelente punto de partida en la ruta de certificación de AWS para las personas que cumplan con cualquiera de las siguientes condiciones:

  • Experiencia con la tecnología de AWS.
  • Sólida experiencia de TI en las instalaciones y comprensión del mapeo de las instalaciones a la nube
  • Experiencia con otros servicios en la nube.

  • Obtener la certificación AWS Certified Solutions Architect Associate.
  • Adquirir conocimientos y habilidades en computación, redes, almacenamiento y servicios de base de datos de AWS, así como servicios de implementación y administración de AWS.
  • Adquirir conocimientos y habilidades en la implementación, administración y operación de cargas de trabajo en AWS, así como en la implementación de controles de seguridad y requisitos de cumplimiento.
  • Adquirir conocimientos y habilidades en el uso de la Consola de administración de AWS y la Interfaz de la línea de comandos (CLI) de AWS de Conocimientos sobre el AWS Well-Architected Framework, la red de AWS, los servicios de seguridad y la infraestructura global de AWS.
  • Ser capaz de identificar qué servicios de AWS satisfacen un requisito técnico determinado y definir los requisitos técnicos de una aplicación basada en AWS.

El candidato debe tener, al menos, 1 año de experiencia comprobable en el diseño de soluciones de nube que utilizan servicios de AWS.

A continuación, se presenta una guía de los dominios de prueba y objetivos para la realización del examen de certificación.

Dominio 1: diseñar arquitecturas seguras

Enunciado de la tarea 1: diseñar un acceso seguro a los recursos de AWS.

Conocimientos:

  • Controles de acceso y administración en varias cuentas.
  • Servicios de identidad y acceso federados de AWS (por ejemplo, AWS Identity and Access Management [IAM], AWS Single Sign-On [AWS SSO]).
  • Infraestructura global de AWS (por ejemplo, regiones de AWS, zonas de disponibilidad).
  • Prácticas recomendadas de seguridad de AWS (por ejemplo, el principio de mínimo privilegio).
  • El modelo de responsabilidad compartida de AWS.

Habilidades:

  • Aplicar las prácticas recomendadas de seguridad de AWS a los usuarios de IAM y a los usuarios raíz (por ejemplo, autenticación multifactor [MFA]).
  • Diseñar un modelo de autorización flexible que incluya usuarios, grupos, roles y políticas de IAM.
  • Diseñar una estrategia de control de acceso basada en roles (por ejemplo, AWS Security Token Service [AWS STS], cambio de roles, acceso entre cuentas).
  • Diseñar una estrategia de seguridad para varias cuentas de AWS (por ejemplo, AWS Control Tower, políticas de control de servicios [SCP]).
  • Determinar el uso adecuado de las políticas de recursos para los servicios de AWS.
  • Determinar cuándo federar un servicio de directorio con roles de IAM.

Enunciado de la tarea 2: diseñar cargas de trabajo y aplicaciones seguras.

Conocimientos:

  • Configuración de aplicaciones y seguridad de credenciales.
  • Puntos de enlace de servicios de AWS.
  • Puertos de control, protocolos y tráfico en la red en AWS.
  • Acceso seguro a las aplicaciones.
  • Servicios de seguridad con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Cognito, Amazon GuardDuty y Amazon Macie).
  • Vectores de amenazas externas a AWS (por ejemplo, denegación de servicio distribuido [DDoS], inyección SQL).

Habilidades:

  • Diseñar arquitecturas de VPC con componentes de seguridad (por ejemplo, grupos de seguridad, tablas de enrutamiento, ACL de red, gateways NAT).
  • Determinar las estrategias de segmentación de red (por ejemplo, el uso de subredes públicas y subredes privadas).
  • Integrar a los servicios de AWS para proteger las aplicaciones (por ejemplo, AWS Shield, AWS WAF, AWS SSO, AWS Secrets Manager).
  • Proteger las conexiones de red externas desde la nube de AWS y hacia ella (por ejemplo, VPN, AWS Direct Connect).

Enunciado de la tarea 3: determinar los controles de seguridad de datos adecuados.

Conocimientos:

  • Acceso a los datos y gobernanza.
  • Recuperación de datos.
  • Retención y clasificación de datos.
  • Cifrado y administración adecuada de claves.

Habilidades:

  • Alinear las tecnologías de AWS para cumplir los requisitos de conformidad.
  • Cifrar datos en reposo (por ejemplo, AWS Key Management Service [AWS KMS]).
  • Cifrar datos en tránsito (por ejemplo, AWS Certificate Manager [ACM] mediante TLS).
  • Implementar políticas de acceso para claves de cifrado.
  • Implementar copias de seguridad y replicaciones de datos.
  • Implementar políticas de acceso, ciclo de vida y protección de datos.
  • Rotar claves de cifrado y renovar certificados.

Dominio 2: diseñar arquitecturas resistentes

Enunciado de la tarea 1: diseñar arquitecturas escalables y con acoplamiento débil.

Conocimientos:

  • Creación y administración de API (por ejemplo, Amazon API Gateway, API de REST).
  • Servicios administrados de AWS con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS Transfer Family, Amazon Simple Queue Service [Amazon SQS], Secrets Manager).
  • Estrategias de almacenamiento en caché.
  • Principios de diseño para microservicios (por ejemplo, cargas de trabajo sin estado en comparación con cargas de trabajo con estado).
  • Arquitecturas impulsadas por eventos.
  • Escalado horizontal y escalado vertical.
  • Cómo utilizar correctamente los aceleradores de borde (por ejemplo, red de entrega de contenido [CDN]).
  • Cómo migrar aplicaciones a contenedores.
  • Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, Application Load Balancer).
  • Arquitecturas de varios niveles.
  • Conceptos de colas y mensajería (por ejemplo, publicación/suscripción).
  • Tecnologías y patrones sin servidor (por ejemplo, AWS Fargate, AWS Lambda).
  • Tipos de almacenamiento con características asociadas (por ejemplo, objeto, archivo, bloque).
  • El aprovisionamiento de contenedores (por ejemplo, Amazon Elastic Container Service [Amazon ECS], Amazon Elastic Kubernetes Service [Amazon EKS]).
  • Cuándo usar réplicas de lectura.
  • Aprovisionamiento del flujo de trabajo (por ejemplo, AWS Step Functions).

Habilidades:

  • Diseñar arquitecturas impulsadas por eventos, de microservicios o de varios niveles en función de los requisitos.
  • Determinar estrategias de escalado para componentes utilizados en un diseño de arquitectura.
  • Determinar los servicios de AWS necesarios para lograr un acoplamiento débil en función de los requisitos.
  • Determinar cuándo usar contenedores.
  • Determinar cuándo usar tecnologías y patrones sin servidor.
  • Recomendar tecnologías de cómputo, almacenamiento, redes y bases de datos adecuadas en función de los requisitos.
  • Usar servicios de AWS diseñados específicamente para cargas de trabajo.

Enunciado de la tarea 2: diseñar arquitecturas de alta disponibilidad o tolerantes a errores.

Conocimientos:

  • Infraestructura global de AWS (por ejemplo, regiones de AWS, zonas de disponibilidad, Amazon Route 53).
  • Servicios administrados de AWS con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Comprehend, Amazon Polly).
  • Conceptos básicos de redes (por ejemplo, tablas de enrutamiento).
  • Estrategias de recuperación de desastres (DR) (por ejemplo, copia de seguridad y restauración, luz piloto, espera activa, conmutación por error Active-Active, objetivo de punto de recuperación [RPO], objetivo de tiempo de recuperación [RTO]).
  • Patrones de diseño distribuidos.
  • Estrategias de conmutación por error.
  • Infraestructura inmutable.
  • Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, Application Load Balancer).
  • Conceptos de proxy (por ejemplo, Amazon RDS Proxy).
  • Service Quotas y reducción controlada (por ejemplo, cómo configurar Service Quotas para una carga de trabajo en un entorno en espera).
  • Opciones y características de almacenamiento (por ejemplo, durabilidad, replicación).
  • Visibilidad de las cargas de trabajo (por ejemplo, AWS X-Ray).

Habilidades:

  • Determinar estrategias de automatización para garantizar la integridad de la infraestructura.
  • Determinar los servicios de AWS necesarios para brindar una arquitectura de alta disponibilidad o tolerante a errores en todas las zonas de disponibilidad o regiones de AWS.
  • Identificar métricas en función de los requisitos de la empresa para ofrecer una solución de alta disponibilidad.
  • Implementar diseños para mitigar puntos únicos de error.
  • Implementar estrategias para garantizar la durabilidad y disponibilidad de los datos (por ejemplo, copias de seguridad).
  • Seleccionar una estrategia de DR adecuada para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Usar servicios de AWS que mejoren la fiabilidad de las aplicaciones heredadas y las que no son creadas para la nube (por ejemplo, cuando no es posible realizar cambios en las aplicaciones).
  • Usar servicios de AWS diseñados específicamente para cargas de trabajo.

Dominio 3: diseñar arquitecturas de alto rendimiento

Enunciado de la tarea 1: determinar soluciones de almacenamiento escalables o de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Soluciones de almacenamiento híbrido para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Servicios de almacenamiento con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon S3, Amazon Elastic File System [Amazon EFS], Amazon Elastic Block Store [Amazon EBS]).
  • Tipos de almacenamiento con características asociadas (por ejemplo, objeto, archivo, bloque).

Habilidades:

  • Determinar los servicios y configuraciones de almacenamiento que cumplen con las demandas de rendimiento.
  • Determinar los servicios de almacenamiento que pueden escalar para adaptarse a necesidades futuras.

Enunciado de la tarea 2: diseñar soluciones de cómputo elásticas y de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Servicios de cómputo de AWS con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS Batch, Amazon EMR, Fargate).
  • Conceptos informáticos distribuidos compatibles con la infraestructura global y los servicios de borde de AWS.
  • Conceptos de colas y mensajería (por ejemplo, publicación/suscripción).
  • Capacidades de escalabilidad con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon EC2 Auto Scaling, AWS Auto Scaling).
  • Tecnologías y patrones sin servidor (por ejemplo, Lambda, Fargate).
  • Aprovisionamiento de contenedores (por ejemplo, Amazon ECS, Amazon EKS).

Habilidades:

  • Desacoplar cargas de trabajo para que los componentes puedan escalar de forma independiente.
  • Identificar métricas y condiciones para realizar acciones de escalado.
  • Seleccionar opciones y características de cómputo adecuadas (por ejemplo, tipos de instancias EC2) para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Seleccionar el tipo y el tamaño de recursos adecuados (por ejemplo, la cantidad de memoria Lambda) para cumplir con los requisitos de la empresa.

Enunciado de la tarea 3: determinar soluciones de bases de datos de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Infraestructura global de AWS (por ejemplo, regiones de AWS, zonas de disponibilidad).
  • Estrategias y servicios de almacenamiento en caché (por ejemplo, Amazon ElastiCache).
  • Patrones de acceso a datos (por ejemplo, de lectura intensiva en comparación con escritura intensiva).
  • Planificación de la capacidad de la base de datos (por ejemplo, unidades de capacidad, tipos de instancias, IOPS provisionadas).
  • Conexiones y proxies de bases de datos.
  • Motores de bases de datos con casos de uso apropiados (por ejemplo, migraciones heterogéneas, migraciones homogéneas).
  • Replicación de bases de datos (por ejemplo, réplicas de lectura).
  • Tipos y servicios de bases de datos (por ejemplo, sin servidor, relacionales en comparación con no relacionales, en la memoria).

Habilidades:

  • Configurar réplicas de lectura para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Diseñar arquitecturas de bases de datos.
  • Determinar un motor de base de datos adecuado (por ejemplo, MySQL en comparación con PostgreSQL).
  • Determinar un tipo de base de datos adecuado (por ejemplo, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB).
  • Integrar el almacenamiento en caché para cumplir con los requisitos de la empresa.

Enunciado de la tarea 4: determinar arquitecturas de red escalables o de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Servicios de redes de borde con casos de uso apropiados (por ejemplo, Amazon CloudFront, AWS Global Accelerator).
  • Cómo diseñar una arquitectura de red (por ejemplo, niveles de subred, enrutamiento, direccionamiento IP).
  • Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, Application Load Balancer).
  • Opciones de conexión de red (por ejemplo, AWS VPN, Direct Connect, AWS PrivateLink).

Habilidades:

  • Crear una topología de red para varias arquitecturas (por ejemplo, global, híbrida o de varios niveles).
  • Determinar las configuraciones de red que pueden escalar para adaptarse a necesidades futuras.
  • Determinar la ubicación adecuada de los recursos para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Seleccionar la estrategia de equilibrio de carga adecuada.

Enunciado de la tarea 5: determinar soluciones de transformación e ingesta de datos de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Servicios de análisis y visualización de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Athena, AWS Lake Formation, Amazon QuickSight).
  • Patrones de ingesta de datos (por ejemplo, frecuencia).
  • Servicios de transferencia de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS DataSync, AWS Storage Gateway).
  • Servicios de transformación de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS Glue).
  • Acceso seguro a los puntos de acceso de ingesta.
  • Tamaños y velocidades necesarias para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Servicios de transmisión de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Kinesis).

Habilidades:

  • Crear y proteger lagos de datos.
  • Diseñar arquitecturas de flujos de datos.
  • Diseñar soluciones de transferencia de datos.
  • Implementar estrategias de visualización.
  • Seleccionar las opciones de cómputo adecuadas para el procesamiento de datos (por ejemplo, Amazon EMR).
  • Seleccionar configuraciones adecuadas para la ingesta.
  • Transformar datos entre formatos (por ejemplo, de .csv a .parquet).

Dominio 4: diseñar arquitecturas rentables

Enunciado de la tarea 1: diseñar soluciones de almacenamiento rentables.

Conocimientos:

  • Opciones de acceso (por ejemplo, un S3 bucket con almacenamiento de objetos con pagos por solicitante).
  • Características del servicio de administración de costos de AWS (por ejemplo, etiquetas de asignación de costos, facturación en varias cuentas).
  • Herramientas de administración de costos de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, AWS Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost and Usage Report).
  • Servicios de almacenamiento de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, Amazon FSx, Amazon EFS, Amazon S3, Amazon EBS).
  • Estrategias de copias de seguridad.
  • Opciones de almacenamiento en bloque (por ejemplo, tipos de volumen de unidad de disco duro [HDD], tipos de volumen de unidad de estado sólido [SSD]).
  • Ciclos de vida de los datos.
  • Opciones de almacenamiento híbrido (por ejemplo, DataSync, Transfer Family, Storage Gateway).
  • Patrones de acceso al almacenamiento.
  • Clasificación de almacenamiento (por ejemplo, clasificación en frío para el almacenamiento de objetos).
  • Tipos de almacenamiento con características asociadas (por ejemplo, objeto, archivo, bloque).

Habilidades:

  • Diseñar estrategias de almacenamiento adecuadas (por ejemplo, cargas por lotes a Amazon S3 en comparación con cargas individuales).
  • Determinar el tamaño de almacenamiento correcto para una carga de trabajo.
  • Determinar el método de menor costo de transferencia de datos para una carga de trabajo al almacenamiento de AWS.
  • Determinar cuándo se requiere el Auto Scaling del almacenamiento.
  • Administrar los ciclos de vida de objetos S3.
  • Seleccionar la solución de copia de seguridad o archivado adecuada.
  • Seleccionar el servicio adecuado para la migración de datos a los servicios de almacenamiento.
  • Seleccionar el nivel de almacenamiento adecuado.
  • Seleccionar el ciclo de vida de datos correcto para el almacenamiento.
  • Seleccionar el servicio de almacenamiento más redituable para una carga de trabajo.

Enunciado de la tarea 2: diseñar soluciones de cómputo rentables.

Conocimientos:

  • Características del servicio de administración de costos de AWS (por ejemplo, etiquetas de asignación de costos, facturación en varias cuentas).
  • Herramientas de administración de costos de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost and Usage Report).
  • Infraestructura global de AWS (por ejemplo, regiones de AWS, zonas de disponibilidad).
  • Opciones de compra de AWS (por ejemplo, instancias tipo spot, instancias reservadas, Savings Plans).
  • Estrategias de cómputo distribuidas (por ejemplo, procesamiento de borde).
  • Opciones de cómputo híbridas (por ejemplo, AWS Outposts, AWS Snowball Edge).
  • Tipos, familias y tamaños de instancias (por ejemplo, memoria optimizada, cómputo optimizado, virtualización).
  • Optimización de la utilización de cómputo (por ejemplo, contenedores, informática sin servidor, microservicios).
  • Estrategias de escalado (por ejemplo, Auto Scaling, hibernación).

Habilidades:

  • Determinar una estrategia de equilibrio de carga adecuada (por ejemplo, Application Load Balancer [capa 7] en comparación con Network Load Balancer [capa 4], en comparación con Gateway Load Balancer).
  • Determinar métodos y estrategias de escalado adecuados para cargas de trabajo elásticas (por ejemplo, horizontal en comparación con vertical, hibernación EC2).
  • Determinar servicios de cómputo de AWS redituables con casos de uso adecuados (por ejemplo, Lambda, Amazon EC2, Fargate).
  • Determinar la disponibilidad necesaria para diferentes clases de cargas de trabajo (por ejemplo, cargas de trabajo de producción, cargas de trabajo que no son de producción).
  • Seleccionar la familia de instancias adecuada para una carga de trabajo.
  • Seleccionar el tamaño de instancia adecuado para una carga de trabajo.

Enunciado de la tarea 3: diseñar soluciones de bases de datos rentables.

Conocimientos:

  • Características del servicio de administración de costos de AWS (por ejemplo, etiquetas de asignación de costos, facturación en varias cuentas).
  • Herramientas de administración de costos de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost and Usage Report).
  • Estrategias de almacenamiento en caché.
  • Políticas de retención de datos.
  • Planificación de capacidad de las bases de datos (por ejemplo, unidades de capacidad).
  • Conexiones y proxies de bases de datos.
  • Motores de bases de datos con casos de uso apropiados (por ejemplo, migraciones heterogéneas, migraciones homogéneas).
  • Replicación de bases de datos (por ejemplo, réplicas de lectura).
  • Tipos y servicios de bases de datos (por ejemplo, relacionales en comparación con no relacionales, Aurora o DynamoDB).

Habilidades:

  • Diseñar políticas de copias de seguridad y retención adecuadas (por ejemplo, frecuencia de instantáneas).
  • Determinar un motor de base de datos adecuado (por ejemplo, MySQL en comparación con PostgreSQL).
  • Determinar servicios de bases de datos de AWS redituables con casos de uso adecuados (por ejemplo, DynamoDB en comparación con Amazon RDS, sin servidor).
  • Determinar tipos de bases de datos de AWS redituables (por ejemplo, formato de serie temporal, formato de columnas).
  • Migrar esquemas y datos de bases de datos a diferentes ubicaciones y diferentes motores de bases de datos.

Enunciado de la tarea 4: diseñar arquitecturas de redes rentables.

Conocimientos:

  • Características del servicio de administración de costos de AWS (por ejemplo, etiquetas de asignación de costos, facturación en varias cuentas).
  • Herramientas de administración de costos de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost and Usage Report).
  • Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, Application Load Balancer).
  • Gateways NAT (por ejemplo, costos de instancias NAT en comparación con los costos de gateway NAT).
  • Conectividad de red (por ejemplo, líneas privadas, líneas dedicadas, VPN).
  • Enrutamiento, topología e interconexión de redes (por ejemplo, AWS Transit Gateway, interconexión de VPC).
  • Servicios de redes con casos de uso adecuados (por ejemplo, DNS).

Habilidades:

  • Configurar los tipos de gateway NAT adecuados para una red (por ejemplo, una única gateway NAT compartida en comparación con las gateway NAT para cada zona de disponibilidad).
  • Configurar las conexiones de red adecuadas (por ejemplo, Direct Connect en comparación con una VPN, en comparación con Internet).
  • Configurar las rutas de red adecuadas para minimizar los costos de transferencia de red (por ejemplo, de región a región, de zona de disponibilidad a zona de disponibilidad, de privada a pública, Global Accelerator, puntos de enlace de la VPC).
  • Determinar las necesidades estratégicas para las redes de entrega de contenido (CDN) y el almacenamiento en caché en borde.
  • Revisar cargas de trabajo existentes para optimizaciones de red.
  • Seleccionar una estrategia de reducción controlada adecuada.
  • Seleccionar la asignación de banda ancha adecuada para un dispositivo de red (por ejemplo, una sola VPN en comparación con varias VPN, velocidad de Direct Connect).

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Acerca del curso

Esta formación proporciona a los participantes una buena comprensión de la gestión de la calidad en el contexto de la norma ISO/IEC 20000, la norma internacional para la gestión de servicios de TI, conocida como ISO 20000 y prepara la certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018.

Preparación para el examen de certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018.

El curso está dirigido al personal de gestión de servicios de IT, internos o externos, con interés en la gestión de la calidad de los servicios, en base a ISO 20000.

La certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018 está destinada a cualquier persona que desee realizar la gestión de servicios con un entorno de calidad asegurado.

  • Proporcionar una comprensión de los principios de la gestión de la calidad del servicio.
  • Dar a conocer los conceptos básicos de ISO 20000 para la gestión de servicios IT.
  • Preparar a los participantes para la obtención de la certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018.

No es necesario cumplir con requisitos previos.

Se recomienda disponer de conocimientos de sistemas de gestión de calidad.

Introducción a la gestión de servicios IT

Definiciones y principios de la gestión de la calidad de los servicios

  • Calidad y servicio
  • Enfoque por procesos
  • Gestión de servicios de IT
  • Evaluación y mejora continua
  • Sistema de gestión de servicios
  • El panorama de las normas y marcos
  • Los conceptos de prácticas de certificación
  • El concepto de ISO/IEC 20000

El funcionamiento del sistema de gestión de servicios

  • Las especificaciones de calidad para la gestión, mejora y control de los procesos
  • La especificación de calidad para la entrega y soporte de servicios de IT
  • La especificación de calidad para la alineación de negocio y IT

El código de buenas prácticas para ITSM

  • Las mejores prácticas para la gestión y mejora de los procesos
  • Las mejores prácticas para el control de los servicios de IT
  • Las mejores prácticas para la alineación de IT y el negocio
  • Las mejores prácticas para la prestación de servicios de IT
  • Las mejores prácticas para el soporte de los servicios de IT

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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Acerca del curso

Importante: el examen de certificación MS-500 Microsoft 365 Security Administration y la certificación Microsoft 365 Certified: Security Administrator Associate han sido retirados el 30 de junio de 2023, por lo que, a partir de esa fecha, no se encuentran disponibles. Si necesitas valorar otras opciones de certificación, ponte en contacto con nosotros.

 

En el curso MS-500 Microsoft 365 Security Administration aprenderás cómo asegurar el acceso de los usuarios a los recursos de su organización. El curso cubre la protección de contraseña de usuario, la autenticación multifactor, cómo habilitar la Protección de identidad de Azure, cómo configurar y usar Azure AD Connect, y le presenta el acceso condicional en Microsoft 365. Aprenderás sobre las tecnologías de protección contra amenazas que ayudan a proteger su entorno Microsoft 365. Específicamente, aprenderás acerca de los vectores de amenazas y las soluciones de seguridad de Microsoft para mitigar las amenazas. Aprenderás sobre Secure Score, la protección de Exchange Online, Azure Advanced Threat Protection, Windows Defender Advanced Threat Protection y la gestión de amenazas. En este curso aprenderás sobre las tecnologías de protección de la información que ayudan a proteger su entorno Microsoft 365. Este curso analiza el contenido administrado por los derechos de información, el cifrado de mensajes, así como las etiquetas, políticas y reglas que admiten la prevención de pérdida de datos y la protección de la información. Finalmente, en este curso aprenderás sobre el archivado y la retención en Microsoft 365, así como sobre el gobierno de datos y cómo realizar búsquedas e investigaciones de contenido. Este curso cubre las políticas y etiquetas de retención de datos, la administración de registros en el lugar para SharePoint, la retención de correo electrónico y cómo realizar búsquedas de contenido que admitan investigaciones de descubrimiento electrónico.

El Microsoft 365 Security Administrator colabora con el Microsoft 365 Enterprise Administrator, las partes interesadas de negocios y otros administradores de carga de trabajo para planificar e implementar estrategias de seguridad y garantiza que las soluciones cumplan con las directivas y regulaciones de la organización. Este rol asegura proactivamente los entornos empresariales de Microsoft 365. Las responsabilidades incluyen responder a amenazas, implementar, administrar y monitorear soluciones de seguridad y cumplimiento para el entorno de Microsoft 365. Responden a incidentes, investigaciones y aplicación de la gobernanza de datos. El administrador de seguridad de Microsoft 365 está familiarizado con las cargas de trabajo de Microsoft 365 y los entornos híbridos. Este rol tiene fuertes habilidades y experiencia con protección de identidad, protección de información, protección contra amenazas, gestión de seguridad y gobierno de datos.

Este curso te preparará para el examen de certificación MS-500 Microsoft 365 Security Administration.

Preparación para el examen de certificación:

MS-500 Microsoft 365 Security Administration

  • Tener una comprensión conceptual básica de Microsoft Azure.
  • Tener experiencia con dispositivos Windows 10.
  • Tener experiencia con Office 365.
  • Tener conocimientos básicos de autorización y autenticación.
  • Tener conocimientos básicos de redes informáticas.
  • Contar con conocimiento práctico de la administración de dispositivos móviles.

  • Módulo 1: Crear, configurar y administrar identidades
  • Módulo 2: Explore identity synchronization
  • Módulo 3: Implementación y administración de una identidad híbrida
  • Módulo 4: Implementación y administración de identidades externas
  • Módulo 5: Manage secure user access in Microsoft 365
  • Módulo 6: Administrar la autenticación de usuarios
  • Módulo 7: Planificación, implementación y administración del acceso condicional
  • Módulo 8: Planificación e implementación de acceso con privilegios
  • Módulo 9: Planificación e implementación de la administración de derechos
  • Módulo 10: Administración de Azure AD Identity Protection
  • Módulo 11: Protect against threats with Microsoft Defender for Endpoint
  • Módulo 12: Implementación del entorno de Microsoft Defender para punto de conexión
  • Módulo 13: Protección contra ataques malintencionados y accesos no autorizados con Microsoft Edge
  • Módulo 14: Descripción del cifrado Microsoft 365
  • Módulo 15: Información sobre la administración de aplicaciones con Microsoft Intune
  • Módulo 16: Administrar el cumplimiento de los dispositivos
  • Módulo 17: Remediate risks with Microsoft Defender for Office 365
  • Módulo 18: Consulta, visualización y supervisión de datos en Microsoft Sentinel
  • Módulo 19: Creación y administración de tipos de información confidencial
  • Módulo 20: Aplicación y administración de las etiquetas de confidencialidad
  • Módulo 21: Prevent data loss in Microsoft Purview
  • Módulo 22: Administración de informes y directivas de prevención de pérdida de datos en Microsoft 365
  • Módulo 23: Manage the data lifecycle in Microsoft Purview
  • Módulo 24: Administración de la retención de datos en cargas de trabajo de Microsoft 365
  • Módulo 25: Manage records in Microsoft Purview
  • Módulo 26: Administrar cumplimiento en Microsoft 365 y Exchange Online
  • Módulo 27: Manage Microsoft Purview eDiscovery (Premium)
  • Módulo 28: Manage regulatory and privacy requirements with Microsoft Priva
  • Módulo 29: Preparar el cumplimiento de comunicaciones de Microsoft Purview
  • Módulo 30: Manage insider risk in Microsoft Purview
  • Módulo 31: Planear las barreras de información
  • Módulo 32: Implementar administración de acceso con privilegios
  • Módulo 33: Administrar la Caja de seguridad del cliente

Documentación oficial para el curso MS-500 Microsoft 365 Security Administration.

  • Formador certificado por Microsoft.
  • 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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Acerca del curso

In this course you will learn about Cloud Spanner. You will get an introduction to Cloud Spanner, contrasting it with other Database products to understand when and how to use Spanner to solve your relational database needs at scale. You will learn how to create and manage Spanner databases using various tools on Google Cloud, learn to optimize relational schemas with Spanner’s distributed database model in mind, interact with your Spanner databases using the Spanner APIs, integrate Spanner with your applications, and learn how to use other Google tools for administering Spanner databases and managing your data. The lab culminates with a challenge lab where you demonstrate your knowledge of administering Spanner databases and managing data.

Database administrators, engineers/developers, and cloud architects who want to learn how to create, optimize, and manage Spanner databases and migrate existing databases into Spanner.

  • Build scalable, managed, relational databases using Google Cloud Spanner.
  • Create and manage Spanner databases using the CLI, Terraform, Python API, and the Cloud Console.
  • Optimize relational database schemas for Spanner's distributed database model.
  • Leverage Google Cloud tools for administering Spanner databases and managing data.
  • Program and run queries and transactions using the Spanner API.
  • Integrate Spanner with your applications.

Some prior Google Cloud experience at the fundamental level is assumed. Experience with relational databases, the SQL language, and some programming is also assumed.

Lecture

Module 1: The Need for Spanner

  • What is Spanner?
  • Spanner and the CAP Theorem
  • History of Spanner
  • Cloud Spanner Use Cases

Module 2: Getting Started with Spanner

  • Planning Spanner Instances
  • Automating Instance Creating
  • Creating Databases in Spanner

Module 3: Optimizing Spanner Schemas

  • Spanner Architecture
  • Choosing Primary Keys
  • Defining Database Schemas in Spanner
  • Understanding Interleaving and Foreign Keys
  • Understanding Secondary Indexes

Module 4: Programming Spanner Applications, Queries, and Transactions

  • Authentication and Authorization
  • Using the Spanner Client Libraries
  • Running Queries
  • Managing Transactions

Module 5: Deploying Spanner Applications

  • Using Spanner from Applications
  • Building Data Pipelines into and out of Spanner

Module 6: Spanner Administration

  • Managing your Data in Spanner
  • Managing Change
  • Operations

Module 7: Capstone Project

Lab

Creating Spanner Instances and Databases (Console)

  • Compare Spanner configuration options.
  • Create Spanner databases using the Console.
  • Create Spanner databases using the PostgreSQL dialect.

Creating Spanner Instances and Databases (CLI and Terraform)

  • Create instances and databases using the gcloud CLI.
  • Automate Spanner infrastructure using Terraform.

Choosing Primary Keys

  • Generate Spanner primary keys as UUIDs.
  • Convert counters and timestamps into values appropriate for Spanner primary keys.

Managing Relationships with Foreign Keys and Interleaved Tables

  • Create a relational database with proper primary keys and relationships optimized for Spanner
  • Leverage indexes to improve read performance in Spanner

Programming Spanner Applications with Python

  • Use Python to create and delete Spanner instances and databases.
  • Program Spanner databases that use the PostgreSQL dialect.

Running Queries and Transactions

  • Run parameterized queries using indexes against a Spanner database using the Python Client library.
  • Execute transactions against a Spanner database.

Deploying Spanner Applications with Cloud Functions and Cloud Run

  • Deploy Cloud Functions that read and write to Spanner databases.
  • Set up and use the Spanner emulator for development.
  • Build a REST API that allows you to read and write Spanner data.
  • Deploy a REST API to Google Cloud Run.

Migrating Data to and from Spanner with Dataflow

  • Write ETL pipelines using Apache Beam.
  • Run Apache Beam pipelines using Google Cloud Dataflow.

Leverage the Autoscaler Tool for Cloud Spanner to Achieve Workload Elasticity

  • Configure the Autoscaler and environment
  • Deploy the Autoscaler
  • Observe the autoscaling

Challenge Lab: Administering a Spanner Database

  • Create a Spanner database and import existing data.
  • Backup and restore the database.
  • Export Spanner data and import it into BigQuery.
  • Deploy a data access API that allows access to your Spanner database.
  • Use the Operations monitoring tools for dashboards, uptime checks, and alerts.

Documentación Oficial de Google Cloud - Understanding Cloud Spanner

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Acerca del curso

Capacitación práctica acelerada para aumentar la productividad de los desarrolladores con Red Hat OpenShift

En el curso Containers, Kubernetes, and Red Hat OpenShift Development II with Exam (DO296), aprenderá a diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones de software en contenedores en un clúster de OpenShift®. Ya sea que necesite diseñar aplicaciones en los contenedores o migrar las actuales que pueden renovarse, este curso le ofrece una capacitación práctica para aumentar su productividad como desarrollador, gracias a Red Hat OpenShift.

En esta oferta se incluye el examen Red Hat Certified Specialist in OpenShift Application Development Exam (EX288).

Preparación para el examen:

Red Hat Certified Specialist in OpenShift Data Foundation Exam (EX370)

  • Implementar Red Hat OpenShift Data Foundation de forma interna y externa.
  • Poner a disposición el almacenamiento en bloques no compartido para las aplicaciones como las bases de datos.
  • Poner a disposición el almacenamiento en bloques compartido para las aplicaciones como las máquinas virtuales.
  • Poner a disposición el almacenamiento de archivos compartido para las aplicaciones como los canales de CI/CD y la IA y el ML.
  • Poner a disposición el almacenamiento de objetos compartido para las aplicaciones, como la IA, el ML y la transmisión de contenidos multimedia.
  • Poner a disposición el almacenamiento para los servicios del clúster de Red Hat OpenShift, como la supervisión y el registro.
  • Supervisar y ampliar el rendimiento y la capacidad de almacenamiento.
  • Conectar y desconectar el almacenamiento de una aplicación para realizar las copias de seguridad y el archivado.
  • Crear clones e instantáneas de los volúmenes y acceder a ellos.
  • Solucionar los problemas de los elementos internos de Ceph de Red Hat OpenShift Data Foundation.

  • Se necesita una conexión a Internet para poder acceder a los clústeres exclusivos y compartidos de OpenShift.
  • Red Hat recomienda que los participantes dispongan de la certificación certificación Red Hat Certified Specialist in OpenShift Administration (EX280) o poseer conocimientos equivalentes para los puestos de trabajo de SRE o ingeniero de clústeres de Red Hat OpenShift.
  • Red Hat recomienda que los participantes dispongan de la acreditación Red Hat Certified Systems Administrator (EX200) o tener conocimientos equivalentes sobre la administración de los sistemas Linux, para todos los puestos de trabajo.
  • Red Hat recomienda que los participantes dispongan de la credencial Red Hat OpenShift Administration III: Scaling Kubernetes Deployments in the Enterprise (DO380).
  • Red Hat recomienda que los participantes dispongan de conocimientos básicos sobre Red Hat Ansible Automation Platform.

Módulo 1:

Descripción de las arquitecturas de implementación de Red Hat OpenShift Data Foundation

Módulo 2:

Implementación de OpenShift Data Foundation en Red Hat OpenShift de forma interna y convergente

Módulo 3:

Configuración de los servicios del clúster de Red Hat OpenShift para utilizar OpenShift Data Foundation

Módulo 4:

Configuración de las cargas de trabajo de las aplicaciones para utilizar el almacenamiento de archivos y bloques de OpenShift Data Foundation

Módulo 5:

Supervisión y ampliación de la capacidad de almacenamiento de archivos y bloques de OpenShift Data Foundation

Módulo 6:

Resolución de problemas de los elementos de Ceph de Red Hat OpenShift Data Foundation

Módulo 7:

Ampliación de los volúmenes del almacenamiento de archivos y bloques de OpenShift Data Foundation

Módulo 8:

Creación de copias de seguridad y restauración de los volúmenes de archivos y bloques de OpenShift Data Foundation

Módulo 9:

Configuración de las cargas de trabajo de las aplicaciones para utilizar el almacenamiento de objetos de OpenShift Data Foundation

Módulo 10:

Supervisión y ampliación de la capacidad de almacenamiento de los objetos de OpenShift Data Foundation

Módulo 11:

Creación de copias de seguridad y restauración de los buckets de objetos de OpenShift Data Foundation

Módulo 12:

Implementación de OpenShift Data Foundation en Red Hat OpenShift de forma externa

Documentación oficial del curso Enterprise Kubernetes Storage with Red Hat OpenShift Data Foundation

  • Formador Certificado por Red Hat
  • 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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Acerca del curso

En el examen Red Hat Certified Specialist in OpenShift Automation and Integration Exam (EX380), se ponen a prueba las habilidades, el conocimiento y las destrezas que posee para planificar, instalar y gestionar las implementaciones a gran escala de OpenShift Container Platform en la empresa.

Preparación para el examen:

Red Hat Certified Specialist in OpenShift Automation and Integration (EX380)

Si aprueba, obtendrá la certificación Red Hat Certified Specialist in OpenShift Automation and Integration, que también cuenta para obtener la acreditación Red Hat Certified Architect (RHCA®).

  • Se necesita una conexión a Internet para poder acceder a los clústeres exclusivos y compartidos de OpenShift.
  • Los participantes deberán disponer de las acreditaciones Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280) y Red Hat OpenShift Administration III: Scaling Kubernetes Deployments in the Enterprise (DO380)

Implementación de las aplicaciones de Kubernetes en OpenShift

  • Ensamblar una aplicación a partir de los elementos de Kubernetes
  • Comprender y utilizar Kustomize
  • Usar un flujo de imágenes con una implementación de Kubernetes

Configuración y automatización de las tareas de OpenShift

  • Crear un script sencillo para automatizar una tarea
  • Implementar un script actual para automatizar una tarea
  • Solucionar los problemas de un script y corregirlo
  • Comprender y consultar la API de REST con las herramientas de la CLI
  • Crear una función personalizada
  • Crear un cron job
  • Crear un playbook sencillo de Ansible

Uso y gestión de los operadores de OpenShift

  • Instalar un operador
  • Actualizar un operador
  • Eliminar un operador
  • Suscribir un operador
  • Solucionar los problemas de un operador

Uso de los registros

  • Extraer e insertar contenido de los registros remotos
  • Etiquetar imágenes en los registros remotos

Implementación de GitOps con Jenkins

  • Implementar un nodo maestro de Jenkins
  • Crear un canal de Jenkins para corregir los desajustes en la configuración

Configuración de la autenticación empresarial

  • Configurar un proveedor de identidades del LDAP
  • Configurar el RBAC para una cuenta de usuario que provee el LDAP
  • Sincronizar los grupos de OpenShift con el LDAP

Conocimiento y gestión del ingreso

  • Usar el comando oc route para exponer los servicios
  • Comprender la relación entre los elementos de ingreso con las implementaciones y los proyectos de OpenShift
  • Configurar los certificados TLS de confianza
  • Trabajar con certificados en las interfaces web y de la CLI
  • Renovar y aplicar un certificado

Trabajar con la configuración de máquinas

  • Comprender la estructura del objeto MachineConfig
  • Crear configuraciones personalizadas de máquinas

Configuración de los conjuntos exclusivos de nodos

  • Agregar un nodo de trabajo
  • Crear grupos de configuración de las máquinas personalizados

Configuración del almacenamiento permanente

  • Implementar el almacenamiento compartido para las aplicaciones
  • Poner a disposición el almacenamiento de bloques
  • Configurar y usar las cuotas, las clases y las políticas de almacenamiento
  • Solucionar los problemas de almacenamiento

Gestión de los indicadores y la supervisión de los clústeres

  • Gestionar las alertas de OpenShift
  • Usar la supervisión para resolver los problemas de los clústeres

Implementación e inspección de los registros de los clústeres

  • Implementar el registro del clúster
  • Consultar los registros del clúster
  • Diagnosticar los problemas en el registro del clúster

Recuperación de los nodos de trabajo con errores

  • Diagnosticar los errores en los nodos de trabajo
  • Recuperar un nodo que presentó errores

Documentación oficial del curso Red Hat Certified Specialist in OpenShift Automation and Integration Exam

  • Formador Certificado por Red Hat
  • Más de 5 años de experiencia profesional
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Acerca del curso

Plan, implement, and manage OpenShift clusters at scale

Red Hat OpenShift Administration III and exam (DO381) expands upon the skills required to plan, implement, and manage OpenShift® clusters in the enterprise. You will learn how to support a growing number of stakeholders, applications, and users to achieve large-scale deployments.

This offering is based on Red Hat® OpenShift Container Platform 4.10. The Red Hat Certified Specialist in Scaling OpenShift Deployments exam (EX380) is included.

Preparation for exam:

Red Hat Certified Specialist in Scaling OpenShift Deployments exam (EX380)

  • Manage OpenShift cluster operators and add operators.
  • Automate OpenShift management tasks using Ansible® playbooks.
  • Create and schedule cluster administration jobs.
  • Implement GitOps workflows using Jenkins.
  • Integrate OpenShift with enterprise authentication.
  • Query and visualize cluster-wide logs, metrics, and alerts.
  • Manage both shared, file-based storage and non-shared, block-based storage.
  • Manage machine pools and machine configurations.

  • This offering requires internet access to access the cloud-based classroom environment that provides an OpenShift cluster and a remote administrator’s workstation.
  • Complete Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280) and become a Red Hat Certified Specialist in OpenShift Administration.
  • Complete Red Hat System Administration II (RH134) and become a Red Hat Certified System Administrator.
  • Recommended by Red Hat: become a Red Hat Certified Systems Engineer or a Red Hat Certified Specialist in Ansible Automation. Basic knowledge about writing and running Ansible playbooks is desired.

Move from Kubernetes to OpenShift

Demonstrate that OpenShift is Kubernetes by deploying Kubernetes-native applications on OpenShift.

Introduce automation on OpenShift

Automate OpenShift administration tasks using bash scripts and Ansible playbooks.

Manage operators with OpenShift

Deploy Kubernetes Operators and configure OpenShift cluster operators.

Implement GitOps with Jenkins

Implement a GitOps workflow using containerized Jenkins to administer an OpenShift cluster.

Configure enterprise authentication

Integrate OpenShift with enterprise identity providers.

Configure trusted TLS certificates

Configure OpenShift with trusted TLS certificates for external access to cluster services and applications.

Configure dedicated node pools

Configure a subset of the cluster nodes for special workloads.

Configure persistent storage

Configure storage providers and storage classes to ensure cluster user access to persistent storage.

Manage cluster monitoring and metrics

Configure and manage the OpenShift monitoring stack.

Provision and inspect cluster logging

Deploy, query, and troubleshoot cluster-wide logging.

Recover failed worker nodes

Inspect, troubleshoot, and remediate worker nodes in a variety of failure scenarios.

  • Formador Certificado por Red Hat
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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Acerca del curso

Develop and deploy event-driven auto-scaling serverless applications and functions.

Learn how to develop, deploy, and auto-scale event driven serverless applications on the Red Hat OpenShift Container Platform. Red Hat OpenShift Serverless enables developers and Site Reliability Engineers (SREs) to focus on the core business logic of their applications and functions by delegating operational concerns and infrastructure services to the Red Hat® OpenShift Serverless platform.

This course is based on Red Hat OpenShift Serverless 1.23 and OpenShift Container Platform 4.10.

  • Understand OpenShift Serverless architecture and primary features of Knative for serverless applications.
  • Implement cloud-native serverless applications using Knative serving.
  • Implement event-driven serverless applications using Knative eventing.
  • Implement serverless applications using OpenShift Serverless functions.

  • Internet access is required
  • Complete Red Hat OpenShift I: Containers & Kubernetes (DO180) or demonstrate equivalent knowledge.
  • Complete Red Hat OpenShift Development II: Containerizing Applications (DO288) or demonstrate equivalent knowledge.
  • Experience programming REST APIs in Java or JavaScript (Node.js) is required.

Introduction to Red Hat OpenShift Serverless and Knative

Describe the architecture of Red Hat OpenShift Serverless

Develop Serverless Applications by using Knative Serving

Deploy and scale serverless applications with Knative Serving

Develop Event-driven Serverless Applications by using Knative Eventing

Implement event driven serverless applications using Knative Eventing

Develop Applications by Using OpenShift Serverless Functions

Implement serverless applications using OpenShift Serverless Functions

  • Formador Certificado por Red Hat
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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Acerca del curso

Enhance container management capabilities with automation, governance, and security across clusters.

Multicluster Management with Red Hat OpenShift Platform Plus teaches the skills required to maintain a diverse portfolio of applications, running across a fleet of OpenShift clusters. Applications follow placement rules determined by capacity and criticality; cluster configurations comply with governance and security policies; all automated according to DevOps principles.

This course is based on Red Hat OpenShift Container Platform 4.10 and Red Hat Advanced Cluster Management 2.4.

  • Deploy Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes (RHACM) in a hub cluster.
  • Add a managed cluster to RHACM (configure a cluster to be managed by RHACM).
  • Define and apply cluster configuration policies.
  • Detect and correct non-conformance to cluster configuration policies.
  • Visualize and compare cluster settings between different clusters.
  • Define and apply application placement policies.
  • Identify and compare application resources from multiple clusters.
  • Deploy Red Hat Quay in the hub cluster.
  • Deploy Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes (RHACS) in the hub cluster.
  • Integrate Red Hat Quay and RHACS with RHACM.

  • BYOD and Internet access is required.
  • Completing Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280) and Red Hat Certified Specialist in OpenShift Administration exam (EX280) are strongly encouraged, or possessing equivalent basic Kubernetes and OpenShift administration skills.
  • Recommended: Red Hat OpenShift Administration III: Scaling Kubernetes Deployments in the Enterprise (DO380) is a course teaching cluster-wide configuration, logging, and monitoring, Ansible automation with OpenShift.
  • Recommended: Red Hat OpenShift Installation Lab (DO322) teaches you how to install OpenShift using IPI and UPI.
  • Recommended: Understand Ansible basics, including, writing and running simple playbooks or equivalent experience.

Manage a Multicluster Kubernetes Architecture

Describe multicluster architectures and use Red Hat OpenShift Platform Plus to solve their challenges.

Inspect Resources from Multiple Clusters Using the RHACM Web Console

Describe and navigate the Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes (RHACM) web console. Configure role-based access control (RBAC) and search for resources across multiple clusters by using the RHACM search engine.

Deploy and Manage Policies for Multiple Clusters with RHACM

Deploy and manage policies in a multicluster environment by using Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes (RHACM) governance.

Install and Customize the RHACM Observability Stack

Gain insight into the fleet of managed clusters by using Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes (RHACM) observability components.

Deploy Applications Across Multiple Clusters with RHACM

Deploy and manage applications in a multicluster environment with Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes GitOps.

Install and Configure Red Hat Quay

Install and configure Red Hat Quay on Red Hat OpenShift Container Platform (RHOCP).

Integrate Red Hat Quay with Red Hat OpenShift and RHACM

Describe Red Hat Quay use cases in a multicluster environment, and use Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes (RHACM) to deploy applications and control the image sources allowed in the cluster fleet.

Install and Configure RHACS

Install and configure Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes (RHACS) and learn how it can help organizations with security in multicluster environments.

Multicluster Operational Security Using RHACS

Manage the operational security of a Kubernetes cluster fleet using Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes (RHACS), and integrate RHACS with external services.

  • Formador Certificado por Red Hat
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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Acerca del curso

SCRUMstudy

Los profesionistas acreditados como SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™) poseen un amplio conocimiento y entendimiento de los valores, métodos y complejidades de la agilidad. El propósito es este curso es confirmar que los aspirantes cuenten con la capacidad de comparar y elegir la metodología apropiada en una situación determinada.

Esta certificación es adecuada para cualquier persona que tenga interés en familiarizarse con los conceptos y prácticas de la entrega ágil de proyectos y que deseen tener un conocimiento práctico de las distintas metodologías ágiles.

Los candidatos que aprueben con éxito el examen de certificación recibirán la certificación SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™) por SCRUMstudy.

Los participantes quedarán preparados para superar el examen de certificación:

SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™)

Para conservar la certificación, las personas acreditadas como SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™) deberán obtener 40 créditos de recertificación cada tres años.

  • Comprender profundamente los valores, principios y prácticas de Scrum.
  • Aplicar los conceptos de Scrum en proyectos reales.
  • Ser capaz de guiar y dirigir a equipos y organizaciones en la implementación de Scrum.
  • Demostrar un alto nivel de conocimiento y habilidad en la implementación de Scrum.
  • Mejorar la capacidad de resolución de problemas y toma de decisiones en un entorno ágil.
  • Fomentar la colaboración, la comunicación y la entrega continua de valor.
  • Alcanzar un alto estándar de competencia y ética en la práctica de Scrum.

No existen prerrequisitos formales para la certificación SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™). Sin embargo, los profesionales que cuenten con la Certificación Scrum Developer Certified (SDC™) podrán entender más fácilmente los conceptos necesarios para el examen de certificación.

1. Introducción

2. Desarrollo guiado por pruebas

3. Resumen de Ágil

  • Significado de la agilidad ¿Por qué utilizar Ágil?
  • Gestión adaptativa de proyectos El Manifiesto Ágil
  • Principios del Manifiesto Ágil
  • Declaración de interdependencia ¿Qué ha cambiado?
  • Diferencias entre el método ágil y el de cascada

4. Resumen de Scrum

  • Resumen de Scrum
  • Breve historia de Scrum ¿Por qué utilizar Scrum? Escalabilidad de Scrum Principios de Scrum
  • Aspectos de Scrum Procesos de Scrum Scrum y Kanban

5. Desarrollo de Lean Kanban Software Introducción

  • Valores centrales

6. Entendimiento del desarrollo de Lean Software

  • Introducción
  • Valores centrales
  • Prácticas de desarrollo de Lean Software
  • Desarrollo iterativo

7. Entendimiento de Kanban

  • Kanban en el desarrollo de software Valores de Kanban
  • Prácticas Kanban
  • Definición de Lean Kanban
  • Implementación de Lean Kanban

8. Dominios de prácticas ágiles Entrega basada en valor

  • Planificación adaptativa
  • Prácticas de desempeño del equipo Herramientas y artefactos ágiles
  • Modelos de decisión participativa Participación de stakeholders
  • Mejora continua

9. Crystal

  • Valores centrales Roles
  • Prácticas El proceso

10. DSDM (Métodos de desarrollo de sistemas dinámicos)

  • Valores centrales Roles
  • Prácticas

11. Herramientas de análisis que mejor se adaptan

12. Comparación de métodos ágiles

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Acerca del curso

SCRUMstudy

El objetivo de la certificación Scrum Master Certified (SMC™) es confirmar que los aspirantes hayan logrado entender satisfactoriamente cómo aplicar Scrum en proyectos y cómo adaptar Scrum en un caso determinado.

Los profesionales certificados como SMC™ son facilitadores que aseguran que el equipo Scrum cuente con un ambiente conductivo para completar con éxito el proyecto. El Scrum Master es un facilitador que asegura que el equipo Scrum cuente con un ambiente propicio para completar con éxito el proyecto. El Scrum Master guía, facilita y enseña las prácticas de Scrum a todos los involucrados en el proyecto; elimina los impedimentos que pueda tener el equipo y se asegura de que se estén siguiendo los procesos de Scrum.

Esta certificación es adecuada para cualquier persona que tenga interés en trabajar como Scrum Master o para quien ya se desempeñe como tal dentro de una organización. El Scrum Master es un rol importante en cualquier equipo Scrum y no necesita ser un experto en tecnología para ser eficaz. Además, aunque Scrum es popular en la industria de tecnologías de la información, se puede implementar eficazmente en distintas industrias. El curso de SMC™ se basa en la Guía SBOK™, la cual se puede utilizar como una guía efectiva para la implementación de Scrum.

Los candidatos que aprueben con éxito el examen de certificación recibirán la certificación Scrum Master Certified (SMC™) por SCRUMstudy.

Los participantes quedarán preparados para superar el examen de certificación:

Scrum Master Certified (SMC™)

Para conservar la certificación, las personas acreditadas como Scrum Master Certified (SMC™) deberán obtener 40 créditos de recertificación cada tres años.

  • Comprender los valores, principios y prácticas de Scrum.
  • Guiar y facilitar el trabajo de un equipo de desarrollo de software utilizando Scrum.
  • Aplicar técnicas para resolver problemas y mejorar la eficiencia en un entorno ágil.
  • Fomentar la colaboración, la comunicación y la entrega continua de valor en el equipo.
  • Mejorar la capacidad de liderazgo y mentoreo en un entorno Scrum.
  • Demostrar un alto nivel de conocimiento y habilidad en la aplicación de Scrum.
  • Alcanzar un estándar reconocido de competencia y ética en la práctica de Scrum.

No hay prerrequisitos formales para la certificación Scrum Master Certified (SMC™). Sin embargo, es preferible tener la certificación Scrum Developer Certified (SDC™) antes de solicitar la certificación como Scrum Master.

1. Resumen de Ágil

  • El surgimiento de Ágil
  • El Manifiesto Ágil
  • Principios del Manifiesto Ágil
  • Declaración de interdependencia
  • Método Ágil
  • Ágil vs. gestión tradicional de proyectos

2. Resumen de Scrum

  • Principios de Scrum
  • Aspectos de Scrum
  • Procesos de Scrum
  • Ventajas de Scrum

3. Roles de Scrum

  • Roles centrales
    • Product Owner
    • Scrum Master
    • Equipo Scrum
  • Roles no centrales

4. Fases de Scrum

  • Inicio
  • Planificación y estimación
  • Implementación
  • Revisión y retrospectiva
  • Lanzamiento

5. Escalabilidad de Scrum

  • Escalabilidad de Scrum
  • Scrum en programas y portafolios
  • Reunión de Scrum de Scrums (SoS)
  • Transición de Scrum
  • Mapeo de roles tradicionales a Scrum
  • Mantener la participación de los stakeholders
  • Importancia del apoyo ejecutivo

Documentación oficial SCRUMstudy.

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Acerca del curso

SCRUMstudy

El curso para obtener la certificación de Scrum Product Owner Certified (SPOC™) está diseñado para asegurar que los aspirantes cuenten con el conocimiento práctico de Scrum que les ayude a manejar a los stakeholders y los aspectos de negocio en un ambiente de Scrum.

Es una certificación para cualquier persona que interactúa con stakeholders o trabaja como Product Owner en un equipo Scrum.

El Product Owner representa los intereses de la comunidad de stakeholders en el equipo Scrum. Conocido comúnmente como “la voz del cliente”, el Product Owner es responsable de asegurar la clara comunicación de los requisitos de funcionalidad del producto o servicio. Prioriza los requerimientos desde el punto de vista del usuario final para lograr los máximos beneficios del negocio; define los criterios de aceptación y asegura que se cumplan.

Los aspirantes que aprueben con éxito el examen de certificación recibirán la certificación Scrum Product Owner (SPOC™) por SCRUMstudy.

Los participantes quedarán preparados para superar el examen de certificación:

Scrum Product Owner Certified (SPOC™)

Para conservarla certificación, las personas acreditadas como Scrum Product Owner Certified (SPOC™) deberán obtener 40 créditos de recertificación cada tres años.

  • Comprender los valores, principios y prácticas de Scrum.
  • Definir y priorizar el backlog de producto para un equipo de desarrollo de software utilizando Scrum.
  • Guiar al equipo en la entrega de valor al cliente y al usuario.
  • Comunicar y negociar los requisitos y expectativas del producto con el equipo de desarrollo y otros interesados.
  • Tomar decisiones efectivas y eficientes en un entorno ágil y cambiante.
  • Demostrar un alto nivel de conocimiento y habilidad en la aplicación de Scrum en el rol de Propietario del Producto.
  • Alcanzar un estándar reconocido de competencia y ética en la práctica de Scrum como Propietario del Producto.

No existen prerrequisitos formales para la certificación Scrum Product Owner Certified (SPOC™). Sin embargo, los profesionales que cuenten con la Certificación Scrum Developer Certified (SDC™) podrán entender más fácilmente los conceptos necesarios para el examen de certificación.

1. Resumen de Ágil

  • ¿Qué es Ágil y por qué utilizar Ágil?
  • El Manifiesto Ágil y sus principios
  • Declaración de interdependencia
  • Ágil vs. Gestión tradicional de proyectos
  • Métodos ágiles

2. Resumen de Scrum

  • Planificación en Scrum
  • Framework de Scrum
  • Roles de Scrum
  • Flujo de Scrum

3. Inicio

  • Crear la visión del proyecto
  • Identificar al Scrum Master y stakeholder(s)
  • Formar el Equipo Scrum
  • Desarrollar épica(s)
  • Crear el Backlog Priorizado del Producto
  • Realizar la planificación del lanzamiento

4. Planificación y estimación

  • Crear historias de usuario
  • Estimar historias de usuario
  • Comprometer historias de usuario
  • Identificar tareas
  • Estimar tareas
  • Crear el Sprint Backlog

5. Implementación

  • Crear entregables
  • Realizar el Daily Standup
  • Refinar el Backlog Priorizado del Producto

6. Revisión y retrospectiva

  • Demostrar y validar el sprint
  • Retrospectiva del sprint

7. Lanzamiento

  • Lanzamiento
  • Enviar entregables
  • Retrospectiva del proyecto

Documentación oficial SCRUMstudy.

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Acerca del curso

The course surveys how open source software works, including advantages of using it, methods of working in OSS communities, governance models and licensing choices.

It delves into Linux systems, including installation, desktop environments, text editors, important commands and utilities, command shells and scripts, file systems and compiling software.

It also provides a thorough introduction to Git, the source control system that arose out of the Linux kernel community, that enables widely distributed development to operate efficiently.

This course will prepare you to work comfortably and productively in open source development communities and Linux environments.

It shows you have mastered important Linux methods and requisite tools, can use Git to create new repositories or clone existing ones, commit new changes, review revision histories, examine differences with older versions, work with different branches, merge repositories, and work with a distributed development team.

To make the most of this course, you will need to have:

  • Experience as a developer on any operating system
  • Experience in working at the command line is not necessary, but would be helpful

Module 1: Course Introduction

Module 2: Open Source Software (OSS)

Module 3: Why Use Open Source Software?

Module 4: Examples of Successful OSS Projects

Module 5: How to Work in OSS Projects

Module 6: Continuous Integration

Module 7: OSS Licensing and Legal Issues

Module 8: Leadership vs Control and Why Projects Fail

Module 9: Respecting and Encouraging Diversity in OSS

Module 10: GitHub and Other Hosting Providers

Module 11: Linux and the Operating System

Module 12: Graphical Environments and Interfaces

Module 13: System Administration

Module 14: Getting Help

Module 15: Text Editors

Module 16: Shells, bash, and the Command Line

Module 17: Filesystem Layout, Partitions, Paths and Links

Module 18: System Initialization

Module 19: Memory

Module 20: Networking

Module 21: Command Details

Module 22: Users and Groups

Module 23: Linux Filesystems

Module 24: Essential Command Line Tools

Module 25: Bash Scripting

Module 26: Files and Filesystems

Module 27: Compiling, Linking, and Libraries

Module 28: Java Installation and Environment

Module 29: Building RPM and Debian Packages

Module 30: Introduction to Git

Module 31: Git Installation

Module 32: Git and Revision Control Systems

Module 33: Using Git: An Example

Module 34: Git Concepts and Architecture

Module 35: Managing Files and the Index

Module 36: Commits

Module 37: Branches

Module 38: Diffs

Module 39: Merges

Module 40: Managing Local and Remote Repositories

Module 41: Using Patches

Module 42: Using Patches

  • Documentación Oficial de This course Introduction to Open Source Development, Git, and Linux (LFD201)

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Acerca del curso

A medida que las empresas van implementando Scrum, crece la necesidad de entender las responsabilidades, skills y conocimiento del rol del Product Owner.

Para que este rol sea ejercido correctamente necesitamos posicionarle y empoderarle a la vez que integrarle con los otros roles de Scrum-

Además, te ayudamos a adquirir los conocimientos suficientes para conseguir la certificación el rol del Product owner de Scrummanager® y los 70 puntos correspondientes.

Preparación para el examen:

Scrummanager®Scrum Master

  • Conocer el origen y los principios y técnicas que inspiran a las metodologías ágiles
  • Entender las diferencias con otros marcos de trabajo de gestión de proyectos
  • Comprender todos los roles, ceremonias y artefactos de Scrum y la razón de cada uno de ellos
  • Profundizar en las tareas y responsabilidades del rol de PO
  • Analizar las skills y la dedicación necesaria así como su interrelación con otro roles
  • Obtener la certificación el rol del PO en Scrum de Scrummanager ® y los 70 puntos correspondientes

No se exigen requisitos previos, aunque es aconsejable conocer las bases del marco de trabajo Scrum

Modulo 1: Introducción a las Metodologías Ágiles

  • La necesidad de un cambio de paradigma. El mundo VUCA
  • Orígenes de Agile ¿Cómo empezó todo?
  • Situación original y actual
  • El manifiesto y los principios ágiles

Modulo 2: Metodología Scrum para la Gestión De Proyectos

  • Los roles en Scrum: Roles clave (PO, SM y equipo) y otros roles necesarios
  • Especial foco en las responsabilidades y skills del PO
  • La relación del PO con otros roles

Modulo 3: Las Ceremonias Scrum

  • Especial foco en las responsabilidades del PO en cada una de ellas
  • La importancia del Sprint 0
  • La identificación y gestión de los stakeholders del producto
  • La visión del producto. Elevator pitch

Modulo 4: El Rol del PO y el Backlog

  • La gestión del Backlog
  • Diferencia entre Épicas, historias de usuario y tarea
  • Aprendiendo a definir historias de usuario 
  • Definir sus criterios de aceptación
  • Estableciendo el DoR y DoD de las historias

Modulo 5: El Rol del PO y la Gestión del Valor

  • La priorización por valor
  • El backlog priorizado por valor
  • Establecer los criterios de valor para la priorización. Los OKR´s
  • Trabajando el MVP
  • Crear un MVp sobre el proyecto trabajado

Modulo 6: El PO y el equipo

  • Compartiendo la visión. Herramientas
  • El PO en la ejecución (el QUÉ y no el CÓMO).
  • El feedback y los cambios de tareas

  • Documentación Oficial para el estudio de la certificación Scrummanager®Scrum Master

  • Formador Certificado por Scrum
  • 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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Acerca del curso

Dentro del universo de la agilidad encontramos Kanban como el mejor sistema de gestión de flujos de trabajo. Kanban te ayuda a mejorar la eficiencia de tus procesos impulsando a la colaboración y la visibilidad del trabajo de todas las partes, así como al uso de métricas que ayudan a la mejora.

Kanban es fácil de implementar y mantener, pero para ello es importante comprender el contexto y los retos de su implementación.

En este curso aprenderás, los elementos propios de Kanban y como llevar a cabo una implementación eficaz y ordenada

Además, te ayudamos a adquirir los conocimientos suficientes para conseguir la certificación Kanban professional de Scrummanager ® y los 70 puntos correspondientes.

Preparación para el examen:

Kanban Professional®Scrum Master.

  • Aprender los fundamentos y objetivos de la gestión visual.
  • Conocer los principios de Kanban.
  • Entender sistema de trabajo con Kanban.
  • Obtener la certificación Kanban Professiona de Scrummanager ® y los 70 puntos correspondientes.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Modulo 1:  Introducción a KANBAN

  • Origen de Kanban
  • Las raíces de Kanban
  • Kanban en la industria del software
  • Relación de kanban con las metodologías ágiles

Modulo 2: Principios KANBAN

  • Principio 1: Empezar con lo que hace ahora
  • Principio 2: Comprometerse a buscar e implementar cambios incrementales y evolutivos
  • Principio 3: Respetar los procesos, las responsabilidades y los cargos actuales
  • Principio 4: Animar el liderazgo en todos los niveles

Modulo 3: La Gestión Visual

  • Mejora en la comunicación
  • Fomento del trabajo prioritario
  • Objetivos de la Gestión Visual
  • Distribución de la información
  • Fomento de la colaboración
  • Control del flujo de trabajo
  • Registro de la información

Modulo 4:  KANBAN: Gestión Visual del Flujo de Trabajo

  • Identificación del flujo de valor
  • Identificación del ámbito de trabajo
  • Mapa de las etapas del flujo de trabajo
  • Definición de los tipos de trabajo
  • Colocar los ítems de trabajo en tarjetas

Modulo 5: Gestionando el Flujo y el Tablero

  • Las fuentes de pérdidas, Problemas en el flujo y forma de ajustarlo
  • Cuellos de botella
  • Efecto látigo
  • El WIP en el trabajo

Modulo 6: Métricas en KANBAN. Medir para Mejorar. Como Implementarlas e Interpretarlas

  • Tiempo de ciclo
  • Tasa de rendimiento
  • Tiempo Takt
  • Flujo acumulativo

  • Documentación Oficial para el estudio de la certificación Kanban Professional®Scrum Master.

  • Formador Certificado por Scrum.
  • 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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Acerca del curso

Dentro de las metodologías denominadas ágiles, Scrum es un marco de trabajo que promueve y facilita la entrega de valor temprana y el feedback continuo de los interesados. Implementando dicho marco conseguimos que nuestras entregas sean de mayor calidad y nuestro entorno de trabajo mucho más colaborativo (intradepartamental e interdepartamental).

En este curso aprenderás, cómo identificar y evaluar las fortalezas y debilidades de la agilidad de una empresa, de forma estructurada y objetiva y cómo implementar de la mejor manera un marco como SCRUM

Además, te ayudamos a adquirir los conocimientos suficientes para conseguir la certificación Scrum Level Essencial de Scrummanager ® y los 75 puntos correspondientes.

Preparación para el examen:

Scrummanager® Scrum Level Essential

  • Al terminar el temario el alumno dispondrá de un conocimiento suficiente de Scrum Level para guiar procesos de mejora o evaluación de la agilidad en la empresa
  • Scrum Level Essentials comienza con una revisión general de la gestión ágil y los conceptos clave para comprender las implicaciones de la agilidad a nivel de empresa: los paradigmas culturales y el análisis diferenciado de las dimensiones cultural y la operativa de las organizaciones
  • Scrum Level Essentials desarrolla cada una de estas dimensiones, mostrando las prácticas y valores que forman el patrón de personalidad ágil de la organización
  • Con este curso aprenderá a identificar y evaluar las fortalezas y debilidades de la agilidad en la empresa de una forma objetiva y estructurada
  • Obtener la certificación certificación Scrum Level Essential de Scrummanager ® y los 70 puntos correspondientes

Para lograr la comprensión y aprovechamiento de Scrum Level Essentials se recomienda conocer previamente el temario Scrum Master de Scrummanager

Modulo 1: Introducción

  • Gestión predictiva y progresiva de proyectos.
  • Paradigmas culturales en las organizaciones.

Modulo 2: Alcance del Nivel SCRUM

  • Dimensiones de la organización.
  • Principios y valores de la agilidad.
  • Agilidad técnica: principios y prácticas.
  • Agilidad organizativa: valores.
  • Apoyo gerencial.

Modulo 3: Evaluación y Mejora de la Agilidad

  • Prácticas
  • Evaluación de la agilidad en su dimensión operativa.
  • Evaluación de la agilidad en su dimensión organizativa.

Modulo 4: Características del Marco de Nivel SCRUM

  • Protocolos.
  • Evaluaciones.
  • Consejos para ajustar el flujo de tareas

  • Documentación Oficial para el estudio de la certificación Scrummanager® Scrum Level Essential

  • Formador Certificado por Scrum
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Acerca del curso

Scrum Manager

Dentro de las metodologías denominadas ágiles, Scrum constituye un marco de trabajo que promueve y facilita la entrega de valor temprana y el feedback continuo de los interesados. Al implementar el marco Scrum, conseguimos que nuestras entregas sean de mayor calidad y nuestro entorno de trabajo mucho más colaborativo, tanto a nivel intradepartamental, como interdepartamental. En este curso aprenderás los elementos propios de Scrum y la interrelación entre ellos. Además, adquirirás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación Scrum Manager® Scrum Master y los 150 puntos de autoridad (PDA) correspondientes.

Preparación para el examen y certificación:

Certificación Scrum Manager® Scrum Master

  • Conocer el origen y los principios y técnicas que inspiran Scrum.
  • Entender las diferencias con otros marcos de trabajo de gestión de proyectos.
  • Comprender todos los roles, ceremonias y artefactos de Scrum, y la razón de cada uno de ellos.
  • Analizar los desafíos de la implementación de dicho marco en las empresas.
  • Entender de la necesidad de evolucionar Scrum hacia un modelo colaborativo y escalado.
  • Aprender a adaptar las prácticas y los roles a la organización para conseguir la autoorganización basada en los principios de Scrum, más que en la aplicación de las prácticas estándar.
  • Obtener la certificación Scrum Manager® Scrum Master y los 150 puntos de autoridad (PDA) correspondientes.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Marco Scrum estándar

  • Introducción
  • Descripción de Scrum y de los elementos que lo componen
  • Pila del producto (product backlog)
  • Planificación del sprint (reunión)
  • Pila del sprint (sprint backlog)
  • El incremento
  • Reunión de seguimiento diario
  • Roles y responsabillidades para la ejecución del proyecto
  • Reunión de revisión del sprint
  • Métrica, estimaciones y velocidad
  • Las unidades
  • Gráfico de avance (burn down)
  • Gráfico de producto (burn up)
  • Estimación de póquer


Scrum avanzado

  • Metodologías de gestión de proyectos, vistas desde su “mapa de coordenadas”
  • Incremento iterativo e incremento continuo
  • Conceptos y patrones de gestión de proyectos
  • Personas, procesos y tecnología
  • Responsabilidades de Scrum a nivel de gestión
  • Trabajando con tableros kanban: conceptos
  • Trabajando con tableros kanban: operativa
  • Muda, Mura y Muri. Consejos para ajustar el flujo de tareas

Documentación oficial para el estudio del curso Scrum Manager® Scrum Master.

  • Formador certificado por Scrum Manager®.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

DASA

La certificación DASA DevOps Professional – Enable & Scale está diseñada para proporcionar los conocimientos necesarios para poner en práctica DevOps. Con la ayuda de la teoría de DevOps, ejemplos y ejercicios prácticos, y discusiones grupales interactivas, el curso le ayudará a comprender cómo aplicar las habilidades necesarias para practicar DevOps.

Después de completar este curso, el participante cubrirá el área marcada como DASA DevOps Professional – Enable and Scale. Como resultado, alcanzará el nivel “competente” del esquema a continuación:

DASA DevOps Professional - Enable and Scale

Preparación para el examen:

DASA DevOps Professional – Enable and Scale

  • Personas involucradas en el desarrollo de TI, operaciones de TI o gestión de servicios de TI.
  • Personas cuyo rol son afectados por DevOps y Continuous Delivery, por ejemplo:
    • Ingenieros de DevOps
    • Product owners
    • Especialistas en integración
    • Operations managers
    • Gerentes de operaciones
    • Gerentes de incidentes y cambios
    • Administradores de sistema
    • Administradores de red
    • Gerentes de negocios
    • Arquitectos de la automatización
    • Arquitectos empresariales
    • Probadores

  • Explicar la importancia de la cultura DevOps y los aspectos que pueden influir en ella.
  • Entender por qué se requiere coraje, formación de equipos, liderazgo y mejora continua en un entorno DevOps.
  • Entender por qué el coraje es esencial para permitir la confianza, la honestidad y la experimentación.
  • Identificar y evaluar diferentes tipos de comportamiento en un entorno DevOps.
  • Reconocer las señales que indican impedimentos y/o disfunciones del equipo.
  • Describir cómo formar buenos equipos DevOps.
  • Enumerar los efectos de la felicidad y la motivación en el desempeño del equipo.
  • Evaluar la madurez de los equipos DevOps.
  • Identificar cómo los líderes fomentan la retroalimentación y la transparencia.
  • Analizar los factores en los que los líderes pueden influir para generar confianza.
  • Entender cómo y por qué los líderes promueven un ambiente “seguro para fallar”.
  • Analizar flujos de valor para mejorar el rendimiento y el flujo.
  • Facilitar las herramientas para la mejora continua: talleres estructurados de resolución de problemas, sesiones de Story Mapping y retrospectivas.

  • Requerido: certificación DASA DevOps Fundamentals.
  • Beneficioso: familiaridad básica con los principios Agile, Scrum, Lean e ITSM.

Módulo 1: Trabajo en equipo

  • Equipos de diseño
  • Construir equipos
  • Gobernancia

Módulo 2: Liderazgo DevOps

  • Construir cultura
  • Crear propósito: sea un líder servidor
  • Concéntrese en el éxito

Módulo 3: Coraje

  • Construir valor
  • Piensa diferente

Módulo 4: Valor – acción centrada en el cliente

  • Diferentes aspectos del valor
  • Gestión de los interesados
  • Combinando Lean Startup y DevOps
  • El poder del mapeo de historias

Módulo 5: Mejora continua

  • Flujo de construcción
  • Tipos de mejora continua
  • Herramientas de mejora continua

Documentación oficial para el estudio DASA DevOps Professional – Enable and Scale.

  • Formador certificado por DASA.
  • 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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Acerca del curso

DASA

Specification and Verification constituye las actividades realizadas por un equipo DevOps que determinan y comunican lo que es valioso dentro de un producto, tanto funcional como no funcional, desde la perspectiva de los clientes, asegurando la entrega del valor deseado. Ser responsable de extremo a extremo con todo el equipo para generar valor covierte estas actividades en un conjunto esencial de habilidades de un profesional DevOps.

La certificación DASA DevOps Professional – Specific and Verify amplía los cursos tradicionales de capacitación en análisis, prueba o arquitectura a través de su combinación y relación entre sí, y los ubica en un contexto DevOps. A medida que los equipos comienzan a asumir responsabilidades de DevOps, este curso los guiará sobre cómo aplicar su conocimiento de nuevas maneras, adquirir nuevos métodos y comenzar con nuevos enfoques.

Después de completar este curso, el participante cubrirá el área marcada como DASA DevOps Professional – Specify and Verify. Como resultado, alcanzará el nivel “competente” del esquema a continuación:

DASA DevOps Professional - Specify and Verify

Preparación para el examen:

DASA DevOps Professional – Specify and Verify

La certificación DASA DevOps Professional – Specify and Verify está dirigida principalmente a:

  • Personas involucradas en el desarrollo de TI, operaciones de TI o gestión de servicios de TI.
  • Personas cuyo rol son afectados por DevOps y Continuous Delivery, por ejemplo:
  • Ingenieros de DevOps
  • Analistas de negocios
  • Probadores
  • Arquitectos
  • Diseñadores de UX e interacción
  • Product Owners (aspirantes)
  • Especialistas en integración
  • Gerentes de operaciones
  • Gerentes de incidentes y cambios
  • Administradores de sistemas y redes
  • Gerentes de negocios

  • Comprender cómo las tareas que cubren las especificaciones y la verificación se ajustan a un entorno DevOps.
  • Asumir la responsabilidad de su producto de principio a fin, desde el concepto hasta el final.
  • Comprender realmente a sus clientes y validar si el producto se ajusta a sus necesidades.
  • Encontrar buenas formas de comunicarse con todos los involucrados, desde clientes hasta partes interesadas y desarrolladores.
  • Describir y visualizar su producto en un formato que se adapte a su situación específica.
  • Comprender qué significa la calidad del software y cómo lograr una calidad adecuada con su producto.
  • Decidir adecuadamente qué tipo de pruebas requiere el producto y comprender qué obtendrá de ello.
  • Configurar bucles de retroalimentación útiles y utilizarlos de manera significativa.
  • Comprender qué consideraciones arquitectónicas son importantes en un entorno DevOps.

  • Requerido: certificación DASA DevOps Fundamentals.
  • Beneficioso: familiaridad básica con los principios Agile, Scrum, Lean y conocimientos básicos de especificación y prueba.

  • Módulo 1: Pensando en la calidad y el valor
  • Módulo 2: Proporcionando valor
  • Módulo 3: Entender a sus clientes
  • Módulo 4: Diseñando el producto correcto
  • Módulo 5: Arquitectura para devops
  • Módulo 6: Garantía de valor práctico en devops
  • Módulo 7: Seguimiento y pruebas en producción

Documentación oficial para el estudio DASA DevOps Professional – Specify and Verify.

  • Formador certificado por DASA.
  • 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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Acerca del curso

DevOps es una filosofía que promueve una comunicación continua y fluida entre equipos de desarrollo de aplicaciones (Dev) y sus homólogos en operaciones tecnológicas (Ops).

La certificación EXIN DevOps Foundation ha sido diseñada para brindar a los profesionales conocimientos básicos y comprensión de DevOps y es la base para abordar la certificación EXIN DevOps Professional.

Con el curso EXIN DevOps Foundation obtendrás los conocimientos necesarios para entender qué es DevOps, qué implica esta filosofía y conseguir la certificación EXIN DevOps Foundation.

Preparación para el examen de certificación EXIN DevOps Foundation.

La certificación EXIN DevOps Foundation es ideal para profesionales que desean comprender DevOps y cómo su organización puede beneficiarse de sus principios.

  • Conocer y comprender los fundamentos de DevOps
  • Conocer y comprender los principios de DevOps
  • Descubrir las prácticas clave de DevOps
  • Aprender a enfocar la aplicación práctica de DevOps

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Es aconsejable estar familiarizado con los conceptos básicos del entorno IT.

Módulo 1: Conceptos básicos de DevOps

  • Orígenes de DevOps
  • Definición de DevOps
  • Razones para usar DevOps
  • Conceptos erróneos sobre DevOps

Módulo 2: Principios de DevOps

  • Flujo de valor
  • Despliegue Pipeline
  • Control de versiones
  • Gestión de configuración
  • Definición de hecho

Módulo 3: Prácticas clave de DevOps

  • Diferencia con la práctica tradicional
  • Práctica DevOps

Módulo 4: Aplicación práctica de DevOps

  • Aplicabilidad
  • Limitaciones
  • Uso de software comercial disponible
  • Arquitectura en evolución y modelos organizativos
  • Progresión iterativa

Documentación oficial para el estudio de la certificación EXIN DevOps Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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Acerca del curso

DevOps es un marco de trabajo que promueve la comunicación continua y fluida y la integración entre equipos de desarrollo de aplicaciones (Dev) y sus homólogos en operaciones tecnológicas (Ops).

Con el curso EXIN DevOps Professional obtendrás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN DevOps Professional, paso clave para obtar a la certificación EXIN DevOps Master.

La certificación EXIN DevOps Professional ha sido diseñada para evaluar el conocimiento y comprensión de las prácticas esenciales de DevOps en los profesionales de TI. Esta certificación analiza los buenos hábitos de control de cambios y el mantenimiento del cumplimiento de la seguridad.

Preparación para el examen de certificación EXIN DevOps Professional.

EXIN DevOps Professional es ideal para profesionales que trabajan en un entorno DevOps (ingenieros, desarrolladores de software o sitios web, gerentes de proyectos y profesionales IT).

  • Profundizar la adopción de DevOps
  • Conocer y aplicar:
    • La primera vía: fluir
    • La segunda vía: retroalimentación
    • La tercera vía: aprendizaje continuo y experimentación
  • Comprender y gestionar la seguridad de la información y mejorar la gestión del cambio.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Adopción de DevoOps

  • Conceptos básicos de DevOps
  • Principios de las Tres Vías (The Three Ways)
  • Organización

La primera vía: fluir

  • El pipeline de despliegue
  • Pruebas automatizadas
  • Integración continua
  • Lanzamiento de bajo riesgo

La segunda vía: retroalimentación

  • Telemetría
  • Retroalimentación
  • Desarrollo guiado por hipótesis y pruebas A/B
  • Revisión y coordinación

La tercera vía: aprendizaje continuo y experimentación

  • Aprendizaje
  • Descubrimientos

Seguridad de la información y gestión del cambio

  • Seguridad de la información
  • Gestión del cambio

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN DevOps Professional.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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Acerca del curso

La filosofía Lean persigue la mejora continua de los procesos, potenciando su adaptabilidad a la era digital.

Con el curso EXIN Lean IT Foundation aprenderás cómo aplicar los principios Lean IT y obtendrás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN Lean IT Foundation.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN Lean IT Foundation

La certificación EXIN Lean IT Foundation está dirigida a los profesionales que trabajen en una organización IT inmersos en procesos de mejora continua.

  • Conocer los principios de la filosofía Lean.
  • Aprender a analizar la composición de los procesos, los diferentes desperdicios y las actividades que no aportan valor.
  • Analizar y comprender quién es el cliente y cuál es el valor para él.
  • Aprender a utilizar métricas y cómo medir el rendimiento.
  • Aprender herramientas de gestión visual.
  • Entender la aplicación metodológica de resolución de problemas.
  • Conocer el modelo de mejora DMAIC.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Módulo 1: Introducción

  • Historia
  • Elementos clave
  • Residuos, Variabilidad e inflexibilidad
  • Definición de Lean IT
  • Dimensiones de Lean IT

Módulo 2: El cliente

  • La voz del cliente
  • Tipos de valor para el cliente
  • Concepto CtQ (Critical to Quality)
  • Conexión entre la voz del cliente y CtQ

Módulo  3: El proceso

  • Concepto de proceso
  • Conceptos de Push and Pull
  • Diagrama SIPOC
  • Creación de un mapa de cadena de valor (VSM)
  • Relación del proceso con los principios de Lean
  • Análisis de un mapa de cadena de valor

Módulo 4: Rendimiento

  • ¿Qué es?
  • Indicadores clave de rendimiento (KPI)
  • Eficiencia operativa de procesos
  • Perfiles y conocimientos

Módulo 5: Organización

  • Estructura
  • Foco en el cliente
  • Diálogo del rendimiento
  • Gestión visible
  • Día de inicio y tabla de la semana

Módulo 6: Comportamiento y actitud

  • Características de la mentalidad Lean
  • Tipos de comportamiento
  • Liderazgo Lean
  • Rol del manager en entornos Lean
  • Concepto 5S

Módulo 7: Resolución de problemas

  • Definición de problema
  • Enfoque KAIZEN
  • Método DMAIC

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN Lean IT Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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Acerca del curso

La certificación EXIN Lean IT Kaizen está diseñada para proporcionar una comprensión profunda de las competencias de mejora continua, utilizando los conocimientos básicos de Lean IT.

El curso potencia las habilidades prácticas en combinación con el modelo de mejora Six Sigma DMAIC y la herramienta Lean A3.

Con este curso obtendrás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN Lean IT Kaizen.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN Lean IT Kaizen

EXIN Lean IT Kaizen avanza sobre los conocimientos adquiridos en el curso EXIN Lean IT Foundation enfocado a profesionales IT que trabajan en la gestión de cambios o proyectos de mejora.

EXIN Lean IT Kaizen es especialmente útil para aquellos que desean actuar como líderes aportando liderazgo en la gestión del cambio.

  • Profundizar en los conceptos Lean aplicados a tecnología.
  • Comprender el uso de la herramienta Lean A3 y su aplicación.
  • Entender y trabajar las diferentes fases del método Kaizen.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Módulo 1: Introducción

  • Definiciones
  • La mentalidad Kaizen
  • Métodos de mejora
  • DMAIC
  • Lean y problemas
  • Problemas en TI

Módulo 2: Organizando Kaizen

Módulo 3: Método A3

  • Solución de problemas
  • Informe de estado y propuesta
  • Habilidades para completar un A3
  • Construir y comunicar

Módulo 4: Fase Definir

  • Declaración del problema
  • Validar el problema
  • Tipos de problemas
  • Validar el valor de resolver el problema
  • Asegurar el soporte para un Kaizen
  • Análisis de partes interesadas
  • Definir fase y A3

Módulo 5: Fase Medir

  • Datos
  • Sistemas de medición
  • Línea de base y punto de referencia
  • Mapa de flujo de valor
  • La fase de medición y A3
  • Pasos clave en la fase de medición

Módulo 6: Fase Analizar

  • Encontrar la causa raíz
  • Análisis de un mapa de flujo de valor
  • Análisis en TI
  • Herramientas básicas de calidad

Módulo 7: Fase de Mejora

  • Generación de ideas
  • Selección de opciones y priorización
  • Soluciones de prueba
  • Soluciones utilizadas en TI
  • Mejora de fase y A3
  • Pasos clave para mejorar la fase

Módulo 8: Fase de Control

  • Lograr el control
  • Plan de control
  • Monitoreo
  • Plan de comunicación
  • Cierre
  • Fase de control y A3
  • Pasos clave en la fase de control

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN Lean IT Kaizen.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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Acerca del curso

La información es crucial para el funcionamiento adecuado de las organizaciones y su continuidad y, por ello, debe estar protegida contra el acceso de personas no autorizadas o contra su modificación o destrucción (accidental o maliciosa).

El curso EXIN Information Security Foundation ISO/IEC 27001 está diseñado para los profesionales que gestionan información confidencial o establecen o diseñan los sistemas de gestión que regulan su funcionamiento y prepara la certificación EXIN Information Security Foundation ISO/IEC 27001.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN Information Security Foundation ISO/IEC 27001

La certificación EXIN Information Security Foundation ISO IEC 27001 es adecuada para los profesionales que gestionan información o diseñan sistema de gestión de la seguridad de la información en base a ISO 27001.

Esta certificación es una base sólida para obtener certificaciones de nivel superior relacionadas con la seguridad de la información.

Aprender a gestionar los elementos asociados a la seguridad de la información:

  • Información y seguridad
  • Amenazas y riesgos
  • Enfoque y organización
  • Actuaciones
  • Legislación y normativa

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Es aconsejable estar familiarizado con los conceptos básicos de gestión de bases de datos, gestión de datos en general, sistemas de gestión de calidad o seguridad de la información.

  • Información y seguridad
  • Amenazas y riesgos
  • Enfoque y organización
  • Medidas
  • Legislación y regulación

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN Information Security Foundation ISO/IEC 27001.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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Acerca del curso

La Gestión e Integración de Servicios (SIAM™, por sus siglas en inglés) es una metodología de gestión que ayuda las empresa que hayan externalizado sus servicios a múltiples proveedores.

SIAM™ proporciona pautas para el gobierno, gestión, integración, aseguramiento y coordinación de la externalización, de forma que  garantice la obtención del máximo valor de sus proveedores de servicio.

La certificación EXIN SIAM™ Foundation evalúa el conocimiento y la comprensión de los principios básicos de SIAM™, incluyendo los posibles beneficios, desafíos y riesgos de implementar la Gestión e Integración de Servicios.

Con el curso EXIN SIAM™ Foundation, adquirirás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN SIAM™ Foundation.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN SIAM™ Foundation

La certificación EXIN SIAM™ Foundation está dirigida a profesionales que quieran implementar la metodología SIAM en su organización y, en particular, a profesionales que actualmente se encuentren trabajando con procesos de gestión de servicios IT.

  • Comprender los principales conceptos y procesos de SIAM™ que se utilizan en las organizaciones.
  • Establecer un ecosistema destinado a organizar mejor los recursos de la organización.
  • Brindar un mejor soporte durante la implementación de SIAM™ al comprender las principales consideraciones para los procesos más importantes.
  • Reducir los riesgos asociados con los servicios integrados y el ecosistema.
  • Impulsar y mejorar la prestación de servicios de la organización.
  • Integrar servicios utilizando diferentes estructuras basadas en prácticas y metodología SIAM™.
  • Reconocer las etapas clave de la implementación de SIAM™ con la finalidad de aprender a planificar su despliegue.
  • Determinar los roles y responsabilidades en los procesos y en la organización.
  • Seleccionar las mejores prácticas de acuerdo con el entorno y la madurez de la organización.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso

Introducción a la gestión e integración de servicios

  • ¿Qué es SIAM™?
  • Historia de SIAM™
  • Propósito de SIAM™
  • Alcance de SIAM™
  • SIAM™ y la estrategia de negocio
  • Valor para la organización: el caso de negocio SIAM™

Hoja de Ruta de SIAM™

  • Descubrimiento y estrategia
  • Planificación y construcción
  • Implementación
  • Ejecución y mejora

Estructuras de SIAM™

  • Integrador externo de servicios
  • Integrador interno de servicios
  • Integrador híbrido
  • Proveedor principal

SIAM™ y otras prácticas

  • Gestión de servicios de IT (ITIL® e ISO/IEC 20000)
  • Lean
  • COBIT®
  • DevOps®
  • Agile

Roles y responsabilidades en SIAM™

  • Los roles y la hoja de ruta de SIAM™
  • ¿Qué diferencia los roles en un ecosistema SIAM™?
  • La organización del cliente
  • El integrador del servicio
  • El proveedor del servicio
  • Roles de gobierno
  • Roles operacionales
  • El centro de servicio al usuario en un ecosistema SIAM™

Prácticas SIAM™

  • Prácticas de personas: gestión de equipos multifuncionales
  • Prácticas de proceso: integración de procesos entre proveedores de servicios
  • Prácticas de medición: habilitación e informe sobre servicios de extremo a extremo
  • Prácticas tecnológicas: creación y estrategia de herramientas.

Consideraciones culturales en SIAM™

  • Cambio cultural
  • Colaboración y cooperación
  • Organización de proveedores de servicio transversales

Desafíos y riesgos

  • Construcción del caso de negocio
  • Nivel de control y propiedad
  • Contratos heredados
  • Desafíos comerciales
  • Seguridad
  • Encaje cultural
  • Comportamientos
  • Medición del éxito
  • Confiar/eliminar la microgestión

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN SIAM™ Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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Acerca del curso

VeriSM™ representa un modelo de gestión de servicio que nace para dar solución a las necesidades de las compañías que desean participar en la creación, entrega y soporte de servicios.

La certificación EXIN VeriSM™ Foundation se enfoca en el modelo VeriSM™, que enfatiza el valor, los resultados y las metas de una organización, aplicando prácticas de gestión progresivas para agregar valor para el consumidor.

Con el curso EXIN VeriSM™ Foundation, adquirirás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN VeriSM™ Foundation.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN VeriSM™ Foundation

EXIN VeriSM™ Foundation es adecuado tanto para profesionales que son nuevos en la gestión de servicios como para aquellos que ya trabajan en un entorno de gestión de servicios. Esto incluye graduados y estudiantes universitarios, gerentes, propietarios/gerentes de servicios, ejecutivos y profesionales de TI.

  • Definir los elementos de gobierno organizacional.
  • Describir el impacto de la transformación digital en la gestión de servicios.
  • Explicar los métodos para superar los desafíos del equipo.
  • Definir los elementos del modelo VeriSM™.
  • Abordar la redefinición de la gestión de servicios.
  • Utilizar la red de administración para crear y respaldar servicios.
  • Explicar las etapas del modelo VeriSM™.
  • Aclarar los conceptos clave y la aplicación de Agile, DevOps, SIAM™ y Lean como prácticas de gestión.
  • Definir la importancia de considerar la experiencia del usuarios en la prestación de servicios.
  • Explicar los beneficios de la nube, la virtualización y la automatización.
  • Explicar el impacto de big data, internet de las cosas, computación móvil, bring your own device en la gestión de servicios.
  • Definir la informática sin servidor, la inteligencia artificial, la automatización robótica de procesos (RPA), el aprendizaje automático y la contenedorización en relación con la prestación de servicios.
  • Identificar los pasos para iniciar un programa de mejora basado en VeriSM™.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

  • Conceptos claves en VeriSM™
  • La organización
  • Desarrollar una cultura de servicio
  • Personas y estructura organizacional
  • El modelo VeriSM™
  • VeriSM™ en la práctica
  • Prácticas progresivas
  • Tecnologías innovadoras
  • VeriSM™ e ITIL™

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN VeriSM™ Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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La certificación EXIN Blockchain Foundation valida el conocimiento de los profesionales sobre blockchain como un libro de registro mundial y descentralizado de operaciones, inventario y transferencia de activos. La certificación cubre los conceptos básicos de la blockchain, sus posibles campos de aplicación, su valor potencial para la organización y la tecnología que la impulsa. EXIN Blockchain Foundation contempla, además, información más detallada sobre elementos adicionales de la cadena de bloques, incluida la criptografía, claves privadas y públicas, hashes y algoritmos de consenso.

Al realizar el curso EXIN Blockchain Foundation, adquirirás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN Blockchain Foundation.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN Blockchain Foundation

Esta certificación está diseñada para profesionales tanto de negocios como IT que tengan o quieran tener un rol profesional en blockchain como una solución criptográfica y de contrato inteligente.

  • Explicar cómo funciona una blockchain.
  • Identificar el papel de un nodo en una red.
  • Diferenciar entre cadenas de bloques públicas, privadas e híbridas.
  • Explicar cómo se utilizan la criptografía, las claves privadas y públicas y los hashes en una blockchain.
  • Identificar las ventajas y desventajas de los diferentes algoritmos de consenso.
  • Describir las posibles aplicaciones de una blockchain con respecto a la identidad.
  • Describir el papel que puede desempeñar una blockchain en la cadena de suministro.
  • Diferenciar entre redes blockchain.
  • Identificar las posibilidades de combinar una blockchain con internet de las cosas (IoT) o inteligencia artificial (IA).
  • Explicar el uso de la tecnología blockchain para la protección de los derechos de propiedad intelectual (PI) y la providencia.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Fundamentos de blockchain

  • Tecnología de blockchain
  • Elementos adicionales
  • Estructura de una red blockchain

Desafíos de blockchain

  • Desafíos para la adopción
  • Mitigación de riesgos

Aplicaciones de blockchain

  • Caso de uso
  • Tecnología de soporte empresarial
  • Tecnología de apoyo personal
  • Expansión de aplicaciones blockchain
  • Blockchain y la economía mundial

Innovaciones en blockchain

  • Innovaciones en tecnología blockchain

Documentación oficial para el estudio de la certificación EXIN Blockchain Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • 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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Acerca del curso

El estándar COBIT (Control Objectives for Information and related Technology) ofrece un conjunto de “mejores prácticas” para la gestión de los Sistemas de Información de las organizaciones. El objetivo de COBIT es brindar buenas prácticas a través de un marco de trabajo de dominios y procesos, y presentar las actividades de una manera manejable y lógica. Estas prácticas están enfocadas más al control que a la ejecución.

Este curso te prepara la certificación COBIT 2019 (2018) es una actualización de la versión COBIT 5 (2012).

Preparación para el examen:

DASA COBIT FOUNDATION 2019

  • Reconocer el público objetivo de COBIT 2019
  • Reconocer el contexto, los beneficios y las razones clave por las que se utiliza COBIT como marco de gobierno de la información y la tecnología
  • Reconocer las descripciones y propósitos de la arquitectura del producto COBIT
  • Recuerde la alineación de COBIT con otros marcos, estándares y cuerpos de conocimiento aplicables
  • Comprender y describir los principios del “sistema” de gobernanza y del “marco” de gobernanza
  • Describir los componentes de un sistema de gobierno
  • Comprender la estructura general y el contenido de la Cascada de objetivos
  • Recuerde los 40 Objetivos de Gobierno y Gestión y sus declaraciones de propósito
  • Comprender la relación entre los objetivos de gobierno y gestión y los componentes de gobierno
  • Diferenciar la gestión del rendimiento basada en COBIT utilizando perspectivas de madurez y capacidad
  • Descubra cómo diseñar un sistema de gobierno personalizado utilizando COBIT
  • Explicar los puntos clave del caso de negocio COBIT
  • Comprender y recordar las fases del enfoque de implementación de COBIT
  • Describir las relaciones entre las guías de diseño e implementación de COBIT
  • Prepárese para el examen básico de COBIT 2019

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso

Modulo 1: Introducción al Curso

Modulo 2: Introducción al Marco Cobit

Modulo 3: Principios

  • Principios del sistema de gobierno
  • Principios del Marco de Gobernanza

Modulo 4: Sistema de Gobernanza Y Componentes

  • Gobernanza y Objetivos de Gestión
  • Componentes del Sistema de Gobernanza
  • Áreas de enfoque
  • Factores de diseño
  • Cascada de goles

Modulo 5: Objetivos de Gobierno Y Gestión

  • Descripción general del modelo central de COBIT
  • Gobernanza y gestión Objetivos Declaraciones de propósitos
  • Gobernanza y objetivos de gestión Orientación detallada

Modulo 6: Gestión del Desempeño

  • Definición, principios y descripción general de la gestión del rendimiento
  • Gestión del rendimiento de los procesos
  • Gestión del desempeño de otros componentes del sistema de gobierno

Modulo 7: Diseño de un Sistema de Gobernanza A La Medida

  • Introducción al diseño de un sistema de gobierno personalizado
  • Impacto de los factores de diseño
  • Diseño de un sistema de gobernanza a la medida

Modulo 8: El Caso de Negocio de Cobit

  • Hacer un caso para empezar
  • Descripción general del caso de negocio de COBIT

Modulo 9: Implementación de la Gobernanza Empresarial Sobre Ti

  • Guía de implementación Propósito y enfoque
  • Fases de implementación
  • Guía de diseño y Guía de implementación Relaciones

  • Documentación Oficial para el estudio de la certificación DASA COBIT FOUNDATION 2019

  • Formador Certificado por DASA
  • 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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Acerca del curso

Aprenda a desarrollar, implementar y probar aplicaciones utilizando patrones de integración de aplicaciones empresariales (EIP)

Camel Integration and Development with Red Hat Fuse on OpenShift (AD421) es un curso práctico de laboratorio que permite a desarrolladores y arquitectos de Java™ conocer en profundidad tanto Apache Camel como las mejoras y las herramientas que ofrece Red Hat para respaldar el desarrollo en Camel.

  • Crear rutas básicas y soluciones de integración con Camel
  • Combinar mensajes a través de la agregación
  • Desarrollar pruebas con los componentes de simulación y el kit de pruebas de Camel
  • Desarrollar servicios REST con REST DSL y Swagger
  • Implementar una ruta en Karaf, EAP y Spring Boot
  • Incrementar la productividad de las rutas con el procesamiento en paralelo
  • Implementar microservicios con Red Hat Fuse en OpenShift

  • Experiencia en el desarrollo y la implementación de aplicaciones Java EE 7
  • Experiencia con bases de datos relacionales, JDBC y SQL
  • Experiencia con herramientas de desarrollo de Java, tales como Maven y Eclipse

Modulo 1:Presentación de Red Hat Fuse y Camel

Describa cómo se utilizan Red Hat Fuse y Camel para integrar las aplicaciones.

Modulo 2:Creación de rutas

Desarrolle rutas de Camel sencillas.

Modulo 3:Transformación de datos

Convierta los mensajes entre los formatos de datos utilizando la transformación implícita y explícita.

Modulo 4:Creación de pruebas para las rutas y control de errores con Camel

Cree rutas confiables mediante el desarrollo de pruebas de ruta y el control de errores.

Modulo 5:Enrutamiento con JavaBeans

Cree rutas dinámicas en Camel utilizando JavaBeans.

Modulo 6:Implementación de servicios REST

Active el soporte REST en Camel con las API REST en Java.

Modulo 7:Implementación de rutas de Camel

Empaquete e implemente aplicaciones de Camel para la implementación con Red Hat Fuse.

Modulo 8:Implementación de transacciones

Proporcione integridad de datos en el procesamiento de rutas mediante la implementación de transacciones.

Modulo 9:Implementación de procesamiento en paralelo

Mejore la productividad del procesamiento de rutas utilizando los mecanismos de procesamiento en paralelo de Camel.

Modulo 10:Creación de microservicios con Red Hat Fuse

Cree microservicios a partir de las rutas de Camel.

Modulo 11:Implementación de microservicios con Red Hat Fuse en OpenShift

Implemente microservicios basados en las rutas de Camel en un clúster de OpenShift utilizando Red Hat Fuse en OpenShift.

Modulo 12:Repaso completo

Codifique rutas de Camel para demostrar que puede emplear el conocimiento adquirido en este curso.

Documentación del curso Developing Application Business Rules with Red Hat Decision Manager and Exam

  • Formador Certificado por Red Hat
  • 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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Acerca del curso

En el curso Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280), aprenderá a instalar y administrar la plataforma Red Hat® OpenShift® Container Platform. Encontrará actividades prácticas de laboratorio y descubrirá cómo instalar, configurar y gestionar los clústeres de OpenShift, y cómo implementar aplicaciones de muestra para comprender mejor de qué forma utilizarán la plataforma los desarrolladores.

El curso se basa en Red Hat® OpenShift Container Platform 4.10, e incluye el examen Red Hat Certified Specialist in OpenShift Administration Exam (EX280).

OpenShift es una plataforma de aplicaciones en contenedores que permite que las empresas gestionen implementaciones de contenedores y ajusten sus aplicaciones con Kubernetes. Además, proporciona entornos de aplicaciones predefinidos y se basa en Kubernetes para dar soporte a los principios de DevOps, como la reducción del tiempo de comercialización, la infraestructura como código, la integración continua (CI) y la distribución continua (CD).

Preparación para el examen:

Examen EX280: Red Hat Certified Specialist in OpenShift Administration Exam

Red Hat recomienda que los candidatos realicen el curso Red Hat OpenShift I: Containers & Kubernetes (DO180) y el curso Red Hat OpenShift Administration II: Operating a Production Kubernetes Cluster (DO280).

El objetivo del curso es desarrollar las habilidades que se necesitan para instalar, configurar y gestionar Red Hat OpenShift Container Platform a fin de implementar aplicaciones en contenedores con gran disponibilidad, adaptabilidad y escalabilidad. Red Hat OpenShift Container Platform permite desarrollar e implementar aplicaciones rápidamente, y ofrece portabilidad entre los entornos. Además, simplifica la escalabilidad, la administración y el mantenimiento de las aplicaciones adaptadas o nativas de la nube.

  • Obtener la acreditación Red Hat Certified System Administrator, o demostrar que posee experiencia equivalente en la administración de sistemas Red Hat Enterprise Linux.
  • Realizar el curso Red Hat OpenShift I: Containers & Kubernetes (DO180), o demostrar que posee experiencia equivalente en el uso de los contenedores, Kubernetes y OpenShift

Modulo 1: Descripción de Red Hat OpenShift Container Platform

Modulo 2: Verificación de un clúster

Modulo 3: Configuración de autenticaciones

Modulo 4: Control de acceso a los recursos de OpenShift

Modulo 5: Configuración de los elementos de la red de OpenShift

Modulo 6: Control de la programación de pods

Modulo 7: Ajuste de un clúster de OpenShift

Modulo 8: Actualizaciones de clústeres

Modulo 9: Gestión de clústeres con la consola web

Modulo 10: Repaso completo

Se requiere acceso a Internet.

  • Formador Certificado por Red Hat
  • 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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Acerca del curso

Capacitación práctica acelerada para aumentar la productividad de los desarrolladores con Red Hat OpenShift

En el curso Containers, Kubernetes, and Red Hat OpenShift Development II with Exam (DO296), aprenderá a diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones de software en contenedores en un clúster de OpenShift®. Ya sea que necesite diseñar aplicaciones en los contenedores o migrar las actuales que pueden renovarse, este curso le ofrece una capacitación práctica para aumentar su productividad como desarrollador, gracias a Red Hat OpenShift.

En esta oferta se incluye el examen Red Hat Certified Specialist in OpenShift Application Development Exam (EX288).

Preparación para el examen:

Red Hat Certified Specialist in OpenShift Application Development Exam (EX288)

  • Analizar la arquitectura de OpenShift y de los contenedores
  • Crear servicios en contenedores
  • Gestionar contenedores e imágenes en contenedores
  • Diseñar imágenes personalizadas en contenedores
  • Gestionar y comenzar a crear desarrollos de aplicaciones
  • Personalizar una imagen básica actual generada con la herramienta Source-to-Image (S2I)
  • Desarrollar una plantilla de OpenShift
  • Crear comprobaciones de estado para supervisar y mejorar la confiabilidad de las aplicaciones

  • Se necesita una conexión a Internet para poder acceder a los clústeres exclusivos y compartidos de OpenShift.
  • Red Hat recomienda que los participantes dispongan de la certificación Red Hat Certified System Administrator (RHCSA).

Módulo 1: Introducción a la tecnología de contenedores

Describa cómo se ejecuta el software en contenedores coordinados por Red Hat OpenShift Container Platform.

Módulo 2: Creación de servicios en contenedores

Implemente un servidor utilizando la tecnología de contenedores.

Módulo 3: Gestión de contenedores

Manipule imágenes en contenedores predefinidas para crear y gestionar servicios en contenedores.

Módulo 4: Gestión de imágenes en contenedores

Gestione el ciclo de vida de una imagen en contenedor, desde su creación hasta su eliminación.

Módulo 5: Creación de imágenes personalizadas en contenedores

Diseñe y codifique un Dockerfile para crear una imagen personalizada en contenedor.

Módulo 6: Implementación de aplicaciones en contenedores en OpenShift

Implemente aplicaciones en contenedores individuales en OpenShift Container Platform.

Módulo 7: Resolución de problemas de aplicaciones en contenedores

Solucione los problemas de las aplicaciones en contenedores implementadas en OpenShift.

Módulo 8: Implementación y gestión de aplicaciones en un clúster de OpenShift

Utilice varios métodos de empaquetado de aplicaciones para implementarlas en un clúster de OpenShift, y luego gestione sus recursos.

Módulo 9: Diseño de aplicaciones en contenedores para OpenShift

Seleccione un método para organizar una aplicación en contenedores y cree un contenedor para que se ejecute en un clúster de OpenShift.

Módulo 10: Publicación de imágenes de contenedores empresariales

Cree un registro empresarial y publique imágenes de contenedores en él.

Módulo 11: Diseño de aplicaciones

Describa el proceso de diseño de OpenShift y luego comience a crear y gestionar compilaciones.

Módulo 12: Personalización de los diseños generados con la herramienta Source-to-Image (S2I)

Personalice una imagen básica actual generada con la herramienta Source-to-Image y cree una nueva.

Módulo 13: Creación de aplicaciones con plantillas de OpenShift

Describa los elementos de una plantilla y cree una plantilla de aplicación en múltiples contenedores.

Módulo 14: Gestión de las implementaciones de aplicaciones

Supervise el estado de las aplicaciones y utilice varios métodos de implementación para las aplicaciones nativas de la nube.

Módulo 15: Repaso completo

Cree e implemente aplicaciones nativas de la nube en OpenShift.

Documentación oficial del curso Containers, Kubernetes, and Red Hat OpenShift Development II

  • Formador Certificado por Red Hat
  • 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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Acerca del curso

This course will teach you about the origin, architecture, primary components, and building blocks of Kubernetes.

It covers how to set up and access a Kubernetes cluster using Minikube, ways to run applications on the deployed Kubernetes environment and access the deployed applications, the usefulness of Kubernetes communities, how you can participate, and more.

Upon completion, you will have a solid understanding of the origin, architecture and building blocks for Kubernetes, and will be able to begin testing the new cloud native pattern to begin the cloud native journey.

Some knowledge of Linux system administration is helpful but not required.

Module 1: Container Orchestration

Module 2: Kubernetes

Module 3: Kubernetes Architecture – Overview

Module 4: Installing Kubernetes

Module 5: Setting Up a Single-Node Kubernetes Cluster with Minikube

Module 6: Accessing Minikube

Module 7: Kubernetes Building Blocks

Module 8: Authentication, Authorization, and Admission Control

Module 9:  Services

Module 10: Deploying a Stand-Alone Application

Module 11: Kubernetes Volume Management

Module 12: Deploying a Multi-Tier Application

Module 13: ConfigMaps and Secrets

Module 14: Ingress

Module 15:  Advanced Topics – Overview

Module 16: Kubernetes Community

Final Exam

  • Documentación Oficial de This course Introduction to Kubernetes (LFS158x)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

In this course you will learn what GraphQL is and how it works, when to use GraphQL, what advantages GraphQL has over other paradigms, such as REST, and more.

Preparation for the exam: Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

Programmers will walk away from this this course with the skills to get started using GraphQL for a small project or professionally in production.

Business managers who take this course will be able to communicate with developers, participate in conversations about GraphQL, and understand when and why to use GraphQL for a project.

To make the most of this course, you will need:

  • To have some general knowledge about how websites get information from servers, but it is not required.
  • Familiarity with web architecture, such as clients and servers
  • Familiarity with web development concepts such as caching, HTTP requests, build-time, etc.

Module 1: GraphQL Fundamentals

Module 2: Advanced Tutorial: Clients

Module 3: Advanced Tutorial: Server

Module 4: Advanced Tutorial: More GraphQL Concepts

Module 5: Advanced Tutorial: Tooling and Ecosystem

Module 6:  Advanced Tutorial: Security

Module 7: Common Questions

Final Exam (Verified Certificate track only)

  • Documentación Oficial de This course Exploring GraphQL: A Query Language for APIs (LFS141x)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

In this course you will learn about the impacts DevOps and cloud have had on how IT costs are managed, what FinOps is and how it can address some of these impacts, the considerations that go into forming a FinOps team within an organization, the scope of the capabilities a FinOps team would perform to achieve the cloud use goals of the organization, how the FinOps Foundation can help with best practices and support, and more.

Preparation for the exam: Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

This course will prepare product teams to be more responsive to customer demand, for DevOps teams to build faster and better, and for cloud spend to be managed tightly.

You will understand how to build a culture of accountability around cloud use that lets your organization make good, timely, data-backed decisions in the cloud, not just to save money, but to make money.

To make the most of this course, you must have:

  • A basic level of working knowledge about at least one of the major cloud providers.
  • An understanding of basic terminology of the cloud.
  • Have a basic level of understanding of IT finance terminology.

Module 1: What is FinOps?

Module 2: Why FinOps?

Module 3: Culture Change & FinOps Teams

Module 4: FinOps Lifecycle

Final Exam (Verified Certificate track only)

  • Documentación Oficial de This course Introduction to FinOps (LFS175x)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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Acerca del curso

This course will show you why more and more developers and companies have chosen TARS to build their services.

You will learn how to efficiently develop microservices programs using different programming languages and quickly deploy the corresponding services into applications.

Upon completion, you will wield a powerful skill for understanding microservices architecture and should be able to quickly build stable and reliable applications based on TARS.

TARS is a new generation distributed microservice applications framework designed to support multiple programming languages, including C++, Golang, Java, Node.js, PHP, and Python, which allows developers and enterprises to quickly build stable and reliable applications that run at scale.

Before taking this course, you should be familiar with:

  • Linux Command Line Interface (CLI)
  • Basic knowledge of Docker and Kubernetes
  • Basic knowledge of MySQL
  • Programming languages: C++, Golang, PHP, etc.

The recommended configuration of a development environment for the course is the following:

  • At least a bare metal or virtual machine with 2G+ memory.
  • OS can be Linux (recommended), MacOSX, or Windows.

Module 1: Introduction to Microservices and TARS

Module 2: TARS Environment Setup

Module 3: Fundamentals of TARS

Module 4: Hello World (Build your first service in TARS)

Module 5: System Configuration from the Graphical Interface

Final Exam (Verified Track only)

  • Documentación Oficial de This course Building Microservice Platforms with TARS (LFS153x)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
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Acerca del curso

This course exposes you to knowledge and skills needed to maintain security in dynamic, multi-project environments.

This course addresses security concerns for cloud production environments and covers topics related to the security container supply chain, discussing topics from before a cluster has been configured through deployment, and ongoing, as well as agile use, including where to find ongoing security and vulnerability information.

The course includes hands-on labs to build and secure a Kubernetes cluster, as well as monitor and log security events.

Preparation for the exam: Certified Kubernetes Security Specialist (CKS)

This course is designed as preparation for the Kubernetes Security Specialist (CKS) Exam, and will substantially increase students' ability to become certified.

To successfully complete the lab exercises in this course, access to a Linux server or Linux desktop/laptop is required. Access to a public cloud provider, or VirtualBox on your machine is also needed.

Detailed instructions to set up your lab environment are provided in the course.

Module 1: Course Introduction

Module 2: Cloud Security Overview

Module 3: Preparing to Install

Module 4: Installing the Cluster

Module 5: Securing the kube-apiserver

Module 6: Networking

Module 7: Workload Considerations 

Module 8: Issue Detection

Module 9: Domain Review

  • Documentación Oficial de This course Kubernetes Security Essentials (LFS260)

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Acerca del curso

In this course, you will learn the use cases for running compute in edge locations and about various supporting projects and foundations such as LF Edge and CNCF.

The course covers how to deploy applications to the edge with open source tools such as K3s and k3sup, and how those tools can be applied to low-power hardware such as the Raspberry Pi. You will learn the challenges associated with edge compute, such as partial availability and the need for remote access.

Through practical examples, students will gain experience of deploying applications to Kubernetes and get hands-on with object storage, MQTT and OpenFaaS. It also introduces the fleet management and GitOps models of deployment, and helps you understand messaging, and how to interface with sensors and real hardware.

Preparation for the exam: Certified Kubernetes Administrator (CKA)

This course will enable developers to learn about the growing impact the cloud native movement is having on modernizing edge deployments.

They will also learn the challenges of deploying Kubernetes on the edge through a concrete example via the k3s project.

  • You should be familiar with the Linux Operating System and how to use common CLI commands to pass arguments, make use of configuration files, and to configure networking.
  • A basic understanding or some prior experience with deploying applications to Kubernetes would be helpful to you.
  • You will need to be able to run Docker on your computer.

Module 1: The Case for Edge Compute

Module 2: The Edge Compute Landscape

Module 3: Scaling Down and System-on-Chip Devices

Module 4: K3s: What Is and Why Is It needed?

Module 5: Setting Up Your Own Lab Environment

Module 6: Deploying Real Workloads with the Kubernetes API

Module 7: Functions at the Edge

Module 8: Command & Control and Remote Access

Module 9: Deployment Strategies for Applications at the Edge

Module 10: Challenges with the Edge

Module 11: Continue Your Journey

Final Exam(Verified Track only)

  • Documentación Oficial de This course Introduction to Kubernetes on Edge with k3s (LFS156x)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
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Acerca del curso

This course begins by laying the foundation of DevSecOps, explaining the principles, practices, cultural aspects and tooling landscape. It then goes on to show you how to incorporate various practices into the Continuous Delivery pipeline: perform Software Composition Analysis (SCA) and add it to the Continuous Integration pipeline, perform static code analysis and project gating using SAST tools, implement security best practices while writing Dockerfiles to build images, scan container images for vulnerability, perform Dynamic Application Software Testing (DAST) on a live environment, set up a centralized vulnerability management system to provide visibility and alerting, and build a cloud native DevSecOps pipeline.

You will also use IaC effectively to enforce compliance, collect logs, analyze events to provide detection and monitoring of security issues, and learn to address cloud and container related risks. In order to make adoption of DevSecOps practices frictionless, this course focuses on usage of mostly open source software, at the same time providing enough flexibility to plug in a commercial alternative to match the implementation environment.

This course prepares you with real life professional skills to implement DevSecOps practices into the software development and delivery processes.

To make the most out of this course, you will need to:

  • Have working knowledge of Linux operating systems and the command line interface, Git, Docker, and Kubernetes.
  • Know how to build CI/CD pipelines, write Infrastructure-as-Code (IaC), run Ansible Playbooks, and understand observability concepts such as log management and monitoring.

Module 1: Course Introduction

Module 2: What Is DevSecOps?

Module 3: Setting Up the Lab Environment

Module 4: Building a DevOps Pipeline

Module 5: Securing the Supply Chain with SCA

Module 6: Static Application Security Testing (SAST)

Module 7: Auditing Container Images

Module 8: Secure Deployment and Dynamic Application Security Testing (DAST)

Module 9: System Security Auditing with IAC

Module 10: Securing Kubernetes Deployments

Module 11: Secrets Management with Vault

Module 12: Runtime Security Monitoring and Remediation

  • Documentación Oficial de This course Implementing DevSecOps (LFS262)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

This course will give you an overview of cloud native technologies, and then dives into container orchestration. You will review the high-level architecture of Kubernetes, understand the challenges of container orchestration and how to deliver and monitor your applications in distributed environments.

The course will also discuss how container orchestration differs from legacy environments and much more.

Preparation for the exam: Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA)

This course is designed as preparation for the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) exam, and will substantially increase students’ ability to become certified.

Before starting this course, you should be familiar with:

  • Linux concepts and command line – We recommend Introduction to Linux, a free edX course
  • Package managers
  • Git and GitHub
  • We recommend Introduction to Cloud Infrastructure Technologies, a free edX course, for an overview of the cloud landscape
  • We recommend  Introduction to Kubernetes, a free edX course, as a good start for your Kubernetes journey

Module 1: Course Introduction

Module 2: Cloud Native Architecture

Module 3: Container Orchestration

Module 4: Kubernetes Fundamentals

Module 5: Working with Kubernetes

Module 6: Cloud Native Application Delivery

Module 7: Cloud Native Observability

  • Documentación Oficial de This course Kubernetes and Cloud Native Essentials (LFS250)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

Upon completing this course, you will be able to discuss the various capabilities of the Cloud Foundry platform and the value it brings to custom software development teams.

You will also grasp the security and compliance implications of using a developer-focused platform such as Cloud Foundry. The course will help you articulate the difference between Cloud Foundry and infrastructure platforms like Kubernetes. The course will also help you understand the open-source model that governs the Cloud Foundry project.

This course prepares you to make informed decisions regarding development platform selection and use in custom software organizations. It helps you understand the needs of custom software organizations from the standpoint of developers, operators, and security and compliance teams.

In addition, this course highlights the challenges of developing and operating custom software applications throughout their lifecycle, and offers a perspective on what this process can look like for teams that select the right platform.

To make the most of this course, you will need:

  • Little to no Cloud Foundry experience.

Module 1: Introduction to Cloud Foundry

Module 2: Developer Concerns

Module 3: About the Project

Final Exam(Verified Track)

  • Documentación Oficial de This course Introduction to Cloud Foundry (LFD132x)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

In this course you will learn about installation of a multi-node Kubernetes cluster using kubeadm, and how to grow a cluster, choosing and implementing cluster networking, and various methods of application lifecycle management, including scaling, updates and roll-backs.

The course also covers configuring security both for the cluster as well as containers, managing storage available to containers, monitoring, logging and troubleshooting of containers and the cluster, configuring scheduling and affinity of container deployments, using Helm and Charts to automate application deployment, and understanding Federation for fault-tolerance and higher availability.

Preparation for the exam: Certified Kubernetes Administrator (CKA)

By the end of this course you will be prepared to install and configure a production-grade Kubernetes cluster, from network configuration to upgrades to making deployments available via services, and also handle the ongoing tasks necessary for Kubernetes administration.

This course also serves as preparation for the CKA certification exam.

Students should have an understanding of Linux administration skills, comfortable using the command line.

Must be able to edit files using a command-line text editor.

Modulo 1:Introduction

  • Linux Foundation
  • Linux Foundation Training
  • Linux Foundation Certifications
  • Linux Foundation Digital Badges
  • Laboratory Exercises, Solutions and Resources
  • E-Learning Course: LFS258
  • Distribution Details
  • Labs

Modulo 2:Basics of Kubernetes

  • Define Kubernetes
  • Cluster Structure
  • Adoption
  • Project Governance and CNCF
  • Labs

Modulo 3:Installation and Configuration

  • Getting Started With Kubernetes
  • Minikube
  • kubeadm
  • More Installation Tools
  • Labs

Modulo 4:Kubernetes Architecture

  • Kubernetes Architecture
  • Networking
  • Other Cluster Systems
  • Labs

Modulo 5:APIs and Access

  • API Access
  • Annotations
  • Working with A Simple Pod
  • kubectl and API
  • Swagger and OpenAPI
  • Labs

Modulo 6:API Objects

  • API Objects
  • The v1 Group
  • API Resources
  • RBAC APIs
  • Labs

Modulo 7:Managing State With Deployments

  • Deployment Overview
  • Managing Deployment States
  • Deployments and Replica Sets
  • DaemonSets
  • Labels
  • Labs

Modulo 8:Volumes and Data

  • Volumes Overview
  • Volumes
  • Persistent Volumes
  • Rook
  • Passing Data To Pods
  • ConfigMaps
  • Labs

Modulo 9:Services

  • Overview
  • Accessing Services
  • DNS
  • Labs

Modulo 10:Ingress

  • Overview
  • Ingress Controller
  • Ingress Rules
  • Service Mesh
  • Labs

Modulo 11:Scheduling

  • Overview
  • Scheduler Settings
  • Policies
  • Affinity Rules
  • Taints and Tolerations
  • Labs

Modulo 12:Logging and Troubleshooting

  • Overview
  • Troubleshooting Flow
  • Basic Start Sequence
  • Monitoring
  • Plugins
  • Logging
  • Troubleshooting Resources
  • Labs

Modulo 13:Custom Resource Definition

  • Overview
  • Custom Resource Definitions
  • Aggregated APIs
  • Labs

Modulo 14:Helm

  • Overview
  • Helm
  • Using Helm
  • Labs

Modulo 15:Security

  • Overview
  • Accessing the API
  • Authentication and Authorization
  • Admission Controller
  • Pod Policies
  • Network Policies
  • Labs

Modulo 16:High Availability

  • Overview
  • Stacked Database
  • External Database
  • Labs

Modulo 17:Closing and Evaluation Survey

  • Evaluation Survey

Modulo 18:Appendices

Modulo 19:Domain Review

  • CKA Exam
  • Exam Domain Review

  • Documentación Oficial de This courseKubernetes Administration (LFS458)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

Certified Kubernetes Administrator (CKA)

Esta certificación incluye:

En el curso Kubernetes Fundamentals (LFS258) aprenderás a utilizar la plataforma de gestión de contenedores que utilizan empresas como Google para gestionar su infraestructura de aplicaciones. Aprenderás a instalar y configurar un clúster de Kubernetes de nivel de producción, desde la configuración de la red hasta las actualizaciones y la disponibilidad de implementaciones a través de servicios. El curso también enseña principios clave, como pods, implementaciones, conjuntos de réplicas y servicios, y te brindará la información necesaria para que puedas comenzar a utilizar Kubernetes por tu cuenta.

Una vez completado este curso, estarás preparado para superar el examen y obtener tu certificación Certified Kubernetes Administrator (CKA).

Certificación Certified Kubernetes Administrator (CKA)

El examen de certificación está incluido en este curso.

Esta certificación está diseñada para administradores de Kubernetes, administradores de la nube y otros profesionales de TI que administren instancias de Kubernetes.

  • Demostrar la capacidad de realizar una instalación básica, así como configurar y administrar clústeres de Kubernetes de nivel de producción.
  • Comprender conceptos clave como redes, almacenamiento, seguridad, mantenimiento, registro y monitoreo de Kubernetes, ciclo de vida de la aplicación, resolución de problemas, primitivas de objetos API.
  • Adquirir la capacidad de establecer casos de uso básicos para usuarios finales.
  • Completar el curso Kubernetes Fundamentals (LFS258) y prepararte para el examen Certified Kubernetes Administrator (CKA).

Estar familiarizado con:

  • Conceptos de Linux y línea de comandos.
  • Administradores de paquetes.
  • Git y GitHub.

  • Módulo 1: Course Introduction
  • Módulo 2: Basics of Kubernetes
  • Módulo 3: Installation and Configuration
  • Módulo 4: Kubernetes Architecture
  • Módulo 5: APIs and Access
  • Módulo 6: OPI Objects
  • Módulo 7: Managing State with Deployments
  • Módulo 8: Volumes and Data
  • Módulo 9: Services
  • Módulo 10: Helm
  • Módulo 11: Ingress
  • Módulo 12: Scheduling
  • Módulo 13: Logging and Troubleshooting
  • Módulo 14: Custom Resource Definitions
  • Módulo 15: Security
  • Módulo 16: High Availability
  • Módulo 17: Exam Domain Review

Documentación oficial del curso Kubernetes Fundamentals (LFS258).

  • Formador certificado por The Linux Foundation.
  • 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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Acerca del curso

Certified Kubernetes Application Developer

Esta certificación incluye:

En el curso Kubernetes for Developers (LFD259) aprenderás a contener, alojar, implementar y configurar una aplicación en un clúster de varios nodos. Comenzando con una secuencia de comandos de Python simple, definirás los recursos de la aplicación y utilizarás las primitivas principales para crear, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones escalables en Kubernetes. Al trabajar con complementos de red, seguridad y almacenamiento en la nube, estarás expuesto a muchas de las funciones necesarias para implementar una aplicación en un entorno de producción.

Una vez completado este curso, estarás preparado para superar el examen y obtener tu certificación Certified Kubernetes Application Developer (CKAD).

Certificación Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

El examen de certificación está incluido en este curso.

Esta certificación está dirigida a ingenieros de Kubernetes, ingenieros de la nube y otros profesionales de TI responsables de crear, implementar y configurar aplicaciones nativas de la nube con Kubernetes.

  • Diseñar, crear e implementar aplicaciones nativas de la nube para Kubernetes.
  • Definir los recursos de la aplicación y usar las primitivas básicas de Kubernetes para crear/migrar, configurar, exponer y observar aplicaciones escalables.
  • Adquirir conocimiento práctico de los tiempos de ejecución de contenedores y la arquitectura de microservicios.
  • Trabajar con imágenes de contenedores (compatibles con OCI).
  • Aplicar conceptos y arquitecturas de aplicaciones nativas de la nube.
  • Trabajar con definiciones de recursos de Kubernetes y validarlas.
  • Completar el curso Kubernetes for Developers (LFD259) y prepararte para el examen Certified Kubernetes Application Developer (CKAD).

Estar familiarizado con:

  • Conceptos de Linux y línea de comandos.
  • Administradores de paquetes.
  • Git y GitHub.

  • Módulo 1: Course Introduction
  • Módulo 2: Kubernetes Architecture
  • Módulo 3: Build
  • Módulo 4: Design
  • Módulo 5: Deployment Configuration
  • Módulo 6: Understanding Security
  • Módulo 7: Exposing Applications
  • Módulo 8: Application Troubleshooting

Documentación oficial del curso Kubernetes for Developers (LFD259).

  • Formador certificado por The Linux Foundation.
  • 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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Acerca del curso

Certified Kubernetes Security Specialist (CKS)

Esta certificación incluye:

En el curso Kubernetes Security Essentials (LFS260) adquirirás el conocimiento y las habilidades necesarios para mantener la seguridad en entornos dinámicos de múltiples proyectos. Este curso aborda las preocupaciones de seguridad para los entornos de producción en la nube y cubre temas relacionados con la cadena de suministro de contenedores de seguridad, analizando temas anteriores a la configuración de un clúster a través de la implementación y el uso continuo y ágil, incluyendo dónde encontrar información continua sobre seguridad y vulnerabilidad. El curso incluye laboratorios prácticos para crear y asegurar un clúster de Kubernetes, así como monitorear y registrar eventos de seguridad.

Una vez completado este curso, estarás preparado para superar el examen y obtener tu certificación Certified Kubernetes Security Specialist (CKS).

Certificación Certified Kubernetes Security Specialist (CKS)

El examen de certificación está incluido en este curso.

Esta certificación está dirigido a profesionales que tengan su certificación Certified Kubernetes Administrator (CKA) y que hayan demostrado competencia en una amplia gama de mejores prácticas para proteger las aplicaciones basadas en contenedores y las plataformas de Kubernetes durante la construcción, la implementación y el tiempo de ejecución.

  • Adquirir las habilidades necesarias para proteger las aplicaciones basadas en contenedores y las plataformas de Kubernetes durante la construcción, la implementación y el tiempo de ejecución, y para realizar estas tareas en un entorno profesional.
  • Completar el curso Kubernetes Security Essentials (LFS260) y prepararte para el examen Certified Kubernetes Security Specialist (CKS).

Módulo 1: Course Introduction
Módulo 2: Cloud Security Overview
Módulo 3: Preparing to Install
Módulo 4: Installing the Cluster
Módulo 5: Securing the kube-apiserver
Módulo 6: Networking
Módulo 7: Workload Considerations
Módulo 8: Issue Detection
Módulo 9: Domain Review

Documentación oficial del curso Kubernetes Security Essentials (LFS260).

  • Formador certificado por The Linux Foundation.
  • 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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Acerca del curso

In this course, you will learn how to design, deploy and maintain a network running under Linux; how to administer the network services; the skills to create and operate a network in any major Linux distribution; how to securely configure the network interfaces; and how to deploy and configure file, web, email and name servers.

This 100% online self-paced course is designed to give a good foundation and advance your IT career in Linux.

Students should be familiar with the concepts presented in Essentials of Linux System Administration (LFS201) course.

Module 1: Course Introduction

Module 2: Linux Networking (Concepts and Review)

Module 3: Network Configuration

Module 4: Network Troubleshooting and Monitoring

Module 5: Remote Access

Module 6: Domain Name Service

Module 7: HTTP Servers

Module 8: Advanced HTTP Servers

Module 9: Email Servers

Module 10: File Sharing

Module 11: Advanced Networking

Module 12: HTTP Caching

Module 13: Network File Systems

Module 14: Introduction to Network Security

Module 15:  Firewalls

Module 16: High Availability

Module 17: Databases

Module 18: System Log

Module 19:  Package Management

  • Documentación Oficial de This course Linux Networking and Administration (LFS211)

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Acerca del curso

You’ll learn how to administer, configure and upgrade Linux systems running one of the three major Linux distribution families (Red Hat, SUSE, Debian/Ubuntu).

You’ll also learn all the tools and concepts you need to efficiently build and manage a production Linux infrastructure.

Preparation for the exam: Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

The topics covered are directly aligned with the knowledge domains tested by the Linux Foundation Certified Systems Administrator (LFCS) exam, and will substantially increase students’ ability to become certified.

Basic knowledge of Linux, including installing Linux and using the command line is helpful, but not required. If you don’t have any Linux experience, we highly recommend the free Introduction to Linux course on edX.

Module 1: Course Introduction

Module 2: Linux Filesystem Tree Layout

Module 3: Processes

Module 4: Signals

Module 5: Package Management Systems

Module 6: RPM

Module 7: DPKG

Module 8: Yum

Module 9: Zypper

Module 10: APT

Module 11: System Monitoring

Module 12: Process Monitoring

Module 13: Memory: Monitoring Usage and Tuning

Module 14: II/O Monitoring and Tuning

Module 15: I/O Scheduling

Module 16: Linux Filesystems and the VFS

Module 17: Disk Partitioning

Module 18: Filesystem Features: Attributes, Creating, Checking, Mounting

Module 19: Filesystem Features: Swap, Quotas, Usage

Module 20: Th ext2/ext3/ext4 Filesystems

Module 21: The XFS and btrfs Filesystems

Module 22: Encrypting Disks

Module 23: Logical Volume Management (LVM)

Module 24: RAID

Module 25: Kernel Services and Configuration

Module 26: Kernel Modules

Module 27: Devices and udev

Module 28: Virtualization Overview

Module 29: Containers Overview

Module 30: User Account Management

Module 31: Group Management

Module 32: File Permissions and Ownership

Module 33: Pluggable Authentication Modules (PAM)

Module 34: Network Addresses

Module 35: Network Devices and Configuration

Module 36: Firewalls

Module 37: System Startup and Shutdown

Module 38: GRUB

Module 39: System Init: systemd, SystemV and Upstart

Module 40: Backup and Recovery Methods

Module 41: Linux Security Modules

Module 42: Local System Security

Module 43: Basic Troubleshooting

Module 44: System Rescue

  • Documentación Oficial de This course Essentials of Linux System Administration (LFS201)

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The two-hour exam tests your skills from debugging Node.js to managing asynchronous operations to controlling processes. It tests knowledge and skills that an experienced Node.js application developer would be expected to possess.

The exam is performance-based and includes items simulating on-the-job scenarios.

Preparation for the exam:

OpenJS Node.js Application Developer (JSNAD)

JSNAD certification demonstrates the ability to perform tasks in real world-type environments, giving employers confidence that the certificant possesses a broad range of skills around JavaScript and related technologies.

Passing a performance-based exam demonstrates the candidate's ability to perform challenging real world tasks under time constraints.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1: Introduction to Open Source Development, Git, and Linux (LFD201)

Modulo 2: FDC3: Interoperability for the Financial Desktop (LFS177x)

Modulo 3: Introduction to WebAssembly (LFD133x)

Modulo 4: WebAssembly Actors: From Cloud to Edge (LFD134x)

Modulo 5: Introduction to Node.js (LFW111x)

Modulo 6: Node.js Application Development (LFW211)

Modulo 7: OpenJS Node.js Application Developer (JSNAD)

  • Documentación Oficial de The OpenJS Node.js Application Developer (JSNAD)

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Acerca del curso

A Certified IT Associate will confirm early proficiency and aptitude in the IT field.

The exam is intended to integrate with other qualifications and provides a stepping stone to more advanced credentials.

Preparation for the exam:

Linux Foundation Certified IT Associate (LFCA)

LFCA will test candidates' knowledge of fundamental IT concepts including operating systems, software application installation and management, hardware installation, use of the command line and basic programming, basic networking functions, security best practices, and other related topics to validate their capability and preparedness for an entry-level IT position.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1:ntroduction to Linux (LFS101x)

Modulo 2:Introducción a Linux (LF-UPV-101x)

Modulo 3:Introduction to DevOps and Site Reliability Engineering (LFS162x)

Modulo 4:Introduction to Cloud Infrastructure Technologies (LFS151x)

Modulo 5:A Beginner’s Guide to Open Source Software Development (LFD102)

Modulo 6:Open Source Licensing Basics for Software Developers (LFC191)

Modulo 7:Secure Software Development: Requirements, Design, and Reuse (LFD104x)

Modulo 8:Secure Software Development: Implementation (LFD105x)

Modulo 9:Secure Software Development: Verification and More Specialized Topics (LFD106x)

Modulo 10:Fundamentals of Open Source IT and Cloud Computing (LFS200)

Modulo 11:Linux Foundation Certified IT Associate (LFCA)

Modulo 12:Essentials of Linux System Administration (LFS201)

Modulo 13:Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

Modulo 14:Linux Networking and Administration (LFS211)

Modulo 15:Linux Security Fundamentals (LFS216)

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Acerca del curso

The certification covers FinOps fundamentals and an overview of key concepts in each of the three sections of the FinOps lifecycle: Inform, Optimize and Operate.

Preparation for the exam:

FinOps Certified Practitioner (FOCP)

A FinOps Certified Practitioner will bring a strong understanding of FinOps, its Principles, Capabilities and how to support and manage the FinOps Lifecycle to manage cost and usage of Cloud in your organization.

They will have an understanding of key concepts such as networking, storage, security, maintenance, logging and monitoring, application lifecycle, troubleshooting, API object primitives and the ability to establish basic use-cases for end users.

  • Understand the basics of how cloud computing works, know the key services on your cloud providers, including their common use cases, and have a basic understanding of billing and pricing models.
  • Be able to describe the basic value proposition of running in cloud and understand the core concept of using a pay-as-you-go consumption model.
  • Have a base level of knowledge of at least one of the three main public cloud providers (AWS, Azure, Google Cloud). For AWS, we recommend AWS Business Professional training or, even better, the AWS Cloud Practitioner certification. For Google, check out the Google Cloud Platform Fundamentals course. For Azure, try the Azure Fundamentals learning path. Each can usually be completed in a full-day workshop.

Modulo 1: Introduction to Linux (LFS101x)

Modulo 2: Introduccion a Linux (LF-UPV-101x)

Modulo 3: Fundamentals of Open Source IT and Cloud Computing (LFS200)

Modulo 4:Linux Foundation Certified IT Associate (LFCA)

Modulo 5:Introduction to Cloud Infrastructure Technologies (LFS151x)

Modulo 6: Introduction to Kubernetes (LFS158x)

Modulo 7: Building Microservice Platforms with TARS (LFS153x)

Modulo 8: Introduction to Cloud Foundry (LFD132x)

Modulo 9: Essentials of Linux System Administration (LFS201)

Modulo 10: Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

Modulo 11:Cloud Foundry for Developers (LFD232)

Modulo 12:Cloud Foundry Certified Developer (CFCD)

Modulo 13:Containers Fundamentals (LFS253)

Modulo 14: Kubernetes and Cloud Native Essentials (LFS250)

Modulo 15:Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA)

Modulo 16:Kubernetes Fundamentals (LFS258)

Modulo 17:Introduction to Kubernetes on Edge with k3s (LFS156x)

Modulo 18: Introduction to Serverless on Kubernetes (LFS157x)

Modulo 19:Certified Kubernetes Administrator (CKA)

Modulo 20:Monitoring Systems and Services with Prometheus (LFS241)

Modulo 21: Cloud Native Logging with Fluentd (LFS242)

Modulo 22: Service Mesh Fundamentals (LFS243)

Modulo 23: Managing Kubernetes Applications with Helm (LFS244)

Modulo 24: Containers for Developers and Quality Assurance (LFD254)

Modulo 25: GitOps: Continuous Delivery on Kubernetes with Flux (LFS269)

Modulo 26:Kubernetes for Developers (LFD259)

Modulo 27: Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

Modulo 28: Certified Kubernetes Security Specialist (CKS)

Modulo 29:

Certified TARS Application Developer (CTAD)

  • Documentación Oficial de The FinOps Certified Practitioner (FOCP)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

Preparation for the exam:

Certified TARS Application Developer (CTAD)

The CTAD demonstrates candidates’ knowledge about developing and maintaining microservices in the TARS Framework.

    The specific areas include:

  • installing and operating TARS in Docker, Kubernetes, or from source code;
  • creating a microservices application using the TARS Framework in a chosen programming language;
  • and awareness of the functions/plugins available to maintain or scale up microservices applications in TARS.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1: Introduction to Linux (LFS101x)

Modulo 2: Introduccion a Linux (LF-UPV-101x)

Modulo 3: Fundamentals of Open Source IT and Cloud Computing (LFS200)

Modulo 4:Linux Foundation Certified IT Associate (LFCA)

Modulo 5:Introduction to Cloud Infrastructure Technologies (LFS151x)

Modulo 6: Introduction to Kubernetes (LFS158x)

Modulo 7: Building Microservice Platforms with TARS (LFS153x)

Modulo 8: Introduction to Cloud Foundry (LFD132x)

Modulo 9: Essentials of Linux System Administration (LFS201)

Modulo 10: Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

Modulo 11:Cloud Foundry for Developers (LFD232)

Modulo 12:Cloud Foundry Certified Developer (CFCD)

Modulo 13:Containers Fundamentals (LFS253)

Modulo 14: Kubernetes and Cloud Native Essentials (LFS250)

Modulo 15:Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA)

Modulo 16:Kubernetes Fundamentals (LFS258)

Modulo 17:Introduction to Kubernetes on Edge with k3s (LFS156x)

Modulo 18: Introduction to Serverless on Kubernetes (LFS157x)

Modulo 19:Certified Kubernetes Administrator (CKA)

Modulo 20:Monitoring Systems and Services with Prometheus (LFS241)

Modulo 21: Cloud Native Logging with Fluentd (LFS242)

Modulo 22: Service Mesh Fundamentals (LFS243)

Modulo 23: Managing Kubernetes Applications with Helm (LFS244)

Modulo 24: Containers for Developers and Quality Assurance (LFD254)

Modulo 25: GitOps: Continuous Delivery on Kubernetes with Flux (LFS269)

Modulo 26:Kubernetes for Developers (LFD259)

Modulo 27: Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

Modulo 28: Certified
Kubernetes Security Specialist (CKS)

Modulo 29:

Certified TARS Application Developer (CTAD)

  • Documentación Oficial de The Certified TARS Application Developer (CTAD)

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Acerca del curso

A certified KCNA will confirm conceptual knowledge of the entire cloud native ecosystem, particularly focusing on Kubernetes.

The KCNA exam is intended to prepare candidates to work with cloud native technologies and pursue further CNCF credentials, including CKA, CKAD, and CKS.

Preparation for the exam:

Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA)

KCNA will demonstrate a candidate’s basic knowledge of Kubernetes and cloud-native technologies, including how to deploy an application using basic kubectl commands, the architecture of Kubernetes (containers, pods, nodes, clusters), understanding the cloud-native landscape and projects (storage, networking, GitOps, service mesh), and understanding the principles of cloud-native security.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1: Introduction to Linux (LFS101x)

Modulo 2: Introduccion a Linux (LF-UPV-101x)

Modulo 3: Fundamentals of Open Source IT and Cloud Computing (LFS200)

Modulo 4:Linux Foundation Certified IT Associate (LFCA)

Modulo 5:Introduction to Cloud Infrastructure Technologies (LFS151x)

Modulo 6: Introduction to Kubernetes (LFS158x)

Modulo 7: Building Microservice Platforms with TARS (LFS153x)

Modulo 8: Introduction to Cloud Foundry (LFD132x)

Modulo 9: Essentials of Linux System Administration (LFS201)

Modulo 10: Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

Modulo 11:Cloud Foundry for Developers (LFD232)

Modulo 12:Cloud Foundry Certified Developer (CFCD)

Modulo 13:Containers Fundamentals (LFS253)

Modulo 14: Kubernetes and Cloud Native Essentials (LFS250)

Modulo 15:Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA)

Modulo 16:Kubernetes Fundamentals (LFS258)

Modulo 17:Introduction to Kubernetes on Edge with k3s (LFS156x)

Modulo 18: Introduction to Serverless on Kubernetes (LFS157x)

Modulo 19:Certified Kubernetes Administrator (CKA)

Modulo 20:Monitoring Systems and Services with Prometheus (LFS241)

Modulo 21: Cloud Native Logging with Fluentd (LFS242)

Modulo 22: Service Mesh Fundamentals (LFS243)

Modulo 23: Managing Kubernetes Applications with Helm (LFS244)

Modulo 24: Containers for Developers and Quality Assurance (LFD254)

Modulo 25: GitOps: Continuous Delivery on Kubernetes with Flux (LFS269)

Modulo 26:Kubernetes for Developers (LFD259)

Modulo 27: Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

Modulo 28: Certified
Kubernetes Security Specialist (CKS)

Modulo 29:

Certified TARS Application Developer (CTAD)

  • Documentación Oficial de The Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

A candidate looking to begin preparations for the RVFA certification should already have familiarity with Git, High-Level Programming Languages (C), Debuggers (GDB), and System Architecture.

An RVFA candidate will have programming or design experience and may have completed computer science, software engineering, computer engineering, or electrical engineering coursework.

Preparation for the exam:

RISC-V Foundational Associate (RVFA)

An RVFA will have demonstrated skills and knowledge relating to the RISC-V ISA (Instruction Set Architecture), including basic architecture and terminology. In addition, an RVFA candidate understands Embedded Hardware Design, including Internet of Things (IoT), industrial, medical, and automotive applications.

RVFA certificate holders have demonstrated the ability to write, debug, optimize, and compile code in RISC-V Assembly Language, as well as the ability to use toolchains (GCC, LLVM) and understand RISC-V calling conventions.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1: Introduction to Linux (LFS101x)

Modulo 2: Introduccion a Linux (LF-UPV-101x)

Modulo 3: Fundamentals of Open Source IT and Cloud Computing (LFS200)

Modulo 4:Linux Foundation Certified IT Associate (LFCA)

Modulo 5:Introduction to Cloud Infrastructure Technologies (LFS151x)

Modulo 6: Introduction to Kubernetes (LFS158x)

Modulo 7: Building Microservice Platforms with TARS (LFS153x)

Modulo 8: Introduction to Cloud Foundry (LFD132x)

Modulo 9: Essentials of Linux System Administration (LFS201)

Modulo 10: Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

Modulo 11:Cloud Foundry for Developers (LFD232)

Modulo 12:Cloud Foundry Certified Developer (CFCD)

Modulo 13:Containers Fundamentals (LFS253)

Modulo 14: Kubernetes and Cloud Native Essentials (LFS250)

Modulo 15:Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA)

Modulo 16:Kubernetes Fundamentals (LFS258)

Modulo 17:Introduction to Kubernetes on Edge with k3s (LFS156x)

Modulo 18: Introduction to Serverless on Kubernetes (LFS157x)

Modulo 19:Certified Kubernetes Administrator (CKA)

Modulo 20:Monitoring Systems and Services with Prometheus (LFS241)

Modulo 21: Cloud Native Logging with Fluentd (LFS242)

Modulo 22: Service Mesh Fundamentals (LFS243)

Modulo 23: Managing Kubernetes Applications with Helm (LFS244)

Modulo 24: Containers for Developers and Quality Assurance (LFD254)

Modulo 25: GitOps: Continuous Delivery on Kubernetes with Flux (LFS269)

Modulo 26:Kubernetes for Developers (LFD259)

Modulo 27: Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

Modulo 28: Certified Kubernetes Security Specialist (CKS)

Modulo 29:

Certified TARS Application Developer (CTAD)

  • Documentación Oficial de The RISC-V Foundational Associate (RVFA)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

This course will teach you how to use the container management platform used by companies like Google to manage their application infrastructure.

You will learn how to install and configure a production-grade Kubernetes cluster, from network configuration to upgrades to making deployments available via services.

The course also distills key principles, such as pods, deployments, replicasets, and services, and will give you enough information so that you can start using Kubernetes on your own.

Preparation for the exam: Kubernetes Certified Administrator (CKA)

This course is designed as preparation for the Kubernetes Certified Administrator (CKA) Exam, and will substantially increase students' ability to become certified.

Before starting this course, you should be familiar with:

Module 1: Course Introduction

Module 2: Basics of Kubernetes

Module 3: Installation and Configuration

Module 4: Kubernetes Architecture

Module 5: APIs and Access

Module 6: API Objects

Module 7: Managing State with Deployments

Module 8: Volumes and Data

Module 9: Services

Module 10: Helm

Module 11: Ingress

Module 12: Scheduling

Module 13: Logging and Troubleshooting

Module 14: Custom Resource Definitions

Module 15: Security

Module 16: High Availability

Module 17: Exam Domain Review

  • Documentación Oficial de This course Kubernetes Fundamentals (LFS258)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

In this course, you will explore the full range of Fluentd operations and features, from installing Fluentd as a native process to running Fluentd in a container, and from using Fluentd as a simple log forwarder to using Fluentd as a sophisticated log aggregator and processor.

Upon completion, you will have the skills necessary to deploy Fluentd in a wide range of production settings.

Upon completion of this course, you will have the skills necessary to deploy Fluentd in a wide range of production settings.

To best benefit from this course you should have:

  • Some familiarity with logging and log management is helpful
  • Familiarity with Linux system administration
  • Labs require a minimal Ubuntu 20.04 system with Docker installed.

Module 1: Course Introduction

Module 2: Fluentd and Unified Logging

Module 3: luentd Configuration

Module 4: Extending Fluent with Plugins

Module 5: Filtering Data and Creating Pipelines

Module 6: Parsing and Formatting Data

Module 7: Effective Configuration Design Using Labels and Includes

Module 8: Multi-instance Deployments with Fluentd

Module 9: Monitoring the Unified Logging Layer

Module 10: Debugging, Tuning, and Securing Fluentd Configurations

Module 11:  Introduction to Fluent Bit

  • Documentación Oficial de This course Cloud Native Logging with Fluentd (LFS242)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

This course will help you build a solid foundation on container technologies. After completing this course, you should be able to do container and image operations with different container runtimes, manage network and storage (volumes) with containers, build and run multi-container applications with Docker, Docker APIs, etc.

This course prepares you to work with containers to bundle an application with all its dependencies and deploy it on the platform of our choice, be it Bare-Metal, VM, Cloud, etc.

Once you have learned the basics with the course, you will be able to take on more advanced topics, like Docker Swarm and Kubernetes, with ease.

To best benefit from this course you should have:

  • Access to a workstation that has Linux, Mac, or Windows installed
  • Familiarity with the command line
  • Basic understanding of the Cloud

Module 1: Course Introduction

Module 2: Virtualization Fundamentals

Module 3: Virtualization Mechanisms

Module 4: Container Standards and Runtimes

Module 5: Image Operations

Module 6: Container Operations

Module 7: Building Container Images

Module 8: Container Networking

Module 9:  Container Storage

Module 10: Runtime and Containers Security

  • Documentación Oficial de This course Containers Fundamentals (LFS253)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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Acerca del curso

This course leads new Prometheus users through many of its major features, best practices, and use cases.

It covers aspects including setting up and using Prometheus,monitoring components and services, querying, alerting, using Prometheus with Kubernetes and more.

This course will prepare you to use Prometheus to gain better insight into your systems and services and define more precise and meaningful alerts.

To get the most out of this course, you should have:

  • Basic experience with Linux/Unix system administration
  • Familiarity with common shell commands, such as ls, cd, curl, etc.
  • Some knowledge and/or development experience in Go and Python
  • Some experience working with Kubernetes.

Module 1: Course Introduction

Module 2: Introduction to Systems and Service Monitoring

Module 3: Introduction to Prometheus

Module 4: Installing and Setting Up Prometheus

Module 5: Basic Querying

Module 6: Dashboarding

Module 7: Monitoring Host Metrics

Module 8: Monitoring Container Metrics

Module 9:  Instrumenting Code

Module 10: Building Exporters

Module 11:   Advanced Querying

Module 12: Relabeling

Module 13: Service Discovery

Module 14: Blackbox Monitoring

Module 15:  Pushing Data

Module 16: Alerting

Module 17: Making Prometheus Highly Available

Module 18: Recording Rules

Module 19: Scaling Prometheus Deployments

Module 20: Prometheus and Kubernetes

Module 21:  Local Storage

Module 22: Remote Storage Integrations

Module 23: Transitioning From and Integrating with Other Monitoring Systems

Module 24: Monitoring and Debugging Prometheus

  • Documentación Oficial de This course Monitoring Systems and Services with Prometheus (LFS241)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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Acerca del curso

The course introduces the challenges of distributed systems, strategies for managing these challenges, and the architecture of service meshes. It also covers key concepts such as data plane vs. control plane and the evolution of ingress.

After completing this course, you will be prepared to roll out and manage microservice architectures and distributed systems.

To make the most of this course, you will need to have:

  • Experience with Kubernetes and Docker
  • Familiarity with command line tools
  • Experience with Linux systems

Module 1: Course Introduction

Module 2: Cloud Native Apps

Module 3: Resilience for Distributed Systems

Module 4: Service Mesh Data Planes and Control Planes

Module 5: Service Mesh Fundamentals

Module 6: Service Mesh Standards

Module 7: Using Service Mesh to Debug and Mitigate App Failures

  • Documentación Oficial de This course Service Mesh Fundamentals (LFS243)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • Más de 5 años de experiencia profesional
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Acerca del curso

This course is designed to equip developers with a valuable, marketable skill set across all Cloud Foundry certified platform distributions.

You will learn how to use Cloud Foundry to deploy, troubleshoot and manage applications.

In addition, you will learn the advantages of the platform and the best practices it implements, providing you the right skills to run production workloads in Cloud Foundry.

Preparation for the exam: Cloud Foundry Certified Developer (CFCD)

Topics covered in this course directly align with the knowledge domains tested by the Cloud Foundry Certified Developer exam and will substantially increase students’ ability to become certified.

To make the most of this course, you should have the following

  • Familiarity with command line tools
  • Basic familiarity with cloud computing concepts
  • Coding is not required.

Our free Introduction to Cloud Foundry and Cloud Native Software Architecture (LFS132x) course is useful preparation for this course.

Module 1: Course Introduction

Module 2: Getting Started

Module 3: Core Concepts

Module 4: Application Basics

Module 5: Application Lifecycle

Module 6: Services

Module 7: Domains and Routing

Module 8: Advanced Concepts

  • Documentación Oficial de This course Cloud Foundry for Developers (LFD232)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • Más de 5 años de experiencia profesional
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Acerca del curso

In this course, you will learn about the open container ecosystem and how to run, operate and troubleshoot containers. You will also learn how to build container images and use tools such as Buildah, Podman and Skopeo. You will become familiar with the basics of container networking and explore different storage concepts.

The course will also teach you how to build and deploy a microservices stack with Docker Compose as well as how to deploy containers in production. It will also discuss Kubernetes key concepts and walk you through the process of writing Kubernetes native pipelines with Tekton.

Upon completion of this course, you should be able to package and deliver applications as containers, master the art of writing Dockerfiles, and use containers technology for quality assurance to deploy container-based workloads in development, QA and production environments with technologies such as Docker Compose, Kubernetes, GitOps, etc.

  • Familiarity with development practices including continuous integration and revision control
  • Understanding of cloud native/microservices applications
  • Google Cloud Account
  • Laptop/desktop with any OS
  • Minimum memory: 8GB
  • CPUs: 4
  • Core disk space: 10GB 
  • Docker Desktop (comes with Kubernetes)
  • Internet connection

Module 1: Course Introduction

Module 2: Introduction to Open Container Ecosystem

Module 3: Run and Operate Containers

Module 4: Building Container Images

Module 5: Advanced Image Building and Distribution

Module 6: Developing with Alternative Tools - Buildah, Podman, Skopeo

Module 7: Container Networking and Storage

Module 8: Building and Deploying Microservices Stack with Docker Compose

Module 9:  Mini Project 1

Module 10: Beyond Development - Deploying Containers in Production

Module 11: Kubernetes - Pods, Namespaces and ReplicaSets

Module 12: Kubernetes - Services, Deployments, Storage

Module 13: Mini Project 2

Module 14: Kubernetes Native CI/CD

  • Documentación Oficial de This course Containers for Developers and Quality Assurance (LFD254)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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

Documentación oficial para el curso Architecting with Google Cloud Design and Process.

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Acerca del curso

En el curso Machine Learning on Google Cloud aprenderás a:

Este curso está dirigido, principalmente, a los siguientes participantes:

  • Aspirantes a analistas de datos de machine learning, científicos de datos e ingenieros de datos.
  • Personas que deseen aprender sobre machine learning mediante Vertex AI AutoML, BQML, Feature Store, Workbench, Dataflow, Vizier para el ajuste de hiperparámetros, y TensorFlow/Keras.

  • Crear, entrenar e implementar un modelo de machine learning sin escribir una sola línea de código usando Vertex AI AutoML.
  • Comprender cuándo usar AutoML y Big Query ML.
  • Crear conjuntos de datos gestionados por Vertex AI.
  • Agregar funciones a una Feature Store.
  • Describir Analytics Hub, Dataplex y Data Catalog.
  • Describir el ajuste de hiperparámetros con Vertex Vizier y cómo se puede utilizar para mejorar el rendimiento del modelo.
  • Crear un cuaderno administrado por el usuario de Vertex AI Workbench, un trabajo de capacitación personalizado y luego implementarlo usando un contenedor Docker.
  • Describir predicciones por lotes y en línea, y monitoreo de modelos.
  • Describir cómo mejorar la calidad de los datos.
  • Realizar análisis de datos exploratorios.
  • Construir y entrenar modelos de aprendizaje supervisado.
  • Optimizar y evaluar modelos utilizando funciones de pérdida y métricas de rendimiento.
  • Crear conjuntos de datos de prueba, evaluación y entrenamiento repetibles y escalables.
  • Implementar modelos ML usando TensorFlow/Keras.
  • Describir cómo representar y transformar características.
  • Comprender los beneficios de utilizar la ingeniería de funciones.
  • Explicar Vertex AI Pipelines.

  • Estar familiarizado con los conceptos básicos de machine learning.
  • Tener un dominio básico de un lenguaje de secuencias de comandos, preferiblemente Python.

Curso 1: How Google Does Machine Learning

What are best practices for implementing machine learning on Google Cloud? What is Vertex AI and how can you use the platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models without writing a single line of code? What is machine learning, and what kinds of problems can it solve?

Google thinks about machine learning slightly differently: it’s about providing a unified platform for managed datasets, a feature store, a way to build, train, and deploy machine learning models without writing a single line of code, providing the ability to label data, create Workbench notebooks using frameworks such as TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch, R, and others. Our Vertex AI Platform also includes the ability to train custom models, build component pipelines, and perform both online and batch predictions. We also discuss the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and consider why it is important to not skip the phases. We end with a recognition of the biases that machine learning can amplify and how to recognize them.

  • Describe the Vertex AI Platform and how it is used to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models without writing a single line of code.
  • Describe best practices for implementing machine learning on Google Cloud.
  • Develop a data strategy around machine learning.
  • Examine use cases that are then reimagined through an ML lens.
  • Leverage Google Cloud Platform tools and environment to do ML.
  • Learn from Google’s experience to avoid common pitfalls.
  • Carry out data science tasks in online collaborative notebooks.

Curso 2: Launching into Machine Learning

The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

  • Describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code.
  • Describe Big Query ML and its benefits.
  • Describe how to improve data quality.
  • Perform exploratory data analysis.
  • Build and train supervised learning models.
  • Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics.
  • Mitigate common problems that arise in machine learning.
  • Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets.

Curso 3: TensorFlow on Google Cloud

The modules cover designing and building a TensorFlow input data pipeline, building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models, writing ML models for scaled use, and writing specialized ML models.

  • Create TensorFlow and Keras machine learning models.
  • Describe TensorFlow key components.
  • Use the tf.data library to manipulate data and large datasets.
  • Build a ML model using tf.keras preprocessing layers.
  • Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation. Understand how model subclassing can be used for more customized models.
  • Use tf.keras.preprocessing utilities for working with image data, text data, and sequence data.
  • Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Cloud AI Platform.

Curso 4: Feature Engineering

Want to know about Vertex AI Feature Store? Want to know how you can improve the accuracy of your ML models? What about how to find which data columns make the most useful features? Welcome to Feature Engineering, where we discuss good versus bad features and how you can preprocess and transform them for optimal use in your models. This course includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

  • Describe Vertex AI Feature Store.
  • Compare the key required aspects of a good feature.
  • Combine and create new feature combinations through feature crosses.
  • Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
  • Understand how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep by Trifacta.
  • Understand and apply how TensorFlow transforms features.

Curso 5: Machine Learning in the Enterprise

This course encompasses a real-world practical approach to the ML Workflow: a case study approach that presents an ML team faced with several ML business requirements and use cases. This team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing: from providing an overview of Dataflow and Dataprep to using BigQuery for preprocessing tasks.

The team is presented with three options to build machine learning models for two specific use cases. This course explains why the team would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

A deeper dive into custom training is presented in this course. We describe custom training requirements from training code structure, storage, and loading large datasets to exporting a trained model.

You will build a custom training machine learning model, which allows you to build a container image with little knowledge of Docker.

The case study team examines hyperparameter tuning using Vertex Vizier and how it can be used to improve model performance. To understand more about model improvement, we dive into a bit of theory: we discuss regularization, dealing with sparsity, and many other essential concepts and principles. We end with an overview of prediction and model monitoring and how Vertex AI can be used to manage ML models.

  • Understand the tools required for data management and governance.
  • Describe the best approach for data preprocessing: from providing an overview of Dataflow and Dataprep to using SQL for preprocessing tasks.
  • Explain how AutoML, BigQuery ML, and custom training differ and when to use a particular framework.
  • Describe hyperparameter tuning using Vertex Vizier and how it can be used to improve model performance.
  • Explain prediction and model monitoring and how Vertex AI can be used to manage ML models.
  • Describe the benefits of Vertex AI Pipelines.

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Acerca del curso

En el curso Networking in Google Cloud aprenderás sobre la amplia variedad de opciones de redes en Google Cloud. Este curso utiliza conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para ayudarte a explorar e implementar las tecnologías de red de Google Cloud, incluidas las redes, subredes y firewalls de Virtual Private Cloud (VPC), interconexión entre redes, balanceo de carga, Cloud DNS, Cloud CDN, y Cloud NAT. También aprenderás sobre los patrones de diseño de red comunes y la implementación automatizada mediante Cloud Deployment Manager o Terraform.

  • Ingenieros de red y administradores que utilicen Google Cloud o planeen hacerlo.
  • Personas que deseen estar expuestos a soluciones de redes definidas por software en la nube.

  • Configurar redes, subredes y enrutadores de VPC de Google.
  • Controlar el acceso administrativo a los objetos de la VPC.
  • Controlar el acceso a la red a los puntos finales en las VPC.
  • Interconectar redes entre proyectos de Google Cloud.
  • Interconectar redes entre redes de VPC de Google Cloud y redes locales u otras redes en la nube.
  • Seleccionar entre las opciones de balanceador de carga y proxy de Google Cloud y configurarlas.
  • Usas Cloud CDN para reducir la latencia y ahorrar dinero.
  • Optimizar el gasto de la red con los niveles de red.
  • Configurar Cloud NAT o Private Google Access para proporcionar instancias sin acceso a direcciones IP públicas a otros servicios.
  • Implementar redes declarativamente utilizando Cloud Deployment Manager o Terraform.
  • Diseñar redes para cumplir con los requisitos comunes de los clientes.
  • Configurar la supervisión y el registro para solucionar problemas de redes.

  • Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.
  • Tener conocimiento previo del modelo OSI de 7 capas.
  • Tener conocimientos previos de direccionamiento IPv4.
  • Tener experiencia previa en la gestión de rutas IPv4.

Módulo 1: Google Cloud VPC Networking Fundamentals

  • Recall that networks belong to projects
  • Explain the differences among default, auto, and custom networks
  • Create networks and subnets
  • Explain how IPv4 addresses are assigned to Compute Engine instances
  • Publish domain names using Google Cloud DNS
  • Create Compute Engine instances with IP aliases
  • Create Compute Engine instances with multiple virtual networks

Módulo 2: Controlling Access to VPC Networks

  • Outline how IAM policies affect VPC networks
  • Control access to network resources using service accounts
  • Control access to Compute Engine instances with tag-based firewall rules

Módulo 3: Sharing Networks Across Projects

  • Outline the overall workflow for configuring Shared VPC
  • Differentiate between the IAM roles that allow network resources to be managed
  • Configure peering between unrelated VPC Networks
  • Recall when to use Shared VPC and when to use VPC Network Peering

Módulo 4: Load Balancing

  • Recall the various load balancing services
  • Configure Layer 7 HTTP(S) load balancing
  • Whitelist and blacklist IP traffic with Cloud Armor
  • Cache content with Cloud CDN
  • Explain Layer 4 TCP or SSL proxy load balancing
  • Explain regional network load balancing
  • Configure internal load balancing
  • Recall the choices for enabling IPv6 Internet connectivity for Google Cloud load balancers
  • Determine which Google Cloud load balancer to use In which situation

Módulo 5: Hybrid Connectivity

  • Recall the Google Cloud interconnect and peering services available to connect your infrastructure to Google Cloud
  • Explain Dedicated Interconnect and Partner Interconnect
  • Describe the workflow for configuring a Dedicated Interconnect
  • Build a connection over a VPN with Cloud Router
  • Determine which Google Cloud interconnect service to use in which situation
  • Explain Direct Peering and Partner Peering
  • Determine which Google Cloud peering service to use in which situation

Módulo 6: Networking Pricing and Billing

  • Recognize how networking features are charged
  • Use Network Service Tiers to optimize spend
  • Determine which Network Service Tier to use in which situation
  • Recall that labels can be used to understand networking spend

Módulo 7: Network Design and Deployment

  • Explain common network design patterns
  • Configure Private Google Access to allow access to certain Google Cloud services from VM instances with only internal IP addresses
  • Configure Cloud NAT to provide your instances without public IP addresses access to the internet
  • Automate the deployment of networks using Deployment Manager or Terraform
  • Launch networking solutions using Cloud Marketplace

Módulo 8: Network Monitoring and Troubleshooting

  • Configure uptime checks, alerting policies and charts for your network services
  • Use VPC Flow Logs to log and analyze network traffic behavior

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Acerca del curso

El curso Preparing for Your Professional Cloud Network Engineer Journey te permitirá crear un plan de estudio para el examen de certificación Professional Cloud Network Engineer. Explorarás la amplitud y el alcance de los dominios cubiertos en el examen. Podrás evaluar tu preparación para el examen y crear tu plan de estudio individual.

Preparación para el examen de certificación:

Professional Cloud Network Engineer

  • Describir los dominios que se incluyen en el examen de certificación de Professional Cloud Network Engineer.
  • Identificar brechas en sus conocimientos y habilidades con respecto a cada dominio y crear un plan de estudio.
  • Prepararte para el examen de certificación Professional Cloud Network Engineer.

Tener más de 3 años de experiencia en la industria, incluyendo más de 1 año diseñando y administrando soluciones con Google Cloud.

Módulo 0: PCNE certification

Temas:

  • Role of a Professional Cloud Network Engineer
  • Introduction to a sample infrastructure scenario that is used throughout the course
  • Certification process

Objetivos:

  • Describe the purpose and benefits of the PCNE certification.
  • Explain the certification process.
  • Create a study plan for designing, planning, and prototyping a Google Cloud network.

Módulo 1: Designing, planning, and prototyping a Google Cloud Network

Temas:

Within the context of the sample scenario:

  • Describe how Load Balancing will be used for general users accessing resources from the internet as well as internal users accessing from private connected networks.
  • Describe how Cloud CDN, Armor and NAT will be configured and the benefits they will provide, and used and how Cloud DNS will be integrated with an on-premise DNS system.
  • Describe how packet mirroring will be used for periodic network forensic audit.

Objetivos:

  • Explain the considerations involved in designing an overall network architecture.
  • Identify considerations for designing a VPC, a hybrid or multi-cloud network, or an IP addressing plan for GKE.
  • Determine the skills you need to develop to effectively design, plan, and prototype a Google Cloud network.

Módulo 2: Implementing a VPC

Temas:

Within the context of the sample scenario:

  • Assuming Kubernetes clusters will be used in all the networks, describe how IP addresses will be distributed among them.
  • Describe the sort of interconnections will be added between Google Cloud and external environments and how the routing will be configured for them.
  • Describe how the network will be secured with firewall rules and VPC Service Controls

Objetivos:

  • Identify the tasks involved in configuring VPCs, configuring routing, and configuring and maintaining GKE clusters.
  • Describe considerations for configuring firewalls and implementing VPC Service Controls.
  • Determine the skills you need to develop related to implementing a VPC.

Módulo 3: Configuring network services

Temas:

Within the context of the sample scenario:

  • Describe how Load Balancing will be used for general users accessing resources from the internet as well as internal users accessing from private connected networks.
  • Describe how Cloud CDN, Armor and NAT will be configured and the benefits they will provide, and used and how Cloud DNS will be integrated with an on-premise DNS system.
  • Describe how packet mirroring will be used for periodic network forensic audit

Objetivos:

  • Identify considerations involved in configuring load balancing.
  • Describe the scope of tasks to configure Cloud Armor policies, Cloud CDN, Cloud DNS, Cloud NAT, and network packet inspection.

Módulo 4: Implementing hybrid connectivity

Temas:

Within the context of the sample scenario: describe the details of the VPN and Interconnect links between Google Cloud VPCs and on-premise or other cloud networks.

Objetivos:

  • Describe how to configure Google Cloud Interconnect, a site-to-site IPsec VPN, and Cloud Router.
  • Determine the skills you need to develop to ensure successful implementation of hybrid interconnectivity.

Módulo 5: Managing, monitoring, and optimizing network operations

Temas:

Within the context of the sample scenario:

  • Describe the network troubleshooting and debugging process.
  • Describe the troubleshooting process using Cloud Logging and Monitoring and Network Intelligence Center.

Objetivos:

  • Describe options for logging and monitoring with Google Cloud’s operations suite.
  • Explain tasks involved in managing and maintaining security.
  • Identify considerations for maintaining and troubleshooting connectivity issues, latency, and traffic flow.
  • Determine the skills you need to develop to manage and optimize network operations with Google Cloud.

Módulo 6: Your next steps

Temas:

Based on domain knowledge deficiencies noted after answering the diagnostic questions, construct a weekly study plan.

Objetivos:

  • Create a weekly study plan.
  • Set weekly study goals.
  • Register for the Professional Cloud Network Engineer exam.

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Acerca del curso

El curso Security in Google Cloud te ofrece amplios conocimientos de los controles y técnicas de seguridad en Google Cloud. A través de conferencias grabadas, demostraciones y laboratorios prácticos, explorarás e implementarás los componentes de una solución segura de Google Cloud, que incluye: Cloud Identity, Resource Manager, Identity and Access Management (IAM), firewalls de Virtual Private Cloud, Cloud Load Balancing, Direct Peering, Carrier Peering, Cloud Interconnect y VPC Service Controls.

  • Analistas, arquitectos e ingenieros de seguridad de la información en la nube.
  • Especialistas en seguridad y ciberseguridad de la información.
  • Arquitectos de infraestructura en la nube.

  • Comprender el enfoque de seguridad de Google.
  • Administrar las identidades de administración mediante Cloud Identity.
  • Implementar la administración de privilegios mínimos mediante Resource Manager e IAM.
  • Implementar el Identity-Aware Proxy.
  • Implementar controles de tráfico IP utilizando firewalls VPC y Google Cloud Armor.
  • Corregir las vulnerabilidades de seguridad, especialmente el acceso público a datos y máquinas virtuales.
  • Buscar y eliminar datos confidenciales con la API de prevención de pérdida de datos en la nube.
  • Analizar los cambios en la configuración de los metadatos de los recursos mediante registros de auditoría.
  • Escanear una implementación de Google Cloud con Forseti, para solucionar vulnerabilidades importantes, especialmente en el acceso público a los datos y VMs.

  • Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.
  • Haber completado el curso Networking in Google Cloud o tener una experiencia equivalente.
  • Comprensión básica de la terminología de Kubernetes (preferido pero no obligatorio).
  • Conocimiento de conceptos fundamentales en seguridad de la información, a través de la experiencia o mediante capacitación en línea, como “SANS’s SEC301: Introduction to Cyber Security”.
  • Competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.
  • Experiencia en operaciones de sistemas, incluida la implementación y administración de aplicaciones, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube pública.
  • Comprensión de lectura de código en Python o Javascript.

Módulo 1: Foundations of Google Cloud Security

  • Temas:
    • Google Cloud’s Approach to Security
    • The Shared Security Responsibility Model
    • Threats Mitigated by Google and Google Cloud
    • Access Transparency
  • Objetivos:
    • Learn about Google Cloud’s approach to security.
    • Understand the shared security responsibility model.
    • Understand the kinds of threats mitigated by Google and by Google Cloud.
    • Define and understand access transparency.

Módulo 2: Cloud Identity

  • Temas:
    • Cloud Identity
    • Google Cloud Directory Sync
    • Google Authentication Versus SAML-based SSO
    • Authentication Best Practices
  • Objetivos:
    • Learn what Cloud Identity is and what it does.
    • Learn how Directory Sync securely syncs users and permissions between your on-prem LDAP or AD server and the cloud.
    • Understand the two ways Google Cloud handles authentication and how to set up SSO.
    • Explore best practices for managing groups, permissions, domains and admins with Cloud Identity.

Módulo 3: Identity and Access Management (IAM)

  • Temas:
    • Resource Manager
    • IAM Roles
    • IAM Policies
    • IAM Recommender
    • IAM Troubleshooter
    • IAM Audit Logs
    • IAM Best Practices
  • Objetivos:
    • Understand Resource Manager: projects, folders, and organizations.
    • Learn how to implement IAM roles, including custom roles.
    • Understand IAM policies, including organization policies.
    • Understand best practices, including separation of duties and least privilege, the use of Google groups in policies, and avoiding the use of basic roles.
    • Learn how to configure IAM, including custom roles and organization policies.

Módulo 4: Configuring Virtual Private Cloud for Isolation and Security

  • Temas:
    • VPC Firewalls
    • Load Balancing and SSL Policies
    • Interconnect and Peering Policies
    • Best Practices for VPC Networks
    • VPC Flow Logs
    • Learn best practices for configuring VPC firewalls (both ingress and egress rules).
    • Understand load balancing and SSL policies.
    • Understand how to set up private Google API access.
    • Understand SSL proxy use.
  • Objetivos:
    • Learn best practices for VPC networks, including peering and shared VPC use, and the correct use of subnetworks.
    • Learn best security practices for VPNs.
    • Understand security considerations for interconnect and peering options.
    • Become familiar with available security products from partners.
    • Learn to configure VPC firewalls.
    • Prevent data exfiltration with VPC Service Controls.

Módulo 5: Securing Compute Engine: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Service Accounts, IAM Roles and API Scopes
    • Managing VM Logins
    • Organization Policy Controls
    • Compute Engine Best Practices
    • Encrypting Disks with CSEK
  • Objetivos:
    • Learn about Compute Engine service accounts, default and customer-defined.
    • Understand IAM roles and scopes for VMs.
    • Understand how Shielded VMs help maintain your system and application integrity.

Módulo 6: Securing Cloud Data: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Cloud Storage IAM permissions and ACLs
    • Auditing Cloud Data
    • Signed URLs and Policy Documents
    • Encrypting with CMEK and CSEK
    • Cloud HSM
    • BigQuery IAM Roles and Authorized Views
    • Storage Best Practices
  • Objetivos:
    • Use cloud permissions and roles to secure cloud resources.
    • Audit cloud data.
    • Use signed URLs to give access to objects in a Cloud Storage bucket.
    • Manage what can be placed in a Cloud Storage bucket using Signed Policy Document.
    • Encrypt cloud data using customer managed encryption keys (CMEK), customer supplied encryption keys (CSEK), and Cloud HSM.
    • Protecting data in BigQuery using IAM roles and authorized views.

Módulo 7: Application Security: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Types of Application Security Vulnerabilities
    • Web Security Scanner
    • Threat: Identity and Oauth Phishing
    • Identity-Aware Proxy
    • Secret Manager
  • Objetivos:
    • Recall various types of application security vulnerabilities.
    • Understand DoS protections in App Engine and Cloud Functions.
    • Understand the role of Web Security Scanner in mitigating risks.
    • Define and recall the threats posed by Identity and Oauth phishing.
    • Understand the role of Identity-Aware Proxy in mitigating risks.
    • Store application credentials and metadata securely using Secret Manager.

Módulo 8: Securing Google Kubernetes Engine: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Introduction to Kubernetes/GKE
    • Authentication and Authorization
    • Hardening Your Clusters
    • Securing Your Workloads
    • Monitoring and Logging
  • Objetivos:
    • Understand the basic components of a Kubernetes environment.
    • Understand how authentication and authorization works in Google Kubernetes Engine.
    • Recall how to harden Kubernetes Clusters against attacks.
    • Recall how to harden Kubernetes workloads against attacks.
    • Understand logging and monitoring options in Google Kubernetes Engine.

Módulo 9: Protecting against Distributed Denial of Service Attacks (DDoS)

  • Temas:
    • How DDoS Attacks Work
    • Google Cloud Mitigations
    • Types of Complementary Partner Products
  • Objetivos:
    • Understand how DDoS attacks work.
    • Recall common mitigations: Cloud Load Balancing, Cloud CDN, autoscaling, VPC ingress and egress firewalls, Google Cloud Armor.
    • Recall the various types of complementary partner products available.
    • Use Google Cloud Armor to blocklist an IP address and restrict access to an HTTP load balancer.

Módulo 10: Content-Related Vulnerabilities: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Threat Ransomware
    • Ransomware Mitigations
    • Threats: Data Misuse, Privacy Violations, Sensitive Content
    • Content-Related Mitigations
  • Objetivos:
    • Discuss the threat of ransomware.
    • Understand ransomware mitigations: Backups, IAM, Cloud Data Loss Prevention API.
    • Understand threats to content: Data misuse, privacy violations, sensitive/restricted/ unacceptable content.
    • Recall mitigations for threats to content: Classifying content using Cloud ML APIs; scanning and redacting data using the DLP API.

Módulo 11: Monitoring, Logging, Auditing, and Scanning

  • Temas:
    • Cloud Audit Logs
    • Deploying and Using Forseti
  • Objetivos:
    • Understand and use Security Command Center.
    • Understand and use Cloud Monitoring and Cloud Logging.
    • Install the Monitoring and Logging Agents.
    • Understand Cloud Audit Logs.
    • Gain experience configuring and viewing Cloud Audit Logs.
    • Gain experience deploying and using Forseti.
    • Learn how to inventory a deployment with Forseti Inventory.
    • Learn how to scan a deployment with Forseti Scanner.

Documentación oficial para el curso Security in 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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Acerca del curso

El curso Getting Started with Google Kubernetes Engine te enseñará cómo organizar cargas de trabajo en contenedores de Docker, implementarlas en clústeres de Kubernetes proporcionados por Google Kubernetes Engine y escalar esas cargas de trabajo para manejar un mayor tráfico. También, aprenderás a implementar continuamente código nuevo en un clúster de Kubernetes para proporcionar actualizaciones de aplicación.

  • Desarrolladores de aplicaciones, arquitectos de soluciones en la nube, ingenieros de DevOps, administradores de TI.
  • 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.

  • Competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux, así como tecnologías de servidor web como Nginx.
  • Experiencia en operaciones de sistemas, incluida la implementación y administración de aplicaciones, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube pública.

Modulo 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

Modulo 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.

Modulo 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

Modulo 4: Introduction to Kubernetes Workloads

  • Temas:
    • The kubectl Command
    • Introduction to Deployments
    • Pod Networking
    • Volumes Overview
  • Objetivos:
    • Understand the Kubectl command.
    • Understand how Deployments are used in Kubernetes.
    • Understand the networking architecture of Pods.
    • Understand Kubernetes storage abstractions.

Documentación oficial para el curso Getting Started with Google Kubernetes Engine.

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  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

Los datos son considerados el activo más importante de una organización y la manera en la que se gestionen aumentará exponencialmente su valor.

Este curso pretende enseñar a los participantes el desarrollo, la ejecución y la supervisión de planes, políticas, programas y prácticas que mejoran el valor de los datos y los activos de información a lo largo de su ciclo de vida.

Preparación para certificación de CDP Data Governance

  • Aprender a liderar el diseño e implementación del programa de gobierno de datos de la organización alineado con sus planes y objetivos estratégicos.
  • Obtener una visión global del manejo de datos en una organización y de todos los aspectos involucrados: responsabilidad, seguridad y privacidad, estructura, modelado y arquitectura de los datos.
  • Conocer las herramientas para poder implementar el gobierno del dato.
  • Entender cuáles son las normativas y los marcos legales locales e internacionales sobre privacidad y tratamiento de datos e información sensible.
  • Aprender a mejorar los resultados a través de algoritmos, Business Intelligence, Analytics, inteligencia artificial y cualquier tipo de procesamiento basado en datos.
  • Gestionar adecuadamente los riesgos de seguridad de los datos.
  • Entender las diferentes áreas de conocimiento en gestión de datos y las buenas prácticas que se proponen en diferentes frameworks de gestión de datos.

  • No existen requisitos previos para acceder a este curso.
  • Es aconsejable estar familiarizado con lo conceptos básicos de gestión de bases de datos, Big Data y gestión de datos en general.

Módulo 1: El gobierno de datos. Introducción

  • ¿Qué es el gobierno de datos, su propósito y la audiencia del gestión de datos?
  • Marcos de referencia (TOGAF, COBIT, etc.).
  • Los roles en el gobierno de datos.

Módulo 2: Calidad de los datos

  • Dimensiones de la calidad de los datos, políticas, procedimientos, métricas, tecnología y recursos y modelos de referencia.

Módulo 3: Datos maestros y de referencia

  • Diferencias entre los datos maestros y de referencia.
  • Arquitecturas MDM genéricas.
  • Implementación gradual y evaluación de madurez, soluciones MDM para considerar los procedimientos comerciales para MDM.

Módulo 4: Almacenamiento de datos y gestión de BI

  • Provisión de Business Intelligence (BI) para la empresa y gestión de datos consumidos.
  • Data Warehouse. Tipos de BI, DW y Analytics.

Módulo 5: Modelado de datos

  • Tipos y niveles de modelos de datos.
  • Uso y explotación de modelos de datos.
  • Integración en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

Módulo 6: Metadatos

  • Tipos y usos de metadatos.
  • Fuentes de metadatos.
  • Repositorios de metadatos. Accesos y glosarios.

Módulo 7: Arquitectura de datos

  • Enfoques, planes, consideraciones y directrices para la provisión de integración de datos y acceso.
  • Arquitectura orientada a servicios (SOA).
  • Virtualización de datos.

Módulo 8: Ciclo de vida de los datos

  • Planificación proactiva para la gestión de datos en todo su ciclo de vida.
  • Análisis de cada una de las fases del ciclo de vida.

Módulo 9: Seguridad y privacidad de los datos

  • Amenazas y sus categorías.
  • Defensas, mecanismos y enfoques. Accesos no autorizado, uso y pérdida de datos.
  • Violaciones de seguridad y privacidad. Uso ilegal de los datos.

Módulo 10: Legalidad de los datos

  • Políticas y procesos de aseguramiento.
  • Adaptación a los requisitos legales y reglamentarios.
  • Cumplimiento normativo y sanciones por incumplimiento

Módulo 11: Los riesgos y los datos

  • Integración de datos.
  • Interoperabilidad de datos.
  • Desafíos, ventajas y riesgos en la integración e interoperabilidad de los datos.

  • Libro DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge), 2ª edición.
  • Material diseñado para la formación.
  • Material de ayuda para el estudio de la certificación CDPM.

  • Formador certificado.
  • 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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Acerca del curso

Este curso de desarrollo de aplicaciones con Android enseña a los profesionales de TI cómo diseñar y construir una aplicación Android completa. Ofrece una capacitación extensiva de los componentes principales del SDK de Android y sus interacciones. El curso está actualizado para incluir temas compatibles con todas las versiones de Android  y el código fuente actualizado. El curso te prepara para la certificación AND-X01

Preparación examen_: Desarrollador Certificado de Aplicaciones Android” versión 12 (código del examen: AND-X01)

  • Diseñar y construir una aplicación Android completa
  • Debugar y mantener aplicaciones Android usando diferentes herramientas y plugins
  • Comprender en profundidad el ciclo de vida de una aplicación Android y sus componentes principales
  • Utilizar recursos externos, archivos manifiesto, intentos y adaptadores.
  • Comprender y utilizar técnicas de almacenaje persistente: Preferencias, archivos, bases de datos, y proveedores de contenido
  • Utilizar técnicas de procesamiento en segundo plano
  • Construir aplicaciones que detectan la ubicación utilizando el GPS como proveedor de ubicación y Google Maps

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso

Modulo 1: Introduction to Kotlin

Modulo 2: Control Flow Statements

Modulo 3: Functions & Object-Oriented Programming (OOP)

Modulo 4: Android Framework and Android Studio

Modulo 5: Creating User Interface

Modulo 6: Android Layouts, Styles, Theme and Menus

Modulo 7: Snackbar, Activities, Android Intent, Alert Dialog and Android Notifications

Modulo 8: Android Widgets

Modulo 9: Android Navigation Components

Modulo 10: Firebase Authentication and Database

Modulo 11: Location-Aware Apps: Using GPS and Google Maps

Modulo 12: App Testing and Publishing

Documentación Oficial Android Certified Application Developer AND-X01

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

LFCE was developed by The Linux Foundation to help meet the increasing demand for Linux engineering talent.

The exam is performance-based on the command-line, and includes items simulating on-the-job scenarios. Candidates can select either Ubuntu 18 or CentOS 7.

Preparation for the exam:

Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

Holding an LFCE demonstrates that the certificant is able to deploy and configure the Linux operating system at enterprise scale. It shows they possess all the necessary skills to work as a Linux engineer.

Passing a performance-based exam demonstrates the candidate's ability to perform challenging real world tasks under time constraints.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1: Introduction to Linux (LFS101x)

Modulo 2: Introducción a Linux (LF-UPV-101x)

Modulo 3: Introduction to DevOps and Site Reliability Engineering (LFS162x)

Modulo 4: Introduction to Cloud Infrastructure Technologies (LFS151x)

Modulo 5: A Beginner’s Guide to Open Source Software Development (LFD102)

Modulo 6: Open Source Licensing Basics for Software Developers (LFC191)

Modulo 7: Secure Software Development: Requirements, Design, and Reuse (LFD104x)

Modulo 8: Secure Software Development: Implementation (LFD105x)

Modulo 9: Secure Software Development: Verification and More Specialized Topics (LFD106x)

Modulo 10: Fundamentals of Open Source IT and Cloud Computing (LFS200)

Modulo 11: Linux Foundation Certified IT Associate (LFCA)

Modulo 12:Essentials of Linux System Administration (LFS201)

Modulo 13:Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

Modulo 14:Linux Networking and Administration (LFS211)

Modulo 15:Linux Security Fundamentals (LFS216)

  • Documentación Oficial de The linux Foundation de Linux Foundation Certified Engineer (LFCE)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • 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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Acerca del curso

LFCS was developed by The Linux Foundation to help meet the increasing demand for Linux administration talent. The exam consists of performance-based items that simulate on-the-job tasks and scenarios faced by sysadmins in the real world. Candidates can select either Ubuntu 18 or CentOS 7.

Preparation for the exam:

Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

Certified Linux systems administrators can work proficiently to design, install, configure, and manage a system installation.

They will have an understanding of key concepts such as networking, storage, security, maintenance, logging and monitoring, application lifecycle, troubleshooting, API object primitives and the ability to establish basic use-cases for end users.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1: Introduction to Linux (LFS101x)

Modulo 2: Introducción a Linux (LF-UPV-101x)

Modulo 3: Introduction to DevOps and Site Reliability Engineering (LFS162x)

Modulo 4: Introduction to Cloud Infrastructure Technologies (LFS151x)

Modulo 5: A Beginner’s Guide to Open Source Software Development (LFD102)

Modulo 6: Open Source Licensing Basics for Software Developers (LFC191)

Modulo 7: Secure Software Development: Requirements, Design, and Reuse (LFD104x)

Modulo 8: Secure Software Development: Implementation (LFD105x)

Modulo 9: Secure Software Development: Verification and More Specialized Topics (LFD106x)

Modulo 10: Fundamentals of Open Source IT and Cloud Computing (LFS200)

Modulo 11: Linux Foundation Certified IT Associate (LFCA)

Modulo 12: Essentials of Linux System Administration (LFS201)

Modulo 13: Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

  • Documentación Oficial de The linux Foundation de Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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This two-hour exam is an online, proctored, performance-based test that consists of a set of performance-based tasks (problems) to be solved in a Web IDE and the command line.

Preparation for the exam:

Linux Foundation deCertified Hyperledger Fabric Developer (CHFD)

A CHFD should demonstrate the knowledge to develop and maintain client applications and smart contracts using the latest Fabric programming model.

    Such a developer must also be able to:
  • - package and deploy Fabric applications and smart contracts, perform end-to-end Fabric application life-cycle and smart contract management
  • - program in Node.js

Passing a performance-based exam demonstrates the candidate's ability to perform challenging real world tasks under time constraints.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1: Blockchain: Understanding Its Uses and Implications (LFS170x)

Modulo 2: Introduction to Hyperledger Blockchain Technologies (LFS171x)

Modulo 3: Introduction to Hyperledger Sovereign Identity Blockchain Solutions: Indy, Aries & Ursa (LFS172x)

Modulo 4: Becoming a Hyperledger Aries Developer (LFS173x)

Modulo 5: Hyperledger Besu Essentials: Creating a Private Blockchain Network (LFS176x)

Modulo 6: Hyperledger Fabric for Developers (LFD272)

Modulo 7: Certified Hyperledger Fabric Developer (CHFD)

  • Documentación Oficial de The linux Foundation deCertified Hyperledger Fabric Developer (CHFD)

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  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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Acerca del curso

This two-hour Hyperledger Fabric certification exam is an online, proctored, performance-based test that consists of a set of performance-based tasks (problems) to be solved in a command line.

Preparation for the exam:

Certified Hyperledger Fabric Administrator (CHFA)

The CHFA will be able to effectively build a secure Hyperledger Fabric network for commercial deployment. Additionally, the CHFA will be able to install, configure, operate, manage, and troubleshoot the nodes on that network. Passing a performance-based exam demonstrates the candidate's ability to perform challenging real world tasks under time constraints.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1: Blockchain: Understanding Its Uses and Implications (LFS170x)

Modulo 2: Introduction to Hyperledger Blockchain Technologies (LFS171x)

Modulo 3: Introduction to Hyperledger Sovereign Identity Blockchain Solutions: Indy, Aries & Ursa (LFS172x)

Modulo 4: Becoming a Hyperledger Aries Developer (LFS173x)

Modulo 5: Hyperledger Besu Essentials: Creating a Private Blockchain Network (LFS176x)

Modulo 6: Hyperledger Fabric for Developers (LFD272)

Modulo 7: Certified Hyperledger Fabric Developer (CHFD)

Modulo 8: Hyperledger Fabric Administration (LFS272)

Modulo 9: Certified Hyperledger Fabric Administrator (CHFA)

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The two-hour exam tests your skills in the areas of services, servers and security. Specific knowledge and skills tested are those an experienced Node.js developer would be expected to have. The exam is performance-based and includes items simulating on-the-job scenarios.

Preparation for the exam:

OpenJS Node.js Services Developer (JSNSD)

JSNSD certification demonstrates the ability to perform tasks in a real world-type environment, giving employers confidence that the certificant possesses a broad range of skills around JavaScript and related technologies. Passing a performance-based exam demonstrates the candidate's ability to perform challenging real world tasks under time constaints.

There are no pre-requisites for this exam.

Modulo 1:

Introduction to Open Source Development, Git, and Linux (LFD201)

Modulo 2:

FDC3: Interoperability for the Financial Desktop (LFS177x)

Modulo 3:

Introduction to WebAssembly (LFD133x)

Modulo 4:

Modulo 1: Introduction to Open Source Development, Git, and Linux (LFD201)

Modulo 2: FDC3: Interoperability for the Financial Desktop (LFS177x)

Modulo 3: Introduction to WebAssembly (LFD133x)

Modulo 4: WebAssembly Actors: From Cloud to Edge (LFD134x)

Modulo 5: Introduction to Node.js (LFW111x)

Modulo 6: Node.js Application Development (LFW211)

Modulo 7: OpenJS Node.js Application Developer (JSNAD)

Modulo 8: Node.js Services Development (LFW212)

Modulo 9: OpenJS Node.js Services Developer (JSNSD)

  • Documentación Oficial de The OpenJS Node.js Services Developer (JSNSD)

  • Formador Certificado por The linux Foundation
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
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Cloud Digital Leader training consists of four courses, designed to skill up individual practitioners or entire teams in cloud literacy, common business use cases and how cloud solutions and the capabilities of Google Cloud core products support an enterprise.

  • Recall fundamental cloud terminology
  • Identify Google Cloud products and solutions that support digital transformation
  • Explain how cloud technology and data can be leveraged to innovate within organizations
  • Identify key change patterns and Google Cloud products for infrastructure and application modernization
  • Describe contributing factors to the success of cloud operations and security

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso

Modulo 1: Introduction to Digital Transformation with Google Cloud

  • Define fundamental terms such as data, cloud technology, and digital transformation
  • Use customer use cases to demonstrate how cloud technology is transforming businesses
  • Recognize the Google Cloud solution pillars and use cases for each
  • Describe key principles that help to scale an innovation mindset across an organization

Modulo 2: Innovating with Data and Google Cloud

  • Describe the role of data in digital transformation and the importance of a data-driven culture
  • Identify common Google Cloud solutions for data management
  • Identify common Google Cloud solution for smart analytics
  • Identify Google Cloud’s solutions for Machine Learning and AI

Modulo 3: Infrastructure and Application Modernization with Google Cloud

  • Describe the key benefits of infrastructure and app modernization with reference to cloud technology
  • Differentiate between virtual machines, containers, and Kubernetes
  • Explain the Google Cloud solutions that help businesses to better manage their systems, such as App Engine and Google Kubernetes Engine
  • Explain how Google Cloud solutions support app modernization and simplify API management.

Modulo 4: Understanding Google Cloud Security and Operations

  • Describe financial governance in the cloud and Google Cloud's recommended best practices for effective cloud cost management
  • Define a shared responsibility model for optimal cloud security
  • Explain how IT teams and business leaders can use principles from DevOps and SRE to increase cloud operational efficiency
  • Identify Google Cloud solutions for cloud resource monitoring and application performance management

Documentación Oficial de Google Cloud - Cloud Digital Leader Training

  • Formador Certificado por GCP
  • 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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This four day, instructor-led course prepares students to modernize, manage, and observe their containerized applications using Kubernetes, in Google Cloud, AWS, Azure, and on-premises. Through presentations and hands-on labs, participants explore Google Kubernetes Engine (GKE), Connect Agent, Anthos Service Mesh
and Anthos Config Management features. Participants learn how to work with containerized applications even when split between multiple clusters, hosted by multiple cloud providers or on-premises. This course is a continuation of Architecting with GKE and assumes direct experience with the technologies covered in that course.

  • Explain each layer of the Anthos technology stack and the problems it is designed to address
  • Explain each layer of the Anthos technology stack and the problems it is designed to address
  • Create, connect and manage Anthos clusters from multiple deployment environments
  • Load-balance clusters running in Google Cloud
  • Describe automating policy and security at scale with Config Management.

  • Google Cloud Platform Fundamentals
  • Core Infrastructure
  • Architecting with GKE

Modulo 1: Introducing Anthos

  • Overview
  • Anthos technology stack
  • Anthos components
  • Billing

Modulo 2: Anthos Environments

  • Containers and GKE review
  • Anthos for centrally managed clusters
  • Creating and managing Anthos clusters
  • Anthos clusters on AWS
  • Anthos clusters on Azure

Modulo 3: Multi-cluster Concepts on Anthos

  • Anthos fleets
  • Fleet networking
  • Multi-cluster Service
  • Multi-cluster Gateway

Modulo 4: Managing Configuration with Anthos

  • Challenges with configuration management
  • Anthos Config Management
  • Config Sync
  • Hierarchy Controller
  • Policy Controller
  • Config Connector
  • Blueprints

Modulo 5: Introducing Anthos Service Mesh

  • Introduction to Anthos Service Mesh
  • Architecture
  • Installation
  • Life of a request in the mesh
  • Mesh telemetry and instrumentation
  • Anthos Service Mesh dashboards
  • Anthos Service Mesh pricing and support

Modulo 6: Anthos Service Mesh Routing

  • Networking and service discovery
  • Anthos Service Mesh API resources
  • Network resilience and testing

Modulo 7: Securing Network Traffic with Anthos Service Mesh

  • Security across services
  • Authentication and encryption
  • Service authentication in the mesh
  • End-user authentication in the mesh
  • Authorization in the mesh
  • Bonus: Employee authentication and authorization in the mesh

Modulo 8: Multi-cluster Networking with Anthos Service Mesh

  • Fleet networking
  • Single network east-west routing
  • Multiple network east-west routing
  • North-south routing

Modulo 9: Introduction to Anthos Clusters on Bare Metal

  • Overview
  • Use cases for clusters on-premises
  • Anthos on bare metal specifics
  • Components and services
  • Support
  • Billing

Modulo 10: Planning and Building the Admin Cluster

  • Architecture
  • Resource requirements
  • Setting up the admin workstation
  • Building the admin cluster
  • Troubleshooting the admin bootstrap process
  • Additional architectural options

Modulo 11: Adding and Configuring User Clusters

  • Building the user cluster
  • Enabling authentication
  • Deploying applications
  • Configuring storage

Modulo 12: Operating and Managing Clusters

  • Observability
  • Logging
  • Monitoring
  • Operations
  • Security

Modulo 13: Application Migration with Anthos

  • Modernization vision
  • Workload discovery and migration assessment
  • Migrating applications to containers

Modulo 14: Modern CI/CD for Anthos

  • CI/CD in Google Cloud
  • CI/CD in a private network
  • CI/CD on-premises and multi-cloud environments
  • Securing the software supply chain
  • Deploying 3rd party software

Modulo 15: Serverless Computing Solutions on Anthos

  • Overview of serverless computing solutions and their associated Anthos components
  • Install Cloud Run for Anthos
  • Running serverless workloads on Anthos

Documentación Oficial de Google Cloud - Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos

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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.

Documentación oficial para el curso Architecting with Google Kubernetes Engine.

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Acerca del curso

In this course, you learn how to design APIs, and how to use OpenAPI specifications to document them. You learn about the API life cycle, and how the Apigee API platform helps you manage all aspects of the life cycle. You learn how APIs can be designed using API proxies, and how APIs are packaged as API products to be used by app developers.
Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials,
you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud’s Apigee API Platform.

  • Explore and put into practice API design, development and management concepts
  • Understand the value of API-first development and how to apply it
  • Describe the fundamentals of REST API design
  • Describe API products, API product strategies, and how to publish APIs to a developer portal
  • Understand the role of user authentication and authorization and the importance of API security
  • Understand the out-of-the-box platform capabilities for implementing mediation, traffic management, caching, and fault handling
  • Describe the value and use of API analytics
  • Understand the deployment options for the Apigee platform

Familiarity with HTTP, XML, JSON, and JavaScript is helpful

Modulo 1: Apigee Overview

  • Understand the placement and role of API management in modern application development
  • Define logical components and organizational structure of Apigee API platform
  • Differentiate between Apigee flexible deployment models
  • Explain the API lifecycle

Modulo 2: API-First and OpenAPI Specifications

  • Describe the fundamentals of REST API design
  • Understand the value of API-first development and how to apply it.
  • Discuss OpenAPI specifications and their use in the context of API-first development

Modulo 3: API Proxies

  • Define the building blocks of APIs and API proxies
  • Describe how APIs proxies work and how capabilities such as flows, policies, route rules, environment groups, and target servers play a role
  • Describe how APIs are exposed
  • Describe how API proxies connect to backend systems

Modulo 4: API Products

  • Define API products and API product strategies
  • Understand the role of developers, applications, and API keys in API management
  • Describe the API publication process
  • Understand API responses and status codes for REST APIs

Modulo 5: Authentication, Authorization, and OAuth

  • Discuss the importance of API security
  • Understand the value of application identity
  • Understand the role of user authentication and authorization
  • Gain deep understanding of OAuth (access tokens, refresh tokens, common patterns for all grant types) and its application in the context of API design and management
  • Discuss federated identity and the use of JSON Web Tokens in API proxies

Modulo 6: Content, Transport, and Internal Security

  • Explore platform capabilities for protecting against content-based attacks
  • Discuss transport security and how to protect the connection between Apigee and backend services
  • Understand how to protect sensitive data using KVMs, data masking, and private variables

Modulo 7: Mediation

  • Understand the out-of-the-box platform capabilities for implementing mediation and fault handling
  • Describe implementation patterns and policies for JSON, XML, and SOAP
  • Understand extensibility options using Service Callouts, JavaScript, and Java
  • Explore development practices and capabilities used to reuse, share, and enforce execution of flows and policies

Documentación Oficial de Google Cloud - Developing APIs with Google Cloud's Apigee API platform

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Acerca del curso

Learn how to install and manage Google Cloud’s Apigee API Platform in a hybrid cloud. This course uses lectures, hands-on labs, and supplemental resources to show you how to design, install, manage, and scale your Apigee API Platform.

  • Identify the purpose and value of Apigee API Platform
  • Gain detailed understanding of Apigee API Platform architecture and recommended practices for topology design
  • Gain detailed understanding of Apigee terminology and logical organizational structures
  • Interact with Apigee API Platform and solve scenarios by leveraging recommended practices
  • Understand capabilities and practices to secure, manage and scale the platform
  • Understand and put in practice installation and upgrade processes

  • Familiarity with Linux command and command line interface
  • Basic understanding of Google Cloud
  • Basic understanding of Anthos and GKE
  • Basic understanding of networking
  • Basic understanding of shell script, XML, JSON, HTTP, REST, and TLS.

Modulo 1: Fundamentals

  • Familiarize with Apigee product capabilities
  • Familiarize with Google Cloud, Kubernetes and Anthos concepts
  • Discuss REST fundamentals

Modulo 2: Architecture

  • Discuss Apigee hybrid architecture
  • Gain an understanding of the Apigee technology stack
  • Discuss Apigee terminology and organizational structure
  • Familiarize with the Apigee API

Modulo 3: Installation and Pla orm Operation

  • Discuss installation process
  • Discuss installation prerequisites
  • Gain detail understanding of and practice installation process
  • Gain an understanding of common operational capabilities and practices
  • Discuss backup and restore strategy

Modulo 4: Deployment and Environment Management

  • Familiarize with API proxy concept and deployment process
  • Familiarize with API tracing and debugging
  • Discuss Developer Portal solutions
  • Gain understanding of and practice capabilities available for environment management

Modulo 5: Security

  • Discuss infrastructure security
  • Discuss data storage and encryption
  • Discuss hybrid access management capabilities and RBAC

Modulo 6: Capacity Planning and Scaling

  • Discuss capacity planning considerations
  • Gain understanding of and practice capabilities to scale up/down runtime components

Modulo 7: Upgrade

  • Familiarize with the upgrade process
  • Discuss the rollback process

Modulo 8: Logging and Monitoring

  • Familiarize with logging capabilities
  • Understand metrics generated and captured by the system
  • Discuss Apigee analytics
  • Discuss monitoring and troubleshooting techniques
  • Familiarize with the Apigee support process

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Acerca del curso

This course introduces you to the fundamentals and advanced practices used to install and manage Google Cloud’s Apigee API Platform for private cloud.
Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, install, secure, manage, and scale the Apigee API Platform for Private Cloud.

  • Identify the purpose and value of the Apigee API Platform
  • Gain a detailed understanding of the Apigee API Platform for Private Cloud architecture and the recommended practices for topology design
  • Gain a detailed understanding of the Apigee terminology and logical organizational structure
  • Interact with the Apigee API Platform and solve scenarios by leveraging recommended practices
  • Understand the capabilities and practices used to secure, manage and scale the platform
  • Learn  and practice the installation and upgrade  of the Apigee API Platform for Private Cloud

  • Familiarity with Linux command and command line interface
  • Basic understanding of networking
  • Basic understanding of shell script, XML, JSON, HTTP, REST, and TLS.

Modulo 1: Architecture

  • Familiarize with Apigee product capabilities and its place in theenterprise architecture
  • Gain an understanding of the Apigee technology stack
  • Gain a basic understanding of Apache Cassandra capabilities and how they are leveraged by the Apigee platform
  • Gain a detailed understanding of Apigee terminology and organizational structure
  • Explore topology design options

Modulo 2: Installation

  • Discuss installation planning
  • Understand installation dependencies
  • Learn and practice the installation process
  • Discuss post installation tasks and recurring  activities recommended for the platform
  • Learn how to uninstall the platform

Modulo 3: Developer Portal installation

  • Discuss the role of the Apigee Developer Portal
  • Discuss recommended practices for hosting the Developer Portal
  • Discuss the software distribution and installation process

Modulo 4: Management

  • Discuss platform operations capabilities and recommended practices
  • Discuss the role of the Management API and how it is leveraged by the platform
  • Gain an understanding of the API deployment process
  • Gain an understanding of Apigee analytics
  • Discuss infrastructure operations capabilities and recommended practices

Modulo 5: Security

  • Discuss Apigee capabilities to secure API traffic
  • Understand how to configure TLS and mTLS for critical path components and user facing interfaces
  • Learn how to configure single sign-on (SSO)

Modulo 6: Upgrade

  • Discuss upgrade planning and recommended practices
  • Discuss upgrade prerequisites and dependencies
  • Learn and practice the upgrade process
  • Discuss rollback scenarios and the rollback process

Modulo 7: Capacity Planning and Scaling

  • Understand scenarios and recommended practices for capacity planning
  • Understand how to scale up/down physical and logical capacity
  • Understand how to add individual components, extend clusters and add new regions

Modulo 8: Monitoring

  • Discuss recommended practices for monitoring the platform
  • Understand how to monitor individual components
  • Discuss the role of synthetic transactions monitoring
  • Discuss recommended practices for API monitoring

Modulo 9: Troubleshooting

  • Discuss failure scenarios and troubleshooting practices
  • Understand the Apigee support model

Documentación Oficial de Google Cloud - Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud

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Acerca del curso

El curso Application Development with Cloud Run presenta los conceptos básicos, las prácticas, las capacidades y las herramientas aplicables al desarrollo moderno de aplicaciones nativas de la nube con Google Cloud Run. A través de una combinación de conferencias, laboratorios prácticos y materiales complementarios, aprenderás a diseñar, implementar, proteger, administrar y escalar aplicaciones en Google Cloud mediante Cloud Run.

Desarrolladores de la nube, desarrolladores de API, clientes y socios.

  • Obtener un conocimiento detallado de Cloud Run, la plataforma informática completamente administrada de Google Cloud para implementar y escalar aplicaciones en contenedores de forma rápida y segura.
  • Escribir y migrar código utilizando tus lenguajes favoritos (Go, Python, Java, Ruby, Node.js y más).
  • Comunicación segura de servicio a servicio basada en identidades de servicio y otorgar a las aplicaciones solo los permisos que necesitan.
  • Aprender a crear aplicaciones de alta disponibilidad con baja latencia para el usuario final, a nivel mundial.
  • Obtener información sobre cómo conectarse y conservar datos en las ofertas de bases de datos administradas en Google Cloud.
  • Comprender cómo la abstracción de toda la gestión de la infraestructura crea una experiencia de desarrollador sencilla.

  • Estar familiarizado con los comandos de Linux y la interfaz de línea de comandos.
  • Tener un conocimiento básico de Google Cloud.
  • Tener un conocimiento básico de redes.
  • Tener un conocimiento básico de uno o más lenguajes de programación como Go, Python, Java, Ruby o Node.js.
  • Tener un conocimiento básico de shell scripts, YAML, JSON, HTTP y TLS.

Módulo 1: Introducing Application Development with Cloud Run

Temas:

This module gives a general overview of Cloud Run. If you’re new to Cloud Run (or even to Google Cloud), this will be a great introduction.

Objetivos:

  • A general understanding of Cloud Run
  • Understand how how high availability, low end-user latency and developer productivity are important architectural drivers for web based applications today
  • Understand the advantages of serverless on Google Cloud.

Módulo 2: Understanding Cloud Run

Temas:

  • You can use any language, any library and any binary. Cloud Run expects your app (in a container image) to listen on a port and respond to HTTP requests.
  • Use a docker repository on Artifact Registry to store your images: Cloud Run only deploys from there.
  • Cloud Run uses autoscaling to handle all incoming requests
  • Pay for use pricing model
  • No background tasks: Container lifetime is only guaranteed while handling requests
  • There is no persistent storage: Store data downstream
  • Cloud Run is portable (containers and Knative)

Objetivos:

  • Understand Container Images and Containers
  • Understand how Cloud Run is different from an always-on server
  • Implement the deployment of a container image to Cloud Run (hands-on lab)
  • Understand auto-scaling and on-demand containers

Módulo 3: Building Container Images

Temas:

  • The contents of a container image (deep dive)
  • There are two ways to build container images
    • Buildpacks (hands-off)
    • Docker (you’re in control)
  • Cloud Run supports both source-based and a container image based workflow
  • The most important considerations of building a secure container image

Objetivos:

  • Deeply understand what is inside a container image
  • Package an application into a container image with Buildpacks (hands-on lab activity)
  • Understand that Dockerfiles are a lower-level and more transparent alternative to Buildpacks

Módulo 4: Building Container Images

Temas:

  • Container lifecycle
    • Idle vs serving
    • Shutdown lifecycle hook
  • Cold starts
    • Min instances
  • Container readiness
  • The service resource and what it describes
  • Configuring memory limits and CPU allocation
  • Deploying a new revision
  • Traffic steering (tagging, gradual rollouts)

Objetivos:

  • Understand the advantages of the shutdown lifecycle hook
  • Understand how to avoid request queuing
  • Implement new versions of an application (hands-on lab activity)
  • Implement gradual traffic migration (hands-on lab activity)

Módulo 5: Configuring Service Identity and Authorization

Temas:

  • Cloud IAM
    • Service account, policy binding, roles, types of members, resource hierarchy (in practice)
    • Service accounts
    • Cloud Run IAM roles
  • Cloud Run
    • Default service account
    • Risks of using the default service account

Objetivos:

  • Understand that every action on a Cloud resource is actually an API call
  • Understand how and why to limit the permissions in your Cloud Run service to only specific and necessary API calls
  • Understand the process needed to make the default permissions of a Cloud API more secure
  • Use the client libraries to call other Google Cloud services (hands-on lab activity)

Módulo 6: Serving Requests

Temas:

  • Custom Domains
  • Global Load Balancer
    • URL Map
    • Frontend
    • Backend services
  • Benefits and drawbacks of GLB over custom domain
  • Types of GLB Backends
  • Multi-region load balancing
  • Multi-regional applications challenges
  • Cloud CDN

Objetivos:

  • Use Cloud CDN to improve the reliability and performance of an application
  • Use path-based routing to combine multiple applications on one domain
  • Route incoming requests to the Cloud Run service closest to clients

Módulo 7: Using Inbound and Outbound Access Control

Temas:

  • Ingress settings
  • Cloud Armor
  • Using Cloud IAM to protect services
    • Understand how authenticated requests (IAM + OIDC tokens) work (builds on Module 5)
  • VPC, VPC Access Connector
  • Egress settings

Objetivos:

  • Connecting your project to resources with a private IP
  • Implementing controls to prevent outbound traffic to dangerous or unwanted hosts
  • Implementing filters for inbound traffic using content-based rules
  • Implementing controlled access to only specific service accounts

Módulo 8: Persisting Data

Temas:

  • Understanding why you need to store data externally when running a workload on Cloud Run.
  • Connect with Cloud SQL from Cloud Run
    • Understand how it works (managed Cloud SQL Proxy)
  • Managing concurrency as a way to safeguard performance (understand why and when)
  • Connecting with Memorystore
  • VPC Connector
    • Challenges with scaling Memorystore (throughput)
  • Briefly introduce Cloud Storage, Firestore and Cloud Spanner, while reinforcing how the client libraries use the built-in service account to connect (Module 5 is prerequisite knowledge).
  • Multi-region data storage (and what Spanner and Firestore can do for you)

Objetivos:

  • Understand how to connect your application with Cloud SQL to store relational data
  • Use a VPC Connector to reach a private Memorystore instance
  • Understand how to connect with Cloud Storage, Spanner and Firestore

Módulo 9: Implementing Service-to-Service Communication

Temas:

  • Understanding Cloud Pub/Sub
    • Understanding topics, push subscriptions
    • Idempotency (Handling retries and at-least-once invocation)
      • Event ID, design for resume, or use a lease
    • Handling undeliverable messages
  • How to asynchronously schedule a background task on a different service
  • Cloud Tasks, and when to choose it over Cloud Pub/Sub
  • Benefits of using Pub/Sub to pass messages over making sync RPC requests
  • Learn about services in Google Cloud with a built-in integration to push events to Pub/Sub (Cloud Build, Artifact Registry, Cloud Storage, IOT
  • Core, BigQuery)
  • Cloud Scheduler to invoke services on a schedule.
  • CloudEvents
  • EventArc, and how to consume Audit logs
    • What to expect now, and how EventArc will develop over time

Objetivos:

  • Using Cloud Pub/Sub to send messages between services
  • Discovering the URL of other Cloud Run services
  • Receiving events from other Google Cloud services
  • Processing background tasks asynchronously

Módulo 10: Orchestrating and Automating Serverless Workflows

Temas:

  • Conceptual overview of Cloud Workflows
  • Invoking and passing parameters
  • Understand steps and jumps
  • Defining, using and passing values with variables
  • Using the switch statement to add logic
  • Workflow visualization
  • Calling HTTPS endpoints
  • Calling an authenticated Cloud Run service
  • Example: polling API for completion

Objetivos:

  • Understand the capabilities of Cloud Workflows
  • Learn how to model a simple workflow with steps and conditional jumps
  • Integrating Cloud Run with Cloud Workflows
  • Understand how to invoke workflows

Documentación oficial para el curso Application Development with Cloud Run.

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Acerca del curso

This instructor-led course introduces participants to contact center artificial intelligence and its use in design, development, and deployment of customer conversational solutions.

Additionally, this course provides best practices on integrating conversational solutions with existing contact center software; on establishing a framework for human agent assistance; and on implementing the solution securely and at scale.

  • Define what Google Contact Center AI is
  • Explain how Dialogflow can be used in contact center applications
  • Describe how natural language understanding (NLU) is used to enable Dialogflow conversations
  • Implement a chat virtual agent
  • Implement a voice virtual agent
  • Describe options for storing parameters and fulfilling user requests
  • Deploy a virtual agent to production
  • Identify best practices for design and deployment of virtual agents
  • Identify key aspects, such as security and compliance in the context of contact centers.

  • Completed Google Cloud Product Fundamentals or have equivalent experience

Modulo 0: Course Overview

Modulo 1: Overview of Contact Center AI

  • Define what Contact Center AI (CCAI) is and what it can do for contact centers
  • Identify each component of the CCAI Architecture: Speech Recognition Dialogflow, Speech Synthesis, Agent Assist, and Insights
  • Describe the role each component plays in a CCAI solution

Modulo 2: Google Implementation Methodology

  • Identify the stages of the Google Implementation Methodology
  • Enumerate the key activities of each implementation stage
  • Acknowledge how to use Google's support assets for Partners

Modulo 3: Conversational Experiences

  • List the basic principles of a conversational experience
  • Explain the role of conversation virtual agents in a conversational experience
  • Articulate how STT (speech to text) can determine the quality of a conversational experience
  • Demonstrate and test how speech adaptation can improve the speech recognition accuracy of the agent
  • Recognize the different NLU (natural language understanding) and NLP(natural language processing) techniques and the role they play on conversational experiences
  • Explain the different elements of a conversation (intents, entities, etc)
  • Use sentiment analysis to help with the achievement of a higher-quality conversational experience
  • Improve conversational experiences by choosing different TTS voices(Wavenet vs Standard)
  • Modify the speed and pitch of a synthesized voice
  • Describe how to leverage SSML to modify the tone and emphasis of a synthesized passage

Modulo 4: Fundamentals of building conversations with Dialogflow

  • Identify user roles and their journeys
  • Write personas for virtual agents and users
  • Model user-agent interactions
  • List the basics elements of the Dialogflow user interface
  • Build a virtual agent to handle identified user journeys
  • Train the NLU model through the Dialogflow console
  • Define and test intents for a basic agent
  • Train the agent to handle expected and unexpected user scenarios
  • Recognize the different types of entities and when to use them
  • Create entities
  • Define and test entities on a basic agent
  • Implement slot filling using the Dialogflow UI
  • Describe when Mega Agent might be used

Modulo 5: Maintaining context in a conversation

  • Create follow up intentsRecognize the scenarios in which context should be used
  • Identify the possible statuses of a context (active versus inactive context)
  • Implement dialogs using input and output contexts

Modulo 6: Moving from Chat agent to Voice agent

  • Describe two ways that the media type changes the conversation
  • Configure the telephony gateway for testing
  • Test a basic voice agent
  • Modify the voice of the agent
  • Show how the different media types can have different responses
  • Consider the modifications needed when moving to production
  • Be aware of the telephony integration for voice in a production environment

Modulo 7: Taking actions with fulfillment

  • Define the role of fulfillment with respect to CCAI
  • Characterize what needs to be collected in order to fulfill a request
  • Identify existing backend systems on the customer infrastructure
  • Use Firestore to store mappings returned from functions
  • Appreciate that the interaction with customers' data storages will vary based on the customer's data warehouses
  • Implement fulfillment using Cloud Functions
  • Implement fulfillment using Python on AppEngine
  • Describe the use of Apigee for application deployment

Modulo 8: Testing and Logging

  • Debug a virtual agent by testing intent accuracy
  • Debug fulfillment by testing the different functions and integrations with backend systems through API calls
  • Implement version control to achieve more scalable collaboration
  • Log conversations using Cloud Logging
  • Recognize ways that audits can be performed

Modulo 9: Environment Management

  • Create Draft and Published versions of your virtual agent
  • Create environments where your virtual agent will be published
  • Load a saved version of your virtual agent to Draft
  • Change which version is loaded to an environment

Modulo 10: Intelligent Assistance for Live Agents

  • Recognize use cases where Agent Assist adds value
  • Identify, collect, and curate documents for knowledge base construction
  • Set up knowledge bases
  • Describe how FAQ Assist works
  • Describe how Document Assist works
  • Describe how the Agent Assist UI works
  • Describe how Dialogflow Assist works
  • Describe how Smart Reply works
  • Describe how real-time entity extraction works

Modulo 11: Integrating a virtual agent with third parties

  • Use the Dialogflow API to programmatically create and modify the virtual agent
  • Describe connectivity protocols: gRPC, REST, SIP endpoints, and phone numbers over PSTN
  • Replace existing head intent detection on IVRs with Dialogflow intents
  • Describe virtual agent integration with Google Assistant
  • Describe virtual agent integration with messaging platforms
  • Describe virtual agent integration with CRM platforms (eg. Salesforce and Zendesk)
  • Describe virtual agent integration with enterprise communication platforms(eg. Genesys, Avaya, Cisco, and Twilio)
  • Explain the ability that telephony providers have of identifying the caller and how that can modify the agent design
  • Incorporate IVR features in the virtual agent.

Modulo 12: Drawing insights from call recordings

  • Analyze audio recordings using the Speech Analytics Framework (SAF)

Modulo 13: Methods of compliance with federal regulations

  • Describe two ways that security can be implemented on a Contact CenterAI integration
  • Identify current compliance measures and scenarios where compliance is needed

Modulo 14: Best practices for virtual agents

  • Convert pattern matching and decision trees to smart conversational design
  • Recognize situations that require escalation to a human agent
  • Support multiple platforms, devices, languages, and dialects
  • Use Diagflow’s built-in analytics to assess the health of the virtual agent
  • Perform agent validation through the Dialogflow UI
  • Monitor conversations and Agent Assist
  • Institute a DevOps and version control framework for agent development and maintenance
  • Consider enabling spell correction to increase the virtual agent's accuracy

Modulo 15: Course Summary

  • Recapitulate was covered during this course

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Acerca del curso

In this course, learn how to design customer conversations using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You’ll use Dialogflow CX to create virtual agents and test them using the simulator. Learn to add functionality to access data from external systems, making virtual agents conversationally dynamic. You’ll be introduced to testing methods, connectivity protocols, APIs, environment management, and compliance measures. Learn best practices for integrating conversational solutions with your existing contact center software and implementing solutions securely and at scale.

  • Define Google CCAI
  • Explain how Dialogflow can be used in Contact Center applications
  • Implement a virtual agent using Dialogflow CX
  • Read and write data from Firestore using Cloud Functions
  • Use Dialogflow tools and cloud logging for troubleshooting
  • Describe how to manage virtual agent environments
  • Identify general best practices for virtual agents
  • Identify key aspects such as security and compliance in the context of contact centers
  • Analyze audio recordings using the Speech Analytics Framework (SAF)
  • Recognize use cases where Agent Assist adds value.

Completed Google Cloud Fundamentals or have equivalent experience

Modulo 1: Overview of Contact Center AI

  • Define what Contact Center AI (CCAI) is and what it can do for contact centers
  • Identify each component of the CCAI Architecture: Speech Recognition, Dialogflow, Speech Synthesis, Agent Assist, and Insights AI
  • Describe the role each component plays in a CCAI solution

Modulo 2: Conversational Experiences

  • List the basic principles of a conversational experience
  • Explain the role of Conversation virtual agents in a conversation experience
  • Articulate how STT (Speech to Text) can determine the quality of aconversation experience
  • Demonstrate and test how Speech adaptation can improve the speech recognition accuracy of the agent
  • Recognize the different NLU (Natural Language Understanding) andNLP (Natural Language Processing) techniques and the role they play on conversation experiences

Modulo 3: Fundamentals of Designing Conversations

  • Identify user roles and their journeys
  • Write personas for virtual agents and users
  • Model user-agent interactions

Modulo 4: Dialogflow Product Options

  • Describe two primary differences between Dialogflow Essentials (ES) and Dialogflow Customer Experience (CX)
  • Identify two design principles for your virtual agent which apply regardless of whether you implement in Dialogflow ES or CX
  • Identify two ways your virtual agent implementation changes based on whether you implement in Dialogflow ES or CX
  • List the basic elements of the Dialogflow user interface

Modulo 5: Course Review

  • Review what was covered in the course as relates to the objectives

Modulo 6: Fundamentals of building conversations with Dialogflow CX

  • List the basic elements of the Dialogflow CX User Interface
  • Create entities
  • Create intents and form fill entities in training phrases
  • Train the NLU model through the Dialogflow console
  • Build a basic virtual agent to handle identified user journeys

Modulo 7: Scaling with standalone flows

  • Recognize the scenarios in which standalone flows can help scale your virtual agent
  • Implement a flow that uses other flows

Modulo 8: Using route groups for reusable routes

  • Define the concept of route groups with respect to Dialogflow CX
  • Create a route group
  • Recognize the scenarios in which route groups should be used
  • Identify the possible scope of a route group
  • Implement a flow that uses a route group

Modulo 9: Course Review

  • Review what was covered in the course as relates to the objectives

Modulo 10: Testing and logging

  • Use Dialogflow tools for troubleshooting
  • Use Google Cloud tools for debugging your virtual agent
  • Review logs generated by virtual agent activity
  • Recognize ways an audit can be performed

Modulo 11: Taking Actions with Fulfillment

  • Characterize the role of fulfillment with respect to Contact Center AI Implement a virtual agent using Dialogflow ES
  • Use Cloud Firestore to store customer data
  • Implement fulfillment using Cloud Functions to read and write Firestore data
  • Describe the use of Apigee for application deployment

Modulo 12: Integrating Virtual Agents

  • Describe how to use the Dialogflow API to programmatically create and modifythe virtual agent
  • Describe connectivity protocols: gRPC, REST, SIP endpoints, and phone numbers over PSTN
  • Describe how to replace existing head intent detection on IVRs with Dialogflow intents
  • Describe virtual agent integration with Google Assistant
  • Describe virtual agent integration with messaging platforms
  • Describe virtual agent integration with CRM platforms (such as Salesforceand Zendesk)
  • Describe virtual agent integration with enterprise communication platforms (such as Genesys, Avaya, Cisco, and Twilio)
  • Explain the ability that telephony providers have of identifying the caller and how that can modify the agent design
  • Describe how to incorporate IVR features in the virtual agent

Modulo 13: Course Review

  • Review what was covered in the course as relates to the objectives

Modulo 14: Environment Management

  • Create Draft and Published versions of your virtual agent
  • Create environments where your virtual agent will be published
  • Load a saved version of your virtual agent to Draft
  • Change which version is loaded to an environment

Modulo 15: Drawing Insights from Recordings with SAF

  • Analyze audio recordings using the Speech Analytics Framework (SAF)

Modulo 16: Intelligence Assistance for Live Agents

  • Recognize use cases where Agent Assist adds value
  • Identify, collect and curate documents for knowledge base construction
  • Describe how to set up knowledge bases
  • Describe how FAQ Assist works
  • Describe how Document Assist works
  • Describe how the Agent Assist UI worksDescribe how Dialogflow Assist works
  • Describe how Smart Reply works
  • Describe how Real-time entity extraction works

Modulo 17: Compliance and Security

  • Describe two ways security can be implemented on a CCAI integration
  • Identify current compliance measures and scenarios where compliance is needed

Modulo 18: Best Practices

  • Convert pattern matching and decision trees to smart conversational design
  • Recognize situations that require escalation to a human agen
  • Support multiple platforms, devices, languages, and dialects
  • Use Diagflow’s built-in analytics to assess the health of the virtual agent
  • Perform agent validation through the Dialogflow UI
  • Monitor conversations and Agent Assist
  • Institute a DevOps and version control framework for agent development and maintenance
  • Consider enabling spell correction to increase the virtual agent's accuracy

Modulo 19: Implementation Methodology

  • Identify the stages of the Google Enterprise Sales Process
  • Describe the Partner role in the Enterprise Sales Process
  • Detail the steps in a Contact Center AI project using Google’s ESP
  • Describe the key activities of the Implementation Phase in ESP
  • Locate and understand how to use Google's support assets for Partners

Documentación Oficial de Google Cloud - Customer Experiences with Contact Center AI - Dialogflow CX

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In this course, learn how to design customer conversations using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You’ll use Dialogflow ES to create virtual agents and test them using the simulator. Learn to add functionality to access data from external systems, making virtual agents conversationally dynamic. You’ll be introduced to testing methods, connectivity protocols, APIs, environment management, and compliance measures. Learn best practices for integrating conversational solutions with your existing contact center software and implementing solutions securely and at scale.

  • Define Google CCAI
  • Explain how Dialogflow can be used in Contact Center applications
  • Implement a virtual agent using Dialogflow ES
  • Read and write data from Firestore using Cloud Functions
  • Use Dialogflow tools and cloud logging for troubleshooting
  • Describe how to manage virtual agent environments
  • Identify general best practices for virtual agents
  • Identify key aspects such as security and compliance in the context of contact centers
  • Analyze audio recordings using the Speech AnalyticsFramework (SAF)
  • Recognize use cases where Agent Assist adds value

Completed Google Cloud Fundamentals or have equivalent experience

Modulo 1: Overview of Contact Center AI

  • Define what Contact Center AI (CCAI) is and what it can do for contact centers
  • Identify each component of the CCAI Architecture: Speech Recognition, Dialogflow, Speech Synthesis, Agent Assist, and Insights AI
  • Describe the role each component plays in a CCAI solution

Modulo 2: Conversational Experiences

  • List the basic principles of a conversational experience
  • Explain the role of Conversation virtual agents in a conversation experience
  • Articulate how STT (Speech to Text) can determine the quality of aconversation experience
  • Demonstrate and test how Speech adaptation can improve the speech recognition accuracy of the agent
  • Recognize the different NLU (Natural Language Understanding) andNLP (Natural Language Processing) techniques and the role they play on conversation experiences

Modulo 3: Fundamentals of Designing Conversations

  • Identify user roles and their journeys
  • Write personas for virtual agents and users
  • Model user-agent interactions

Modulo 4: Dialogflow Product Options

  • Describe two primary differences between Dialogflow Essentials (ES) and Dialogflow Customer Experience (CX)
  • Identify two design principles for your virtual agent which apply regardless of whether you implement in Dialogflow ES or CX
  • Identify two ways your virtual agent implementation changes based on whether you implement in Dialogflow ES or CX
  • List the basic elements of the Dialogflow user interface

Modulo 5: Course Review

  • Review what was covered in the course as relates to the objectives

Modulo 6: Fundamentals of building conversations with Dialogflow ES

  • List the basic elements of the Dialogflow CX User Interface.• List the basic elements of the Dialogflow CX User Interface
  • Build a virtual agent to handle identified user journeys
  • Train the NLU model through the Dialogflow console
  • Define and test intents for a basic agent
  • Train the agent to handle expected and unexpected user scenarios
  • Recognize the different types of entities and when to use them
  • Create entities
  • Define and test entities on a basic agent
  • Implement slot filling using the Dialogflow UI
  • Describe when Mega Agent might be used
  • Demonstrate how to add access to a knowledge base for your virtual agent to answer customer questions straight from a company FAQ

Modulo 7: Maintaining Context in a Conversation

  • Create follow-up intents
  • Recognize the scenarios in which context should be used
  • Identify the possible statuses of a context (active versus inactive context)
  • Implement dialogs using input and output contexts

Modulo 8: Moving From Chat to Voice Virtual Agent

  • Describe two ways that the media type changes the conversation
  • Configure the telephony gateway for testing
  • Test a basic voice agent
  • Modify the voice of the agent
  • Show how the different media types can have different responses
  • Consider the modifications needed when moving to production
  • Be aware of the telephony integration for voice in a production environment

Modulo 9: Course Review

  • Review what was covered in the course as relates to the objectives

Modulo 10: Testing and logging

  • Use Dialogflow tools for troubleshooting
  • Use Google Cloud tools for debugging your virtual agent
  • Review logs generated by virtual agent activity
  • Recognize ways an audit can be performed

Modulo 11: Taking Actions with Fulfillment

  • Characterize the role of fulfillment with respect to Contact Center AI
  • Implement a virtual agent using Dialogflow ES
  • Use Cloud Firestore to store customer data
  • Implement fulfillment using Cloud Functions to read and write Firestore data
  • Describe the use of Apigee for application deployment

Modulo 12: Integrating Virtual Agents

  • Quiz - IVR Features
    Quiz - Contact Center AI integration points
  • Quiz - Common Platforms of

Modulo 13: Course Review

  • Review what was covered in the course as relates to the objectives

Modulo 14: Environment Management

  • Create Draft and Published versions of your virtual agent
  • reate environments where your virtual agent will be published
  • Load a saved version of your virtual agent to Draft
  • Change which version is loaded to an environment

Modulo 15: Drawing Insights from Recordings with SAF

  • Analyze audio recordings using the Speech Analytics Framework (SAF)

Modulo 16: Intelligence Assistance for Live Agents

  • Recognize use cases where Agent Assist adds value
  • Identify, collect and curate documents for knowledge base construction
  • Describe how to set up knowledge bases
  • Describe how FAQ Assist works
  • Describe how Document Assist works
  • Describe how the Agent Assist UI works
  • Describe how Dialogflow Assist works
  • Describe how Smart Reply works
  • Describe how Real-time entity extraction works

Modulo 17: Compliance and Security

  • Describe two ways security can be implemented on a CCAI integration
  • Identify current compliance measures and scenarios where compliance is needed

Modulo 18: Best Practices

  • Convert pattern matching and decision trees to smart conversational design
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  • Identify the stages of the Google Enterprise Sales Process
  • Describe the Partner role in the Enterprise Sales Process
  • Detail the steps in a Contact Center AI project using Google’s ESP
  • Describe the key activities of the Implementation Phase in ESP
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Modulo 20: Course Review

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Explore ways to derive insights from data at scale using BigQuery, Google Cloud’s serverless, highly scalable, and cost-effective cloud data warehouse. This course uses lectures, demos, and hands-on labs to teach you the fundamentals of BigQuery, including how to create a data transformation pipeline, build a BI dashboard, ingest new datasets, and design schemas at scale.

  • Derive insights from data using the analysis and visualization tools on Google Cloud Platform
  • Load, clean, and transform data at scale with GoogleCloud Dataprep
  • Explore and Visualize data using Google Data Studio
  • Troubleshoot, optimize, and write high performance queries
  • Practice with pre-built ML APIs for image and text understanding
  • Train classification and forecasting ML models using SQLwith BQML

Basic proficiency with ANSI SQL

Modulo 1: Introduction to Data on the Google Cloud Platform

Modulo 2: Big Data Tools Overview

Modulo 3: Exploring your Data with SQL

Modulo 4: Google BigQuery Pricing

Modulo 5: Cleaning and Transforming your Data

Modulo 6: Storing and Exporting Data

Modulo 7: Ingesting New Datasets into Google BigQuery

Modulo 8: Data Visualization

Modulo 9: Joining and Merging Datasets

Modulo 10: Advanced Functions and Clauses

Modulo 11: Schema Design and Nested Data Structures

Modulo 12: More Visualization with Google Data Studio

Modulo 13: Optimizing for Performance

Modulo 14: Data Access

Modulo 15: Notebooks in the Cloud

Modulo 16: How Google does Machine Learning

Modulo 17: Applying Machine Learning to your Datasets (BQML)

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Acerca del curso

Con el curso Data Engineering on Google Cloud obtendrás experiencia práctica con el diseño y la creación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud. Este curso utiliza conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para mostrarte cómo diseñar sistemas de procesamiento de datos, crear canalizaciones de datos de un extremo a extremo, analizar datos e implementar el (machine learning). Este curso cubre datos estructurados, no estructurados y de transmisión.

Este curso está destinado a desarrolladores que sean responsables de:

  • Extracción, carga, transformación, limpieza y validación de datos.
  • Diseño de pipelines y arquitecturas para el procesamiento de datos.
  • Integración de capacidades de análisis y machine learning en canalizaciones (pipelines) de datos.
  • Consulta de conjuntos de datos, visualización de resultados de consultas y creación de informes.

  • Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud.
  • Procesar datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones (pipelines) de datos de escalado automático en Dataflow.
  • Obtener información empresarial a partir de conjuntos de datos extremadamente grandes con BigQuery.
  • Aprovechar los datos no estructurados con las APIs de Spark y ML en Dataproc.
  • Habilitar conocimientos instantáneos a partir de la transmisión de datos.
  • Comprender las APIs de ML y BigQuery ML, y aprender a usar AutoML para crear modelos potentes sin codificación.

  • Haber completado el curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals o tener una experiencia equivalente.
  • Tener competencia básica con un lenguaje de consulta común como SQL.
  • Tener experiencia con actividades de modelado de datos y ETL (extracción, transformación, carga).
  • Tener experiencia en el desarrollo de aplicaciones utilizando un lenguaje de programación común como Python.
  • Estar familiarizado con el machine learning y/o estadísticas.

Módulo 1: Introduction to Data Engineering

Temas:

  • Explore the role of a data engineer
  • Analyze data engineering challenges
  • Introduction to BigQuery
  • Data lakes and data warehouses
  • Transactional databases versus data warehouses
  • Partner effectively with other data teams
  • Manage data access and governance
  • Build production-ready pipelines
  • Review Google Cloud customer case study

Objetivos:

  • Understand the role of a data engineer
  • Discuss benefits of doing data engineering in the cloud
  • Discuss challenges of data engineering practice and how building data pipelines in the cloud helps to address these
  • Review and understand the purpose of a data lake versus a data warehouse, and when to use which

Módulo 2: Building a Data Lake

Temas:

  • Introduction to data lakes
  • Data storage and ETL options on Google Cloud
  • Building a data lake using Cloud Storage
  • Securing Cloud Storage
  • Storing all sorts of data types
  • Cloud SQL as a relational data lake

Objetivos:

  • Understand why Cloud Storage is a great option for building a data lake on Google Cloud
  • Learn how to use Cloud SQL for a relational data lake

Módulo  3: Building a Data Warehouse

Temas:

  • The modern data warehouse
  • Introduction to BigQuery
  • Getting started with BigQuery
  • Loading data
  • Exploring schemas
  • Schema design
  • Nested and repeated fields
  • Optimizing with partitioning and clustering

Objetivos:

  • Discuss requirements of a modern warehouse
  • Understand why BigQuery is the scalable data warehousing solution on Google Cloud
  • Understand core concepts of BigQuery and review options of loading data into BigQuery

Módulo  4: Introduction to Building Batch Data Pipelines

Temas:

  • EL, ELT, ETL
  • Quality considerations
  • How to carry out operations in BigQuery
  • Shortcomings
  • ETL to solve data quality issues

Objetivos:

  • Review different methods of loading data into your data lakes and warehouses: EL, ELT, and ETL
  • Discuss data quality considerations and when to use ETL instead of EL and ELT

Módulo 5: Executing Spark on Dataproc

Temas:

  • The Hadoop ecosystem
  • Run Hadoop on Dataproc
  • Cloud Storage instead of HDFS
  • Optimize Dataproc

Objetivos:

  • Review the parts of the Hadoop ecosystem
  • Learn how to lift and shift your existing Hadoop workloads to the cloud using Dataproc
  • Understand considerations around using Cloud Storage instead of HDFS for storage
  • Learn how to optimize Dataproc jobs

Módulo 6: Serverless Data Processing with Dataflow

Temas:

  • Introduction to Dataflow
  • Why customers value Dataflow
  • Dataflow pipelines
  • Aggregating with GroupByKey and Combine
  • Side inputs and windows
  • Dataflow templates
  • Dataflow SQL

Objetivos:

  • Understand how to decide between Dataflow and Dataproc for processing data pipelines
  • Understand the features that customers value in Dataflow
  • Discuss core concepts in Dataflow
  • Review the use of Dataflow templates and SQL

Módulo 7: Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer

Temas:

  • Building batch data pipelines visually with Cloud Data Fusion
  • Components
  • UI overview
  • Building a pipeline
  • Exploring data using Wrangler
  • Orchestrating work between Google Cloud services with Cloud Composer
  • Apache Airflow environment
  • DAGs and operators
  • Workflow scheduling
  • Monitoring and logging

Objetivos:

  • Discuss how to manage your data pipelines with Data Fusion and Cloud Composer
  • Understand Data Fusion’s visual design capabilities
  • Learn how Cloud Composer can help to orchestrate the work across multiple Google Cloud services

Módulo 8: Introduction to Processing Streaming Data

Temas:

Process Streaming Data

Objetivos:

  • Explain streaming data processing
  • Describe the challenges with streaming data
  • Identify the Google Cloud products and tools that can help address streaming data challenges

Módulo 9: Serverless Messaging with Pub/Sub

Temas:

  • Introduction to Pub/Sub
  • Pub/Sub push versus pull
  • Publishing with Pub/Sub code

Objetivos:

  • Describe the Pub/Sub service
  • Understand how Pub/Sub works
  • Gain hands-on Pub/Sub experience with a lab that simulates real-time streaming sensor data

Módulo 10: Dataflow Streaming Features

Temas:

  • Steaming data challenges
  • Dataflow windowing

Objetivos:

  • Understand the Dataflow service
  • Build a stream processing pipeline for live traffic data
  • Demonstrate how to handle late data using watermarks, triggers, and accumulation

Módulo 11: High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features

Temas:

  • Streaming into BigQuery and visualizing results
  • High-throughput streaming with Cloud Bigtable
  • Optimizing Cloud Bigtable performance

Objetivos:

  • Learn how to perform ad hoc analysis on streaming data using BigQuery and dashboards
  • Understand how Cloud Bigtable is a low-latency solution
  • Describe how to architect for Bigtable and how to ingest data into Bigtable
  • Highlight performance considerations for the relevant services

Módulo  12: Advanced BigQuery Functionality and Performance

Temas:

  • Analytic window functions
  • Use With clauses
  • GIS functions
  • Performance considerations

Objetivos:

  • Review some of BigQuery’s advanced analysis capabilities
  • Discuss ways to improve query performance

Módulo 13: Introduction to Analytics and AI

Temas:

  • What is AI?
  • From ad-hoc data analysis to data-driven decisions
  • Options for ML models on Google Cloud

Objetivos:

  • Understand the proposition that ML adds value to your data
  • Understand the relationship between ML, AI, and Deep Learning
  • Identify ML options on Google Cloud

Módulo 14: Prebuilt ML Model APIs for Unstructured Data

Temas:

  • Unstructured data is hard
  • ML APIs for enriching data

Objetivos:

  • Discuss challenges when working with unstructured data
  • Learn the applications of ready-to-use ML APIs on unstructured data

Módulo 15: Big Data Analytics with Notebooks

Temas:

  • What’s a notebook?
  • BigQuery magic and ties to Pandas

Objetivos:

  • Introduce Notebooks as a tool for prototyping ML solutions
    Learn to execute BigQuery commands from Notebooks

Módulo 16: Production ML Pipelines with Kubeflow

Temas:

  • Ways to do ML on Google Cloud
  • Vertex AI Pipelines
  • AI Hub

Objetivos:

  • Describe options available for building custom ML models
  • Understand the use of tools like Vertex AI Pipelines

Módulo 17: Custom Model Building with SQL in BigQuery ML

Temas:

  • BigQuery ML for quick model building
  • Supported models

Objetivos:

  • Learn how to create ML models by using SQL syntax in BigQuery
  • Demonstrate building different kinds of ML models using BigQuery ML

Módulo 18: Custom Model Building with AutoML

Temas:

  • Why AutoML?
  • AutoML Vision
  • AutoML NLP
  • AutoML tables

Objetivos:

  • Explore various AutoML products used in machine learning
  • Learn to use AutoML to create powerful models without coding

Documentación oficial para el curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals.

  • 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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Acerca del curso

Con el curso Developing Applications with Google Cloud aprenderás a diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones que integren a la perfección componentes del ecosistema de Google Cloud. Este curso utiliza conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para mostrarte cómo usar los servicios de Google Cloud y las APIs de aprendizaje automático (machine learning) pre-entrenadas para crear aplicaciones nativas de la nube seguras, escalables e inteligentes.

Desarrolladores de aplicaciones que deseen crear aplicaciones nativas de la nube o rediseñar aplicaciones existentes que sean ejecutadas en Google Cloud.

  • Utilizar las mejores prácticas para el desarrollo de aplicaciones.
  • Seleccionar la opción de almacenamiento de datos adecuada para los datos de la aplicación.
  • Implementar la gestión de identidades federadas.
  • Desarrollar microservicios o componentes de aplicación poco acoplados.
  • Integrar componentes de aplicaciones y fuentes de datos.
  • Depurar, rastrear y monitorear aplicaciones.
  • Realizar implementaciones repetibles con contenedores y servicios de implementación.
  • Seleccionar el entorno de tiempo de ejecución de la aplicación adecuado.

Módulo 1: Best Practices for Application Development

Temas:

  • Code and environment management
  • Design and development of secure, scalable, reliable, loosely coupled application components and microservices
  • Continuous integration and delivery
  • Re-architecting applications for the cloud

Objetivos:

  • Design and develop secure, scalable, reliable, loosely coupled application components and microservices.
  • Understand how to rearchitect applications for the cloud.

Módulo 2: Getting Started with Google Cloud Development

Temas:

  • Overview of Google Cloud services for apps and scripts:
    • Google Cloud APIs
    • Cloud SDK
    • Cloud Client Libraries
    • Cloud Shell
    • Cloud Code
  • Demo: Google APIs Explorer
  • Lab: Setting up a Development Environment

Objetivos:

Identify different Google Cloud services for hosting applications and scripts.

Módulo 3: Overview of Data Storage Options

Temas:

  • Overview of options to store application data
  • Use cases for Cloud Storage, Firestore, Cloud Bigtable, Cloud SQL, and Cloud Spanner
  • Demo: Connecting Securely to a Cloud SQL Database

Objetivos:

Choose the appropriate data storage option for application data.

Módulo 4: Best Practices for Using Datastore

Temas:

  • Best practices related to using Firestore in Datastore mode for:
    • Queries
    • Built-in and composite indexes
    • Inserting and deleting data (batch operations)
    • Transactions
    • Error handling
  • Demo: Explore Datastore
  • Demo: Use Dataflow to Bulk-load Data into Datastore
  • Lab: Storing Application Data in Datastore

Objetivos:

  • Bulk-load data into Firestore by using Dataflow.
  • Understand best practices related to queries, built in and composite indexes, inserting and deleting data (batch operations), and transactions error handling.

Módulo 5: Performing Operations on Buckets and Objects

Temas:

  • Cloud Storage concepts
  • Consistency model
  • Demo: Explore Cloud Storage
  • Request endpoints
  • Composite objects and parallel uploads
  • Truncated exponential backoff
  • Demo: Enable CORS Configuration in Cloud Storage

Objetivos:

  • Understand Cloud Storage concepts.
  • Differentiate between strongly consistent and eventually consistent operations.
  • Access Cloud Storage through request endpoints.
  • Use object composition to upload an object in parallel.
  • Use truncated exponential backoff to deal with network failures.

Módulo 6: Best Practices for Using Cloud Storage

Temas:

  • Naming buckets for static websites and other uses
  • Naming objects (from an access distribution perspective)
  • Performance considerations
  • Lab: Storing Image and Video Files in Cloud Storage

Objetivos:

Understand how to name buckets for static websites and other uses, how to name objects (from an access distribution perspective, and performance considerations.

Módulo 7: Handling Authentication and Authorization

Temas:

  • Identity and Access Management (IAM) roles and service accounts
  • User authentication by using Firebase Authentication
  • User authentication and authorization by using Identity-Aware Proxy
  • Lab: Adding User Authentication to your Application

Objetivos:

Implement federated identity management.

Módulo 8: Using Pub/Sub to Integrate Components of Your Application

Temas:

  • Topics, publishers, and subscribers
  • Pull and push subscriptions
  • Use cases for Pub/Sub
  • Lab: Developing a Backend Service

Objetivos:

  • Understand Pub/Sub topics, publishers, and subscribers.
  • Understand pull and push subscriptions.
  • Explore use cases for Pub/Sub.

Módulo 9: Adding Intelligence to Your Application

Temas:

Overview of pre-trained machine learning APIs such as the Vision API and the Cloud Natural Language Processing API.

Objetivos:

Explore pre-trained machine learning APIs such as Cloud Vision API and Cloud Natural Language API.

Módulo 10: Using Cloud Functions for Event-Driven Processing

Temas:

  • Key concepts such as triggers, background functions, HTTP functions
  • Use cases
  • Developing and deploying functions
  • Logging, error reporting, and monitoring
  • Demo: Invoke Cloud Functions Through Direct Request-response
  • Lab: Processing Pub/Sub Data using Cloud Functions

Objetivos:

Use Cloud Functions for event-driven processing.

Módulo 11: Managing APIs with Cloud Endpoints

Temas:

  • Open API deployment configuration
  • Lab: Deploying an API for the Quiz Application

Objetivos:

Understand OpenAPI deployment configuration.

Módulo 12: Deploying Applications

Temas:

  • Creating and storing container images
  • Repeatable deployments with deployment configuration and templates
  • Demo: Exploring Cloud Build and Cloud Container Registry
  • Lab: Deploying the Application into Kubernetes Engine

Objetivos:

  • Understand how to create and store container images.
  • Create repeatable deployments with deployment configuration and templates.

Módulo 13: Compute Options for Your Application

Temas:

  • Considerations for choosing a compute option for your application or service:
    • Compute Engine
    • Google Kubernetes Engine (GKE)
    • Cloud Run
    • Cloud Functions
  • Platform comparisons.
    • Comparing App Engine and Cloud Run

Objetivos:

Explore considerations for choosing a compute option for your application or service.

Módulo 14: Debugging, Monitoring, and Tuning Performance

Temas:

  • Google Cloud’s operations suite
  • Managing performance
  • Lab: Debugging Application Errors
  • Logging
  • Monitoring and tuning performance
  • Identifying and troubleshooting performance issues
  • Lab: Harnessing Cloud Trace and Cloud Monitoring

Objetivos:

  • Debug an application error by using Cloud Debugger and Error Reporting.
  • Use Cloud Monitoring and Cloud Trace to trace a request across services, observe, and optimize performance.

Documentación oficial para el curso Developing Applications with Google Cloud.

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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

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