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Plan du cours

Introduction à Google Cloud Platform

  • Vue d'ensemble de Google Cloud Platform et de son infrastructure mondiale.
  • Compréhension des modèles de cloud computing et des services essentiels de GCP.
  • Navigation dans la console Google Cloud, Cloud Shell et le SDK Cloud.

Services de calcul et déploiement d'applications

  • Création et gestion de machines virtuelles avec Compute Engine.
  • Déploiement d'applications conteneurisées avec Google Kubernetes Engine (GKE).
  • Utilisation de Cloud Run et App Engine pour des déploiements sans serveur.

Services de stockage et de base de données

  • Gestion des classes de stockage cloud et des politiques de cycle de vie.
  • Déploiement et administration de Cloud SQL, Cloud Spanner et AlloyDB.
  • Utilisation de Firestore et Bigtable pour les charges de travail NoSQL.

Réseau et connectivité

  • Configuration des réseaux et sous-réseaux Virtual Private Cloud (VPC).
  • Gestion des règles de pare-feu, Cloud DNS et Cloud NAT.
  • Mise en œuvre de l'équilibrage de charge Cloud, CDN Cloud et de la connectivité hybride.

Gestion des identités, de la sécurité et des ressources

  • Gestion des rôles IAM, des comptes de service et des politiques d'organisation.
  • Sécurisation des ressources à l'aide du proxy Identity-Aware (IAP) et de Secret Manager.
  • Gestion des projets, des dossiers, des étiquettes et de la hiérarchie des ressources.

Facturation et gestion des coûts

  • Configuration des comptes Cloud Billing et des budgets.
  • Création d'alertes de facturation et surveillance des coûts.
  • Exportation des données de facturation pour les rapports et l'optimisation des coûts.

Automatisation de l'infrastructure et opérations

  • Provisionnement de l'infrastructure avec Terraform.
  • Automatisation des déploiements à l'aide de Cloud Build et des pipelines CI/CD.
  • Gestion des ressources selon les bonnes pratiques de l'Infrastructure as Code.

Surveillance, journalisation et résolution d'incidents

  • Utilisation de Cloud Monitoring et Cloud Logging.
  • Configuration des tableaux de bord, des alertes et des vérifications de disponibilité (uptime checks).
  • Résolution des incidents courants liés au calcul, au réseau et au stockage.

Services d'intelligence artificielle Google Cloud

  • Introduction à Vertex AI et aux capacités d'IA générative.
  • Utilisation des API d'IA pré-entraînées pour la vision, le traitement du langage, la parole et la traduction.
  • Compréhension des pratiques responsables de l'IA et des cas d'utilisation courants.

Préparation à l'examen et bonnes pratiques

  • Révision des domaines de l'examen Ingénieur Cloud Associé Certifié par Google.
  • Pratique des tâches de déploiement, de réseau, de sécurité et opérationnelles.
  • Réalisation de questions type et d'examens blancs.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

Prérequis

  • Compréhension de base des concepts du cloud computing.
  • Expérience avec l'interface en ligne de commande Linux.
  • Connaissance des fondamentaux du réseau, de la virtualisation et de l'administration système.
  • Des connaissances de base sur les conteneurs et le déploiement d'applications sont utiles mais non obligatoires.

Audience cible

  • Professionnels de l'informatique se préparant à la certification Ingénieur Cloud Associé Certifié par Google.
  • Ingénieurs cloud, administrateurs système et ingénieurs DevOps travaillant avec Google Cloud.
  • Développeurs et ingénieurs plateforme déployant et gérant des applications sur Google Cloud.
  • Professionnels de l'infrastructure et des opérations responsables de l'administration cloud, de l'automatisation et de la surveillance.
 35 Heures

Nombre de participants


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