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.
Nos clients témoignent (2)
Toute la formation était excellente. J'ai particulièrement apprécié la documentation de formation à consulter en référence. J'ai hâte de suivre la formation avancée, lorsque nous serons prêts.
Amy Gregg - Qualfon
Formation - Boomi Integration Fundamentals
Traduction automatique
La convivialité tout en apprenant