Formation Architecte Google Cloud Platform – Les fondamentaux

  • Référence : GCP100A
  • Durée : 7 heures
  • Certification : Non
  • Eligible CPF : Non

CONNAISSANCES PREALABLES

  • Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants doivent disposer d'une familiarité avec le développement d’applications, les opérations système, le système d’exploitation Linux, et l’analyse de données/machine learning est utile pour comprendre les technologies couvertes.

PROFIL DES STAGIAIRES

  • Personnes prévoyant de déployer des applications et de créer des environnements d’application sur Google Cloud
  • Développeurs, professionnels de l’exploitation des systèmes et architectes de solutions débutant avec Google Cloud
  • Cadres et décideurs d’entreprise évaluant le potentiel de Google Cloud pour répondre à leurs besoins commerciaux

OBJECTIFS

  • Identifier l’objectif et la valeur des produits et services Google Cloud
  • Interagir avec les services Google Cloud
  • Décrire les manières dont les clients utilisent Google Cloud
  • Choisir parmi les environnements de déploiement d’applications sur Google Cloud et les utiliser : App Engine, Google Kubernetes Engine et Compute Engine
  • Choisir parmi les options de stockage Google Cloud et les utiliser : Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Bigtable et Firestore.
  • Utilisation basique de BigQuery, l’entrepôt de données géré de Google pour l’analyse

METHODES PEDAGOGIQUES

  • 6 à 12 personnes maximum par cours, 1 poste de travail par stagiaire
  • Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
  • La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions

METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS

  • Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
  • Attestation de fin de stage adressée avec la facture

FORMATEUR

Consultant-Formateur expert Cloud

CONTENU DU COURS Cloud

1 - Présentation de Google Cloud Platform

  • Expliquer les avantages de Google Cloud
  • Définir les composants de l’infrastructure réseau de Google, y compris : les points de présence, les centres de données, les régions et les zones
  • Comprendre la différence entre l’infrastructure en tant que service (IaaS) et la plate-forme en tant que service (PaaS)

2 - Premiers pas avec Google Cloud Platform

  • Identifier le rôle des projets sur Google Cloud
  • Comprendre l’intérêt et les cas d’utilisation de la gestion des identités et des accès
  • Répertorier les méthodes d’interaction avec Google Cloud
  • Lab: Premiers pas avec Cloud Marketplace

3 - Machines virtuelles dans le cloud

  • Identifier l’objectif et les cas d’utilisation de Compute Engine
  • Comprendre les bases de la mise en réseau dans Google Cloud
  • Lab: Premiers pas avec Compute Engine

4 - Stockage dans le cloud

  • Comprendre l’objectif et les cas d’utilisation de : Cloud Storage, Cloud Bigtable, Cloud SQL, Cloud Spanner et Firestore
  • Découvrir comment choisir entre les différentes options de stockage sur Google Cloud
  • Lab: Premiers pas avec Cloud Storage et Cloud SQL

5 - Conteneurs dans le cloud

  • Définir le concept de conteneur et identifier les usages des conteneurs
  • Identifier l’objectif et les cas d’utilisation de Google Kubernetes Engine et Kubernetes
  • Introduction à cloud hybride et au multi-cloud (Anthos)
  • Lab: Premiers pas avec Kubernetes Engine

6 - Applications dans le cloud

  • Comprendre l’objectif et les cas d’utilisation d’App Engine
  • Comparer l’environnement standard d’App Engine avec l’environnement flexible d’App Engine – Comprendre l’objectif et les cas d’utilisation de Cloud Endpoints.
  • Lab: Premiers pas avec App Engine

7 - Container dans le cloud

  • Comprendre comment Cloud Source Repositories, Cloud Functions et Deployment Manager prennent en charge le développement dans le cloud
  • Comprendre l’objectif de la surveillance, de l’alerte et du débogage intégrés
  • Lab: Premiers pas avec Deployment Manager et Cloud Monitoring

8 - Big Data et Machine Learning dans le Cloud

  • Comprendre l’objectif et les cas d’utilisation des produits et services des plates-formes de big data et de machine learning Google Cloud
  • Lab: Premiers pas avec BigQuery

9 - Résumé

  • Résumé et examen
  • Et après?
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