Temario del curso
Introducción a Google Cloud Platform
- Descripción general de Google Cloud Platform y su infraestructura global
- Comprensión de los modelos de computación en la nube y servicios principales de GCP
- Navegación por la consola de Google Cloud, Cloud Shell y Cloud SDK
Servicios de cálculo e implementación de aplicaciones
- Creación y gestión de máquinas virtuales con Compute Engine
- Implementación de aplicaciones contenidas con Google Kubernetes Engine (GKE)
- Uso de Cloud Run y App Engine para implementaciones sin servidor
Servicios de almacenamiento y bases de datos
- Gestión de clases y políticas del ciclo de vida de Cloud Storage
- Implementación y administración de Cloud SQL, Cloud Spanner y AlloyDB
- Uso de Firestore y Bigtable para cargas de trabajo NoSQL
Redes y conectividad
- Configuración de redes y subredes de la Nube Privada Virtual (VPC)
- Gestión de reglas de firewall, Cloud DNS y Cloud NAT
- Implementación de Cloud Load Balancing, Cloud CDN y conectividad híbrida
Gestión de identidad, seguridad y recursos
- Gestión de roles de IAM, cuentas de servicio y políticas de organización
- Aseguramiento de recursos utilizando Identity-Aware Proxy (IAP) y Secret Manager
- Gestión de proyectos, carpetas, etiquetas y jerarquía de recursos
Facturación y gestión de costos
- Configuración de cuentas y presupuestos de facturación de Cloud
- Creación de alertas de facturación y monitorización de costos
- Exportación de datos de facturación para informes y optimización de costos
Automatización e ingeniería de infraestructura
- Provisionamiento de infraestructura con Terraform
- Automatización de despliegues mediante Cloud Build y pipelines de CI/CD
- Gestión de recursos siguiendo las mejores prácticas de Infraestructura como Código (IaC)
Monitorización, registros y resolución de problemas
- Uso de Cloud Monitoring y Cloud Logging
- Configuración de paneles, alertas y comprobaciones de disponibilidad
- Resolución de problemas comunes de cálculo, redes y almacenamiento
Servicios de IA de Google Cloud
- Introducción a Vertex AI y capacidades de IA generativa
- Uso de APIs de IA preentrenadas para visión, lenguaje, habla y traducción
- Comprensión de las prácticas de IA responsable y casos de uso comunes de IA
Preparación para el examen y mejores prácticas
- Revisión de los dominios del examen Associate Cloud Engineer
- Práctica de tareas de implementación, redes, seguridad e ingeniería operativa
- Resolución de preguntas de muestra y exámenes simulados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
Requisitos previos
- Comprensión básica de los conceptos de computación en la nube
- Experiencia utilizando la interfaz de línea de comandos de Linux
- Familiaridad con los fundamentos de redes, virtualización y administración de sistemas
- Es beneficioso tener conocimientos básicos de contenedores y despliegue de aplicaciones, pero no es obligatorio.
Público objetivo
- Profesionales de TI que se preparan para la certificación Google Certified Associate Cloud Engineer
- Ingenieros de nube, administradores de sistemas e ingenieros DevOps que trabajan con Google Cloud
- Desarrolladores e ingenieros de plataforma que implementan y gestionan aplicaciones en Google Cloud
- Profesionales de infraestructura y operaciones responsables de la administración, automatización y monitorización de la nube
Reseñas (2)
Todo el entrenamiento fue excelente. Especialmente nos gustó la documentación de capacitación para consultar. Estamos ansiosos por la Capacitación Avanzada, cuando estemos listos.
Amy Gregg - Qualfon
Curso - Boomi Integration Fundamentals
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He descubierto cosas nuevas y interesantes sobre Lambda y Serverless
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
Curso - AWS Lambda for Developers
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