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Developing Applications with Google Cloud Platform (DAGCP)

Detaillierter Kursinhalt

Modul 1: Best Practices für die Anwendungsentwicklung
  • Code- und Umgebungsmanagement
  • Sichere, skalierbare, zuverlässige und lose verknüpfte Komponenten und Mikrodienste entwerfen und entwickeln
  • Kontinuierliche Integration und Bereitstellung
  • Anwendungen für die Cloud neu gestalten
Modul 2: Google Cloud Client-Bibliotheken, Google Cloud SDK und Google Firebase SDK
  • Google Cloud-Clientbibliotheken, Google Cloud SDK und Google Firebase SDK einrichten und verwenden
  • Lab: Google-Clientbibliotheken, Google Cloud SDK und Firebase SDK auf einer Linux-Instanz einrichten und Anmeldedaten konfigurieren
Modul 3: Übersicht zu den Optionen der Datenspeicherung
  • Überblick über Optionen zum Speichern von Anwendungsdaten
  • Anwendungsfälle für Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL und Cloud Spanner
Modul 4: Best Practices für die Verwendung von Google Cloud Datastore
  • Best Practices in Bezug auf:
    • Abfragen
    • Integrierte und zusammengesetzte Indexe
    • Hinzufügen und Löschen von Daten (Batchvorgänge)
    • Transaktionen
    • Fehlerbehandlung
  • Bulk-Upload von Daten in Cloud Datastore mithilfe von Google Cloud Dataflow
  • Lab: Anwendungsdaten in Cloud Datastore speichern
Modul 5: Operationen an Buckets und Objekten ausführen
  • An Buckets und Objekten ausführbare Vorgänge
  • Konsistenzmodell
  • Fehlerbehandlung
Modul 6: Best Practices für die Verwendung von Google Cloud Storage
  • Buckets für statische Websites und andere Verwendungen benennen
  • Objekte benennen (aus Perspektive der Zugriffsverteilung)
  • Hinweise zur Leistung
  • CORS-Konfiguration für einen Bucket einrichten und Fehlerbehebung durchführen
  • Lab: Dateien in Cloud Storage speichern
Modul 7: Umgang mit Authentifizierung und Autorisierung
  • IAM-Rollen (Cloud Identity and Access Management) und Dienstkonten
  • Nutzerauthentifizierung mithilfe von Firebase Authentication
  • Nutzerauthentifizierung und -autorisierung mithilfe von Cloud Identity-Aware Proxy
  • Lab: Nutzer mithilfe von Firebase Authentication authentifizieren
Modul 8: Mit Google Cloud Pub/Sub Komponenten Ihrer Anwendung integrieren
  • Themen, Publisher und Abonnenten
  • Pull- und Push-Abonnements
  • Anwendungsfälle für Cloud Pub/Sub
  • Lab: Back-End-Dienst zum Verarbeiten von Nachrichten in einer Nachrichtenwarteschlange entwickeln
Modul 9: Intelligente Funktionen zu Ihrer Anwendung hinzufügen
  • Überblick über vortrainierte ML-APIs wie Cloud Vision API und Cloud Natural Language Processing API
Modul 10: Google Cloud-Funktionen für die ereignisgesteuerte Verarbeitung verwenden
  • Grundlegende Konzepte wie Trigger, Hintergrundfunktionen, HTTP-Funktionen
  • Anwendungsfälle
  • Funktionen entwickeln und bereitstellen
  • Logging, Fehlerberichte und Monitoring
Modul 11: APIs mit Google Cloud Endpoints verwalten
  • Open API-Bereitstellungskonfigurationen
  • Lab: API für Ihre Anwendung bereitstellen
Modul 12: Anwendung mit Google Cloud Build, Google Cloud Container Registry und Google Cloud Deployment Manager bereitstellen
  • Container-Images erstellen und speichern
  • Wiederholbare Bereitstellungen mit Bereitstellungskonfiguration und Vorlagen
  • Lab: Deployment Manager zum Bereitstellen einer Webanwendung in den flexiblen Test- und Produktionsumgebungen von Google App Engine
Modul 13: Ausführungsumgebungen für Ihre Anwendung
  • Hinweise zum Auswählen einer Ausführungsumgebung für Ihre Anwendung bzw. Ihren Dienst:
    • Google Compute Engine
    • Kubernetes Engine
    • Flexible App Engine-Umgebung
    • Cloud Functions
    • Cloud Dataflow
  • Lab: Anwendung in der flexiblen App Engine-Umgebung bereitstellen
Modul 14: Fehlerbehebung, Monitoring und Leistungsanpassung mit Google Stackdriver
  • Stackdriver Debugger
  • Stackdriver Error Reporting
  • Lab: Anwendungsfehler mithilfe von Stackdriver Debugger und Error Reporting beheben
  • Stackdriver Logging
  • Schlüsselkonzepte von Stackdriver Trace und Stackdriver Monitoring. Lab: Stackdriver Monitoring und Stackdriver Trace zum Verfolgen einer Anfrage über verschiedene Dienste hinweg verwenden sowie zum Beobachten und Optimieren der Leistung