Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure (GCF-CI)

Modul 1: Einführung in die Google Cloud Platform

• Vorteile der Google Cloud Platform
• Komponenten der Google Netzwerkinfrastruktur einschließlich: Points of Presence, Rechenzentren, Regionen und Zonen
• Unterschiede zwischen IaaS (Infrastructure as a Service) und PaaS (Platform as a Service)

Modul 2: Erste Schritte mit der Google Cloud Platform

• Zweck von Projekten in der Google Cloud Platform
• Zweck und Anwendungsfälle der Identitäts- und Zugriffsverwaltung
• Methoden für die Interaktion mit der Google Cloud Platform
• Lab: Erste Schritte mit der Google Cloud Platform

Modul 3: Virtuelle Maschinen und Netzwerke in der Cloud

• Zweck und Anwendungsfälle der Google Compute Engine
• Verschiedene Tools und Dienste für die Google Cloud Platform-Netzwerke und -Vorgänge
• Lab: Compute Engine

Modul 4: Speicher in der Cloud

• Zweck und Anwendungsfälle von Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable und Google Cloud Datastore
• Auswahlkriterien für die verschiedenen Speicheroptionen auf der Google Cloud Platform
• Lab: Cloud Storage und Cloud SQL

Modul 5: Container in der Cloud

• Konzept eines Containers und Verwendung von Containern
• Zweck und Anwendungsfälle für Google Kubernetes Engine und Kubernetes
• Lab: Kubernetes Engine

Modul 6: Anwendungen in der Cloud

• Zweck und Anwendungsfälle von Google App Engine
• App Engine Standardumgebung im Vergleich mit der flexiblen App Engine-Umgebung
• Zweck und Anwendungsfälle von Google Cloud Endpoints
• Lab: App Engine

Modul 7: Entwicklung, Bereitstellung und Monitoring in der Cloud

• Optionen für Softwareentwickler zum Hosten von Quellcode
• Zweck der vorlagenbasierten Erstellung und Verwaltung von Ressourcen
• Zweck des integrierten Monitoring sowie von integrierten Benachrichtigungen und Fehlerbehebungen
• Lab: Deployment Manager und Stackdriver

Modul 8: Big Data und maschinelles Lernen in der Cloud

• Zweck und Anwendungsfälle für die Produkte und Dienste der Plattformen für Big Data und maschinelles Lernen von Google Cloud
• Lab: BigQuery