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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure (GCF-CI)

Detaillierter Kursinhalt

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