
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