Temario del curso
Introducción a Google Cloud Platform
- Panorama general de Google Cloud Platform y su infraestructura global.
- Comprensión de los modelos de computación en la nube y los servicios centrales de GCP.
- Navegación por la Consola de Google Cloud, Cloud Shell y Cloud SDK.
Servicios de Computación e Implementación de Aplicaciones
- Creación y gestión de máquinas virtuales con Compute Engine.
- Implementación de aplicaciones contenerizadas con Google Kubernetes Engine (GKE).
- Uso de Cloud Run y App Engine para implementaciones sin servidor.
Servicios de Almacenamiento y Base de Datos
- Gestión de clases de Cloud Storage y políticas de ciclo de vida.
- Despliegue 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 Red Privada Virtual (VPC).
- Gestión de reglas de firewall, Cloud DNS y Cloud NAT.
- Implementación de Cloud Load Balancing, Cloud CDN y conectividad híbrida.
Identidad, Seguridad y Gestión de 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 e jerarquía de recursos.
Facturación y Gestión de Costos
- Configuración de cuentas de facturación de Cloud y presupuestos.
- Creación de alertas de facturación y monitoreo de costos.
- Exportación de datos de facturación para informes y optimización de costos.
Automatización e Operaciones de Infraestructura
- Provisionamiento de infraestructura con Terraform.
- Automatización de despliegues utilizando Cloud Build y pipelines CI/CD.
- Gestión de recursos siguiendo las mejores prácticas de Infraestructura como Código.
Monitoreo, Registro (Logging) y Solución de Problemas
- Uso de Cloud Monitoring y Cloud Logging.
- Configuración de paneles, alertas y comprobaciones de disponibilidad.
- Solución de problemas comunes en computación, redes y almacenamiento.
Servicios de Inteligencia Artificial de Google Cloud
- Introducción a Vertex AI y las capacidades de inteligencia artificial generativa.
- Uso de APIs de IA preentrenadas para visión, lenguaje, voz y traducción.
- Comprensión de prácticas de IA responsable y casos de uso comunes de IA.
Preparación para el Examen y Mejores Prácticas
- Revisión de los dominios del examen Ingeniero en Cloud Asociado Certificado por Google.
- Práctica de tareas de implementación, redes, seguridad y operaciones.
- Resolución de preguntas de ejemplo 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.
- Conocimiento familiar de redes, virtualización y fundamentos de 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 Ingeniero en Cloud Asociado Certificado por Google.
- Ingenieros de Cloud, 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 monitoreo de entornos cloud.
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
Traducción Automática
He descubierto cosas nuevas y interesantes sobre Lambda y Serverless
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
Curso - AWS Lambda for Developers
Traducción Automática