Struttura del corso
Introduzione a Google Cloud Platform
- Panoramica di Google Cloud Platform e della sua infrastruttura globale.
- Comprensione dei modelli di cloud computing e dei servizi core GCP.
- Navigazione nella Console Google Cloud, Cloud Shell e Cloud SDK.
Servizi di Computazione e Deployment delle Applicazioni
- Creazione e gestione di macchine virtuali con Compute Engine.
- Distribuzione di applicazioni containerizzate con Google Kubernetes Engine (GKE).
- Utilizzo di Cloud Run e App Engine per deploy serverless.
Servizi di Storage e Database
- Gestione delle classi di Cloud Storage e delle policy di ciclo di vita.
- Distribuzione e amministrazione di Cloud SQL, Cloud Spanner e AlloyDB.
- Utilizzo di Firestore e Bigtable per carichi di lavoro NoSQL.
Rete e Connettività
- Configurazione delle reti Virtual Private Cloud (VPC) e dei subnet.
- Gestione delle regole del firewall, Cloud DNS e Cloud NAT.
- Implementazione di Cloud Load Balancing, Cloud CDN e connettività ibrida.
Gestione delle Identità, della Sicurezza e delle Risorse
- Gestione dei ruoli IAM, service account e policy organizzative.
- Protezione delle risorse utilizzando Identity-Aware Proxy (IAP) e Secret Manager.
- Gestione di progetti, cartelle, etichette e gerarchia delle risorse.
Fatturazione e Gestione dei Costi
- Configurazione degli account Cloud Billing e dei budget.
- Creazione di avvisi di fatturazione e monitoraggio dei costi.
- Esportazione dei dati di fatturazione per reporting e ottimizzazione dei costi.
Automazione dell'Infrastruttura e Operazioni
- Provisioning dell'infrastruttura con Terraform.
- Automatizzazione dei deploy utilizzando Cloud Build e pipeline CI/CD.
- Gestione delle risorse secondo le best practice per l'Infrastructure as Code.
Monitoraggio, Logging e Troubleshooting
- Utilizzo di Cloud Monitoring e Cloud Logging.
- Configurazione di dashboard, avvisi e verifiche di disponibilità (uptime).
- Risoluzione dei problemi comuni relativi a computazione, rete e storage.
Servizi AI di Google Cloud
- Introduzione a Vertex AI e alle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.
- Utilizzo di API AI pre-addestrate per visione, linguaggio, speech e traduzione.
- Comprensione delle pratiche di AI responsabile e dei casi d'uso AI comuni.
Preparazione all'Esame e Best Practices
- Riesame dei domini dell'esame Associate Cloud Engineer.
- Esercitazione su compiti di deployment, rete, sicurezza e operazioni.
- Completamento di domande campione ed esami simulati.
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
Prerequisiti
- Conoscenza di base dei concetti di computing nel cloud.
- Esperienza nell'utilizzo dell'interfaccia a riga di comando di Linux.
- Confidenza con i fondamenti di networking, virtualizzazione e amministrazione di sistema.
- Conoscenza di base dei container e del deployment delle applicazioni è consigliata ma non obbligatoria.
Destinatari
- Professionisti IT che si stanno preparando per la certificazione Associate Cloud Engineer di Google.
- Ingegneri cloud, amministratori di sistema e ingegneri DevOps che lavorano con Google Cloud.
- Sviluppatori e ingegneri di piattaforma che distribuiscono e gestiscono applicazioni su Google Cloud.
- Professionisti dell'infrastruttura e delle operazioni responsabili dell'amministrazione, automazione e monitoraggio cloud.
Recensioni (2)
Tutto il percorso di formazione è stato eccellente. Abbiamo apprezzato in particolare la documentazione formativa a cui fare riferimento. Non vediamo l'ora di partecipare alla Formazione Avanzata, quando saremo pronti.
Amy Gregg - Qualfon
Corso - Boomi Integration Fundamentals
Traduzione automatica
Ho scoperto nuove e interessanti cose su Lambda e Serverless
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
Corso - AWS Lambda for Developers
Traduzione automatica
