Stepan Baranskiy
Miembro desde 2023
Liga de Bronce
1700 puntos
Miembro desde 2023
Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. Mediante conferencias, demostraciones y labs prácticos grabados, los participantes exploran y, luego, implementan los componentes de una solución segura de Google Cloud, incluidas tecnologías de control de acceso de Cloud Storage, llaves de seguridad, Claves de encriptación proporcionadas por el cliente, controles de acceso a la API, alcance, VMs protegidas, encriptación y URLs firmadas. También se aborda la protección de entornos de Kubernetes.
Obtén una insignia de habilidad completando el curso Crea infraestructura de Google Cloud para profesionales de AWS, en el que aprenderás a establecer un permiso de IAM, organizar cargas de trabajo con Kubernetes, alojar una aplicación web con Compute Engine y configurar el balanceo de cargas.
This is the fourth course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on deploying and monitoring applications in Google Cloud. The learners apply the knowledge of monitoring and application deployment processes in AWS to explore the differences with Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
This is the third course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on Storage Options and containers in Google Cloud. The learners apply the knowledge of storage and containers in AWS to explore the similarities and differences with storage and containers in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
This is the second course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It aims to compare Google Cloud and AWS solutions and guide professionals on their use. This course focuses on compute resources and load balancing in Google Cloud. The learner will apply the knowledge of using virtual machines and load balancers in AWS to explore the similarities and differences with configuring and managing compute resources and load balancers in Google Cloud. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
This is the first course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on Identity and Access Management (IAM) and networking in Google Cloud. The learners apply the knowledge of access management and networking in AWS to explore the similarities and differences with access management and networking in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.
En este curso, se proporciona una introducción al uso de Terraform para Google Cloud. Permite que los participantes describan cómo se puede usar Terraform para implementar infraestructura como código y aplicar algunas de sus características y funcionalidades clave para crear y administrar la infraestructura de Google Cloud. Además, obtendrán experiencia práctica en la compilación y administración de recursos de Google Cloud con Terraform.
En este curso, se enseñan a los participantes técnicas para supervisar y mejorar el rendimiento de la infraestructura y las aplicaciones en Google Cloud. Con una combinación de presentaciones, demostraciones, labs prácticos y casos de éxito del mundo real, los asistentes adquieren experiencia para supervisar la pila completa, administrar y analizar registros en tiempo real, depurar código en producción, hacer un seguimiento de los cuellos de botella en el rendimiento de las aplicaciones y crear perfiles de uso de CPU y memoria.
En este curso, los estudiantes aprenderán a crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google Cloud usando patrones de diseño comprobados. Es la continuación de los cursos Diseño de arquitecturas con Google Compute Engine o Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Se presupone que los equipos tienen experiencia práctica con las tecnologías que se abordan en cualquiera de esos cursos. A través de una serie de presentaciones, actividades de diseño y labs prácticos, los participantes aprenderán a definir y equilibrar los requisitos comerciales y técnicos para diseñar implementaciones de Google Cloud altamente confiables y disponibles, así como seguras y rentables.
En muchas organizaciones de TI, los incentivos no se alinean con los desarrolladores, que buscan agilidad, y los operadores, que se enfocan en la estabilidad. La ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) es el enfoque que usa Google para alinear los incentivos entre los equipos de desarrollo y operaciones, y brindar asistencia en la producción de servicios fundamentales. Adoptar las prácticas técnicas y culturales de la SRE puede ayudar a mejorar la colaboración entre las empresas y sus departamentos de TI. En este curso se presentan las prácticas clave de la SRE de Google y la función importante que tienen los líderes empresariales y de TI en el éxito de la adopción organizacional de este enfoque.
Este curso de capacitación de autoaprendizaje brinda a los participantes conocimientos generales de los controles y las técnicas de seguridad en Google Cloud. A través de clases grabadas, demostraciones y labs prácticos, los participantes exploran y también implementan los componentes de una solución de Google Cloud segura, incluidos Cloud Identity, Resource Manager, Cloud IAM, firewalls de nube privada virtual, Cloud Load Balancing, intercambio de tráfico de Cloud, Cloud Interconnect y Controles del servicio de VPC. Este es el primer curso de la serie Seguridad en Google Cloud. Después de completarlo, inscríbete en el curso Security Best Practices in Google Cloud.
En este curso, aprenderás sobre la seguridad de Kubernetes y Google Kubernetes Engine (GKE), los registros y la supervisión, y cómo usar los servicios administrados de almacenamiento y de bases de datos de Google Cloud desde GKE. Este es el segundo curso de la serie Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Después de completar este curso, inscríbase en los cursos Infraestructura confiable de Google Cloud: El diseño y el proceso o Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos.
En Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: cargas de trabajo, te embarcarás en un recorrido completo sobre el desarrollo de aplicaciones nativas de la nube. Durante la experiencia de aprendizaje, explorarás las operaciones de Kubernetes, la administración de implementaciones, las herramientas de redes de GKE y el almacenamiento persistente. Este es el primer curso de la serie Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine. Después de completarlo, inscríbete en el curso Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: Producción.
En el curso, “Diseño de arquitecturas con Google Kubernetes Engine: conceptos básicos”, obtendrá información sobre el diseño y los principios de Google Cloud, además de una introducción a la creación y administración de contenedores de software y a la arquitectura de Kubernetes.
Aspectos básicos de Google Cloud: Infraestructura principal presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante videos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.
In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.