メンバー加入日: 2022
Google Kubernetes Engine を使ってみる
Earned 6月 2, 2025 EDT
Google Cloud でのオブザーバビリティ
Earned 6月 14, 2024 EDT
Google Cloud におけるロギングとモニタリング
Earned 6月 13, 2024 EDT
柔軟性のある Google Cloud インフラストラクチャ: スケーリングと自動化
Earned 2月 5, 2023 EST
Cloud Armor を使用したネットワークの保護
Earned 1月 13, 2023 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス
Earned 12月 28, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 12月 18, 2022 EST
"「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。 このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。"
2 部構成でお届けするコースシリーズの第 2 部「Google Cloud でのオブザーバビリティ」へようこそ。このコースを受講する前に、パート 1 の「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」を修了することをおすすめします。このコースでは、Error Reporting、Cloud Trace、Cloud Profiler などのアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学びます。
Google Cloud のロギングとモニタリング、オブザーバビリティの 2 部構成コースへようこそGoogle Cloudの運用のコアとなるツールを大きく 2 つに分類すると、運用に関連するものと、アプリケーション パフォーマンス管理に関連するものに分かれます。本コース「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」では、運用に役立つロギング、モニタリング、サービス モニタリングについて学習します。このコースを受講したら、パート 2 の「Google Cloud でのオブザーバビリティ」を受講して、利用可能なアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学ぶことをおすすめします。
このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。
Google Cloud におけるデプロイを安全に保つ方法を学びます。 次の内容が含まれます。：Cloud Armor の bot 管理を使用して bot のリスクを低減し、 自動化クライアントからのアクセスをコントロールする方法、Cloud Armor の拒否リストを使って Google Cloud のエッジにおける HTTP(S) ロードバランサへのアクセスを制限または許可する方法、 Cloud Armor セキュリティポリシーを適用して Cloud CDN と Google Cloud Storage でキャッシュ オブジェクトへのアクセスを制限する方法、 そしてCloud Armor WAF ルールを使用して一般的な脆弱性を軽減する方法。
このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。
このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。