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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Kunal Waghmare

Mitglied seit 2023

Silver League

10990 Punkte
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen Earned Mai 8, 2026 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Feb 4, 2026 EST
Umgebungen mit Google Cloud Managed Service for Prometheus überwachen Earned Jan 27, 2026 EST
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen Earned Jan 26, 2026 EST
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability Earned Jan 25, 2026 EST
DevSecOps in einer Google Cloud-Umgebung Earned Jan 24, 2026 EST
DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren Earned Jan 22, 2026 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Jan 21, 2026 EST
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Jan 20, 2026 EST
Troubleshooting with AI Using Cloud Assist Investigations Earned Jan 16, 2026 EST
Observability in Google Cloud Earned Jan 15, 2026 EST
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Jan 14, 2026 EST
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process Earned Jan 2, 2026 EST
Developing a Google SRE Culture Earned Dez 13, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Sep 20, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Sep 15, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Sep 15, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Sep 15, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Sep 15, 2023 EDT

Mit dem Skill-Logo Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Konfigurieren und Erstellen von Docker-Container-Images, Erstellen und Verwalten von Google Kubernetes Engine-Clustern, Verwenden von kubectl für eine effiziente Clusterverwaltung und Bereitstellen von Kubernetes-Anwendungen mit leistungsfähigen Continuous Delivery-Abläufen.

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In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Umgebungen mit Google Cloud Managed Service for Prometheus überwachen abschließen. In diesem Kurs lernen Sie das Kubernetes Monitoring mit Google Cloud Managed Service for Prometheus kennen.

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Mit dem Skill-Logo Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Grundsätze von Infrastruktur als Code (IaC) unter Verwendung von Terraform, Bereitstellen und Verwalten von Google Cloud-Ressourcen mit Terraform-Konfigurationen, effektives Statusmanagement (lokal und remote) und die Modularisierung von Terraform-Code für Wiederverwendbarkeit und Organisation.

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Mit dem Skill-Logo Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Überwachen virtueller Maschinen in der Compute Engine, Einsetzen von Cloud Monitoring für Verwaltung mehrerer Projekte, Erweitern von Monitoring- und Logging-Funktionen zur Nutzung in Cloud Functions, Erstellen und Senden von benutzerdefinierten Anwendungsmesswerten und Konfigurieren von Cloud Monitoring-Benachrichtigungen auf der Grundlage benutzerdefinierter Messwerte.

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In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen für die Implementierung von sicheren und effizienten DevSecOps-Prozessen. Sie erfahren, wie Sie Ihre Entwicklungspipeline mit Google Cloud-Diensten wie Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy und der Binärautorisierung schützen können. So können Sie containerisierte Anwendungen erstellen, testen und bereitstellen und dabei Sicherheitskontrollen in der gesamten CI/CD-Pipeline einsetzen.

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Mit dem Skill-Logo DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Git-Repositories mit Cloud Source Repositories erstellen, Deployments in der Google Kubernetes Engine (GKE) starten, verwalten und skalieren sowie CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Container-Image-Builds und GKE-Deployments entwerfen.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub.

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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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Cloud Assist Investigations is an AI-enabled tool for iterative troubleshooting in Google Cloud environments, and aims to help users troubleshoot common issues to find the root cause of problems that may occur when using Google Cloud services. This course equips DevOps, SRE, and platform engineers with the skills to effectively use Cloud Assist Investigations for streamlined troubleshooting of Google Cloud services. The training focuses on foundational knowledge of Cloud Assist Investigations, with the intent to reduce troubleshooting time and enhance overall operational efficiency for users of Google Cloud.

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Welcome to Observability in Google Cloud, the second part of a two-part course series. It is suggested that you complete part 1, Logging and Monitoring in Google Cloud, prior to taking this course. This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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This course equips students to build highly reliable and efficient solutions on Google Cloud using proven design patterns. It is a continuation of the Architecting with Google Compute Engine or Architecting with Google Kubernetes Engine courses and assumes hands-on experience with the technologies covered in either of those courses. Through a combination of presentations, design activities, and hands-on labs, participants learn to define and balance business and technical requirements to design Google Cloud deployments that are highly reliable, highly available, secure, and cost-effective.

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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.

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Da die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen weiter zunimmt, wird auch deren verantwortungsbewusste Entwicklung ein immer wichtigeres Thema. Dabei ist es für viele schwierig, die Überlegungen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI in die Praxis umzusetzen. Wenn Sie wissen möchten, wie sich die verantwortungsbewusste Anwendung von KI in die Praxis umsetzen, also operationalisieren lässt, finden Sie in diesem Kurs entsprechende Hilfestellungen. In diesem Kurs erfahren Sie, wie dies mit Google Cloud heutzutage möglich ist, inklusive entsprechender Best Practices und Erkenntnisse. Es wird gezeigt, welches Framework Google Cloud bietet, um einen eigenen Ansatz für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu entwickeln.

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Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. By passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was verantwortungsbewusste Anwendung von KI bedeutet, warum sie wichtig ist und wie Google dies in seinen Produkten berücksichtigt. Darüber hinaus werden die 7 KI-Grundsätze von Google behandelt.

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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.

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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene generative KI-Anwendungen entwickeln können.

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