Roxana Cismaseanu
Mitglied seit 2026
[Deprecated] Cloud Logging
Earned Jul 5, 2026 EDT
Monitoring und Logging mit Google Cloud Observability
Earned Jul 5, 2026 EDT
Infrastruktur mit Terraform in Google Cloud erstellen
Earned Jul 5, 2026 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud
Earned Jul 5, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Jun 30, 2026 EDT
Fehler beheben mit dem KI-Tool „Cloud Assist Investigations“
Earned Jun 28, 2026 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud
Earned Jun 28, 2026 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process
Earned Jun 27, 2026 EDT
Developing a Google SRE Culture
Earned Jun 27, 2026 EDT
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur
Earned Jun 27, 2026 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Apr 4, 2026 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Apr 3, 2026 EDT
Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.
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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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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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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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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
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Gemini Cloud Assist Investigations sind ein KI-gestütztes Tool zur iterativen Fehlerbehebung in Google Cloud-Umgebungen. Es soll Nutzern helfen, häufige Probleme zu beheben und die Ursache von Problemen zu finden, die bei der Verwendung von Google Cloud-Diensten auftreten können.
In diesem Kurs lernen DevOps-, SRE- und Plattform-Entwickler, wie sie Gemini Cloud Assist Investigations effektiv einsetzen, um die Fehlerbehebung bei Google Cloud-Diensten zu optimieren. Der Kurs vermittelt Grundlagenwissen zu Gemini Cloud Assist Investigations, um die Zeit für die Fehlerbehebung zu verkürzen und die allgemeine betriebliche Effizienz für Google Cloud-Nutzer zu verbessern.
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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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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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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.
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