Developing Applications with Google Cloud (DAGCP) – Details
Detaillierter Kursinhalt
Modul 1: Best Practices für die Anwendungsentwicklung
Code- und Umgebungsmanagement
Sichere, skalierbare, zuverlässige und lose verknüpfte Komponenten und Mikrodienste entwerfen und entwickeln
Kontinuierliche Integration und Bereitstellung
Anwendungen für die Cloud neu gestalten
Modul 2: Google Cloud Client-Bibliotheken, Google Cloud SDK und Google Firebase SDK
Google Cloud-Clientbibliotheken, Google Cloud SDK und Google Firebase SDK einrichten und verwenden
Lab: Google-Clientbibliotheken, Google Cloud SDK und Firebase SDK auf einer Linux-Instanz einrichten und Anmeldedaten konfigurieren
Modul 3: Übersicht zu den Optionen der Datenspeicherung
Überblick über Optionen zum Speichern von Anwendungsdaten
Anwendungsfälle für Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL und Cloud Spanner
Modul 4: Best Practices für die Verwendung von Google Cloud Datastore
Best Practices in Bezug auf:
Abfragen
Integrierte und zusammengesetzte Indexe
Hinzufügen und Löschen von Daten (Batchvorgänge)
Transaktionen
Fehlerbehandlung
Bulk-Upload von Daten in Cloud Datastore mithilfe von Google Cloud Dataflow
Lab: Anwendungsdaten in Cloud Datastore speichern
Modul 5: Operationen an Buckets und Objekten ausführen
An Buckets und Objekten ausführbare Vorgänge
Konsistenzmodell
Fehlerbehandlung
Modul 6: Best Practices für die Verwendung von Google Cloud Storage
Buckets für statische Websites und andere Verwendungen benennen
Objekte benennen (aus Perspektive der Zugriffsverteilung)
Hinweise zur Leistung
CORS-Konfiguration für einen Bucket einrichten und Fehlerbehebung durchführen
Lab: Dateien in Cloud Storage speichern
Modul 7: Umgang mit Authentifizierung und Autorisierung
IAM-Rollen (Cloud Identity and Access Management) und Dienstkonten
Nutzerauthentifizierung mithilfe von Firebase Authentication
Nutzerauthentifizierung und -autorisierung mithilfe von Cloud Identity-Aware Proxy
Lab: Nutzer mithilfe von Firebase Authentication authentifizieren
Modul 8: Mit Google Cloud Pub/Sub Komponenten Ihrer Anwendung integrieren
Themen, Publisher und Abonnenten
Pull- und Push-Abonnements
Anwendungsfälle für Cloud Pub/Sub
Lab: Back-End-Dienst zum Verarbeiten von Nachrichten in einer Nachrichtenwarteschlange entwickeln
Modul 9: Intelligente Funktionen zu Ihrer Anwendung hinzufügen
Überblick über vortrainierte ML-APIs wie Cloud Vision API und Cloud Natural Language Processing API
Modul 10: Google Cloud-Funktionen für die ereignisgesteuerte Verarbeitung verwenden
Grundlegende Konzepte wie Trigger, Hintergrundfunktionen, HTTP-Funktionen
Anwendungsfälle
Funktionen entwickeln und bereitstellen
Logging, Fehlerberichte und Monitoring
Modul 11: APIs mit Google Cloud Endpoints verwalten
Open API-Bereitstellungskonfigurationen
Lab: API für Ihre Anwendung bereitstellen
Modul 12: Anwendung mit Google Cloud Build, Google Cloud Container Registry und Google Cloud Deployment Manager bereitstellen
Container-Images erstellen und speichern
Wiederholbare Bereitstellungen mit Bereitstellungskonfiguration und Vorlagen
Lab: Deployment Manager zum Bereitstellen einer Webanwendung in den flexiblen Test- und Produktionsumgebungen von Google App Engine
Modul 13: Ausführungsumgebungen für Ihre Anwendung
Hinweise zum Auswählen einer Ausführungsumgebung für Ihre Anwendung bzw. Ihren Dienst:
Google Compute Engine
Kubernetes Engine
Flexible App Engine-Umgebung
Cloud Functions
Cloud Dataflow
Lab: Anwendung in der flexiblen App Engine-Umgebung bereitstellen
Modul 14: Fehlerbehebung, Monitoring und Leistungsanpassung mit Google Stackdriver
Stackdriver Debugger
Stackdriver Error Reporting
Lab: Anwendungsfehler mithilfe von Stackdriver Debugger und Error Reporting beheben
Stackdriver Logging
Schlüsselkonzepte von Stackdriver Trace und Stackdriver Monitoring. Lab: Stackdriver Monitoring und Stackdriver Trace zum Verfolgen einer Anfrage über verschiedene Dienste hinweg verwenden sowie zum Beobachten und Optimieren der Leistung