Résumé du cours
Il s'agit d'un cours destiné aux architectes et ingénieurs cloud ayant déjà des connaissances sur Azure, qui compare les solutions Google Cloud avec Azure et guide les professionnels dans leur utilisation.
Dans ce cours, vous appliquerez vos connaissances des concepts et technologies Azure pour explorer les similitudes et différences avec les concepts et technologies de Google Cloud. Vous vous exercerez concrètement à créer et gérer des ressources Google Cloud.
A qui s'adresse cette formation
Architectes Cloud ou Ingénieurs Cloud ayant de l'expérience avec Azure cloud.
Pré-requis
Familiarité avec les termes et concepts Azure.
Objectifs
A l'issue de la formation, vous serez en mesure de :
- Expliquer les bonnes pratiques pour les solutions Google Cloud intégrant la gestion des ressources et des accès.
- Mettre en œuvre des réseaux Google Cloud en appliquant les bonnes pratiques pour les réseaux privés virtuels, les VPN et les pare-feu Google Cloud.
- Créer et personnaliser des instances de machines virtuelles à l’aide du moteur de calcul.
- Configurer les équilibreurs de charge et le dimensionnement automatique des instances.
- Mettre en œuvre les services de stockage de données dans Google Cloud.
- Concevoir une solution avec le moteur Kubernetes pour déployer des applications dans Google Cloud.
- Examiner les bonnes pratiques pour le déploiement et la supervision de l’infrastructure Google Cloud.
- Identifier l’objectif et les cas d’usage du service Cloud Run.
Contenu
Module 1 : Gestion des ressources et des accès dans Google Cloud
- Hiérarchie des ressources Google Cloud
- Gestion des identités et des accès
- Comptes de service
- Interaction avec Google Cloud
- Lab : Exploration de la gestion des identités et des accès
Module 2 : Réseautage dans Google Cloud
- Concepts de réseau dans Azure et Google Cloud
- Réseautage VPC (réseau privé virtuel)
- Lab : Réseautage VPC
- Routage cloud
- Interconnexion des réseaux
- Lab : Mise en œuvre de l’accès privé à Google et de Cloud NAT
Module 3 : Machines virtuelles dans Google Cloud
- Google Compute Engine
- Types de machines et images
- Machines virtuelles Spot
- Lab : Premiers pas avec Compute Engine
Module 4 : Répartition de charge et groupes d’instances gérés sur Google Cloud
- Répartition de charge dans Azure et Google Cloud
- Fonctionnalités de répartition de charge dans Google Cloud
- Groupes d’instances gérés
- Lab : Configuration d’un répartiteur de charge HTTP avec mise à l’échelle automatique
Module 5 : Stockage dans Google Cloud
- Présentation des services de stockage et de base de données
- Cloud Storage
- Lab : Cloud Storage
- Services de bases de données gérés
- Options de lac de données
- Lab : Mise en œuvre de Cloud SQL
Module 6 : Conteneurs dans Google Cloud
- Conteneurs dans Google Cloud
- Google Kubernetes Engine
- Concepts et architecture de Kubernetes
- Lab : Premiers pas avec Google Kubernetes Engine
- Déploiements et mise en réseau
- Informatique hybride et multi-cloud avec GKE Enterprise
- Lab : Création de déploiements sur Google Kubernetes Engine
Module 7 : Applications dans Google Cloud
- Développement d’applications dans Google Cloud
- Fonctions Cloud Run
- Cloud Run
- Lab : Hello Cloud Run
Module 8 : Supervision dans Google Cloud
- Supervision dans le cloud
- Cloud Operations
- Supervision des clusters GKE
- Outils de supervision dans Azure et Google Cloud
- Lab : Supervision d’une machine virtuelle Compute Engine à l’aide de l’agent Ops