Google Cloud Fundamentals : Core Infrastructure
GCF-CI

Résumé
Ce cours donne un aperçu des produits et services de la plateforme Google Cloud. Grâce à une combinaison de théorie, démonstrations et labs pratiques, les participants découvriront la valeur de Google Cloud Platform et comment intégrer des solutions basées sur le cloud dans les stratégies d'entreprise.
Contenu du cours
Module 1 : Présentation de la plateforme Google Cloud
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Expliquer les avantages de la plateforme Google Cloud
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Définir les composantes de l'infrastructure du réseau de Google, notamment : les points de présence, les centres de données, les régions et les zones
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Comprendre la différence entre Infrastructure-as-a-Service (IaaS) et Platform-as-a-Service (PaaS)
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Lab : Inscription à l'essai gratuit et création d'un projet
Module 2 : Premiers pas avec la plateforme Google Cloud
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Identifier l'objectif des projets sur la plateforme Google Cloud
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Comprendre l'objectif et les cas d'utilisation de la gestion des identités et des accès
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Liste des méthodes d'interaction avec la plateforme Google Cloud
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Lab : Premiers pas avec la plateforme Google Cloud
Module 3 : Google App Engine et Google Cloud Datastore
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Comprendre la finalité et les cas d'utilisation de Google App Engine et de Google Cloud Datastore
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Comparer l'environnement App Engine Standard avec l'environnement App Engine Flexible
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Comprendre l'objectif et les cas d'utilisation des Google Cloud Endpoints
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Lab : Déploiement d'applications à l'aide de l'App Engine et du Cloud Datastore
Module 4 : Options de stockage de la plateforme Google Cloud
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Comprendre l'objectif et les cas d'utilisation de : Google Cloud Storage, Google Cloud SQL et Google Cloud Bigtable
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Découvrir comment choisir entre les différentes options de stockage sur la plateforme Google Cloud
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Lab : Intégration des applications avec le stockage dans le cloud de Google
Module 5 : Google Container Engine
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Définir le concept de conteneur et identifier les utilisations des conteneurs
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Identifier le but et les cas d'utilisation de Google Container Engine et de Kubernetes
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Déployer des applications à l'aide du Google Container Engine
Module 6 : Google Compute Engine et mise en réseau
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Identifier l'objectif et les cas d'utilisation de Google Compute Engine
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Comprendre les différents outils et services opérationnels et de mise en réseau de la plateforme Google Cloud
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Lab : Déploiement d'applications à l'aide de Google Compute Engine
Module 7 : Big Data et Machine Learning
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Comprendre l'objectif et les cas d'utilisation des produits et services dans les plateformes de Big Data et Machine Learning de Google Cloud
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Lab : Comment démarrer avec BigQuery
* Formation distanciel possible :
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de votre entreprise
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de chez vous
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de nos locaux à Sophia Antipolis (équipement Cisco Webex Board)
Durée
1 jour soit 7 heures
Prix public
750 € HT
Dates
à Paris ou distanciel*
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27 novembre
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19 février 2021
Public concerné
Ce cours de formation sur la Google Cloud Platform est destiné aux personnes suivantes :
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Les personnes qui prévoient de déployer des applications et de créer des environnements d'applications sur la Google Cloud Platform
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Les développeurs, les professionnels de l'exploitation système et les architectes solutions qui débutent avec la plateforme Google Cloud
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Les dirigeants et les décideurs économiques qui évaluent le potentiel de la plateforme Google Cloud pour répondre aux besoins de leur entreprise
Objectifs
Ce cours enseigne aux participants les compétences suivantes :
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Identifier l'objectif et la valeur des produits et services de la plateforme Google Cloud
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Interagir avec les services de la plateforme Google Cloud
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Décrire de quelles manières les clients ont utilisé la plateforme Google Cloud
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Choisir et utiliser les environnements de déploiement d'applications sur la plateforme Google Cloud : Google App Engine, Google Container Engine et Google Compute Engine
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Choisir et utiliser les options de stockage de la Google Cloud Platform : Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable et Google Cloud Datastore
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Utiliser BigQuery, l'entrepôt de données géré par Google pour l'analyse
Pré requis
Une bonne connaissance du développement d'applications, de l'exploitation des systèmes, des systèmes d'exploitation Linux et de l'analyse des données/machine learning est utile pour comprendre les technologies couvertes.
Méthodes et moyens pédagogiques
Une pédagogie basée sur l'alternance de phases théoriques, d'ateliers de mise en pratique, de retours d'expérience et d'échanges.
📌 date confirmée
💻 distanciel
🆓 session gratuite