×

Mục tiêu

- Cấu hình mạng VPC và máy ảo
- Quản lý danh tính và quản lý quyền truy cập cho các tài nguyên
- Triển khai các dịch vụ lưu trữ dữ liệu trên Google Cloud
- Quản lý và kiểm tra việc thanh toán tài nguyên Google Cloud
- Giám sát tài nguyên sử dụng dịch vụ Stackdriver
- Kết nối cơ sở hạ tầng của công ty bạn lên Google Cloud
- Cấu hình load balancers và tự động mở rộng, thu hẹp cho các VM
- Tự động hóa việc triển khai các dịch vụ cơ sở hạ tầng Google Cloud
- Hiểu kiến trúc Kubernetes và cách Pod network làm việc trên Kubernetes Enginer
- Hiểu cách tạo các Kubernetes Engine cluster bằng cách sử dụng Google Cloud Console và gcloud/ kubectl commands

Tổng quan

Đối tượng học viên:

- Bạn đang làm việc ở vị trí Cloud Architects, Administrators, SysOps/DevOps
- Bạn đang làm việc với Google Cloud muốn tìm hiểu cách tạo mới hoặc tích hợp các hệ thống, ứng dụng và cơ sở hạ tầng trên Google Cloud

Yêu cầu đầu vào

- Hoàn thành khóa học Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
- Hiểu biết cơ bản về các công cụ Command-line và Linux vận hành môi trường hệ thống
- Đã có kinh nghiệm vận hành hệ thống bao gồm triển khai, quản lý ứng dụng môi trường Public Cloud và On - Premises

Chương trình học

1

Module 1: Introduction to Google Cloud

List the different ways of interacting with Google Cloud.
Use the Cloud Console and Cloud Shell.
Use the Google Cloud Marketplace to deploy solutions.

2

Module 2: Virtual Machines

Recall the CPU and memory options for virtual machines.
Describe the disk options for virtual machines.
Explain VM pricing and discounts.
Use Compute Engine to create and customize VM instances.

3

Module 3. Virtual Networks

List the VPC objects in Google Cloud.
Differentiate between the different types of VPC networks.
Implement VPC networks and firewall rules.
Implement Private Google Access and Cloud NAT.

4

Module 4: Storage and Database Services

Differentiate between Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Firestore and Cloud Bigtable.
Create Cloud Storage buckets.
Choose a data storage service based on your requirements.
Implement data storage services.

5

Module 5: Cloud IAM

Describe the Cloud IAM resource hierarchy.
Explain the different types of IAM roles.
Recall the different types of IAM members.
Implement access control for resources using Cloud IAM.

6

Module 6: Resource Management

Describe the cloud resource manager hierarchy.
Recognize how quotas protect Google Cloud customers.
Use labels to organize resources.
Explain the behavior of budget alerts in Google Cloud.
Examine billing data with BigQuery.

7

Module 7: Resource Monitoring

Describe the services for monitoring, logging, error reporting, tracing, and debugging.
Create charts, alerts, and uptime checks for resources with Cloud Monitoring.
Use Cloud Debugger to identify and fix errors.

8

Module 8: Interconnecting Networks

Recall the Google Cloud interconnect and peering services available to connect your infrastructure to Google Cloud.
Determine which Google Cloud interconnect or peering service to use in specific circumstances.
Create and configure VPN gateways.
Recall when to use Shared VPC and when to use VPC Network Peering.

9

Module 9: Load Balancing and Autoscaling

Recall the various load balancing services.
Determine which Google Cloud load balancer to use in specific circumstances.
Describe autoscaling behavior.
Configure load balancers and autoscaling.

10

Module 10: Infrastructure Modernization

Automate the deployment of Google Cloud services using Deployment Manager or Terraform.
Outline the Google Cloud Marketplace.

11

Module 11: Managed Services

Describe the managed services for data processing in Google Cloud.
Cloud Function
Cloud Run

13

Module 13: Kubernetes Architecture

Understand the architecture of Kubernetes: pods, namespaces.
Understand the control-plane components of Kubernetes.
Create container images using Cloud Build.
Store container images in Container Registry.
Create a Kubernetes engine cluster.

14

Module 14: Introduction to Kubernetes Workloads

The kubectl Command
Deployments
Ways to Create Deployments
Services and Scaling
Updating Deployments
Blue-Green Deployments
Canary Deployments
Managing Deployments
Lab: Creating Google Kubernetes Engine Deployments

15

Module 15. Pod Networking

Pod Networking
Volumes
Volume Types part 1
Volume Types part 2
The PersistentVolume abstraction
Lab: Configuring Persistent Storage for Google Kubernetes Engine

16

Module 16. Summary

Thông tin khoá học

Thời gian

15:00 - 17:00

Lịch học

T2 - T4 - T6

Thời lượng

32 giờ

Hình thức

Online

Địa điểm

Hồ Chí Minh

Chi phí

16.000.000 vnd

Chương trình đào tạo Google Cloud khác

Professional Data Engineer

Giúp học viên có kiến thức phù hợp với việc thi chứng chỉ Professional Data Engineer.
Cung cấp kiến thức về hệ thống xử lý dữ liệu bằng các sản phẩm của GCP như: thiết kế vòng đời, kiến trúc của dữ liệu; thực thi các thuật toán Machine Learning; trực quan hóa dữ liệu; v.v
Phương pháp học đi đôi với hành để học viên dễ dàng vận dụng hơn trong thực tế.

Professional Cloud Architect

Giúp học viên có kiến thức phù hợp với việc thi chứng chỉ Professional Cloud Architect.
Sau khi hoàn thành khoá học, học viên có đủ kiến thức từ thiết kế, lên kế hoạch về kiến trúc giải pháp trên Google Cloud đến quản lý, triển khai kiến trúc trên và đảm bảo độ tin cậy khi xây dựng hệ thống trên Google Cloud.

Smart Analytics

Khóa học giúp học viên hiểu biết về Data Pipeline giúp tổng hợp, sắp xếp và di chuyển dữ liệu đến hệ thống mục tiêu nhằm tiến hành lưu trữ và phân tích dữ liệu. Data Studio giúp bạn kết nối nhiều nguồn dữ liệu: đồng bộ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau với các sản phẩm khác của Google như Google Analytics, Google sheet, Google Ads, BigQuery và nhiều nguồn khác.

Core Infrastucture Fundamental

Khóa học giới thiệu các khái niệm và thuật ngữ quan trọng để làm việc trên Google Cloud Platform (GCP). Bạn sẽ tìm hiểu và so sánh nhiều dịch vụ điện toán đám mây: Google App Engine, Google Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Google Cloud Storage, Google Cloud SQL và BigQuery. Các công cụ quản lý tài nguyên và chính sách quan trọng như hệ thống phân quyền, quản lý truy cập trên GCP .Trong quá trình học, bạn sẽ được trau dồi kiến thức, demo trên Google Cloud và bài lab thực hành giúp bạn hiểu được cách làm việc trên Google Cloud

Big Data and Machine Learning Fundamentals

Google Cloud được biết đến có thế mạnh về lưu trữ dữ liệu và xử lý dữ liệu nhanh chóng. Việc xử lý dữ liệu thể hiện ở khả năng xử lý Big Data và Machine learning. Trong khóa học, bạn sẽ tìm hiểu xơ lược qua về Google Cloud, sau đó đi sâu vào tìm hiểu khả năng xử lý dữ liệu của Google Cloud. Xuyên suốt quá trình học, bạn sẽ được trau dồi kiến thức và demo và bài Lab thực hành làm việc trên Google Cloud qua đó bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về Google Cloud và chi tiết hơn về cách xử lý dữ liệu và Machine learning. Thông qua khóa học bạn sẽ hiểu được sức mạnh và khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng của Google Cloud.