Google Cloud Platform Fundamentals for AWS Professionals

La meilleure formation pour démarrer sur Google Cloud si vous connaissez déjà AWS

1 jour (7 heures)

Webinar gratuit

2 Juin 2020

Découvrez les produits et services Google Cloud orientés Big Data et Machine Learning

Inscrivez-vous gratuitement

Description du cours

Ce cours d'une journée dispensé par un instructeur présente aux professionnels AWS les principales capacités de Google Cloud dans les quatre piliers technologiques: mise en réseau, calcul, stockage et base de données.

Il est conçu pour les administrateurs système AWS, les architectes de solutions et administrateurs SysOps familiarisés avec les fonctionnalités et la configuration d'AWS et souhaitant acquérir immédiatement de l'expérience dans la configuration des produits Google Cloud.

Avec des présentations, des démos et des travaux pratiques laboratoires, les participants obtiennent rapidement des détails sur les similitudes, les différences et les procédures initiales.

Objectifs pédagogiques

Ce cours permet aux participants d'acquérir les compétences suivantes:

  • identifier les équivalents Google Cloud pour AWS IaaS, AWS PaaS, AWS SQL, AWS Blob Storage, AWS Application Insights et AWS Data Lake
  • configurer les comptes, la facturation, les projets, les réseaux, les sous-réseaux, les pare-feu, les machines virtuelles, les disques, la mise à l’échelle automatique, l’équilibrage de charge, le stockage, les bases de données, IAM, etc.
  • gérer et surveiller les applications
  • expliquer les différences de fonctionnalités et de modèles de tarification

Prérequis

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants doivent disposer des éléments suivants:

  • avoir des compétences de base avec les technologies de mise en réseau comme les sous-réseaux et le routage
  • avoir des compétences de base avec les outils de ligne de commande
  • avoir une expérience avec Amazon VPC, les instances Amazon EC2 et les disques.
  • une connaissance des technologies de base de données Amazon S3 et AWS est recommandée.

Public cible

Ce cours est destiné aux participants suivants:

  • les personnes prévoyant de déployer une application et de créer des environnements d’application sur Google Cloud.
  • les développeurs, les professionnels de l’exploitation des systèmes et les architectes de solutions se lançant dans Google Cloud.
  • les dirigeants et les décideurs commerciaux évaluant le potentiel de Google Cloud pour répondre à leurs besoins commerciaux.

Programme de formation

  1. 1. Présentation de Google Cloud
  2. Explication des avantages de Google Cloud.
  3. Définir les composants de l’infrastructure réseau de Google, y compris: points de présence, centres de données, régions et zones.
  4. Comprendre la différence entre Infrastructure-as-a-Service (IaaS) et Platform-as-a-Service (PaaS).

  5. Premiers pas avec Google Cloud

  6. Identifier l’objectif des projets sur Google Cloud.

  7. Comprendre en quoi la hiérarchie des ressources d’AWS diffère de Google Cloud

  8. Comprendre le but et les cas d’utilisation de Identity and Access Management.

  9. Comprendre en quoi AWS IAM diffère de Google Cloud IAM.

  10. Énumérer les méthodes d’interaction avec Google Cloud.

  11. Lancer une solution à l’aide de Cloud Marketplace.

  12. Machines virtuelles dans le cloud

  13. Identifier l’objectif et les cas d’utilisation de Google Compute Engine.

  14. Comprendre les bases de la mise en réseau dans Google Cloud.

  15. Comprendre en quoi Amazon VPC diffère de Google VPC.

  16. Comprendre les similitudes et les différences entre Amazon EC2 et Google Compute Engine.

  17. Comprendre comment les approches typiques de l’équilibrage de charge dans Google Cloud diffèrent de celles d’AWS.

  18. Déployer des applications à l’aide de Google Compute Engine.

  19. Stockage dans le cloud

  20. Comprendre le but et les cas d’utilisation de: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Bigtable et Cloud Datastore.

  21. Comprendre comment Amazon S3 et Amazon Glacier se comparent à Cloud Storage

  22. Comparer les services de bases de données gérées de Google Cloud avec Amazon RDS et Amazon Aurora.

  23. Découvrir comment choisir parmi les différentes options de stockage sur Google Cloud.

  24. Charger des données de Cloud Storage dans BigQuery.

  25. Exécuter une requête sur les données dans BigQuery.

5 Conteneurs dans le cloud - Définir le concept d’un conteneur et identifier les utilisations des conteneurs. - Identifier l’objectif et les cas d’utilisation de Google Container Engine et de Kubernetes. - Comprendre comment Amazon Elastic Container Service (ECS) et Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) diffèrent de GKE. - Provisionner un cluster Kubernetes à l’aide de Kubernetes Engine. - Déployer et gérer des conteneurs Docker à l’aide de kubectl.

  1. Applications dans le cloud
  2. Comprendre l’objectif et les cas d’utilisation de Google App Engine.
  3. Contrastez l’environnement App Engine Standard avec l’environnement App Engine Flexible
  4. Comprendre en quoi App Engine diffère d’Amazon Elastic Beanstalk.
  5. Comprendre l’objectif et les cas d’utilisation de Google Cloud Endpoints.

  6. Développement, déploiement et surveillance dans le cloud

  7. Comprendre les options pour les développeurs de logiciels pour héberger leur code source.

  8. Comprendre l’objectif de la création et de la gestion des ressources basées sur un modèle.

  9. Comprendre en quoi Cloud Deployment Manager diffère d’AWS CloudFormation.

  10. Comprendre l’objectif de la surveillance intégrée, des alertes et débogage.

  11. Comprendre en quoi Google Monitoring diffère d’Amazon CloudWatch et AWS CloudTrail.

  12. Créez un déploiement avec Deployment Manager.

  13. Mettre à jour un déploiement avec Deployment Manager.

  14. Afficher la charge sur une instance de machine virtuelle à l’aide de Google Monitoring.

  15. Big Data et Machine Learning dans le Cloud

  16. Comprendre le but et les cas d’utilisation des produits et services Big Data et Machine Learning dans Google Cloud.

  17. Comprendre en quoi Google Cloud BigQuery diffère de AWS Data Lake.

  18. Comprendre en quoi Google Cloud Pub / Sub diffère d’AWS Event Hubs et Service Bus.

  19. Comprendre en quoi les API de Machine Learning de Google Cloud diffèrent de celles d’AWS.

  20. Charger des données dans BigQuery depuis Cloud Storage.

  21. Effectuer des requêtes à l’aide de BigQuery pour obtenir des informations sur les données.

  22. Résumé Revue les produits qui composent Google Cloud et comment choisir parmi eux. Comprendre les prochaines étapes de formation et certification. Comprendre, à haut niveau, le processus de migration d’AWS vers Google Cloud.

700€ H.T.

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