Visão Geral

O curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure apresenta os fundamentos da plataforma Google Cloud e os principais serviços utilizados para construir, executar, armazenar, conectar, implantar e monitorar aplicações e workloads em ambientes de nuvem.

O treinamento proporciona uma visão integrada da infraestrutura Google Cloud, começando pelos conceitos fundamentais de Cloud Computing e pela infraestrutura global do Google Cloud e avançando para gerenciamento de projetos, Identity and Access Management, máquinas virtuais, redes, armazenamento, containers, Kubernetes, desenvolvimento e implantação de aplicações, monitoramento, Big Data e Machine Learning.

O curso combina fundamentos conceituais com atividades práticas, permitindo que os participantes tenham contato direto com os principais serviços da plataforma e compreendam quando e por que utilizar cada serviço.

Objetivo

Após realizar este curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos de Cloud Computing
• Explicar as principais características e benefícios do Google Cloud
• Compreender a infraestrutura global do Google Cloud
• Diferenciar IaaS, PaaS e outros modelos de utilização de serviços Cloud
• Compreender o conceito de Projects no Google Cloud
• Compreender os fundamentos de Identity and Access Management
• Utilizar diferentes formas de interação com o Google Cloud
• Compreender o funcionamento do Compute Engine
• Compreender os principais conceitos de redes no Google Cloud
• Utilizar máquinas virtuais no Google Cloud
• Identificar e selecionar diferentes opções de armazenamento
• Compreender Google Cloud Storage, Cloud SQL e outras opções de armazenamento
• Compreender os fundamentos de containers
• Compreender Kubernetes e Google Kubernetes Engine
• Compreender o funcionamento do App Engine
• Diferenciar os principais modelos de execução de aplicações
• Compreender opções de desenvolvimento, implantação e gerenciamento de aplicações
• Compreender os recursos de monitoramento, logging, alerting e debugging
• Identificar serviços de Big Data e Machine Learning disponíveis no Google Cloud
• Utilizar BigQuery em atividades práticas introdutórias
• Construir uma infraestrutura básica utilizando serviços Google Cloud

Publico Alvo

• Profissionais de TI
• Administradores de sistemas
• Profissionais de infraestrutura
• Profissionais de Cloud Computing
• Desenvolvedores
• Engenheiros de sistemas
• Arquitetos de soluções em início de jornada com Google Cloud
• Gestores de tecnologia
• Profissionais envolvidos em projetos de migração para Cloud
• Profissionais que precisam compreender os principais serviços do Google Cloud
• Profissionais iniciantes em Google Cloud

Pre-Requisitos

Não há pré-requisitos técnicos obrigatórios.

É recomendável possuir conhecimento geral de:

• Tecnologia da informação
• Infraestrutura de TI
• Sistemas operacionais
• Redes de computadores
• Conceitos básicos de aplicações

A referência utilizada também indica como conhecimento recomendado uma compreensão geral de TI e tecnologia de Cloud.

Informações Gerais

Carga Horária: 16h

• Se noturno este curso é ministrado de Terça-feira à sexta-feira, das 19h às 23h
• Se aos sábados este curso é ministrado das 9h às 18h
• Se in-company por favor fazer contato para mais detalhes.

Formato de entrega: 

• 100% on-line ao vivo, via Microsoft Teams na presença de um instrutor/consultor ativo no mercado.
• Nota: não é curso gravado. 

Lab:

• Laboratório + Exercícios práticos

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introducing Google Cloud Platform

1. Introdução ao Google Cloud
2. Conceitos fundamentais de Cloud Computing
3. Benefícios da utilização de Cloud Computing
4. Infraestrutura global do Google Cloud
5. Pontos de presença
6. Data centers
7. Regiões
8. Zonas
9. Conceitos de IaaS e PaaS
10. Principais categorias de serviços Google Cloud
11. Casos de uso do Google Cloud

Module 2: Getting Started with Google Cloud Platform

1. Conceito de Google Cloud Projects
2. Organização dos recursos
3. Fundamentos de Identity and Access Management
4. Usuários, grupos e service accounts
5. Roles e permissions
6. Policies
7. Princípio do menor privilégio
8. Google Cloud Console
9. Cloud Shell
10. Google Cloud CLI
11. APIs e ferramentas de interação com o Google Cloud
12. Lab: Getting Started with Google Cloud

Module 3: Virtual Machines and Networks in the Cloud

1. Fundamentos de computação em Cloud
2. Google Compute Engine
3. Máquinas virtuais
4. Instâncias
5. Machine types
6. Imagens
7. Discos
8. Endereçamento IP
9. Virtual Private Cloud
10. Redes e sub-redes
11. Firewall
12. Conectividade entre recursos
13. Ferramentas de gerenciamento e operação
14. Lab: Compute Engine

Module 4: Storage in the Cloud

1. Fundamentos de armazenamento em Cloud
2. Google Cloud Storage
3. Buckets e objects
4. Classes de armazenamento
5. Ciclo de vida dos dados
6. Controle de acesso
7. Cloud SQL
8. Bancos de dados relacionais gerenciados
9. Bigtable
10. Datastore/Firestore
11. Comparação entre opções de armazenamento
12. Seleção do serviço adequado para diferentes cenários
13. Lab: Cloud Storage e Cloud SQL

Module 5: Containers in the Cloud

1. Conceito de containers
2. Características e benefícios de containers
3. Casos de uso
4. Docker e imagens de containers
5. Fundamentos de Kubernetes
6. Google Kubernetes Engine
7. Clusters
8. Nodes
9. Workloads
10. Serviços e exposição de aplicações
11. Casos de uso do GKE
12. Lab: Google Kubernetes Engine

Module 6: Applications in the Cloud

1. Desenvolvimento de aplicações no Google Cloud
2. Google App Engine
3. Conceitos de Platform as a Service
4. App Engine Standard Environment
5. App Engine Flexible Environment
6. Comparação entre Standard e Flexible
7. Deployment de aplicações
8. Escalabilidade de aplicações
9. Google Cloud Endpoints
10. APIs e serviços de aplicações
11. Casos de uso do App Engine
12. Lab: App Engine

Module 7: Developing, Deploying, and Monitoring in the Cloud

1. Opções de desenvolvimento no Google Cloud
2. Hospedagem e gerenciamento de código-fonte
3. Processos de build e deployment
4. Infraestrutura e gerenciamento automatizado de recursos
5. Templates e automação
6. Deployment Manager e conceitos de Infrastructure as Code
7. Cloud Monitoring
8. Cloud Logging
9. Alerting
10. Debugging
11. Observabilidade de aplicações
12. Monitoramento de infraestrutura
13. Lab: Deployment e Monitoring

Module 8: Big Data and Machine Learning in the Cloud

1. Fundamentos de Big Data
2. Fundamentos de Machine Learning
3. Serviços de dados do Google Cloud
4. BigQuery
5. Conceitos de data warehouse
6. Análise de grandes volumes de dados
7. Serviços de Machine Learning
8. Casos de uso de Big Data
9. Casos de uso de Machine Learning
10. Integração entre dados e serviços Cloud
11. Lab: BigQuery

Module 9: Integrated Hands-On Lab

1. Criação e configuração de um Google Cloud Project
2. Configuração de permissões
3. Criação de recursos de computação
4. Configuração básica de rede
5. Criação de armazenamento
6. Deploy de uma aplicação
7. Utilização de containers
8. Monitoramento dos recursos
9. Consulta de dados no BigQuery
10. Validação da infraestrutura
11. Remoção dos recursos utilizados no laboratório