En este curso, los desarrolladores de aplicaciones aprenderán a diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones que integren perfectamente los componentes del ecosistema de Google Cloud. A través de una combinación de presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos, los participantes aprenden a usar servicios de GCP pre-entrenados y API de aprendizaje automático para crear aplicaciones de nube nativas seguras, escalables e inteligentes.
Objetivos
En este curso, los participantes aprenderán las siguientes habilidades:
- Utilizar las mejores prácticas para el desarrollo de aplicaciones.
- Elegir la opción de almacenamiento de datos adecuada para los datos de su aplicación.
- Implementar la gestión de identidad federada.
- Desarrollar componentes de aplicación o microservicios ligeramente acoplados.
- Integrar componentes de aplicaciones y fuentes de datos.
- Depurar, rastrear y monitorear aplicaciones.
- Realizar implementaciones repetibles con contenedores y servicios de implementación.
- Elegir el entorno de ejecución de la aplicación apropiado.
- Usar Google Kubernetes Engine como un entorno de ejecución y luego cambie a una solución de entorno independiente con Google App Engine Flex.
Público
Esta clase está dirigida a la siguiente audiencia:
- Desarrolladores de aplicaciones que desean crear aplicaciones nativas en la nube o rediseñar aplicaciones que se ejecutarán en Google Cloud Platform.
Prerrequisitos
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben cumplir con los siguientes criterios:
- Finalización de Google Cloud Platform Fundamentals o experiencia equivalente.
- Experiencia práctica de Node.js
- Competencia básica en herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.
- Experiencia en operaciones del sistema, incluida la implementación y gestión de aplicaciones, en las instalaciones o en un entorno de nube pública.
Duración
24 horas (3 días)
Inversión
Vea el valor actualizado y las próximas fechas para las clases abiertas en nuestra página de registro. Si está interesado en una clase cerrada para su empresa, contáctenos.
Resumen del curso
El curso incluye presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos.
- Código y gestión ambiental
- Diseño y desarrollo de componentes y microservicios de aplicaciones poco flexibles, seguros, escalables y confiables
- Integración y entrega continua
- Arquitectura de aplicación para la nube
- Configuración y uso de las bibliotecas de clientes de Google Cloud, Google Cloud SDK y Google Firebase SDK
- Laboratorio: configure las bibliotecas de cliente de Google, Google Cloud SDK y Firebase SDK en instancias de Linux y configure las credenciales de la aplicación
- Descripción general de las opciones para almacenar datos de la aplicación
- Casos de uso para Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL y Cloud Spanner
- Práticas recomendadas relacionadas aos seguintes itens:
- Consultas
- Índices integrados e compostos
- Inserção e exclusão de dados (operações em lote)
- Transações
- Tratamento de erros
- Dados de carregamento em massa no Cloud Datastore com o Google Cloud Dataflow
- Laboratório: Armazenar dados do aplicativo no Cloud Datastore
- Operaciones que pueden realizarse en intervalos y objetos.
- Modelo de consistencia
- Manejo de errores
- Rangos de nombres para sitios estáticos y otros usos
- Nombramiento de objetos (desde la perspectiva de la distribución de acceso)
- Consideraciones de rendimiento
- Definir y depurar configuraciones CORS a intervalos
- Laboratorio: almacenar archivos en el almacenamiento en la nube
- Cuentas y roles de servicio de Gestión de acceso e identidad en la nube (IAM)
- Autenticación de usuario con autenticación de Firebase
- Autenticación y autorización del usuario con el proxy de Cloud Identity-Aware
- Laboratorio: Autenticar usuarios con autenticación de Firebase
- Tópicos, editores y suscriptores
- Suscripciones pull and push
- Casos de uso para Cloud Pub / Sub
- Laboratorio: Desarrolle servicios de fondo para procesar mensajes en cola
- Descripción general de las API de aprendizaje automático previamente capacitadas, como la API de Cloud Vision y la API de procesamiento de lenguaje natural en la nube
- Conceptos clave como disparadores, funciones de fondo, funciones HTTP
- Casos de uso
- Desarrollo e implementación de funciones.
- Generación de registros, informes de errores y monitoreo
- Configuración de implementación de API abierta
- Laboratorio: Implemente una API para su aplicación
- Creación y almacenamiento de imágenes de contenedores.
- Implementaciones repetibles con configuración y modelos de deployment
- Laboratorio: use el Deployment Manager para implementar una aplicación web en entornos de producción y prueba flexibles de Google App Engine
Consideraciones para elegir entornos de ejecución para su aplicación o servicio:
- Google Compute Engine
Motor Kubernetes - Entorno flexible de App Engine
Funciones en la nube - Flujo de datos en la nube
- Laboratorio: cómo implementar su aplicación en el entorno flexible de App Engine
- Stackdriver Debugger
- Stackdriver Error Reporting
- Laboratorio: Cómo depurar errores de aplicación con Stackdriver Debugger y Error Reporting
- Stackdriver Logging
- Conceptos principales relacionados con Stackdriver Trace y Stackdriver Monitoring.
- Laboratorio: use Stackdriver Monitoring y Stackdriver Trace para rastrear una solicitud en todos los servicios, observar y optimizar el rendimiento