Arki1, Google Cloud Authorized Training Partner of the years 2019, 2020 & 2021 in Latin America 
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
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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