Trophy Arki1, Google Cloud Authorized Training Partner of the year 2019 in Latin America

Desenvolvimento de Aplicações no GCP

Neste curso, os desenvolvedores de aplicativos aprenderão a projetar, desenvolver e implantar aplicativos que integram perfeitamente componentes do ecossistema do Google Cloud. Por meio de uma combinação de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprendem a usar os serviços do GCP e APIs de machine learning pré-treinadas para criar aplicativos nativos em nuvem seguros, escalonáveis e inteligentes.

Objetivos

Neste curso, os participantes aprenderão as seguintes habilidades:
  • Usar as práticas recomendadas para o desenvolvimento de aplicativos.
  • Escolher a opção de armazenamento de dados apropriada para os dados de aplicativos.
  • Implementar o gerenciamento de identidade federada.
  • Desenvolver componentes ou microsserviços de aplicativos levemente acoplados.
  • Integrar componentes de aplicativos e fontes de dados.
  • Depurar, rastrear e monitorar aplicativos.
  • Executar implantações repetíveis com contêineres e serviços de implantação.
  • Escolher o ambiente de execução de aplicativo apropriado. Usar o Google Kubernetes Engine como um ambiente de execução e depois mudar para uma solução de ambiente autônomo com o Google App Engine Flex.

Público-Alvo

Esta aula destina-se ao seguinte público:
  • Desenvolvedores de aplicativos que querem criar aplicativos nativos da nuvem ou reprojetar aplicativos que serão executados no Google Cloud Platform.

Pré-requisitos

Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam atender aos seguintes critérios:
  • Conclusão do Google Cloud Platform Fundamentals ou experiência equivalente.
  • Experiência prática de Node.js
  • Proficiência básica das ferramentas de linha de comando e de ambientes de sistema operacional Linux.
  • Experiência em operações de sistemas, incluindo implantação e gerenciamento de aplicativos, no local ou em um ambiente de nuvem pública.

Duração

24 horas (3 dias)

Investimento

Consulte o valor atualizado e datas das próximas turmas abertas em nossa página de inscrições.
Caso tenha interesse em uma turma fechada para sua empresa, entre em contato conosco.

Resumo do curso

O curso inclui apresentações, demonstrações e laboratórios práticos.
  • Gerenciamento de código e de ambiente
  • Projeto e desenvolvimento de componentes e microsserviços de aplicativos vagamente acoplados, seguros, escalonáveis e confiáveis
  • Integração e entrega contínuas
  • Rearquitetura de aplicativos para a nuvem
  • Configuração e uso das bibliotecas de cliente do Google Cloud, SDK do Google Cloud e SDK do Google Firebase
  • Laboratório: Configurar as bibliotecas de cliente do Google, SDK do Google Cloud e SDK do Firebase em instâncias do Linux e configurar as credenciais do aplicativo
  • Visão geral das opções para armazenar dados do aplicativo
  • Casos de uso para o Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL e 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
  • Operações que podem ser realizadas em intervalos e objetos
  • Modelo de consistência
  • Tratamento de erros
  • Nomeação de intervalos para sites estáticos e outros usos
  • Nomeação de objetos (da perspectiva de distribuição de acesso)
  • Considerações sobre desempenho
  • Definição e depuração das configurações CORS em intervalos
  • Laboratório: Armazenar arquivos no Cloud Storage
  • Papéis e contas de serviço do Cloud Identity and Access Management (IAM)
  • Autenticação do usuário com o Firebase Authentication
  • Autenticação e autorização do usuário com o Cloud Identity-Aware Proxy
  • Laboratório: Autenticar usuários com o Firebase Authentication
  • Tópicos, editores e assinaturas
  • Assinaturas pull e push
  • Casos de uso para o Cloud Pub/Sub
  • Laboratório: Desenvolver serviços de back-end para processar mensagens em fila
  • Visão geral de APIs de machine learning pré-treinadas, como API Cloud Vision e API Cloud Natural Language Processing
  • Principais conceitos, como acionadores, funções de segundo plano, funções HTTP
  • Casos de uso
  • Desenvolvimento e implantação de funções
  • Geração de registros, relatório de erros e monitoramento
  • Configuração de implantação de API aberta
  • Laboratório: Implantar uma API para seu aplicativo
  • Criação e armazenamento de imagens de contêiner
  • Implantações repetíveis com configuração e modelos de implantação
  • Laboratório: Usar o Deployment Manager para implantar um aplicativo da Web em ambientes de teste e produção flexível do Google App Engine
  • Considerações para escolher ambientes de execução para seu aplicativo ou serviço:
    • Google Compute Engine
    • Google Kubernetes Engine
    • Ambiente flexível do App Engine
    • Cloud Functions
    • Cloud Dataflow
  • Laboratório: Como implantar seu aplicativo no ambiente flexível do App Engine
  • Stackdriver Debugger
  • Stackdriver Error Reporting
  • Laboratório: Como depurar erros de aplicativo com o
  • Stackdriver Debugger e Error Reporting
  • Stackdriver Logging
  • Principais conceitos relacionados ao Stackdriver Trace e ao Stackdriver Monitoring.
  • Laboratório: usar o Stackdriver Monitoring e o Stackdriver Trace para rastrear uma solicitação nos serviços, observar e otimizar o desempenho