Resumen del Programa Especializado: Cloud Engineer Learning Path

Google Cloud Platform ofrece cuatro tipos principales de servicios: Compute, Storage, Big Data y Machine Learning. Este curso se enfoca en los primeros dos y en las herramientas de redes de la nube privada virtual (VPC) de Google. En este módulo, se orienta a los participantes sobre los conceptos básicos de Google Cloud Platform. Se hace un seguimiento sobre la evolución de la computación en la nube y se explica por qué el enfoque de Google es único. En el módulo, se introducen los conceptos estructurales clave de regiones y zonas.

14 videos, 2 lecturas, 2 cuestionarios de práctica

Los clientes de GCP utilizan proyectos para organizar los recursos que usan. Además, usan Google Cloud Identity and Access Management, también conocido como "IAM", para controlar lo que cada uno puede hacer con esos recursos. Utilizan varias tecnologías para conectarse con GCP. Este módulo aborda cada uno de estos temas y se introduce un servicio llamado Cloud Launcher, que es una forma sencilla de comenzar con GCP.

Compute Engine le permite ejecutar máquinas virtuales en la infraestructura global de Google. En este módulo, se aborda el funcionamiento de Compute Engine, con énfasis en las redes virtuales de Google.

Todas las aplicaciones necesitan almacenar datos. Diferentes aplicaciones y cargas de trabajo necesitan distintas soluciones de almacenamiento y bases de datos. En este módulo, se describen y se diferencian las opciones de almacenamiento principales de GCP: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Datastore y Google Bigtable.

Los contenedores son interoperables y simples. Además, permiten un escalamiento fluido y detallado. Kubernetes es una capa de organización para contenedores. Kubernetes Engine es el servicio de Kubernetes, una solución administrada escalable que se ejecuta en la infraestructura de Google. Usted dirige la creación de un clúster y Kubernetes Engine programa sus contenedores dentro de los clústeres y los administra automáticamente de acuerdo con los requisitos que define. En este módulo, se explica cómo funciona Kubernetes Engine y de qué manera ayuda a implementar aplicaciones en los contenedores.

App Engine es una oferta de plataforma como servicio ("PaaS"). La plataforma de App Engine administra el hardware y la infraestructura de redes necesarios para ejecutar su código. App Engine proporciona servicios incorporados que necesitan muchas aplicaciones web. En este módulo, se describe cómo funciona App Engine.

Herramientas populares para desarrollar, implementar y supervisar el trabajo en GCP. Los clientes también tienen opciones de herramientas en cada una de estas tres áreas que están estrechamente integradas con GCP. En este módulo, se abordan esas herramientas.

Las ofertas de macrodatos y aprendizaje automático en GCP están diseñadas para ayudar a los clientes a aprovechar al máximo los datos. Estas herramientas están diseñadas para que sea sencillo y práctico incorporarlas a sus aplicaciones. En este módulo, se describen los servicios disponibles de macrodatos y aprendizaje automático, y se explica la utilidad de cada uno.

En este módulo, se repasan los servicios de GCP abordados en este curso y se les recuerda a los participantes las diferencias entre ellos. En el módulo, se comparan los servicios de procesamiento de GCP, los servicios de almacenamiento de GCP y las funciones de red de VPC importantes de Google.

En este módulo, presentaremos la especialización Architecting with Google Compute Engine. Está destinada a arquitectos de soluciones de nube, ingenieros de DevOps y personas que deseen usar GCP para crear soluciones nuevas o integrar sistemas, infraestructuras y entornos de aplicaciones existentes con un enfoque en Compute Engine.

En este módulo, le brindaremos una introducción a GCP. Para ello, nos basaremos en lo que aprendió sobre la infraestructura de GCP en la introducción del curso.

En este módulo, primero presentaremos la nube privada virtual (VPC), que es la funcionalidad de redes administrada de Google para sus recursos de Cloud Platform. Luego, desglosaremos las redes en sus componentes fundamentales, que son proyectos, redes, subredes, direcciones IP, rutas y reglas de firewall, y analizaremos los precios de red.

En este módulo, analizaremos las instancias de máquinas virtuales, o VM. Comenzaremos con los conceptos básicos de Compute Engine y seguiremos con un lab breve y rápido para que se familiarice aún más con la creación de máquinas virtuales. Luego, exploraremos las distintas opciones de memoria y CPU que le permiten crear diversas configuraciones. A continuación, observaremos imágenes y las distintas opciones de discos disponibles con Compute Engine. Después, analizaremos acciones muy comunes de Compute Engine que podría encontrar en su trabajo diario. Seguiremos luego con un lab detallado que explora muchas de las funciones y los servicios que abordamos en este módulo.

En este módulo, presentaremos la especialización Architecting with Google Compute Engine. Está destinada a arquitectos de soluciones de nube, ingenieros de DevOps y personas que deseen usar GCP para crear soluciones nuevas o integrar sistemas, infraestructuras y entornos de aplicaciones existentes con un enfoque en Compute Engine.

En este módulo, analizaremos Cloud Identity and Access Management (Cloud IAM). Cloud IAM es un sistema sofisticado basado en nombres de direcciones de tipo de correo electrónico, funciones de tipo de trabajo y permisos detallados. Si está familiarizado con IAM a partir de otras implementaciones, descubra las diferencias que implementó Google a fin de facilitar la administración de IAM y lograr que sea más segura.

En este módulo, analizaremos los servicios de almacenamiento y base de datos en GCP. Todas las aplicaciones necesitan almacenar información, ya sean datos comerciales, contenido multimedia para transmitir o datos de sensores de dispositivos.

En este módulo, analizaremos la administración de recursos. En GCP, se facturan los recursos. Por ello, si los administra, podrá controlar los costos correspondientes. Existen varios métodos para controlar el acceso a los recursos, así como cuotas que limitan el consumo.

En este módulo, obtendrá una descripción general de las opciones de supervisión de recursos disponibles en GCP. Las funciones que se analizan en este módulo están basadas en Stackdriver, un servicio que ofrece supervisión, registro y diagnóstico para sus aplicaciones.

En este módulo, presentaremos la especialización Architecting with Google Compute Engine. Está destinada a arquitectos de soluciones de nube, ingenieros de DevOps y personas que deseen usar GCP para crear soluciones nuevas o integrar sistemas, infraestructuras y entornos de aplicaciones existentes con un enfoque en Compute Engine.

En este módulo, nos enfocaremos en los productos de conectividad híbrida de GCP: Cloud VPN, Cloud Interconnect y el intercambio de tráfico. Además, analizaremos las opciones para compartir redes de VPC dentro de GCP.

En este módulo, trataremos los distintos tipos de balanceadores de cargas disponibles en GCP. Además, analizaremos los grupos de instancias administrados y sus configuraciones de ajuste de escala automático, que pueden usarse en las configuraciones de balanceo de cargas.

En este módulo, veremos cómo usar Deployment Manager para automatizar la implementación de la infraestructura y GCP Marketplace para lanzar soluciones de infraestructura. En el lab de este módulo, usará Deployment Manager o Terraform para implementar una red de VPC, instancias de VM y una regla de firewall.

En este módulo, brindaremos una descripción general de BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Dataprep de Trifacta y Cloud Dataproc. Todos esos servicios se usan para el análisis de datos, pero, dado que ese no es el enfoque de la serie de este curso, no habrá labs en este módulo. En cambio, haremos una breve demostración para ilustrar qué tan sencillo es usar un servicio administrado.

La introducción del curso explica los objetivos del curso y ofrece una vista previa de cada sección.

Esta sección examina los contenedores de software y el beneficio que aportan a la implementación de aplicaciones. Los alumnos exploran contenedores e imágenes de contenedores, Cloud Build, Kubernetes y Google Kubernetes Engine.

Aquí se exploran los componentes de un clúster de Kubernetes y cómo funcionan juntos. Los alumnos implementan un clúster de Kubernetes mediante Google Kubernetes Engine, implementan Pods en un clúster de GKE y ven y administran diferentes objetos de Kubernetes.

En esta sección se presenta el comando kubectl, que es la utilidad de línea de comandos que se utiliza para interactuar y administrar los recursos dentro de los clústeres de Kubernetes. A los estudiantes se les presenta el concepto de introspección y luego practican la implementación de clústeres de Google Kubernetes Engine desde Cloud Shell.

Este es un módulo introductorio que cubre las necesidades comerciales de Terraform. Comenzaremos con lo básico brindando una descripción general de la infraestructura como código (IaC), que es el concepto básico de Terraform. Exploraremos cómo se puede utilizar Terraform como herramienta de IaC en Google Cloud y también cubriremos sus características y beneficios. Luego veremos cómo Terraform transforma líneas de código en infraestructura real en Google Cloud.

Se presenta el lenguaje HashiCorp y se analizan los términos y conceptos involucrados en la creación de una configuración de Terraform. También exploramos algunos de los comandos importantes de Terraform involucrados en la gestión de la configuración de Terraform. Al finalizar este módulo, podrá interpretar lo que significa cada bloque de código, crear archivos de configuración básicos dentro de Terraform y podrá explicar el propósito de algunos comandos importantes de Terraform y también exploraremos qué es una herramienta Validator.

Este módulo explorará más sobre recursos, variables y recursos de salida. Comenzaremos explorando cómo crear componentes de infraestructura utilizando recursos y luego exploraremos cómo Terraform maneja las dependencias dentro de los recursos.

Explorará qué son los módulos, cómo usarlos desde un registro público, cómo usar módulos para reutilizar configuraciones y parametrizar configuraciones usando variables de entrada. También explorará cómo utilizar valores de salida para acceder a atributos de recursos fuera del módulo.

El módulo comienza con una introducción al estado de Terraform. Luego aprenderá sobre las diferentes formas de almacenar el estado de Terraform. Más adelante en el módulo explorará los beneficios de almacenar el archivo de estado en una ubicación remota. Si bien hay muchas ubicaciones remotas en las que puede almacenar el archivo de estado, este módulo describe cómo almacenarlo en un bucket de almacenamiento en la nube de Google. Finalizará el módulo aprendiendo las mejores prácticas para trabajar con archivos de estado.