En qualité de partenaire de confiance Google Cloud, Jellyfish a été sélectionné par Google pour dispenser cette formation de trois jours.
Grâce à une combinaison de présentations, de démonstrations et de travaux pratiques, vous apprendrez à utiliser les services de Google Cloud Platform et les API de Machine Learning pré-entraînées pour créer des applications natives du Cloud sécurisées, évolutives et intelligentes.
Conçue pour les développeurs d’applications, cette formation permettra de communiquer les bonnes pratiques en matière de développement d’applications et d’utilisation de Cloud Datastore et de Google Cloud Storage.
Cette formation de trois jours consécutifs est proposée en classe virtuelle en formation privée. Elle peut être dispensée dans un site de votre choix.
Aperçu du cours
À qui s’adresse cette formation ?
Cette formation est destinée aux développeurs qui souhaitent créer des applications Cloud natives ou bien restructurer des applications existantes qui fonctionneront sur Google Cloud Platform.
Vous repartirez avec les compétences nécessaires pour :
- Appliquer les bonnes pratiques pour le développement d’applications/li>
- Choisir l’option de stockage appropriée pour les données d’une application donnée
- Mettre en œuvre la gestion de l’identité fédérée
- Développer des composants d’application ou des micro-services faiblement couplés
- Intégrer les composants des applications et les sources de données
- Déboguer, tracer et surveiller les applications
- Effectuer des déploiements reproductibles avec des conteneurs et des services de déploiement
- Choisir l’environnement d’exécution de l’application approprié ; utiliser Google Kubernetes Engine et passer ensuite à une solution « no-ops » avec Google App Engine Flex
Prérequis
Afin de tirer le meilleur parti de cette formation, vous devez avoir suivi la formation Fondamentaux de Google Cloud Platform, ou posséder une expérience équivalente.
Nous vous recommandons la pratique du langage Node.js. Vous devrez avoir une connaissance de base des outils de ligne de commande et des environnements du système d’exploitation Linux.
Programme de la formation
- Code et gestion de l’environnement
- Conception et développement de composants d’application et de micro-services sûrs, évolutifs, fiables et faiblement couplés
- Intégration et prestation continues
- Repenser l’architecture des applications pour le Cloud
- Comment mettre en place et utiliser les bibliothèques Google Cloud Client, Google Cloud SDK et Google Firebase SDK
- Atelier : Configuration des bibliothèques Google Client, Google Cloud SDK et Firebase SDK sur une instance Linux et configuration des identifiants de l’application
- Vue d'ensemble des options de stockage des données relatives à une application
- Cas d’utilisation de Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL et Cloud Spanner
- Bonnes pratiques couvrant les domaines suivants :
- Questions/Requêtes
- Index intégrés et composites
- Insertion et suppression de données (opérations par lots)
- Transactions
- Traitement des erreurs
- Chargement en masse de données dans le Cloud Datastore avec Google Cloud Dataflow
- Atelier : Stocker les données des applications dans le Cloud Datastore
- Actions réalisables sur des buckets et des objets
- Modèle de cohérence
- Traitement des erreurs
- Dénomination des buckets pour des sites web statiques et autres utilisations
- Dénomination des objets (du point de vue de la distribution de l’accès)
- Considérations en matière de performance
- Mise en place et débogage d’une configuration CORS sur un seau
- Atelier : Stockage de fichiers dans le Cloud Storage
- Rôles et comptes de services de gestion des identités et des accès dans le Cloud (IAM)
- Authentification des utilisateurs à l'aide de Firebase Authentication
- Authentification et autorisation de l’utilisateur à l’aide de Cloud Identity-Aware Proxy
- Atelier : Authentification des utilisateurs à l’aide de Firebase Authentication
- Thèmes, publishers et abonnés
- Abonnements « Pull and push »
- Cas d’utilisation pour Cloud Pub/Sub
- Atelier : Développer un service back-end pour traiter les messages dans une file d’attente
- Vue d'ensemble des API d’apprentissage automatique préformées telles que Cloud Vision API et Cloud Natural Language Processing API
- Concepts clés tels que les déclencheurs, les fonctions d’arrière-plan, les fonctions HTTP
- Cas d’utilisation
- Développer et déployer des fonctions
- Connexion, notification des erreurs et suivi
- Configuration du déploiement de l’API ouverte
- Atelier : Déployer une API pour votre application
- Création et stockage d’images de conteneurs
- Déploiements reproductibles avec configuration et modèles de déploiement
- Atelier : Utiliser Deployment Manager pour mettre en œuvre une application en ligne, dans les environnements de test et de production de l’environnement flexible de Google App Engine
- Considérations pour le choix d’un environnement d’exécution pour votre application ou service :
- Google Compute Engine
- Kubernetes Engine
- Environnement flexible App Engine
- Cloud Functions
- Cloud Dataflow
- Atelier : Déploiement de votre application sur l’environnement flexible App Engine
- Débogueur Stackdriver
- Rapport d’erreurs Stackdriver
- Atelier : Déboguer une erreur d’application avec le débogueur et le rapport d’erreurs Stackdriver
- Connexion Stackdriver
- Concepts clés liés à Stackdriver Trace et Stackdriver Monitoring. Atelier : Utiliser Stackdriver Monitoring et Stackdriver Trace pour tracer une demande à travers les services, observer et optimiser les performances