Corso Google Cloud Developer
Corso Google Cloud Developer: oggi sono sempre più richieste skills da sviluppatore su Google Cloud.
Google Cloud è il nome della piattaforma di servizi di cloud computing di Google. Per Cloud Computing intendiamo un paradigma di erogazione di servizi quali software, database, server, reti e disponibilità di calcolo, attraverso internet. Esistono tre modelli di Cloud Computing: IaS (Infrastructure As a Service), PaS (Platform As a Service) e SaS (Software As a Service).
Utilizzare il Cloud Computing consente di avere una infrastruttura scalabile, l’archiviazione di grandi volumi di dati, backup in sicurezza e di accedere a strumenti per lo sviluppo applicazioni accelerando il “time to market”. Infine il Cloud Computing fornisce strumenti per l’analisi dei Big Data.
Google Cloud ha più di 100 prodotti. In primo piano troviamo:
- Compute Engine (macchine virtuale presenti nei data center di Google)
- Cloud Storage (archiviazione di oggetti in modo scalabile e sicuro)
- Cloud SDK ( strumenti a riga di comando e librerie per Google Cloud)
- Cloud SQL (servizi di database relazionale per MySQL, PostGreSQL e SQL Server)
- Google Kubernetes Engine (ambiente per le app containerizzate)
- BigQuery (datawarehouse)
- Cloud CDN Content Delivery Network (strumenti per la distribuzione di contenuti via web e video)
- Dataflow (analisi dei flussi di dati)
- Suite Operativa (suite per il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni)
- CloudRun (ambiente gestito per eseguire le app containerizzate)
- Anthos (strumenti per la creazione e migrazione delle app da VM ai container)
- CloudFunctions (prodotto Functions as a Service per creare e connettere servizi basati su eventi)
L’infrastruttura di Google Cloud si poggia su data center dislocati in tutto il mondo (ad eccezione di Russia e Cina) con più di 2,5 milioni di server in grado di processare più di 100.000 operazioni al secondo.
Per altri corsi in ambito Cloud Computing visionare l’apposita sezione QUI.
Obiettivi del Corso Google Cloud Developer:
apprendere le basi per lo sviluppo applicazioni cloud-native con Google Cloud Platform
Requisiti per i discenti Corso Google Cloud Developer:
sviluppatori con conoscenza/esperienza in un linguaggio di programmazione (Java, Python o Node.js); Linux strumenti da linea di comando
Corso Google Cloud Developer attivabile solo per le aziende e su richiesta.
Modalità virtual classroom online in diretta (o frontale in-house).
Programma Corso Google Cloud Developer (56 ore):
1. Google Cloud Fundamental: infrastruttura
Panoramica Cloud Computing
IasS e PaaS
Google Cloud Network
Piani/Costi GCP
2. Sviluppare Applicazioni con Google Cloud
Microservizi ad accoppiamento libero e API Gateway
Sicurezza, affidabilità e migrazione
3. Google Cloud Platform per applicazioni hosting
Demo API Explorer
Impostazione ambiente di sviluppo
(utilizzando Node.js, Java o Python)
4. Integrazione delle componenti dell’applicazione
Gestione autenticazione e autorizzazioni
IAM e Cloud IAM
OAuth2.0, IAP, & Firebase Authentication
Esercitazione: aggiungere una user authentication all’applicazione (utilizzando Node.js, Java o Python)
Utilizzo Pub/Sub per l’integrazione componenti
Eserciatazione: sviluppare un servizio back-end (utilizzando Node.js, Java o Python)
5. Data Storage per le applicazioni con Google Cloud
Panoramica Cloud Storage, Datastore, Cloud Bigtable, Cloud SQL e Cloud Spanner
BigQuery, Microsoft SQL Server images su Google Cloud, e introduzione Firebase Storage Options
Esercitazione con connessione sicura a un database Cloud SQL
6. Best Practices all’uso di Datastore
Concetti ed indici
Replication, Query Types, Transactions, Handling Errors
Utilizzo di Cloud Dataflow per caricare in blocco i dati in Cloud Datastore
Esercitazione con Storing Application Data in Cloud Datastore (utilizzando Node.js, Java o Python)
7. Best Practices all’uso di Cloud Storage
Esecuzione di operazioni su buckets ed oggetti
Bucket / Object Operations and Truncated Exponential Backoff
Abilitare la configurazione CORS in Cloud Storage
Esercitazione con archiviazione di file immagini e video in Cloud Storage (utilizzando Node.js, Java o Python)
8. Deploy delle applicazioni
Panoramica del Deploying Applications usando Cloud Build, Container Registry e Terraform
Uso dei containers per il deploy
Costruzione di pipeline con Cloud Build e Terraform
Esercitazione: Deploy di una applicazione in Kubernetes Engine (utilizzando Node.js, Java o Python)
9. Compute Options per l’applicazione
Compute Engine
Panoramica Google Kuberntes Engine
Cloud Run
Cloud Functions
10.Debugging e tracciamento Performance
Google Cloud’s Operations suiter
Debugging e Logging
Monitoraggio Performance
Esercitazione: Harnessing Cloud Trace and Cloud Monitoring