Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure auf Deutsch
Offered By: Google Cloud via Coursera
Course Description
Overview
Dieser Kurs führt Sie in wichtige Konzepte und Begriffe für die Arbeit mit der Google Cloud Platform (GCP) ein. Sie lernen viele der Computing- und Speicherdienste der GCP kennen und vergleichen sie miteinander, wie etwa App Engine, Compute Engine, Kubernetes Engine, Cloud Storage, Cloud SQL und BigQuery. Dazu kommen wichtige Tools zur Ressourcen- und Richtlinienverwaltung, z. B. Cloud Identity and Access Management oder die Hierarchie von Cloud Resource Manager. In praxisorientierten Labs werden dabei grundlegende Kompetenzen für die Arbeit in der GCP vermittelt.
Hinweis:
• In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar.
Hinweis:
• In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar.
Syllabus
Einführung in die Google Cloud Platform
-Die Google Cloud Platform bietet vier zentrale Dienstarten: Computing, Speicher, Big Data und maschinelles Lernen. In diesem Kurs geht es vorrangig um die ersten beiden Kategorien und das Google Virtual Private Cloud-Netzwerk (VPC). In diesem Modul werden zuerst einmal die Grundlagen der GCP vermittelt. Die generelle Entwicklung des Cloud-Computings wird dabei ebenso aufgezeigt wie die Besonderheiten des Ansatzes von Google. Außerdem werden mit Regionen und Zonen zwei wichtige strukturelle Konzepte vorgestellt.
Erste Schritte mit der Google Cloud Platform
-GCP-Kunden können ihre genutzten Ressourcen in Projekten organisieren. Mit Google Cloud Identity and Access Management (IAM) lässt sich steuern, wer die Ressourcen wie nutzen darf. Eine Verbindung zur GCP können Kunden mit einer von mehreren Technologien herstellen. In diesem Modul wird jedes der Themen behandelt und mit Cloud Launcher ein Dienst vorgestellt, der einen einfachen Einstieg in die GCP ermöglicht.
Virtuelle Maschinen in der Cloud
-Mit Compute Engine können Sie virtuelle Maschinen in der globalen Infrastruktur von Google ausführen. In diesem Modul wird die Funktionsweise von Compute Engine erläutert, wobei der Schwerpunkt auf virtuellen Google-Netzwerken liegt.
Speicherplatz in der Cloud
-Jede Anwendung muss Daten speichern. Unterschiedliche Anwendungen und Arbeitslasten erfordern unterschiedliche Speicher- und Datenbanklösungen. In diesem Modul werden die wichtigsten Speicheroptionen der GCP beschrieben und voneinander abgegrenzt: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Datastore und Google Bigtable.
Container in der Cloud
-Container sind einfach, interoperabel und ermöglichen eine nahtlose, präzise Skalierung. Kubernetes ist eine Orchestrierungsebene für Container. Kubernetes Engine ist Kubernetes as a Service – ein skalierbarer verwalteter Dienst, der in der Infrastruktur von Google ausgeführt wird. Wenn Sie einen Cluster erstellen wollen, dann geschieht das genau nach Ihren Vorgaben. Kubernetes Engine organisiert Ihre Container im Cluster und verwaltet sie automatisch so, wie Sie es festlegen. In diesem Modul wird beschrieben, wie Kubernetes Engine funktioniert und wie Anwendungen in Containern bereitgestellt werden.
Anwendungen in der Cloud
-App Engine ist ein PaaS-Dienst (Platform as a Service). In der App Engine-Plattform werden Hardware und Netzwerkinfrastruktur verwaltet, die zum Ausführen von Code erforderlich sind. App Engine bietet integrierte Dienste, die für viele Webanwendungen erforderlich sind. In diesem Modul wird beschrieben, wie App Engine funktioniert.
Entwicklung, Deployment und Monitoring in der Cloud
-Die beliebten GCP-Tools für Entwicklung, Deployment und Monitoring funktionieren einfach reibungslos. In jedem der drei Bereiche können Kunden außerdem verschiedene Tools nutzen, die nahtlos in die GCP eingebunden sind. Darum geht es in diesem Modul.
Big Data und maschinelles Lernen in der Cloud
-Die GCP-Produkte für Big Data und maschinelles Lernen sollen Kunden dabei helfen, ihre Daten optimal zu nutzen. Eine einfache und sinnvolle Einbettung der Tools in Anwendungen ist hierfür die Grundlage. In diesem Modul werden die verfügbaren Dienste für Big Data und maschinelles Lernen beschrieben sowie deren Nutzen erläutert.
Zusammenfassung
-In diesem Modul werden noch einmal alle GCP-Dienste aufgegriffen, die im Kurs behandelt wurden, und ihre Unterschiede herausgestellt. Die Computing- und Speicherdienste der GCP sowie wichtige Netzwerkfunktionen der Google VPC werden miteinander verglichen.
-Die Google Cloud Platform bietet vier zentrale Dienstarten: Computing, Speicher, Big Data und maschinelles Lernen. In diesem Kurs geht es vorrangig um die ersten beiden Kategorien und das Google Virtual Private Cloud-Netzwerk (VPC). In diesem Modul werden zuerst einmal die Grundlagen der GCP vermittelt. Die generelle Entwicklung des Cloud-Computings wird dabei ebenso aufgezeigt wie die Besonderheiten des Ansatzes von Google. Außerdem werden mit Regionen und Zonen zwei wichtige strukturelle Konzepte vorgestellt.
Erste Schritte mit der Google Cloud Platform
-GCP-Kunden können ihre genutzten Ressourcen in Projekten organisieren. Mit Google Cloud Identity and Access Management (IAM) lässt sich steuern, wer die Ressourcen wie nutzen darf. Eine Verbindung zur GCP können Kunden mit einer von mehreren Technologien herstellen. In diesem Modul wird jedes der Themen behandelt und mit Cloud Launcher ein Dienst vorgestellt, der einen einfachen Einstieg in die GCP ermöglicht.
Virtuelle Maschinen in der Cloud
-Mit Compute Engine können Sie virtuelle Maschinen in der globalen Infrastruktur von Google ausführen. In diesem Modul wird die Funktionsweise von Compute Engine erläutert, wobei der Schwerpunkt auf virtuellen Google-Netzwerken liegt.
Speicherplatz in der Cloud
-Jede Anwendung muss Daten speichern. Unterschiedliche Anwendungen und Arbeitslasten erfordern unterschiedliche Speicher- und Datenbanklösungen. In diesem Modul werden die wichtigsten Speicheroptionen der GCP beschrieben und voneinander abgegrenzt: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Datastore und Google Bigtable.
Container in der Cloud
-Container sind einfach, interoperabel und ermöglichen eine nahtlose, präzise Skalierung. Kubernetes ist eine Orchestrierungsebene für Container. Kubernetes Engine ist Kubernetes as a Service – ein skalierbarer verwalteter Dienst, der in der Infrastruktur von Google ausgeführt wird. Wenn Sie einen Cluster erstellen wollen, dann geschieht das genau nach Ihren Vorgaben. Kubernetes Engine organisiert Ihre Container im Cluster und verwaltet sie automatisch so, wie Sie es festlegen. In diesem Modul wird beschrieben, wie Kubernetes Engine funktioniert und wie Anwendungen in Containern bereitgestellt werden.
Anwendungen in der Cloud
-App Engine ist ein PaaS-Dienst (Platform as a Service). In der App Engine-Plattform werden Hardware und Netzwerkinfrastruktur verwaltet, die zum Ausführen von Code erforderlich sind. App Engine bietet integrierte Dienste, die für viele Webanwendungen erforderlich sind. In diesem Modul wird beschrieben, wie App Engine funktioniert.
Entwicklung, Deployment und Monitoring in der Cloud
-Die beliebten GCP-Tools für Entwicklung, Deployment und Monitoring funktionieren einfach reibungslos. In jedem der drei Bereiche können Kunden außerdem verschiedene Tools nutzen, die nahtlos in die GCP eingebunden sind. Darum geht es in diesem Modul.
Big Data und maschinelles Lernen in der Cloud
-Die GCP-Produkte für Big Data und maschinelles Lernen sollen Kunden dabei helfen, ihre Daten optimal zu nutzen. Eine einfache und sinnvolle Einbettung der Tools in Anwendungen ist hierfür die Grundlage. In diesem Modul werden die verfügbaren Dienste für Big Data und maschinelles Lernen beschrieben sowie deren Nutzen erläutert.
Zusammenfassung
-In diesem Modul werden noch einmal alle GCP-Dienste aufgegriffen, die im Kurs behandelt wurden, und ihre Unterschiede herausgestellt. Die Computing- und Speicherdienste der GCP sowie wichtige Netzwerkfunktionen der Google VPC werden miteinander verglichen.
Taught by
Google Cloud Training
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