×

Mục tiêu

- Xác định yêu cầu ứng dụng và thể hiện chúng dưới dạng KPI, SLO, SLI
- Phân tách yêu cầu ứng dụng để tìm ra chính xác microservices boundaries
- Tận dụng công cụ Google Cloud để thiết lập và triển khai pipeline một cách tối ưu và tự động hóa
- Lựa chọn dịch vụ Google Cloud Storage phù hợp với yêu cầu ứng dụng
- Kiến trúc Cloud và hybrid networks
- Triển khai các ứng dụng đáng tin cậy, có thể mở rộng, có khả năng phục hồi cân bằng giữa hiệu suất với chi phí
- Lựa chọn chính xác dịch vụ Google Cloud cho ứng dụng đảm bảo bảo mật ứng dụng, dữ liệu và hạ tầng
- Giám sát các mục tiêu và chi phí sử dụng bằng công cụ Stackdriver

Tổng quan

Đối tượng học viên:

- Bạn đang làm việc ở vị trí Cloud Solutions Architects, Site Reliability Engineers, Systems Operations, DevOps Engineers, IT managers.
- Bạn đang sử dụng Google Cloud muốn tạo ra giải pháp mới hoặc tích hợp hệ thống, môi trường ứng dụng và cơ sở hạ tầng với Google Cloud

Yêu cầu đầu vào

- Đã có kinh nghiệm triển khai, vận hành, quản lý ứng dụng trên Google Cloud hoặc kiến thức ở mức độ Associate Cloud Engineer
- Có kiến thức cơ bản về công cụ command - line
- Hiểu biết về Linux và Window

Chương trình học

1

Module 1: Defining the Service

Describe users in terms of roles and personas.
Write qualitative requirements with user stories..
Write quantitative requirements using key performance indicators (KPIs)..
Evaluate KPIs using SLOs and SLIs..
Determine the quality of application requirements using SMART criteria.

2

Module 2: Microservice Design and Architecture

Decompose monolithic applications into microservices.
Recognize appropriate microservice boundaries.
Architect stateful and stateless services to optimize scalability and reliability.
Implement services using 12-factor best practices.
Build loosely coupled services by implementing a well-designed REST architecture.
Design consistent, standard RESTful service APIs.

3

Module 3: DevOps Automation

Automate service deployment using CI/CD pipelines.
Leverage Cloud Source Repositories for source and version control.
Automate builds with Cloud Build and build triggers.
Manage container images with Google Container Registry.
Create infrastructure with code using Deployment Manager and Terraform.

4

Module 4: Choosing Storage Solutions

Choose the appropriate Google Cloud data storage service based on use case, durability, availability, scalability and cost.
Store binary data with Cloud Storage.
Store relational data using Cloud SQL and Spanner.
Store NoSQL data using Firestore and Cloud Bigtable.
Cache data for fast access using Memorystore.
Build a data warehouse using BigQuery.

5

Module 5: Google Cloud and Hybrid Network Architecture

Design VPC networks to optimize for cost, security, and performance.
Configure global and regional load balancers to provide access to services.
Leverage Cloud CDN to provide lower latency and decrease network egress.
Evaluate network architecture using the Cloud Network Intelligence Center.
Connect networks using peering and VPNs.
Create hybrid networks between Google Cloud and on-premises data centers using Cloud Interconnect.

6

Module 6: Deploying Applications to Google Cloud

Choose the appropriate Google Cloud deployment service for your applications.
Configure scalable, resilient infrastructure using Instance Templates and Groups.
Orchestrate microservice deployments using Kubernetes and GKE.
Leverage App Engine for a completely automated platform as a service (PaaS).
Create serverless applications using Cloud Functions.

7

Module 7: Designing Reliable Systems

Design services to meet requirements for availability, durability, and scalability.
Implement fault-tolerant systems by avoiding single points of failure, correlated failures, and cascading failures.
Avoid overload failures with the circuit breaker and truncated exponential backoff design patterns.
Design resilient data storage with lazy deletion.
Analyze disaster scenarios and plan for disaster recovery using cost/risk analysis.

8

Module 8: Security

Design secure systems using best practices like separation of concerns, principle of least privilege, and regular audits.
Leverage Cloud Security Command Center to help identify vulnerabilities.
Simplify cloud governance using organizational policies and folders.
Secure people using IAM roles, Identity-Aware Proxy, and Identity Platform.
Manage the access and authorization of resources by machines and processes using service accounts.
Secure networks with private IPs, firewalls, and Private Google Access.
Mitigate DDoS attacks by leveraging Cloud DNS and Cloud Armor.

9

Module 9: Maintenance and Monitoring

Manage new service versions using rolling updates, blue/green deployments, and canary releases.
Forecast, monitor, and optimize service cost using the Google Cloud pricing calculator and billing reports and by analyzing billing data.
Observe whether your services are meeting their SLOs using Cloud Monitoring and Dashboards.
Use Uptime Checks to determine service availability.
Respond to service outages using Cloud Monitoring Alerts.

10

Module 10. Summary and trial exam

Thông tin khoá học

Thời gian

15:00 - 17:00

Lịch học

T2-T4-T6

Thời lượng

20 giờ

Hình thức

Online

Địa điểm

Hồ Chí Minh

Chi phí

13,000,000 vnđ

Chương trình đào tạo Google Cloud khác

Professional Data Engineer

Giúp học viên có kiến thức phù hợp với việc thi chứng chỉ Professional Data Engineer.
Cung cấp kiến thức về hệ thống xử lý dữ liệu bằng các sản phẩm của GCP như: thiết kế vòng đời, kiến trúc của dữ liệu; thực thi các thuật toán Machine Learning; trực quan hóa dữ liệu; v.v
Phương pháp học đi đôi với hành để học viên dễ dàng vận dụng hơn trong thực tế.

Associate Cloud Engineer

Giúp học viên có kiến thức phù hợp với việc thi chứng chỉ Associate Cloud Engineer.
Học viên có thể triển khai các ứng dụng, giám sát hoạt động và quản lý các giải pháp doanh nghiệp trên hạ tầng Google Cloud.

Smart Analytics

Khóa học giúp học viên hiểu biết về Data Pipeline giúp tổng hợp, sắp xếp và di chuyển dữ liệu đến hệ thống mục tiêu nhằm tiến hành lưu trữ và phân tích dữ liệu. Data Studio giúp bạn kết nối nhiều nguồn dữ liệu: đồng bộ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau với các sản phẩm khác của Google như Google Analytics, Google sheet, Google Ads, BigQuery và nhiều nguồn khác.

Core Infrastucture Fundamental

Khóa học giới thiệu các khái niệm và thuật ngữ quan trọng để làm việc trên Google Cloud Platform (GCP). Bạn sẽ tìm hiểu và so sánh nhiều dịch vụ điện toán đám mây: Google App Engine, Google Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Google Cloud Storage, Google Cloud SQL và BigQuery. Các công cụ quản lý tài nguyên và chính sách quan trọng như hệ thống phân quyền, quản lý truy cập trên GCP .Trong quá trình học, bạn sẽ được trau dồi kiến thức, demo trên Google Cloud và bài lab thực hành giúp bạn hiểu được cách làm việc trên Google Cloud

Big Data and Machine Learning Fundamentals

Google Cloud được biết đến có thế mạnh về lưu trữ dữ liệu và xử lý dữ liệu nhanh chóng. Việc xử lý dữ liệu thể hiện ở khả năng xử lý Big Data và Machine learning. Trong khóa học, bạn sẽ tìm hiểu xơ lược qua về Google Cloud, sau đó đi sâu vào tìm hiểu khả năng xử lý dữ liệu của Google Cloud. Xuyên suốt quá trình học, bạn sẽ được trau dồi kiến thức và demo và bài Lab thực hành làm việc trên Google Cloud qua đó bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về Google Cloud và chi tiết hơn về cách xử lý dữ liệu và Machine learning. Thông qua khóa học bạn sẽ hiểu được sức mạnh và khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng của Google Cloud.