Google Cloud

Developing Applications with Google Cloud Platform

Presencial o Live Virtual Class
Duración
21 horas
Precio
1380,00 €
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Acerca de este curso
A quién va dirigido
Objetivos del curso
Contenidos
Convocatorias abiertas

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18 nov 19
20 nov 19

Barcelona o Live Virtual Class | Español | Lunes - Martes - Miércoles (09:00h - 17:00h)
21 h.    1380 €
18 nov 19
20 nov 19

Madrid o Live Virtual Class | Español | Lunes - Martes - Miércoles (09:00h - 17:00h)
21 h.    1380 €
26 nov 19
28 nov 19

Live Virtual Class | Inglés | Martes - Miércoles - Jueves (09:00h - 17:00h)
21 h.    1380 €

Acerca de este curso

En este curso, los alumnos aprenderán como diseñar, desarrollar y desplegar aplicaciones que constantemente se integran componentes del ecosistema de Google Cloud. Mediante la combinación de presentaciones, demos y laboratorios, los alumnos aprenderán como utilizar los servicios de GCP y APIs de machine learning ya entrenadas para montar aplicaciones seguras, escalables e inteligentes en la nube.

A quién va dirigido

Este curso está dirigido a desarrolladores de aplicaciones que quieren montar aplicaciones en la nube o rediseñar las aplicaciones existentes para ejecutarlas en Google Cloud Platform.

Para obtener el mayor beneficio de este curso, los alumnos deben tener:

  • Completado el curso Google Cloud Platform Fundamentals o experiencia equivalente.
  • Conocimiento en Node.js.
  • Competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos Linux.

Objetivos del curso

Al finalizar este curso, el alumno será capaz de:

  • Utilizar las mejores prácticas para desarrollar una aplicación.
  • Escoger la opción de almacenamiento apropiada para los datos de la aplicación.
  • Implementar administración de identidad federada.
  • Desarrollar componentes o microservicios débilmente acoplados.
  • Integrar componentes y datos de una aplicación.
  • Depurar, rastrear y monitorizar aplicaciones.
  • Realizar despliegues con contenedores y servicios de despliegue.
  • Escoger el entorno apropiado para ejecutar la aplicación; Utilizar Kubertes Engine como entorno y cambiar a una solución no operacional con App engine Flex de Google.

Contenidos

Prácticas recomendadas para desarrollar aplicaciones

  • Gestión de códigos y entornos.
  • Diseño y desarrollo de microservicios y componentes de aplicaciones seguros, escalables, fiables y con bajo acoplamiento.
  • Integración y entrega continuas.
  • Rediseño de aplicaciones para la nube.

Bibliotecas de cliente de Google Cloud, SDK de Google Cloud y SDK de Google Firebase

  • Configuración y uso de las bibliotecas de cliente de Google Cloud, del SDK de Google Cloud y del SDK de Google Firebase.
  • Lab: configurar las bibliotecas de cliente de Google Cloud, el SDK de Google Cloud y el SDK de Google Firebase en una instancia de Linux y configurar las credenciales de la aplicación.

Información general sobre las opciones de almacenamiento de datos

  • Descripción general de las opciones disponibles para almacenar datos de aplicaciones.
  • Casos prácticos sobre Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable y Google Cloud Datastore.

Prácticas recomendadas para usar Google Cloud Datastore

  • Prácticas recomendadas:
    • Consultas.
    • Índices integrados y compuestos.
    • Inserción y eliminación de datos (operaciones por lotes).
    • Transacciones.
    • Gestión de errores.
  • Carga de datos en lote en Cloud Datastore mediante Google Cloud Dataflow.
  • Lab: almacenar datos de aplicaciones en Cloud Datastore.

Realizar operaciones en segmentos y objetos

  • Operaciones que se pueden realizar en segmentos y objetos.
  • Modelo de coherencia.
  • Gestión de errores.

Prácticas recomendadas para usar Google Cloud Storage

  • Nombrar segmentos para sitios web estáticos y con otros fines.
  • Nombrar objetos (desde la perspectiva de distribución de acceso).
  • Consideraciones sobre el rendimiento.
  • Configuración y depuración de una configuración intercambio de recursos de origen cruzado en un segmento.
  • Lab: almacenar archivos en Cloud Storage.

Administrar la autenticación y la autorización

  • Funciones y cuentas de servicio de Cloud IAM.
  • Autenticación de usuario mediante Firebase Authentication.
  • Autenticación y autorización de usuarios mediante Cloud Identity Aware Proxy.
  • Lab: autenticar usuarios con Firebase Authentication.

Utilizar Google Cloud Pub/Sub para integrar componentes de aplicaciones

  • Temas, editores y suscriptores.
  • Suscripciones de inserción y extracción.
  • Casos prácticos para Cloud Pub/Sub.
  • Lab: desarrollar un servicio de backend para procesar mensajes en una cola de mensajes.

Añadir información a aplicaciones

  • Información general sobre las API de aprendizaje automático ya preparadas, como la API Cloud Vision y la API Cloud Natural Language Processing.

Utilizar Google Cloud Functions para el procesamiento orientado a eventos

  • Conceptos clave, como activadores, funciones de fondo y funciones HTTP.
  • Casos prácticos.
  • Desarrollo y despliegue de funciones.
  • Almacenamiento de registros, informes de errores y supervisión.

Administrar APIs con Google Cloud Endpoints

  • Configuración abierta de despliegues de APIs.
  • Lab: desplegar una API para tu aplicación.

Desplegar aplicaciones mediante Google Cloud Container Builder, Google Cloud Container Registry y Google Cloud Deployment Manager

  • Creación y almacenamiento de imágenes de contenedor.
  • Despliegues repetibles con configuraciones y plantillas de despliegue.
  • Lab: utilizar Deployment Manager para desplegar una aplicación web en entornos de prueba y de producción de los entornos flexibles de Google App Engine.

Entornos de ejecución para aplicaciones

  • Consideraciones que deben tenerse en cuenta a la hora de elegir un entorno de ejecución para tu aplicación o servicio:
    • Google Compute Engine.
    • Kubernetes Engine.
    • Entorno flexible de App Engine.
    • Cloud Functions.
    • Cloud Dataflow.
  • Lab: desplegar tu aplicación en el entorno flexible de App Engine

Depurar, supervisar y ajustar el rendimiento con Google Stackdriver

  • Stackdriver Debugger.
  • Stackdriver Error Reporting.
  • Lab: depurar los errores de una aplicación con Stackdriver Debugger y Error Reporting.
  • Stackdriver Logging.
  • Conceptos clave de Stackdriver Trace y Stackdriver Monitoring.
  • Lab: utilizar Stackdriver Monitoring y Stackdriver Trace para localizar una solicitud de varios servicios y para analizar y optimizar el rendimiento.

Convocatorias abiertas

18 nov 19
20 nov 19

Barcelona o Live Virtual Class | Español | Lunes - Martes - Miércoles (09:00h - 17:00h)
21 h.    1380 €
18 nov 19
20 nov 19

Madrid o Live Virtual Class | Español | Lunes - Martes - Miércoles (09:00h - 17:00h)
21 h.    1380 €
26 nov 19
28 nov 19

Live Virtual Class | Inglés | Martes - Miércoles - Jueves (09:00h - 17:00h)
21 h.    1380 €