Compute on Google Cloud Platform

1

Introducción al curso de Google Cloud for Developer Community

2

Lectura: introducción de instalación

3

Tutorial de Qwiklabs

4

Cómputo en la nube de Google

5

Opciones de cómputo en la nube

6

Máquinas virtuales a profundidad

7

Tutorial para instalar Qwiklabs

8

Demo: máquinas virtuales a profundidad

9

Cómputo sin administración con plataformas como servicio

10

Demo: cómputo sin administración

11

Lectura: ¿qué son los contenedores?

12

Cómputo contenerizado con App Engine Flex

13

Cómputo contenerizado con Cloud Run

14

Funciones serverless

Continuous Integration, Continuous Delivery

15

CI/CD en Google Cloud Platform

16

Estrategias de Despliegue

17

Repositorios de código

18

Construcción y despliegue de artefactos

19

Infraestructura como código

20

Despliegue en Servicios Serverless

Google Kubernetes Engine

21

Kubernetes Overview

22

Demo Kubernetes

23

Planeación de tu despliegue

24

Anthos

25

Cloud Run for Anthos

26

Demo Cloud Run for Anthos

27

Anthos Service Mesh

28

Site Reliability Engineering con Anthos

Streaming Data Analytics

29

Integración de datos e ingesta de datos totalmente administrada sobre GCP

30

Demo: ingesta de datos

31

Ingesta de datos confiable en streaming sobre GCP

32

Demo: ingesta de datos confiable

33

Demo: configuración de Apache Kafka

34

Visualización de mensajes de una base de datos relacional en Google Cloud

35

Data Warehouse: el modelo tradicional para construir un repositorio de datos empresarial

36

Data Lakehouse: el nuevo y moderno enfoque para construir un repositorio de datos empresarial

37

El portafolio de gestión de datos en Google Cloud

38

Desglose del portafolio de gestión de datos (Bases de datos) en Google Cloud

39

Gobierno de datos de punta a punta para garantizar la seguridad en tu Data Lake

40

Gobierno de datos: calidad y monitoreo

Machine Learning

41

¿Qué es ML y AI?

42

Plataforma de AI en GCP

43

Auto ML con datos estructurados

44

Demo Auto ML con datos estructurados

45

Predicción de tarifas usando AI notebooks

46

Demo predicción de tarifas usando AI notebooks

47

TensorFlow Extended

Sesiones en vivo

48

Sesión en vivo con Pablo Pérez Villanueva

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Infraestructura como código

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Me gustaría que compartieran un compilado de todas estas presentaciones, contienen información de consulta rápida y muy importante

Google Cloud Deployment Manager te permite especificar todos los recursos necesarios para tu aplicación en un formato declarativo con el uso de yaml. También puedes usar las plantillas de Python o Jinja2 para parametrizar la configuración y reutilizar los paradigmas de implementación más comunes, como un grupo de instancias con balanceo de cargas y ajuste de escala automático. Permire tratar la configuración como si fuera código.

Hardware Compatibility List o HCL

Recuerdo esa época de la gestión de los servidores, cuando todo era un proceso manual, el aprovisionamiento de máquinas, la distribución de recursos entre host para poder iniciar ciertas máquinas y servicios...

SRE - es el resultado de pedirle a un ingieniero de software que diseñe una función de operaciones.

IaC - Infraestructura como codigo.
Te permite crear la Infraestructura con un manifiesto, hacer revisiones y versionamiento.

Entonces lo primero que hay que hacer es crear la infraestructura.

Estas infraestructuras son multiambiente y multinube en e caso de Terraform.

Platillas de infraestructura como código. Son archivos declarativos dónde se plasman los recursos a crear y si son repetibles.

se puede desplegar directamente con jenkins y ansible

Muy interésente, a ponerlo en práctica.