Compute on Google Cloud Platform

1

Introducci贸n al curso de Google Cloud for Developer Community

2

Lectura: introducci贸n de instalaci贸n

3

Tutorial de Qwiklabs

4

C贸mputo en la nube de Google

5

Opciones de c贸mputo en la nube

6

M谩quinas virtuales a profundidad

7

Tutorial para instalar Qwiklabs

8

Demo: m谩quinas virtuales a profundidad

9

C贸mputo sin administraci贸n con plataformas como servicio

10

Demo: c贸mputo sin administraci贸n

11

Lectura: 驴qu茅 son los contenedores?

12

C贸mputo contenerizado con App Engine Flex

13

C贸mputo 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 c贸digo

18

Construcci贸n y despliegue de artefactos

19

Infraestructura como c贸digo

20

Despliegue en Servicios Serverless

Google Kubernetes Engine

21

Kubernetes Overview

22

Demo Kubernetes

23

Planeaci贸n 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

Integraci贸n 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: configuraci贸n de Apache Kafka

34

Visualizaci贸n 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 gesti贸n de datos en Google Cloud

38

Desglose del portafolio de gesti贸n 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

驴Qu茅 es ML y AI?

42

Plataforma de AI en GCP

43

Auto ML con datos estructurados

44

Demo Auto ML con datos estructurados

45

Predicci贸n de tarifas usando AI notebooks

46

Demo predicci贸n de tarifas usando AI notebooks

47

TensorFlow Extended

Sesiones en vivo

48

Sesi贸n en vivo con Pablo P茅rez Villanueva

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Despliegue en Servicios Serverless

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Sugiero que se dise帽e un taller pr谩ctico para realizar en conjunto y as铆 poder aprovechar mejor los conocimientos.

A nivel de teor铆a es claro, pero siento que falto el como hacerlo鈥
he llegado a tener mi CI usando GCB y registrar las im谩genes pero no he podido automatizar el CD para que se haga el deploy en GKE. Por lo pronto el deploy me ha tocado de hacerlo de forma manual.

Muy buen curso, me falto mas practica. Pero toca hacer los cursos por nuestra cuenta en https://google.qwiklabs.com/

Este m贸dulo conceptualmente estuvo excelente. Hubiese sido interesante abarcar muchos de los conceptos vistos de forma practica.

Se pronuncia enj蓹n No enjain

yo automatize el deploy con GitHub actions, es valido?

Este curso merece una segunda parte.
Los expositores manejan bien los temas, por los que se podr铆a brindar m谩s ejemplos. Llega un momento en que se cruzan muchos servicios o herramientas y con unas demos m谩s detalladas quedar铆a m谩s claro.

El concepto con app engine me parece fabuloso, sin embargo鈥 est谩 lejos de ser verdad. No solamente me enfoco en el desarrollo de mi aplicaci贸n. Me enfoqu茅 un tiempo est煤pido en configurar mi aplicaci贸n, en buscar los errores extra帽os que tiraba y nunca logr茅 hacerle deploy por completo porque google no es claro en cuanto a la creaci贸n de una app completa con app engine, todo truena una vez que uno quiere meter su aplicaci贸n en vez de poner el hello world cl谩sico

Luego de cada m贸dulo, hay que realizar algunos proyectos por cuenta propia para poner en pr谩ctica la teor铆a.