Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur

Overview

In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.

Syllabus

Kursübersicht

In diesem Abschnitt werden die Lernenden beim Kurs „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ begrüßt. Sie finden darin einen Überblick über die Kursstruktur und ‑ziele.

Vorstellung von Google Cloud

In diesem Abschnitt werden einige wichtige Vorteile von Google Cloud vorgestellt. Es geht unter anderem um die Infrastrukturkomponenten des Google-Netzwerks und die Unterschiede zwischen IaaS (Infrastructure as a Service) und PaaS (Platform as a Service).

Ressourcen und Zugriff in der Cloud

In diesem Abschnitt wird erklärt, wie Ressourcen mit Projekten organisiert werden. Lernende erfahren auch, wie der Zugriff auf diese Ressourcen für die richtigen Personen im Unternehmen über ein Tool namens Identity and Access Management (IAM) freigegeben wird. Außerdem werden verschiedene Möglichkeiten zur Interaktion mit Google Cloud vorgestellt.

Virtuelle Maschinen und Netzwerke in der Cloud

In diesem Kursabschnitt wird erklärt, wie die Google Compute Engine funktioniert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf virtuellen Netzwerken.

Speicherplatz in der Cloud

In diesem Abschnitt des Kurses werden fünf wichtige Google Cloud-Speicherprodukte vorgestellt: Cloud Storage, Bigtable, Cloud SQL, Cloud Spanner und Firestore.

Container in der Cloud

In diesem Abschnitt geht es um Container und darum, wie sie mit Kubernetes und der Google Kubernetes Engine verwaltet werden können.

Anwendungen in der Cloud

In diesem Abschnitt wird das Entwickeln von Anwendungen in der Cloud behandelt. Dazu werden die Produkte Cloud Run und Cloud Functions vorgestellt.

Prompt Engineering

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit generativen KI-Tools und ihrer Funktionsweise. Wir sehen uns an, wie Kenntnisse über Google Cloud mit Prompt Engineering kombiniert werden können, um die Antworten von Gemini zu optimieren.