Google Cloud Platform - Infrastructure

Objectifs

A l'issue de cette formation vous serez capable de :

• connaître les outils disponibles
• choisir les solutions adaptées pour concevoir une infrastructure dans le cloud GCP

Syllabus

Présentation de Google Cloud Platform

• Infrastructure de GCP
• Utilisation. Atelier : console et cloud Shell

Réseaux virtuels

• Cloud privé (VPC), projets,réseaux, sous-réseaux, adresses IP, routages et règles de pare-feu
• Utilisation des sous-réseaux plutôt que d'une topologie de réseau physique pour la gestion de ressources
• Ateliers: réseaux virtuels, hôte bastion

Machines virtuelles

• Compute Engine
• Atelier : créer des machines virtuelles
• Options de calcul (processeur virtuel et mémoire)
• Images
• Actions courantes de Compute Engine
• Atelier : utiliser les machines virtuelles

Cloud IAM

• Organisations, rôles, membre, comptes de service, bonnes pratiques
• Atelier : Cloud IAM

Services de stockage des données

• Cloud Storage
• Atelier : Cloud Storage
• Cloud SQL
• Atelier : cloud SQL
• Cloud Spanner, Cloud Datastore
• Atelier : Cloud Datastore
• Cloud BigTable

Gestion des ressources

• Cloud Ressource MAnager, quotas, libellés, noms et facturation
• Démonstration : administration de la facturation
• Atelier : analyser les données de facturation à l'aide de BigQuery

Surveillance des ressources

• Stackdriver et surveillance
• Atelier : surveillance des ressources
• Journalisation, création de rapports d'erreurs, traçage et débogage
• Atelier : Rapports d'erreurs et débogage

Interconnexion des réseaux

• Réseau privé virtuel Cloud (VPN)
• Atelier : réseaux privés
• Routeur Cloud, interconnexion Cloud, appairage externe et cloud DNS

Equilibrage de charge

• Groupes d'instances gérés, équilibrage de charge HTTP/HTTPS, équilibrage de charge interrégional et basé sur le contenu, équilibrage de charge proxy SSL/proxy TCP et équilibrage de charge réseau
• Atelier : automatisation et équilibrage de charges des machines virtuelles

Autoscaling

• Autoscaling, règles et configuration
• Atelier : autoscaling

Automatisation de l'infrastructure avec les API de Google Cloud platform

• Automatisation de l'infrastructure, images, métadonnées, scripts et API Google Cloud
• Atelier : automatisation de l'infrastructure avec l'API Google CLoud Platform

Automatisation de l'infrastructure avec Deployment Manager

• Deployment Manager, configuration et Cloud Launcher
• Atelier : Deployment Manager

Services gérés

• Cloud Dataproc, Cloud Dataflow et Cloud Datalab

Comment ?

Méthodes pédagogiques

1 poste et 1 support par stagiaire

8 à 10 stagiaires par salle

Remise d'une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage

La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques, de réflexions et de retours d'expérience

Évaluation

Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire en ligne

Attestation de fin de stage remise au stagiaire