Spickzettel für die Google Cloud Platform (GCP)
Einer der bekanntesten und führenden Akteure auf dem Cloud-Computing- und Service-Markt ist die Google Cloud Platform (GCP). Die Expertise von Google beim Betrieb von Rechenzentren kann nicht geleugnet werden. Angesichts der Tatsache, dass es die weltweit führende und fortschrittlichste Suchmaschine betreibt. Nach dem Start von Amazon Web Services (AWS) im Jahr 2006 begann Google damit, seine Rechenzentrumsexpertise für die Einführung eines eigenen Cloud-Dienstes umzusetzen.
In Zukunft hat sich GCP neben AWS und Microsoft Azure zu einem der drei großen Player bei den Diensten von Anbietern öffentlicher Clouds entwickelt. Der hohe Servicestandard von Google hat es Google ermöglicht, Marktführer auf dem Markt zu werden und wird bald weiter wachsen.
Angesichts des Erfolgs und der Popularität von GCP steigt die Nachfrage nach Fachleuten mit GCP kontinuierlich. In diesem Artikel werden wir einen Google Cloud-Spickzettel durchlaufen, um ein grundlegendes Verständnis der Google Cloud Platform zu erhalten.
Was ist die Google Cloud Platform (GCP)?
Einfacher ausgedrückt kann die Google Cloud Platform (GCP) am besten als eine Gruppe von Cloud-Computing-Produkten und -Diensten definiert werden, die von Google angeboten werden. Diese von der GCP bereitgestellten Cloud-Dienste helfen den Clients und Benutzern, Daten zu speichern und zu berechnen. Darüber hinaus ermöglicht es Webentwicklern, Anwendungen zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.
Die Architektur der Google Cloud Platform
Die Google Cloud Platform-Architektur ist eine Variante der Computing-Architektur, die neben der Ausführung über der primären Software auch die Bildung eines oder mehrerer logischer Softwarefälle umfasst. Die Mehrmandantenfähigkeit der Architektur ermöglicht es zahlreichen Benutzern, gleichzeitig in einer Softwareumgebung mit unterschiedlichen Benutzerdiensten, Schnittstellen und Ressourcen zu arbeiten.
Kritische Vorteile der Google Cloud Platform
Im Folgenden sind die Vorteile der GCP aufgeführt, die für Sie hilfreich sein können, um eine sachliche Grundlage für die Implementierung der Google Cloud Platform zu bilden:
Hohe Produktivität – Schneller Zugang zu Innovationen :Die Systeme von Google sind in der Lage, wöchentlich Updates zu liefern. Dies führt zu einer höheren Produktivität und Effizienz.
Einfachere Übernahme neuer Funktionen für Benutzer :Durch einen kontinuierlichen Stream liefert es überschaubare Verbesserungen, die weniger Änderungen erfordern.
Mitarbeiter können aus der Ferne arbeiten :GCP verschafft seinen Mitarbeitern massive Vorteile. Remote Working ist eine davon. Über webbasierte Apps, die von Google Cloud unterstützt werden, ermöglicht es den vollständigen Zugriff auf Informationen auf allen Geräten, unabhängig vom Standort.
Schnelle Zusammenarbeit :Cloud Computing erleichtert Google-Nutzern den gleichzeitigen Zugriff auf verschiedene Projekte, während die Daten in der Cloud statt auf persönlichen Computern gespeichert werden.
Erhöhte Sicherheit :Google glaubt an höchste Datensicherheit. Daher beschäftigt Google führende Sicherheitsexperten, um Kunden die verbesserten Sicherheitsvorteile zu bieten.
Geringere Datensicherheit :GCP ermöglicht es Benutzern, Daten auf einem minimalen Niveau auf PCs zu speichern. Ohne webbasierte Apps auf der Cloud-Plattform sind Daten auf PCs anfälliger für Sicherheitsverletzungen.
Kontrolle und Flexibilität :Mit der GCP haben Nutzer außerdem die vollständige Kontrolle über die Technologie und das Eigentum an ihren in Google-Apps gespeicherten Daten. Entscheidet sich der Nutzer gegen einen Dienst, können die Daten außerdem aus der Google Cloud gezogen werden.
GCP-Produkte und -Dienste
Nachdem Sie nun erfahren haben, was die Google Cloud Platform ist und was die bemerkenswerten Vorteile der Bereitstellung sind, lassen Sie uns einen Blick auf die Produkte und Dienste von Google werfen. Im Folgenden finden Sie eine Liste der verfügbaren Produkte und Dienste von Google:
Computing und Hosting :Computing- und Hosting-Dienste der GCP bieten verschiedene Optionen, darunter:Arbeiten in einer serverlosen Umgebung oder der Nutzen einer verwalteten Anwendungsplattform. Außerdem bietet es zusätzliche Flexibilität und maximale Kontrolle.
Maschinelles Lernen :Die von Google angebotene AI Platform bietet mehrere Dienste für maschinelles Lernen. Benutzer haben die Möglichkeit, APIs mit vortrainierten Modellen für bestimmte Anwendungen auszuwählen. Darüber hinaus ermöglicht es den Benutzern, ihre persönlichen umfangreichen, umfassenden Modelle mit Hilfe eines verwalteten TensorFlow-Frameworks zu erstellen und zu üben.
Speicher: Wenn man über GCP-Speicherdienste spricht, denkt man am häufigsten an Google Cloud Storage. Konsistenz, Skalierbarkeit und die große Kapazität für die Datenspeicherung sind einige Funktionen, die es bietet. Filestore ist ein weiterer herausragender Speicherdienst, der vollständig verwaltete NFS-Dateiserver bereitstellt.
Big Data: Zu den von Big Data angebotenen Diensten gehören BigQuery für Datenanalysedienste, Dataflow für Batch- und Streaming-Datenverarbeitung und Pub/Sub für asynchrones Messaging.
Netzwerk :Networking ist einer der am häufigsten verwendeten Dienste mit App Engine-Handling. Die GKE implementiert das Kubernetes-Modell mit Netzwerkressourcen von Compute Engine. Die Netzwerkdienste können bei der Entwicklung von DNS-Einträgen, der Verbindung zwischen dem vorhandenen Netzwerk und dem Google-System und dem Lastenausgleich des Datenverkehrs zwischen Ressourcen helfen.
Datenbanken: Das Rückgrat der Popularität von GCP ist zweifellos die Auswahl an SQL- und NoSQL-Datenbanken. MySQL- oder PostgreSQL-Datenbanken sind zwei Optionen von Cloud SQL auf der GCP. Zwei unterschiedliche Alternativen zum NoSQL-Datenspeicher sind The Cloud Firestore und Cloud Bigtable. Benutzer haben auch die Option Cloud Spanner, die einen vollständig verwalteten, relationalen Datenbankdienst mit Transaktionskonstanz bietet. Schemas, SQL-Abfragen und automatische synchrone Replikation sind einige weitere praktische Funktionen von Cloud Spanner.
GCP:Begriffe, Definitionen und Vokabular
Bevor wir mit dem GCP-Spickzettel beginnen, ist es wichtig, die Begriffe und Definitionen zu verstehen, die sich auf die Google Cloud Platform beziehen, und Cloud Computing hat eine große Bedeutung. Lassen Sie uns einige gängige Begriffe, Definitionen und ein Glossar durchgehen und verstehen.
Cloud-Computing :Die netzwerk- und internetbasierte Bereitstellung von IT-Ressourcen und -Diensten anstelle von Ressourcen vor Ort.
Cloud-Migration :Der Prozess der Verlagerung von Daten, Anwendungen und Diensten von On-Premise-Systemen in die Cloud.
Cloud-Dienstanbieter (CSP) :Jedes Unternehmen, das Cloud-Computing-Dienste anbietet, entweder PaaS, IaaS oder SaaS.
Behälter :Eine virtuelle Instanz mit der Möglichkeit von mehreren Remote-User-Space-Fällen, die vom Kernel eines Betriebssystems zugelassen werden.
DevOps :Ein Ansatz, der aus der Mischung von Entwicklungs- und Betriebsteams abgeleitet wurde und die Kommunikation, Zusammenarbeit und Integration fördert.
Google Cloud Platform :GCP ist der Cloud-Dienst von Google, der sowohl Infrastructures-as-a-Service-(IaaS-) als auch Platform-as-a-Service-(PaaS-)Produkte bereitstellt.
Hostcomputer :Die physische Maschine, normalerweise ein Server, auf dem mehrere Container oder virtuelle Maschinen gespeichert sind.
Hybrid-Cloud :Ein Cloud-Computing-System, das aus einer Kombination aus öffentlichen und privaten Clouds zusammen mit lokalen Lösungen erstellt wurde.
Instanz :Ein einzelner Server oder eine virtuelle Maschine, die eine bestimmte Arbeitslast unterstützt.
Mandantenfähigkeit :Model of Ein Softwarebetriebsmodell, das die Ausführung mehrerer Instanzen einer oder mehrerer Anwendungen in einer gemeinsam genutzten Umgebung ermöglicht.
Alle Produkte und Dienstleistungen
Berechnen
Cloud Run :Ein serverloser Dienst für containerisierte Anwendungen
Cloud Functions :Ereignisspezifische, serverlose Funktionen
Compute Engine :VMs, TPUs, GPUs, Festplatten
Kubernetes Engine (GKE) :Verwaltete Kubernetes/Container-Lösung
App Engine :Eine verwaltete Anwendungsplattform
Bare-Metal-Lösung :Hardware für spezielle Workloads
VMs auf Abruf :Kurzlebige Recheninstanzen
Abgeschirmte VMs :Gehärtete VMs
Knoten für einzelne Mandanten :Dedizierte physische Server
Speicher
Cloud File Store :Verwalteter Netzwerkdateisystemserver
Cloud-Speicher :Objektspeicher mit mehreren Klassen und mehreren Regionen
Persistenter Datenträger :Blockierter Speicher für VMs
Lokale SSD :VM lokal an SSDs angeschlossen
Datenbank
Cloud Bigtable :Petabyte-Skala, nicht relational und mit geringer Latenz
Cloud Filestore :Serverlose NoSQL-Dokumentdatenbank
Cloud Memory Store :Redis und Memcached, die verwaltet werden
Cloud Spanner :Horizontal skalierbare relationale Datenbank
Cloud SQL :Verwalteter SQL-Server, MySQL, PostgreSQL
Daten und Analysen
BigQuery :Data Warehouse und Analysen
BigQuery-BI-Engine :In-Memory-Analyse-Engine
BigQuery ML :BigQuery-Modelltraining und -bereitstellung
Cloud Composer :Ein verwalteter Dienst zur Workflow-Orchestrierung
Cloud Data Fusion :Datenpipelines, die grafisch verwaltet werden
Cloud Dataflow :Stream- oder Batch-Verarbeitung von Daten
Cloud Dataprep :Visueller Datenkampf
Cloud Dataproc :Verwaltete Dienste von Hadoop und Spark
Cloud Pub/Sub :Globales und Echtzeit-Messaging
Datenkatalog :Eine Verwendung der Metadatenverwaltung
Datenstudio :Kollektive Datenexploration/Dashboarding
Hingucker :BI und Analytics auf Unternehmensebene
Hybrid und Multi-Cloud
Autoren :Hybrid- und Multi-Cloud-Plattform auf Unternehmensebene
Anthos GKE :Kubernetes Engine, hybrid, lokal
Anthos-Konfigurationsverwaltung :Automatisierung von Richtlinien und Sicherheit
Anthos Service Mesh :Istio - Managed Service Mesh
Cloud Run für Anthos :Eine serverlose Entwicklung für Anthos
Google Cloud Marketplace für Anthos :Vorkonfigurierte containerisierte Apps
Für Anthos migrieren :Migration von VMs zu Kubernetes Engine
Operationen :Protokollierung, Überwachung, Fehlerbehebung
Cloud Build :Kontinuierliche Integrations-/Lieferplattform
Verkehrsleiter :Service-Mesh-Traffic-Management
Apigee API-Verwaltung :API-Entwicklung, Verwaltung, Sicherheit
KI/ML
KI-Hub :Gemeinsame Nutzung von gehosteten KI-Komponenten
AI Platform-Datenkennzeichnung :Vom Menschen kontrollierte Datenkennzeichnung
AI Platform Deep Learning-VMs :Vorkonfigurierte VMs für Deep Learning
Deep Learning-Container für AI Platform :Vorkonfigurierte Container für Deep Learning
AI Platform-Notizbücher :Verwaltete JupyterLab Notebooktaschen
AI Platform-Pipelines :Gehostete ML-Workflows
AI Platform-Vorhersagen :Automatisch skalierte Modellbereitstellung
AI Platform-Schulung :Training mit verteilter KI
KI-Plattform :Eine verwaltete Plattform für ML
AutoML Natural Language :Benutzerdefinierte Textmodelle
AutoML-Tabellen :Spezifische strukturierte Datenmodelle
AutoML-Übersetzung :Maßgeschneiderte domänenspezifische Übersetzung
AutoML Video Intelligence :Benutzerdefinierte Modelle für Videoanmerkungen
AutoML Vision :Benutzerdefinierte Bildmodelle
Cloud Natural Language API :Parsing und Analyse von Text
Cloud Speech-to-Text-API :Audio-Konvertierung in Text
Cloud Talent Solutions API :Jobsuche mit ML
Cloud Text-to-Speech-API :Textkonvertierung in Audio
Cloud-TPU :Hardwarebeschleunigung für ML
Cloud Translation API :Erkennung von Sprache und ihrer Übersetzung
Cloud Video Intelligence-API :Videoanmerkung auf Szenenebene
Cloud Vision-API :Bilderkennung und Gruppierung
Kontaktcenter-KI :KI-basiert im Contact Center
Dialogflow :Umgangssprachliche Schnittstellen erstellen
Dokument-KI :Dokumente klassifizieren, analysieren und durchsuchen
Erklärbare KI :Erwartungen an ML-Modelle verstehen
Empfehlungs-KI :Benutzerdefinierte Empfehlungen abgeben
Vision-Produktsuche :Visuelle Suche nach Produkten
Netzwerk
Netzbetreiber-Peering :Peering durch einen Träger
Direktes Peering :Peering über GCP
Dedizierte Verbindung :Dedizierte private Netzwerkverbindung
Partnerverbindung :VPC mit lokalem Netzwerk verbinden
Wolkenrüstung :DDoS-Sicherheit und WAF
Cloud-CDN :Netzwerk für die Bereitstellung von Inhalten
Cloud-DNS :Programmierbare DNS-Bereitstellung
Cloud-Load-Balancing :Lastverteilung/-ausgleich in mehreren Regionen
Cloud-NAT :Dienst im Zusammenhang mit der Übersetzung von Netzwerkadressen
Cloud-Router :VPC/On-Prem Network Route Exchange (BGP)
Cloud VPN (HA) :Virtuelle private Netzwerkverbindung (VPN)
Netzwerkdienststufen :Preis-Leistungs-Ranking
Netzwerktelemetrie :Dienst im Zusammenhang mit Netzwerktelemetrie
Verkehrsleiter :Service-Mesh-Traffic-Management
Google Cloud Service Mesh :Serviceorientiertes Netzwerkmanagement
Virtuelle private Cloud :Vernetzung durch Software definiert
VPC-Dienstkontrollen :Sicherheitsgrenzen für API-basierte Dienste
Network Intelligence Center :Netzwerküberwachung und Topologie
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Internet der Dinge (IoT)
Cloud IoT Core :Geräteverwaltung und Datenaufnahme
Spiele
Google Cloud-Spielserver :Orchestrierte Agones-Cluster
Identität und Sicherheit
Auf Transparenz zugreifen :Zugriff auf den Audit-Cloud-Anbieter
Binärautorisierung :Sicherheit bei der Bereitstellung von Kubernetes
Cloud-Audit-Logs :Audit-Tracks für die GCP
Cloud Data Loss Prevention API :Kritische Daten kategorisieren und redigieren
Cloud-HSM :Hardwarebezogener Sicherheitsmodulservice
Cloud-EKM :Vom Benutzer gesteuerte externe Schlüssel
Cloud IAM :Ressourcenzugriffskontrolle
Cloud Identity :Benutzer, Geräte und Anwendungen verwalten
Cloud Identity-Aware Proxy :Identitätsbasierter Anwendungszugriff
Cloud KMS :Gehosteter Schlüsselverwaltungsdienst
Cloud-Ressourcen-Manager :Verwaltung von Cloud-Projekt-Metadaten
Cloud Security Command Center :Plattform für Sicherheitsmanagement und Datenrisiko
Cloud-Sicherheitsscanner :Scanner der App-Engine-Sicherheit
Kontextsensitiver Zugriff :Endbenutzer-Zugriffskontrolle basierend auf Attribut
Erkennung von Ereignisbedrohungen :Scannt nach zweifelhaften Aktivitäten
Verwalteter Dienst für Microsoft Active Directory :Verwaltetes Microsoft Active Directory
Geheimer Manager :Geheimnisse sammeln und verwalten
Durchsetzung von Sicherheitsschlüsseln :Schlüsselüberprüfung in zwei Schritten
Abgeschirmte VMs :Gehärtete VMs
Titan-Sicherheitsschlüssel :Ein Gerät für die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA)
VPC-Dienstkontrollen :VPC-Datenbeschränkungen
Verwaltungstools
Cloud-APIs :APIs für Dienste im Zusammenhang mit der Cloud
Cloud Billing API :Vom Programm verwaltete GCP-Abrechnung
Cloud-Abrechnung :Tools zur Abrechnung und Kostenverwaltung
Cloud Console :Webbasierte Verwaltungskonsole
Cloud Deployment Manager :Infrastrukturbereitstellung basierend auf Vorlagen
Mobile Cloud-App :iOS/Android GCP-Verwaltungs-App
Privater Katalog :Katalog interner Lösungen
Cloud Debugger :Live-Produktions-Debugging
Fehlerberichterstattung :Anwendungsfehlermeldung
Cloud-Logging :Zentralisierte Protokollierung
Cloud-Monitoring :Infrastruktur- und Anwendungsüberwachung
Cloud Profiler :CPU- und Heap-Profiling
Cloud Trace :Verständnis der Anwendungsleistung
Transparente SLIs :Überwachung von GCP-Diensten
Entwicklertools
Cloud Build :Konstante Integrations- und Bereitstellungsplattform
Cloud-Code für IntelliJ :IntelliJ GCP-Tools
Cloud Code für VS Code :VS Code GCP-Tools
Cloud-Code :Cloud-native IDE-Erweiterungen
Cloud-Planer :Cron-Jobservice
Cloud-SDK :CLI für GCP
Cloud Shell :Terminal/CLI basierend auf Browser
Cloud-Quell-Repositorys :Gehostete private Git-Repositorys
Cloud-Aufgaben :Asynchrone Aufgabenimplementierung
Cloud-Tools für Eclipse :Eclipse GCP-Tools
Cloud-Tools für Visual Studio :GCP-Tools für Visual Studio
Containeranalyse :Programmierte Sicherheitsüberprüfung
Container-Registrierung :Private Container-Registry/-Speicher
Artefaktregistrierung :Universeller Paketmanager
Gradle App Engine-Plug-in :Plugin für Gradle App Engine
Maven App Engine-Plug-in :Plugin für Maven App Engine
Migration zur GCP
BigQuery-Datenübertragungsdienst :Große Menge importierter Analysedaten
Cloud-Datenübertragung :Tools zur Datenverlagerung/CLI
Google Transfer Appliance :Mietbare Datentransportbox
Für Anthos migrieren :VMs in GKE-Container übertragen
Für Compute Engine migrieren :Compute Engine-Migrationstools
Von Amazon Redshift migrieren :Migration von Redshift zu BigQuery
Von Teradata migrieren :Migration von Teradata zu BigQuery
Speicherübertragungsdienst :Online-/On-Premise-Datenübertragung
VM-Migration :VM-Übertragungstools
Cloud Foundation-Toolkit :Infrastruktur als Code skizziert
API-Plattform und Ökosysteme
API-Analyse :API-Metriken
API-Monetarisierung :Finanzieller Aspekt von APIs
Apigee API-Plattform :APIs entwickeln, überwachen und sichern
Apigee-Hybrid :Verwaltung von Hybrid-/Multi-Cloud-API-Umgebungen
Apigee Sense :Schutz der API vor Angriffen
Cloud-Endpunkte :Cloud API-Gateway
Cloud Healthcare-API :GCP-Interoperabilität von Gesundheitssystemen
Entwicklerportal :Verwaltungsportal der API
GCP Marketplace :Partner &Open Source Markt
Google Maps-Plattform
Wegbeschreibungs-API :Wegbeschreibungen zwischen Standorten abrufen
Distance Matrix API :Reisezeiten mit mehreren Herkunfts-/Zielorten
Geokodierungs-API :Umrechnung der Adresse in/von Koordinaten
Geolocation API :Ursprungsort ohne GPS verwenden
Maps Embed API :Demonstrieren Sie in iframe eingebettete Karten
Maps-JavaScript-API :Dynamische Webkarten
Maps-SDK für Android :Karten für Android-Anwendungen
Maps-SDK für iOS :Karten für iOS-Anwendungen
Maps Static API :Zeigen Sie stationäre Kartenbilder an
Maps-SDK für Unity :Unity SDK für Spiele verwendet
Maps-URLs :URL-System für Karten
Places-API :Funktionen für ruhebasierte Orte
Places-Bibliothek, Maps JS API :Orte für Web-Funktionen
Places SDK für Android :Funktionen für Orte für Android
Places SDK für iOS :Orte-Funktion für iOS
Straßen-API :Koordinaten in Straßen ändern
Statische Street View-API :Stationäre Street View-Bilder
Street View-Dienst :Die Straßenansicht für JavaScript
Zeitzonen-API :Koordinaten in Zeitzone umwandeln
G Suite-Plattform
Admin-SDK :Verwaltung von G Suite-Ressourcen
AMP für E-Mail :Dynamische und interaktive E-Mail
Apps-Skript :Verbreiten und automatisieren Sie fast alles
Kalender-API :Kalender erstellen und verwalten
Classroom-API :Klassenzimmer einrichten und verwalten
Cloud-Suche :Kombinierte Suche nach Unternehmen
Docs-API :Erstellung und Bearbeitung von Dokumenten
Drive Activity API :Google Drive-Aktivität wiederherstellen
Drive-API :Dateien lesen und schreiben
Drive-Auswahl :Dateiauswahl-Widget des Laufwerks
E-Mail-Markup :Interaktive E-Mail mit schema.org
G Suite-Add-ons :G Suite-Apps verbreiten
G Suite Marketplace :Storefront für eingebundene Anwendungen
Gmail-API :Gmail verbessern
Hangouts-ChatBots :Umgangssprachliche Bots im Chat
Personen-API :Kontaktverwaltung des Benutzers
Tabellen-API :Tabellen erstellen, lesen und schreiben
Folien-API :Präsentationen erstellen, lesen und bearbeiten
Aufgaben-API :Aufgaben suchen, lesen und aktualisieren
Vault-API :Verwaltung der eDiscovery Ihres Unternehmens
Mobil (Firebase)
Cloud Firestore :Dokumentenspeicherung und -synchronisation
Cloud Functions für Firebase :Ereignisgesteuerte, serverlose Anwendungen
Cloud-Speicher für Firebase :Speicherung und Bereitstellung von Objekten
Crashlytics :Absturzaufzeichnung und -analyse
Firebase A/B-Tests :Erstellung von A/B-Testexperimenten
Firebase-App-Verteilung :Zuverlässiger Tester-Schnellzugriff
Firebase-Authentifizierung :Drop-in-Authentifizierung
Firebase Cloud Messaging :Gerätebenachrichtigungen senden
Dynamische Firebase-Links :Link zum Anwendungsinhalt
Firebase-Erweiterungen :Vorinstallierte Entwicklungslösungen
Firebase-Hosting :Webhosting mit CDN/SSL
Firebase In-App-Messaging :Senden Sie relative Nachrichten in der App
Firebase-Leistungsüberwachung :Überwachung der App-/Webleistung
Firebase-Vorhersagen :Nutzer-Targeting prognostizieren
Firebase-Echtzeitdatenbank :Echtzeit-Synchronisation von Daten
Firebase Remote-Konfiguration :Fernkonfiguration installierter Apps
Firebase-Testlabor :Farm für mobile Testgeräte
Google Analytics für Firebase :Analyse mobiler Anwendungen
ML-Kit für Firebase :ML-APIs für Mobilgeräte
GCP Foundational Open Source Projects
Apache-Strahl :Datenverarbeitungsdienst für Batch/Streaming
gRPC: RPC-Framework (Remote Procedure Call)
gVisor: Geschützte Containerlaufzeit
Istio: Verbinden und Sichern von Diensten
Knativ: Serverloses Framework für Kubernetes
Kubeflow: Toolkit für maschinelles Lernen für Kubernetes
Kubernetes: Verwaltungsdienst für containerisierte Anwendungen
OpenCensus: Framework für Cloud-native Beobachtbarkeit
TensorFlow: Framework für maschinelles Lernen
Wie arbeite ich auf der Google Cloud Platform?
Sehen wir uns kurz die Details der grundlegenden Schritte für die Arbeit an der GCP an. Am effektivsten lernt man in kleinen Schritten. Diese kleinen Schritte können mit Hilfe einiger Kurzanleitungen zur Google Cloud Platform geübt werden. Die genannten Leitfäden sind Echtzeitaktivitäten, die grundlegende Aufgaben enthalten.
- Die erste Aufgabe besteht darin, etwas über die Erstellung einer Linux-VM zu erfahren, sich damit zu verbinden und sie schließlich zu löschen. Diese einfache Aufgabe kann hilfreich sein, um mehr über die Google Compute Engine zu erfahren.
- Die nächste Aktivität, in der Sie mehr über die Arbeit mit der GCP erfahren, ist das Speichern und Freigeben einer Datei. Diese Aktivität enthält einige leicht verständliche Aufgaben der Bucket-Erstellung, des Datei-Uploads, der Dateifreigabe und der anschließenden Organisation in einem Ordner. Durch diese Aktivität können Sie sich mit Google Cloud Storage vertraut machen.
- Sie können einen wesentlichen Eindruck von Kubernetes Engine und Cloud SDK gewinnen, indem Sie einfach ein Docker-Container-Image bereitstellen. Die Aktivität umfasst die Verwendung von Cloud Shell für die Konfiguration der Cloud und das Ausführen eines Container-Images.
Andere notwendige Aktivitäten, die Sie üben können, sind wie folgt:
- Zum Verständnis der Machine Learning API trainieren Sie ein TensorFlow-Modell lokal in der Cloud mit einem einzelnen Mitarbeiter und einer verteilten Umgebung.
- Über den Cloud Vision API-Dienst kann auch die Ausführung der Labelerkennung für ein Bild geübt werden.
- Bereitstellung einer kleinen App Engine-Anwendung durch die Erstellung einer Python-Anwendung für ein grundlegendes Verständnis von Google App Engine
Zusätzlich Ressourcen
Im Folgenden finden Sie einige zusätzliche Ressourcen zur GCP:
- Google Cloud-Startseite
- Google Cloud-Blog
- Google Cloud Open Source
- GCP-Medienpublikation
- Apigee-Blog
- Firebase-Blog
- G Suite-Entwicklerblog
- G Suite GitHub
- G Suite-Twitter
- Google Cloud-Zertifizierungen
- Google Cloud-Systemstatus
- Google Cloud-Schulung
- Google-Entwicklerblog
- Google Maps Platform-Blog
- Google Open-Source-Blog
- Google-Sicherheitsblog
- Kaggle-Startseite
- Kubernetes-Blog
- Regionen und Netzwerkkarte
Verbinden Sie sich mit unseren Experten des Cloud Institute, um Sie mit der am besten geeigneten Google Cloud-Zertifizierungsschulung zu unterstützen, die zu Ihrem Karriereniveau und Ihren Ambitionen passt.
Cloud Computing
- AWS vs. Azure vs. Google:Cloud Wars 2020
- Eine Übersicht über die Google Cloud Platform für AWS-Experten
- Roadmap für die Google Cloud-Zertifizierung
- Google Cloud Platform:Ein Spickzettel
- Google Cloud-Update; Wie sich Google entwickelt
- Grundlagen der Google Cloud Platform
- So installieren Sie WordPress in der Google Cloud
- Google Cloud Platform-Zertifizierung:Vorbereitung und Voraussetzungen
- Wie kann ich meinen Gehaltsscheck erhöhen? Werden Sie Google Cloud-Experte
- AWS CHEAT SHEET:mit Prüfungsleitfaden