Paso
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Desarrollo de aplicaciones con Google Cloud Platform
En este curso, los desarrolladores de aplicaciones aprenden cómo diseñar, desarrollar y también implementar aplicaciones que integran, sin interrupciones, componentes del ecosistema de Google Cloud.
Duración: 3 días

Descripción del curso

En este curso, los desarrolladores de aplicaciones aprenden cómo diseñar, desarrollar y también implementar aplicaciones que integran, sin interrupciones, componentes del ecosistema de Google Cloud. Mediante una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a utilizar los servicios de GCP y las API de aprendizaje automático ya entrenadas para compilar aplicaciones inteligentes, seguras y escalables nativas de la nube.

Duración

3 días

Objetivos

Este curso les enseñará a los participantes las siguientes habilidades:

  • Usar recomendaciones para el desarrollo de aplicaciones
  • Elegir la opción de almacenamiento de datos adecuada para los datos de la aplicación
  • Implementar la administración de identidad federada
  • Desarrollar componentes de la aplicación o microservicios de estructura flexible
  • Integrar los componentes de la aplicación y las fuentes de datos
  • Depurar, registrar y supervisar aplicaciones
  • Realizar implementaciones repetibles con contenedores y servicios de implementación
  • Elegir el entorno adecuado de tiempo de ejecución de la aplicación, usar Google Kubernetes Engine como un entorno de tiempo de ejecución y luego cambiar a una solución no-ops con Google App Engine Flex

Modo de presentación

Dictado por un instructor

Público

Este curso está dirigido a desarrolladores de aplicaciones que desean compilar aplicaciones nativas de la nube o rediseñar las aplicaciones existentes para ejecutarlas en Google Cloud Platform.

Requisitos previos

Para obtener el mayor beneficio de este curso, los participantes deben cumplir con los siguientes requisitos previos:

  • Haber completado el curso Aspectos principales de Google Cloud Platform o tener experiencia equivalente
  • Conocimiento práctico sobre Node.js
  • Conocimiento básico sobre las herramientas de línea de comandos y entornos del sistema operativo Linux
Organización del curso

El curso incluye presentaciones, demostraciones y labs prácticos.

  • Administración del entorno y del código
  • Diseño y desarrollo de componentes de la aplicación y microservicios seguros, escalables, confiables y de estructura flexible
  • Integración y entrega continuas
  • Nuevo diseño de aplicaciones para la nube
  • Cómo configurar y usar bibliotecas cliente de Google Cloud, el SDK de Google Cloud y el SDK de Google Firebase
  • Lab: Cómo configurar bibliotecas cliente de Google, el SDK de Google Cloud y el SDK de Google Firebase en una instancia de Linux y cómo configurar las credenciales de la aplicación
  • Descripción general de las opciones para almacenar los datos de la aplicación
  • Casos prácticos para Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL y Cloud Spanner
  • Recomendaciones relacionadas con lo siguiente:
    • Consultas
    • Índices integrados y compuestos
    • Inserción y borrado de datos (operaciones por lotes)
    • Transacciones
    • Manejo de errores
  • Carga masiva de datos en Cloud Datastore mediante Google Cloud Dataflow
  • Lab: Almacena datos de una aplicación en Cloud Datastore
  • Operaciones que se pueden realizar en depósitos y objetos
  • Modelo de coherencia
  • Manejo de errores
  • Cómo asignar nombres a depósitos para sitios web estáticos y otros usos
  • Cómo asignar nombres a objetos (desde una perspectiva de distribución de acceso)
  • Consideraciones de rendimiento
  • Cómo configurar y depurar una configuración CORS en un depósito
  • Lab: Almacena archivos en Cloud Storage
  • Funciones y cuentas de servicio de administración de identidades y accesos (IAM)
  • Autenticación de usuarios mediante Firebase Authentication
  • Autenticación y autorización de usuarios mediante Cloud Identity-Aware Proxy
  • Lab: Autentica usuarios mediante Firebase Authentication
  • Temas, publicadores y suscriptores
  • Suscripciones pull y push
  • Casos prácticos para Cloud Pub/Sub
  • Lab: Desarrolla un servicio de backend para procesar mensajes en una cola de mensajes
  • Descripción general de las API de aprendizaje automático ya entrenadas como API de Cloud Vision y API de Cloud Natural Language Processing
  • Conceptos clave como activadores, funciones en segundo plano y funciones de HTTP
  • Casos prácticos
  • Desarrollo y también implementación de funciones
  • Registro, informes de errores y supervisión
  • Cómo abrir la configuración de la implementación de la API
  • Lab: Implementa una API para tu aplicación
  • Cómo crear y almacenar imágenes de contenedores
  • Implementaciones repetibles con configuración de implementación y plantillas
  • Lab: Usa Deployment Manager para implementar una aplicación web en entornos de prueba y de producción flexibles de Google App Engine
  • Consideraciones para elegir un entorno de ejecución para tu aplicación o servicio:
    • Google Compute Engine
    • Kubernetes Engine
    • Entorno flexible de App Engine
    • Cloud Functions
    • Cloud Dataflow
  • Lab: Implementa tu aplicación en un entorno flexible de App Engine
  • Stackdriver Debugger
  • Stackdriver Error Reporting
  • Lab: Cómo depurar un error de la aplicación mediante Stackdriver Debugger y Error Reporting
  • Stackdriver Logging
  • Conceptos clave relacionados con Stackdriver Trace y Stackdriver Monitoring. Lab: Usa Stackdriver Monitoring y Stackdriver Trace para rastrear una solicitud en los servicios, observar y optimizar el rendimiento