Google Cloud Platform (GCP) Engineer
Devenez ingénieur GCP et apprenez à déployer, gérer et optimiser des applications sur Google Cloud.
Informations pratiques
- Durée : 50h
- Niveau : Intermédiaire
- Modalité : Visio
Objectifs pédagogiques
- Maîtriser les services principaux de GCP
- Déployer et gérer des applications sur GCP
- Configurer les réseaux et la sécurité GCP
- Utiliser les services de données et ML de GCP
- Optimiser les coûts et performances
Programme de la formation
- GCP Fondamentaux (12h)
- Compute Engine : types de machines, images, disques persistants et instances préemptibles
- Cloud Storage : buckets, classes (Standard, Nearline, Coldline, Archive), lifecycle et versioning
- VPC : subnets, firewall rules, Cloud NAT, Cloud Router et Shared VPC
- IAM GCP : rôles primitifs, prédéfinis et personnalisés, service accounts et Workload Identity
- Cloud SQL : MySQL, PostgreSQL, SQL Server managés, haute disponibilité et réplication
- Organisation GCP : projets, dossiers, organisation, quotas et facturation
- Services Applicatifs (14h)
- App Engine : Standard vs Flexible, déploiement, versions, traffic splitting et cron jobs
- Cloud Run : conteneurs serverless, scaling automatique, révisions et custom domains
- GKE (Google Kubernetes Engine) : clusters Autopilot vs Standard, node pools et Workload Identity
- Cloud Functions : triggers (HTTP, Pub/Sub, Storage), runtimes et fonctions 2e génération
- Load Balancing : HTTP(S) LB global, Network LB, SSL certificates et Cloud CDN
- Cloud Endpoints et API Gateway : gestion d'API, authentification et quotas
- Data et ML (12h)
- BigQuery : data warehouse serverless, SQL analytics, partitioning, clustering et ML intégré
- Dataflow : traitement batch et streaming basé sur Apache Beam, pipelines et templates
- Pub/Sub : messagerie asynchrone, topics, subscriptions, dead letter et ordering
- Vertex AI : entraînement de modèles, pipelines ML, AutoML et déploiement de modèles
- Dataproc : clusters Spark/Hadoop managés, jobs et intégration avec l'écosystème GCP
- Cloud Composer : orchestration de workflows basée sur Apache Airflow
Prérequis
Bases en administration système et cloud
Public visé
Ingénieurs cloud, DevOps, développeurs, architectes
Méthodes pédagogiques
Formation en distanciel (visio) et/ou en présentiel selon les sessions
Évaluation
QCM, exercices pratiques, mise en situation professionnelle, étude de cas, projet final
Accessibilité
Formation accessible aux personnes en situation de handicap. Possibilités d'adaptation pédagogique et technique. Pour toute question concernant l'accessibilité, contactez notre référent handicap : Kelly Ohana - contact@visio-form.fr
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