- Code- und Umgebungsmanagement
- Sichere, skalierbare, zuverlässige und lose verknüpfte Komponenten und Mikrodienste entwerfen und entwickeln
- Kontinuierliche Integration und Bereitstellung
- Anwendungen für die Cloud neu gestalten
Modul 2: Google Cloud Client-Bibliotheken, Google Cloud SDK und Google Firebase SDK
- Google Cloud-Clientbibliotheken, Google Cloud SDK und Google Firebase SDK einrichten und verwenden
- Lab: Google-Clientbibliotheken, Google Cloud SDK und Firebase SDK auf einer Linux-Instanz einrichten und Anmeldedaten konfigurieren
Modul 3: Übersicht zu den Optionen der Datenspeicherung
- Überblick über Optionen zum Speichern von Anwendungsdaten
- Anwendungsfälle für Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL und Cloud Spanner
Modul 4: Best Practices für die Verwendung von Google Cloud Datastore
- Best Practices in Bezug auf:
- Abfragen
- Integrierte und zusammengesetzte Indexe
- Hinzufügen und Löschen von Daten (Batchvorgänge)
- Transaktionen
- Fehlerbehandlung
- Bulk-Upload von Daten in Cloud Datastore mithilfe von Google Cloud Dataflow
- Lab: Anwendungsdaten in Cloud Datastore speichern
Modul 5: Operationen an Buckets und Objekten ausführen
- An Buckets und Objekten ausführbare Vorgänge
- Konsistenzmodell
- Fehlerbehandlung
Modul 6: Best Practices für die Verwendung von Google Cloud Storage
- Buckets für statische Websites und andere Verwendungen benennen
- Objekte benennen (aus Perspektive der Zugriffsverteilung)
- Hinweise zur Leistung
- CORS-Konfiguration für einen Bucket einrichten und Fehlerbehebung durchführen
- Lab: Dateien in Cloud Storage speichern
Modul 7: Umgang mit Authentifizierung und Autorisierung
- IAM-Rollen (Cloud Identity and Access Management) und Dienstkonten
- Nutzerauthentifizierung mithilfe von Firebase Authentication
- Nutzerauthentifizierung und -autorisierung mithilfe von Cloud Identity-Aware Proxy
- Lab: Nutzer mithilfe von Firebase Authentication authentifizieren
Modul 8: Mit Google Cloud Pub/Sub Komponenten Ihrer Anwendung integrieren
- Themen, Publisher und Abonnenten
- Pull- und Push-Abonnements
- Anwendungsfälle für Cloud Pub/Sub
- Lab: Back-End-Dienst zum Verarbeiten von Nachrichten in einer Nachrichtenwarteschlange entwickeln
Modul 9: Intelligente Funktionen zu Ihrer Anwendung hinzufügen
- Überblick über vortrainierte ML-APIs wie Cloud Vision API und Cloud Natural Language Processing API
Modul 10: Google Cloud-Funktionen für die ereignisgesteuerte Verarbeitung verwenden
- Grundlegende Konzepte wie Trigger, Hintergrundfunktionen, HTTP-Funktionen
- Anwendungsfälle
- Funktionen entwickeln und bereitstellen
- Logging, Fehlerberichte und Monitoring
Modul 11: APIs mit Google Cloud Endpoints verwalten
- Open API-Bereitstellungskonfigurationen
- Lab: API für Ihre Anwendung bereitstellen
Modul 12: Anwendung mit Google Cloud Build, Google Cloud Container Registry und Google Cloud Deployment Manager bereitstellen
- Container-Images erstellen und speichern
- Wiederholbare Bereitstellungen mit Bereitstellungskonfiguration und Vorlagen
- Lab: Deployment Manager zum Bereitstellen einer Webanwendung in den flexiblen Test- und Produktionsumgebungen von Google App Engine
Modul 13: Ausführungsumgebungen für Ihre Anwendung
- Hinweise zum Auswählen einer Ausführungsumgebung für Ihre Anwendung bzw. Ihren Dienst:
- Google Compute Engine
- Kubernetes Engine
- Flexible App Engine-Umgebung
- Cloud Functions
- Cloud Dataflow
- Lab: Anwendung in der flexiblen App Engine-Umgebung bereitstellen
Modul 14: Fehlerbehebung, Monitoring und Leistungsanpassung mit Google Stackdriver
- Stackdriver Debugger
- Stackdriver Error Reporting
- Lab: Anwendungsfehler mithilfe von Stackdriver Debugger und Error Reporting beheben
- Stackdriver Logging
- Schlüsselkonzepte von Stackdriver Trace und Stackdriver Monitoring. Lab: Stackdriver Monitoring und Stackdriver Trace zum Verfolgen einer Anfrage über verschiedene Dienste hinweg verwenden sowie zum Beobachten und Optimieren der Leistung
