Заняття за запитом
У Google Cloud ми створили для вас комплексний каталог, що містить понад 980 навчальних матеріалів. У ньому ви можете вибирати різні формати навчання. Це можуть бути невеликі індивідуальні практичні роботи чи багатомодульні курси з відео, документами, практичними завданнями й тестами. Для виконання практичних робіт ми надаємо вам тимчасові облікові дані для доступу до справжніх ресурсів у хмарі, тож ви можете вивчати Google Cloud у реальному середовищі. Отримуйте значки за виконані завдання, ставте собі цілі, відстежуйте й вимірюйте свої успіхи з Google Cloud.
Кількість результатів: 20
-
Практична робота Пропонується Scaling Microservices Applications: Migration to Redis Enterprise on Google Cloud
In this lab, you will deploy a fully functioning microservices e-Commerce website application on Google Cloud using Redis to run the shopping cart service and then migrate that to Redis Enterprise for scalability and high availability.
-
Практична робота Пропонується Monitoring and Managing Bigtable Health and Performance
In this lab, you monitor disk and CPU usage in a Bigtable instance, update an existing cluster to apply node autoscaling, implement replication in an instance, and back up and restore data in Bigtable.
-
Практична робота Пропонується Google Kubernetes Engine: Qwik Start
Google Kubernetes Engine забезпечує кероване середовище для розгортання й масштабування контейнерних додатків і керування ними на основі інфраструктури Google. Виконуючи цю практичну роботу, ви навчитеся розгортати контейнерні додатки за допомогою Kubernetes Engine.
-
Практична робота Пропонується Understanding and Combining GKE Autoscaling Strategies
In this lab you will explore the benefits of different Google Kubernetes Engine autoscaling strategies, like Horizontal Pod Autoscaling and Vertical Pod Autoscaling for pod-level scaling, and Cluster Autoscaler and Node Auto Provisioning for node-level scaling.
-
Практична робота Пропонується Managing Deployments Using Kubernetes Engine
Dev Ops best practices make use of multiple deployments to manage application deployment scenarios. This lab provides practice in scaling and managing containers to accomplish common scenarios where multiple heterogeneous deployments are used.
-
Практична робота Пропонується Autoscaling an Instance Group with Custom Cloud Monitoring Metrics
This lab describes how to deploy an autoscaling Compute Engine instance group that is automatically scaled using a custom Cloud monitoring metric
-
Практична робота Пропонується Optimize Costs for Google Kubernetes Engine: Challenge Lab
This lab offers a series of challenges that involve deploying, scaling, and maintaining a cluster application while optimizing resource usage.
-
Практична робота Пропонується Scaling VM-Series to Secure Google Cloud Networks
Secure Google Cloud hub-and-spoke topology with VM-Series at scale.
-
Практична робота Пропонується Autoscaling TensorFlow Model Deployments with TF Serving and Kubernetes
AutoML Vision helps developers with limited ML expertise train high quality image recognition models. In this hands-on lab, you will learn how to train a custom model to recognize different types of clouds (cumulus, cumulonimbus, etc.).
-
Практична робота Пропонується GKE Autopilot: Qwik Start
GKE Autopilot provides a managed environment for deploying, managing, and scaling your containerized applications using Google infrastructure.