Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
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Terminez le cours intermédiaire Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de clusters mutualisés, la surveillance de l'utilisation des ressources par espace de noms, la configuration de l'autoscaling des pods et des clusters pour accroître l'efficacité, la configuration de l'équilibrage de charge pour distribuer les ressources de façon optimale et l'implémentation des vérifications d'activité et d'aptitude pour garantir l'intégrité ainsi que la rentabilité des applications.
Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par Google Cloud. Il atteste de votre expertise des produits et services Google Cloud et de votre capacité à mettre en pratique vos connaissances dans un environnement concret et interactif. Terminez ce cours et passez l'évaluation finale de l'atelier challenge pour recevoir un badge de compétence que vous pourrez partager avec votre réseau.
Informations sur le cours
Prérequis
Ce cours présente les concepts intermédiaires de l'optimisation des clusters Google Kubernetes Engine. Il part du principe que les participants maîtrisent déjà les concepts de base de la création et de la gestion des clusters. Si vous découvrez Google Kubernetes Engine, nous vous conseillons de commencer par le cours Kubernetes dans Google Cloud.
Langues disponibles
English, 日本語, Deutsch, español (Latinoamérica), français, bahasa Indonesia, italiano, 한국어, português (Brasil), 简体中文 et 繁體中文
Que faire après avoir terminé ce cours ?
Après avoir terminé ce cours, vous pouvez consulter des contenus supplémentaires de votre parcours de formation ou parcourir le catalogue de formations.
Quels badges pouvez-vous gagner ?
Lorsque vous terminez un cours, vous obtenez un badge de réussite. Vos badges s'affichent sur votre profil, et vous pouvez les partager sur les réseaux sociaux.
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Consultez les contenus Google Cloud disponibles sur Coursera et Pluralsight.
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