Google Cloud Next 2022 Hands-On Labs

Build and edit a Hello World Flutter application using a Code Server development enviornment.

This lab walks you through writing your first Flutter app compatible for Android, iOS, and web.

Design a basic frontend for a mobile app using Material Components for Flutter.

This lab demonstrates how to use Firebase Web authentication in a Flutter application.

Explore using Dart Function Frameworks in a Flutter application. Example based on this demo.

In this lab you will learn the basics of Dart. Understand how to work with variables, flow control and functions to start your journey with Dart.

In this lab you will learn how Dart is used with data structures. Understand the utility of Maps and Lists and how these are used to reference information.

Go と Cloud Run で REST API をビルドするデモを行う

In this lab you will use Eventarc for Cloud Run to listen to events from Cloud Pub/Sub and Audit Logs. At the end of this lab you will be able to deliver events from various sources to Google Cloud sinks.

In this lab you learn how to set up API Gateway to manage and secure a Cloud Run backend service with gRPC.

このラボでは、Cloud Storage に保存されているファイルを PDF に自動的に変換して別のフォルダに保存する、PDF コンバータ ウェブアプリを Cloud Run 上でビルドします。

このラボでは、ウェブサイトを Google Kubernetes Engine にデプロイし、スケールアウトしてインスタンス数を増やした後、ローリング アップデートを使用して新しいバージョンをデプロイします。

Data validation is a critical step in data warehouse, database, or data lake migration.

このラボでは、BigLake テーブルの実装方法を学びます。

Cloud Vision API に画像を送り、物体、顔、ランドマークを識別させる

このハンズオンラボでは、Kubernetes と Cloud Vision API を使用して、Reddit の /r/aww サブレディットの画像を Vision API で分類（ラベル付け）して結果をウェブアプリで表示する方法について学びます。

This lab will show you how to deploy a set of Cloud Run functions in order to process images and videos with the Cloud Vision API and Cloud Video Intelligence API.

このラボでは、引き続き Pigeon Travel チャット エージェントを使用して、コンテキストを追加し、フルフィルメントを設定して、Firestore で予約エントリを検索したり保存したりできるようにします。

Cloud Vision API、Natural Language API、Translation API を使用して、画像からテキストを抽出して文字を認識し、他言語に翻訳して分析を行います。

In this lab, you will learn how to build a binary classification model from tabular data using Vertex AI.

このラボでは、BigQuery ML XGBoost モデルによるトレーニング、チューニング、評価、説明、バッチおよびオンライン予測の生成などを行います。実際のモバイルアプリ「Flood it！」の Google アナリティクス 4 データセットを使って、ユーザーがアプリケーションに戻る可能性を判断していただきます。BigQuery ML モデルによるバッチ予測の生成と、オンライン予測のための Vertex AI へのエクスポートとデプロイを行います。

このラボでは、TensorFlow のモデルをトレーニングし、Vertex AI にデプロイしてサービング（予測）を行う方法を学びます。Getting started with Notebooks for machine learning と Faster model training and experimentation with Vertex AI の短い動画をご覧ください。

このラボでは、TensorFlow の分散戦略と Vertex AI プラットフォームを使用して、画像分類データセットを分類するためのカスタム TensorFlow 画像分類モデルのトレーニングとデプロイを行います。

このラボでは、Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する方法を学びます。

Cloud Natural Language API を使用すると、テキスト ブロックからエンティティを抽出し、感情分析や構文解析を行うことができます。このハンズオンラボでは、Cloud Natural Language API を使用してテキストからエンティティや感情を抽出する方法について学びます。

Learn how to use Managed Service for Prometheus in a self-deployed data collection mode. You can also utilize managed data collection as well.

This lab introduces you to the fundamentals of API Management with Google's Apigee API Management Platform. You will go through the API Lifecycle at a high level - from API design, API Security, API Consumption to API Analytics & Monitoring.

このラボでは、Apigee X の脅威対策ポリシーと Cloud Armor を使用して API を保護します。

このラボでは、Apigee X プロビジョニング ウィザードを使用して、Apigee X 評価組織（org）を作成します。

このラボでは、Apigee X の評価版組織に新しい環境と環境グループを追加します。

このラボでは、ランタイム インスタンスの NAT IP アドレスを有効にします。この静的 IP アドレスは、Apigee X からバックエンド サービスを呼び出すときに使用されます。

Migrate for Compute Engine を使用して、AWS に存在する EC2 インスタンスを Google Cloud の Compute Engine に移行し、その移行を検証します。

In this lab, you migrate MySQL data from an Amazon RDS instance for MySQL to Cloud SQL for MySQL using a one-time Database Migration Service job and an IP allowlist for connectivity. After you create and run the migration job,...

In this hands-on lab, you will learn why Google Cloud is the cleanest cloud in the industry by exploring and utilizing sustainability tools..

Learn how to to create and use document processors using the Document AI API.

このラボでは、損傷した自動車部品を認識するようカスタムの Vertex AI 画像分類モデルをトレーニングする方法について学びます。

Contact Center AI を使用すると、電話の転送率を改善し、処理時間を短縮できるため、顧客満足度と業務効率が向上します。また、全体的な運用をより迅速かつ効果的にできます。このラボでは、Dialogflow を使用して会話インターフェースを作成する方法について学習します。

グローバルなバックエンドを使用して HTTP ロードバランサを構成し、ロードバランサのストレステストを行い、Cloud Armor のレート制限ポリシーを追加して IP に基づいて制限します。

このラボでは、Identity-Aware Proxy（IAP）TCP 転送を使用して、外部 IP アドレスを持たない（インターネットから直接アクセスできない）VM インスタンスに管理者権限でアクセスできるようにする方法を学びます。

DLP API を使用して機密データを秘匿化する

In this lab, you inspect strings and files for sensitive data and then practice using the Cloud Data Loss Prevention (DLP) API to protect data.

In this lab, you will learn how to secure multi-cloud applications using Identity-Aware Proxy (IAP) connector.

In this lab you'll learn how to build a Google Workspace Add-on using Node.js and Cloud Run.

Google AppSheet を使用して、組織の誰もがノーコードでアプリを構築および拡張できるようにする方法を学びます。

In this lab, you use AppSheet to publish your app.

In this lab, you will use AppSheet to implement the UX components in your app.

In this lab, you use AppSheet to connect and configure data for your app.

In this lab, you create a Kubernetes cluster and deploy a simple application to that cluster. Then, you connect the application to the supplied Cloud SQL for PostgreSQL database instance and confirm that it is able to write to and...

In this lab you'll deploy the Autoscaler tool for Cloud Spanner, a companion tool to Cloud Spanner, in the per-project configuration where the autoscaler tools are located in the same project as the Cloud Spanner instance being autoscaled.

In this lab, you explore a Bigtable instance and use the Bigtable CLI (cbt CLI) to query data in Bigtable. You also design a table schema and row key using best practices for Bigtable.

このラボでは、Firebase プラットフォームを使用してウェブ アプリケーションを簡単に作成し、チャット クライアントを実装およびデプロイする方法を学びます。

In this lab, you will configure a highly available Memorystore cluster and review the architecture of such a deployment.

Learn to migrate MySQL Databases to BigQuery using Datastream and Dataflow

Learn how to analyze key parts of a tennis serve using the Video Intelligence API. To preview, watch the short video this lab is based off of.

このラボでは、検出結果の匿名化（DeID）アクションを使用する Sensitive Data Protection ジョブを作成して実行し、Cloud Storage 内のデータの秘匿化された匿名化コピーを作成します。

In this lab, you will implement a player profile service and a game matchmaking service to work with Cloud Spanner.

In this lab, you will run BigQuery analytics on data stored in AWS S3 using BigQuery Omni.

In this lab, you create Cloud Run functions that respond to HTTP calls and are triggered by Pub/Sub messages and Cloud Audit Logs.