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Developing Applications with Google Cloud Platform

Dans ce cours, les développeurs d’applications apprennent à concevoir, développer et déployer des applications intégrant les composants de l’écosystème Google Cloud.

A travers un ensemble de présentations, démonstrations et travaux pratiques, les participants apprennent à utiliser les services GCP et les API de machine learning pré-entraînées pour créer des applications natives cloud sécurisées, évolutives et intelligentes.

  • Durée : 3 jours
  • Format : En présentiel ou à distance
  • Prérequis : Avoir suivi les cours Google Cloud Platform Fundamentals ou expérience équivalente.
    Expérience en développement applicatif.
  • Audience : Développeurs applicatifs
  • Tarif : nous contacter
  • Plus d’informations dans le catalogue de nos formations

Présentation détaillée de la formation

 

Module 1: Bonnes pratiques en matière de développement d’applications

  • Gestion du code et de l’environnement de développement
  • Développement et design de microservices et applications sécurisées, scalables et fiables
  • Intégration et déploiement continus
  • Repenser l’architecture d’applications pour le Cloud

 

Module 2: Bibliothèques Client Google Cloud, Google Cloud SDK, et Google Firebase SDK

  • Installer et utiliser des bibliothèques client Google Cloud, Google Cloud SDK et Google Firebase SDK
  • Lab: Installer des bibliothèques client Google Cloud, Google Cloud SDK, et Firebase SDK sur une instance Linux et mettre en place des identifiants d’applications

 

Module 3: Aperçu des options de stockage de données

  • Aperçu des options de stockage de données d’applications
  • Cas d’usage pour Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL et Cloud Spanner

 

Module 4: Bonnes pratiques d’utilisation de Google Cloud Datastore

  • Bonnes pratiques concernant : les requêtes, les index intégrés ou composites, l’insertion ou la suppression de données (batch), la gestion des erreurs, les transactions, et le chargement de données brutes dans Cloud Datastore en utilisant Google Cloud Dataflow
  • Lab: Stockage de données d’applications dans Cloud Datastore

 

Module 5: Réalisation d’opérations sur des objets ou buckets

  • Opérations pouvant être réalisées sur des objets et buckets
  • Modèle de cohérence
  • Gestion des erreurs

 

Module 6: Bonnes pratiques pour l’utilisation de Google Cloud Storage

  • Nommer des buckets pour sites web statiques notamment
  • Nommer des objets (d’une perspective d’accès et de distribution)
  • Considérations sur les performances
  • Installer et debugger une configuration CORS sur un bucket
  • Lab: Stocker des fichiers sur Cloud Storage

 

Module 7: Gestion des autorisations et authentifications

  • Rôles sur Cloud Identity et Access Management (IAM), et comptes de service
  • Authentification de l’utilisateur en utilisant l’authentification Firebase
  • Authentification de l’utilisateur en utilisant des proxys Cloud Identity-Aware
  • Lab: Authentification d’utilisateurs en utilisant l’authentification Firebase

 

Module 8: Utilisation de Google Cloud Pub/Sub pour l’intégration de composants d’applications

  • Topics, publications et souscriptions
  • Souscriptions pull and push
  • Cas d’usage pour Cloud Pub/Sub
  • Lab: Développement d’un service backend pour le traitement de messages dans une file d’attente

 

Module 9: Ajout d’Intelligence à une application

  • Aperçu d’APIs de machine learning pré-entraînées telles que Cloud Vision et l’API Cloud Natural Language

 

Module 10: Utilisation de Cloud Functions pour des traitements déclenchés par des évènements

  • Concepts clés comme les triggers, les fonctions en background et les fonctions HTTP
  • Cas d’usage
  • Développement et déploiement de fonctions
  • Gestion des erreurs et suivi

 

Module 11: Gestion d’APIs avec Google Cloud Endpoints

  • Configuration de déploiement OpenAPI
  • Lab: Déploiement d’une API pour votre application

 

Module 12: Déploiement d’une application avec Google Cloud Build, Google Cloud Container Registry et Google Cloud Deployment Manager

  • Création et stockage d’images de container
  • Déploiements répétés avec configuration et modèles de déploiement
  • Lab: Utilisation de Cloud Deployment Manager pour le déploiement d’une application web sur des environnements flexibles de test et de production sur App Engine

 

Module 13: Environnements d’exécution pour votre application

  • Choix de l’environnement d’exécution pour votre application ou service : Google Compute Engine, Kubernetes Engine, App Engine (environnement flexible), Cloud Functions ou Cloud Dataflow
  • Lab: Déploiement d’une application sur l’environnement flexible de App Engine

 

Module 14: Debugger, Gérer et Améliorer les performances avec Google Stackdriver

  • Stackdriver (Debugger/Logging)
  • Rapports d’erreur Stackdriver
  • Lab: Debugger une application avec Stackdriver et des rapports d’erreur
  • Concepts clés liés à Stackdriver Trace et Stackdriver Monitoring
  • Lab: Utilisation de Stackdriver Trace et Stackdriver Monitoring pour tracer une requête à travers différents services et optimisation des performances

 

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