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ワークロードの Docker コンテナへのコンテナ化、Google Kubernetes Engine が提供する Kubernetes クラスタへのデプロイ、トラフィックの増加に対応してこれらのワークロードをスケールする方法を学びます。また、Kubernetes クラスタに新しいコードを継続的にデプロイしてアプリケーションを更新する方法も学びます。
| 対象者 |
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| 前提知識 |
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| 当日必要なもの | PC（最新版の Google Chrome ブラウザをインストールしてお持ち下さい） |
| プログラム |
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コンテナについてわかりやすく解説してくださってよかったです。
GCPの基本的なサービスの紹介からユースケースまで紹介いただいたので、ある程度理解することが出来ました。
コマンドに関しては微妙に理解が難しい点がありました。
スライドの内容に対して万遍なく説明いただけましたが、何が重要なのか、実際どの方式が使われているのか/いないのか、そのあたりのメリハリをつけて説明いただけた方がより深い理解につながるのではないかと感じました。
Google Cloud エコシステムからコンポーネントをシームレスに統合するアプリケーションを設計・開発し、デプロイする方法を学びます。
このコースを受講すると、スケーラブルで高パフォーマンスの LookML（Looker モデリング言語）を開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に必要な、標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。
これまで主に SQL の開発者やアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。
Google Cloud が提供するコンテナ化されたアプリケーションをデプロイおよび管理する方法を紹介します。
このプログラムでは、高度な機械学習のトピックに焦点を当てており、様々なタイプのプロダクションMLモデルの最適化、デプロイ、スケーリングをハンズオンラボで体験します。
ハンズオンを通して Google Cloud でのデータ処理システムの設計と構築を学習します。
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Google Cloud™ を利用する上で、セキュリティエンジニアとして必要なスキルを提供します。
信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud 上で構築する方法を学習するコースです。
Google Cloud が提供する包括的で柔軟性の高いインフラストラクチャとプラットフォームサービスの概要を学習します。
Google Cloud のプロダクトとサービスの基本に関するハンズオンコースです。
Cloud Spannerの入門編として、Spannerを大規模なリレーショナルデータベースとして構築、運用するための方法を学びます。
Big Queryを使ってデータ抽出・分析のスキルを身につけることを目指します。
Looker Studioの基礎、実践スキルを習得し、BigQueryから抽出したデータを可視化する。
そしてレポートまで作成できるスキルを身につけることを目指します。
データ抽出からデータ可視化・レポート作成までを学び、データを取り扱う人材として即戦力となるスキルを身につけることを目指します。
Google Cloudの基礎から学び、データ抽出からデータ可視化・レポート作成までを学び、データを取り扱う人材として即戦力となるスキルを身につけることを目指します。
このコースでは、Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。
このトレーニングでは、組織のデジタルトランスフォーメーションを実現する Google Cloud の製品とサービスの概要を紹介します。
このコースでは、生成 AI を通じて、デベロッパーがより効率的にコードを記述し、アプリケーションに新機能を実装する方法を紹介します。
Google Cloudで利用できるツールとAPIを使って大規模言語モデル（LLM）をアプリに統合する方法を学びます。
このコースでは、検索エンジンとチャットアプリの作成方法、独自アプリへの統合方法、本番環境での管理方法を学びます。
このコースでは、予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習（ML）サービスについて紹介します。
