مطالب پیشنهادی از سراسر وب
الگوی های طراحی معماری در Google Cloud
پلتفرم ابری گوگل سرویس های زیادی را برای جنبه های مهم محاسبات ابری عمومی پیشنهاد می کند.
در این دوره، شما خواهید فهمید چگونه انتخاب های مختلف طراحی اصلی در ذخیره سازی، محاسبه و شبکه سازی می توانند به کار گرفته شوند تا معماری های پیچپیده را برای استفاده در نمونه های خاص با هم ترکیب کنند.
در ابتدا شما انواع خاص الگوی های طراحی با قابلیت استفاده مجدد که به وسیله عناصر
GCP ساخته شده اند را فرا می گیرید، که شامل استفاده از گروه های نمونه مدیریت برای زیرساخت ها، توابع ابری برای محاسبات رویداد محور، معماری های lambda و kappa برای پردازش داده حجیم و همچنین استفاده از موتورهای BigQuery ML و Cloud ML برای اپلیکیشن های یادگیری ماشین می باشد.
سپس شما نحوه به کارگیری Jenkins و مخازن منابع ابری و فهرست نگهداری گوگل برای هماهنگی CI/CD pipeline را یاد خواهید گرفت.این امر ابتدا شامل ایجاد یک دسته بندی و نصب Helm ( یک مدیریت کننده پکیج Kubernetes ) می باشد، در مرحله بعد اپلیکیشنتان را بوسیله canary release گسترش می دهید و در مرحله ی بعد کدتان را در مخازن منابع ابری قرار می دهید و در نهایت با استفاده از Jenkins (که یک سرور ساخت خودکار است)، شاخه اصلی را در محصول نهایی قرار می دهید.
در پایان شما الگوی های شبکه سازی مختلف را در GCP ایجاد و درک می کنید. این فرایند شامل استفاده از bastion host یا jump host برای محدود سازی نقاط لمسی خارجی در شبکه VPC می باشد.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود تصمیمات مهم را که یک معمار ابری به آن وابسته است بگیرید و مهارت و دانش کافی برای استفاده از الگوی های طراحی و معماری پیچیده که توسط دیگران اثبات شده است، را خواهید داشت.
بررسی دوره
- 2m
درک الگوهای معماری کلاسیک در GCP
- 1m
- 2m
- 4m
- 4m
- 3m
- 3m
- 3m
- 4m
- 4m
- 5m
- 3m
- 2m
نفوذ Container-based Pipeline ها در GCP
- 1m
- 3m
- 4m
- 2m
- 3m
- 4m
- 3m
- 2m
- 5m
- 6m
- 5m
- 6m
- 6m
- 7m
طراحی معماری های شبکه در GCP
- 1m
- 2m
- 2m
- 5m
- 1m
- 3m
- 2m
- 1m
- 3m
- 5m
- 1m
- 3m
- 2m
- 2m
The Google Cloud Platform offers up a very large number of services for every important aspect of public cloud computing. In this course, Leveraging Architectural Design Patterns on the Google Cloud, you will learn how the different core design choices in storage, compute, and networking can be made to assemble complex architectures for specific use cases. First, you will learn specific types of reusable design patterns built using GCP components. These include the use of managed instance groups for infrastructure, cloud functions for event-driven compute, lambda and kappa architectures for big data processing, and BigQuery ML and Cloud ML Engine for machine learning applications. Next, you will explore how to pull together Jenkins, Cloud Source Repositories, and the Google Container Registry to orchestrate a CI/CD pipeline. This involves first creating a cluster and installing Helm (which is the Kubernetes package manager), then deploying your app via a canary release, committing the code into the Cloud Source Repos and finally using Jenkins (which is an automated build server) to push the master branch into production. Finally, you will understand and construct various different networking patterns on the GCP. These include the use of a bastion host, or jump host to restrict the external touch-points within a VPC network. By the end of this course, you will be very comfortable identifying the important decisions that a Cloud Architect depends upon, and will have the skills and knowledge to use complex architectural design patterns that have been put to proven use by others.
پیشنهاد آموزش مرتبط در فرادرس