On-demand activities
У Google Cloud ми створили для вас комплексний каталог, що містить понад 980 навчальних матеріалів. У ньому ви можете вибирати різні формати навчання. Це можуть бути невеликі індивідуальні практичні роботи чи багатомодульні курси з відео, документами, практичними завданнями й тестами. Для виконання практичних робіт ми надаємо вам тимчасові облікові дані для доступу до справжніх ресурсів у хмарі, тож ви можете вивчати Google Cloud у реальному середовищі. Отримуйте значки за виконані завдання, ставте собі цілі, відстежуйте й вимірюйте свої успіхи з Google Cloud.
-
Практична робота Пропонується Autoscaling TensorFlow Model Deployments with TF Serving and Kubernetes
AutoML Vision helps developers with limited ML expertise train high quality image recognition models. In this hands-on lab, you will learn how to train a custom model to recognize different types of clouds (cumulus, cumulonimbus, etc.).
-
Практична робота Пропонується Implementing Canary Releases of TensorFlow Model Deployments with Kubernetes and Cloud Service Mesh
In this lab you will install the Cloud Service Mesh, and deploy a resnet model, all on a GKE cluster.
-
Практична робота Пропонується GKE Autopilot: Qwik Start
GKE Autopilot provides a managed environment for deploying, managing, and scaling your containerized applications using Google infrastructure.
-
Практична робота Пропонується Google Kubernetes Engine Pipeline using Cloud Build
Create a CI/CD pipeline that automatically builds a container image, stores the image in Artifact Registry, updates a Kubernetes manifest in a Git repository, and deploys the application to Google Kubernetes Engine.
-
Практична робота Пропонується Implement DevOps Workflows in Google Cloud: Challenge Lab
This challenge labs tests your skills in implementing a CI/CD pipeline using Cloud Build, Cloud Source Repositories, and GKE.
-
Практична робота Пропонується Distributed Load Testing Using Kubernetes
Lab has instructions to conduct distributed load testing with Kubernetes, which includes a sample web application, Docker image, and Kubernetes deployments/services.
-
Практична робота Пропонується Understanding and Combining GKE Autoscaling Strategies
In this lab you will explore the benefits of different Google Kubernetes Engine autoscaling strategies, like Horizontal Pod Autoscaling and Vertical Pod Autoscaling for pod-level scaling, and Cluster Autoscaler and Node Auto Provisioning for node-level scaling.
-
Курс Пропонується Implement DevOps Workflows in Google Cloud
Complete the intermediate Implement DevOps Workflows in Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: creating git repositories with Cloud Source Repositories, launching, managing, and scaling deployments on Google Kubernetes Engine (GKE), and architecting CI/CD pipelines that automate container…
-
Практична робота Пропонується Awwvision: Cloud Vision API from a Kubernetes Cluster
This hands-on lab uses Kubernetes and Cloud Vision API to create an example of how to use the Vision API to classify (label) images from Reddit's /r/aww subreddit and display the labelled results in a web app.
-
Практична робота Пропонується Setting up a Private Kubernetes Cluster
Hands-on lab for creating a private cluster in the cloud environment. In a private cluster, nodes do not have public IP addresses, so your workloads run in an environment that is isolated from the Internet. Prerequisites: Experience with Kubernetes Clusters, and CIDR-range IP address.