On-Demand-Aktivitäten
Hier finden Sie die für Sie richtigen On-Demand-Lernaktivitäten. Labs sind kurze Lernaktivitäten, in denen Ihnen über einen direkten, temporären, praxisorientierten Zugriff auf echte Cloud-Ressourcen spezifische Inhalte vermittelt werden. Kurse sind längere Aktivitäten, die aus mehreren Modulen mit Videos, Dokumenten, praxisorientierten Labs und Quizaufgaben bestehen. Aufgabenreihen sind ähnlich, aber in der Regel kürzer und enthalten nur Labs.
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Lab Tipp Monitoring in Google Cloud: Challenge Lab
This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Monitoring in Google Cloud quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.
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Lab Tipp Erste Schritte mit der Vertex AI Gemini API und dem Python SDK
In diesem Lab lernen Sie, wie Sie mit dem Vertex AI SDK for Python die Vertex AI Gemini API aufrufen können.
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Lab Tipp Challenge-Lab: Compute-Instanz mit einem Remote-Startscript bereitstellen
Sie konfigurieren eine Google Compute Engine-Instanz für Linux, die eine Apache-Webserversoftware mit einem Remote-Startscript installiert. Anschließend prüfen Sie, ob Apache erfolgreich installiert wurde.
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Lab Tipp Creating and Populating a Bigtable Instance
In this lab, you create a Bigtable instance and table and then use a Dataflow template to populate the table from pre-generated data files on Cloud Storage.
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Lab Tipp Using Custom Fields in Looker Explores
In this lab, you will learn how to utilize custome fields in Looker Explores queries.
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Lab Tipp Gating Deployments with Binary Authorization
In this lab you will learn about the tools and techniques to secure deployed artifacts.
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Lab Tipp Caching and Datagroups with LookML
In this lab, you learn how caching works in Looker and explore how to use LookML objects called datagroups to define caching policies.
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Lab Tipp Managing Environments with Dialogflow CX
In this lab, you'll explore Managing Environments with Dialogflow.
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Lab Tipp Deploying a Multi-Cluster Gateway Across GKE Clusters
Learn how to enable, use, and deploy the multi-cluster Google Kubernetes Engine (GKE) Gateway controller