ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。
Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、980 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。
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ラボ おすすめ Google Kubernetes Engine のコストを最適化する: チャレンジラボ
このラボでは、リソースの使用量を最適化しながら、クラスタ アプリケーションのデプロイ、スケール、および保守を行うさまざまな課題に取り組みます。
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ラボ おすすめ Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理 - Cloud Dataflow を使用した高度なストリーミング分析パイプライン（Java）
このラボでは、遅延データや不正な形式のストリーミング データに Apache Beam の高度なコンセプトを使用して対処する方法を確認します。
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ラボ おすすめ Implement DevOps Workflows in Google Cloud: チャレンジラボ
このチャレンジラボでは、Cloud Build、Cloud Source Repositories、GKE を使用して CI / CD パイプラインを実装するスキルをテストします。
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ラボ おすすめ Automatically Deploy Python Web Apps from Version Control to Cloud Run
Learn how to automatically deploy your changes from version control to Cloud Run
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ラボ おすすめ Datastream: PostgreSQL Replication to BigQuery
In this lab you will replicate data from a PostgreSQL database to BigQuery.
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ラボ おすすめ Vertex AI Gemini 1.0 Pro を活用してアプリを開発する
このラボでは、Streamlit フレームワークと Vertex AI の Gemini API を使用してアプリを開発し、開発したアプリを Cloud Run にデプロイします。
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ラボ おすすめ Using OpenTSDB to Monitor Time-Series Data on Cloud Platform
In this lab you will learn how to collect, record, and monitor time-series data on Google Cloud Platform (GCP) using OpenTSDB running on Google Kubernetes Engine and Google Cloud Bigtable.
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ラボ おすすめ Set up a SIEM forwarder on a Linux Instance
Install and configure a SIEM forwarder on a Linux host, then send sample logs using a file collector and observe the ingested logs in a live Chronicle environment.