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.

FILTER BY
Clear all
  • Badge
  • Формат
  • Мова

Кількість результатів: 1203
  1. Практична робота Пропонується

    Creating a Streaming Data Pipeline With Apache Kafka

    In this lab, you create a streaming data pipeline with Kafka providing you a hands-on look at the Kafka Streams API. You will run a Java application that uses the Kafka Streams library by showcasing a simple end-to-end data pipeline powered by Apache.

  2. Практична робота Пропонується

    Migrate to Cloud SQL for PostgreSQL using Database Migration Service

    In this lab, you migrate a stand-alone PostgreSQL database (running on a virtual machine) to Cloud SQL for PostgreSQL using a continuous Database Migration Service job and VPC peering for connectivity.

  3. Практична робота Пропонується

    Working with Cloud Dataprep on Google Cloud

    Cloud Dataprep is Google's self-service data preparation tool. In this lab, you will learn how to use Cloud Dataprep to clean and enrich multiple datasets using a mock use case scenario of customer info and purchase history.

  4. Практична робота Пропонується

    Leverage the Autoscaler Tool for Cloud Spanner to Achieve Workload Elasticity

    In this lab you'll deploy the open-source Autoscaler tool for Cloud Spanner, a companion tool to Cloud Spanner, in the per-project configuration where the autoscaler tools are located in the same project as the Cloud Spanner instance being autoscaled.

  5. Практична робота Пропонується

    Build an LLM and RAG-based Chat Application using AlloyDB and LangChain

    Learn how to create an interactive application within a deployed environment.

  6. Практична робота Пропонується

    Predict Baby Weight with TensorFlow on Vertex AI

    In this lab you train, evaluate, and deploy a machine learning model to predict a baby’s weight. You then send requests to the model to make online predictions. This lab is part of a series of labs on processing scientific data.

  7. Практична робота Пропонується

    Creating Cross-region Load Balancing

    This lab demonstrates how to create an HTTP(S) load balanced that forwards traffic to instances in two different regions.

  8. Практична робота Пропонується

    Arcade Hero: Enter the PubSub Subscription

    Arcade Hero: PubSub Subscription Level One

  9. Практична робота Пропонується

    Set up a SIEM forwarder for Windows on Docker

    In this lab, you configure a SIEM forwarder on a Windows VM using a standard Docker image. You use labels to add searchable metadata to the logs to optimize analytical capabilities.

  10. Практична робота Пропонується

    Exploring Cost-optimization for GKE Virtual Machines

    In this hands-on lab, you'll learn how to determine and select the the most cost effective machine type for a GKE application. You will also explore the pros and cons of a multi-zonal cluster.