Treinamentos
Developing Applications with Google Cloud Platform
Modalidade:
Online, Presencial
Na Matza Education, cada treinamento foi desenvolvido para oferecer conhecimento prático e relevante, conectando teoria e aplicação em cenários reais. Nosso objetivo é preparar profissionais para os desafios do mercado, fortalecendo habilidades técnicas e estratégicas em diferentes áreas da tecnologia e gestão.
Ao participar de um de nossos programas, você terá acesso a conteúdos atualizados, instrutores experientes e uma metodologia voltada para resultados. Independentemente do formato — presencial ou online — buscamos criar uma experiência de aprendizado dinâmica, acessível e de alto impacto.
Mais do que um curso, cada treinamento é uma oportunidade de evolução profissional e pessoal, ajudando você a conquistar certificações, ampliar suas competências e se destacar em um mercado cada vez mais competitivo.
Importante: você deve confirmar o e-mail recebido após a inscrição para validar sua participação.
Desenvolvedores de aplicativos que querem criar aplicativos nativos da nuvem ou reprojetar aplicativos que serão executados no Google Cloud Platform.
- Usar as práticas recomendadas para o desenvolvimento de aplicativos
- Escolher a opção de armazenamento de dados apropriada para os dados de aplicativos
- Implementar o gerenciamento de identidade federada
- Desenvolver componentes ou microsserviços de aplicativos levemente acoplados
- Integrar componentes de aplicativos e fontes de dados
- Depurar, rastrear e monitorar aplicativos
- Executar implantações repetíveis com contêineres e serviços de implantação
- Escolher o ambiente de tempo de execução de aplicativo apropriado, usando o Google Kubernetes Engine e depois mudando para uma solução de ambiente autônomo com o Google App Engine Flex
- Conclusão do Google Cloud Platform Fundamentals ou experiência equivalente
- Conhecimento prático de Node.js
- Proficiência básica das ferramentas de linha de comando e de ambientes de sistema operacional Linux
3 dias – 24 horas aula – Online ao Vivo ou presencial em São Paulo
- Módulo 1: Práticas recomendadas para o desenvolvimento de aplicativos
- Gerenciamento de código e de ambiente
- Projeto e desenvolvimento de componentes e microsserviços de aplicativos vagamente acoplados, seguros, escalonáveis e confiáveis
- Integração e entrega contínuas
- Rearquitetura de aplicativos para a nuvem
- Módulo 2: Bibliotecas de cliente do Google Cloud, SDK do Google Cloud e SDK do Google Firebase
- Configuração e uso das bibliotecas de cliente do Google Cloud, SDK do Google Cloud e SDK do Google Firebase
- Laboratório: Configurar as bibliotecas de cliente do Google, SDK do Google Cloud e SDK do Firebase em instâncias do Linux e configurar as credenciais do aplicativo
- Módulo 3: Visão geral das opções de armazenamento de dados
- Visão geral das opções para armazenar dados do aplicativo
- Casos de uso para o Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL e Cloud Spanner
- Módulo 4: Práticas recomendadas para usar o Google Cloud Datastore
- Consultas
- Índices integrados e compostos
- Inserção e exclusão de dados (operações em lote)
- Transações
- Tratamento de erros
- Dados de carregamento em massa no Cloud Datastore com o Google Cloud Dataflow
- Laboratório: Armazenar dados do aplicativo no Cloud Datastore
- Módulo 5: Realização de operações em intervalos e objetos
- Operações que podem ser realizadas em intervalos e objetos
- Modelo de consistência
- Tratamento de erros
- Módulo 6: Práticas recomendadas para usar o Google Cloud Storage
- Nomeação de intervalos para sites estáticos e outros usos
- Nomeação de objetos (da perspectiva de distribuição de acesso)
- Considerações sobre desempenho
- Definição e depuração das configurações CORS em intervalos
- Laboratório: Armazenar arquivos no Cloud Storage
- Módulo 7: Processamento de autenticações e autorizações
- Papéis e contas de serviço do Cloud Identity and Access Management (IAM)
- Autenticação do usuário com o Firebase Authentication
- Autenticação e autorização do usuário com o Cloud Identity-Aware Proxy
- Laboratório: Autenticar usuários com o Firebase Authentication
- Módulo 8: Uso do Google Cloud Pub/Sub para integrar componentes do seu aplicativo
- Tópicos, editores e inscritos
- Inscrições pull e push
- Casos de uso para o Cloud Pub/Sub
- Laboratório: Desenvolver serviços de back-end para processar mensagens em fila
- Módulo 9: Inserção de inteligência no seu aplicativo
- Visão geral de APIs de machine learning pré-treinadas, como API Cloud Vision e API Cloud Natural Language Processing
- Módulo 10: Uso do Google Cloud Functions para processamento orientado por eventos
- Principais conceitos, como acionadores, funções de segundo plano, funções HTTP
- Casos de uso
- Desenvolvimento e implantação de funções
- Geração de registros, relatório de erros e monitoramento
- Módulo 11: Gerenciamento de APIs com o Google Cloud Endpoints
- Configuração de implantação de API aberta
- Laboratório: Implantar uma API para seu aplicativo
- Módulo 12: Implantação de aplicativos usando o Google Cloud, o Cloud Build, o Google Cloud Container Registry e o Google Cloud Deployment Manager
- Criação e armazenamento de imagens de contêiner
- Implantações repetíveis com configuração e modelos de implantação
- Laboratório: Usar o Deployment Manager para implantar um aplicativo da Web em ambientes de teste e produção flexível do Google App Engine
- Módulo 13: Ambientes de execução para seu aplicativo
- Considerações para escolher ambientes de execução para seu aplicativo ou serviço:
- Google Compute Engine
- Kubernetes Engine
- Ambiente flexível do App Engine
- Cloud Functions
- Cloud Dataflow
- Laboratório: Como implantar seu aplicativo no ambiente flexível do App Engine
- Considerações para escolher ambientes de execução para seu aplicativo ou serviço:
- Módulo 14: Depuração, monitoramento e ajuste do desempenho usando o Google Stackdriver
- Stackdriver Debugger
- Stackdriver Error Reporting
- Laboratório: Como depurar erros de aplicativo com o Stackdriver Debugger e Error Reporting
- Stackdriver Logging
- Principais conceitos relacionados ao Stackdriver Trace e ao Stackdriver Monitoring
- Laboratório: usar o Stackdriver Monitoring e o Stackdriver Trace para rastrear uma solicitação nos serviços, observar e otimizar o desempenho