GCP200AWS
Infrastructure Google Cloud pour les professionnels AWS
Ce cours s'adresse aux architectes et ingénieurs cloud ayant une connaissance existante d'AWS. Il compare les solutions Google Cloud avec celles d'AWS et guide les professionnels dans leur utilisation. Dans ce cours, vous appliquerez vos connaissances des concepts et technologies AWS pour explorer les similitudes et les différences avec les concepts et technologies de Google Cloud. Vous bénéficierez d'une pratique concrète pour construire et gérer les ressources Google Cloud.
Ce que vous allez apprendre
- Expliquer les meilleures pratiques pour les solutions Google Cloud qui intègrent la gestion des ressources et des accès dans Google Cloud.
- Mettre en œuvre des réseaux Google Cloud en utilisant les meilleures pratiques pour le réseau privé virtuel (VPN) Cloud, le cloud privé virtuel (VPC) et le pare-feu Google Cloud.
- Créer et personnaliser des instances de machines virtuelles (VM) à l'aide de Compute Engine.
- Configurer des Ă©quilibreurs de charge et l'autoscaling pour les instances de VM.
- Mettre en œuvre des services de stockage de données dans Google Cloud.
- Concevoir une solution utilisant Google Kubernetes Engine (GKE) pour déployer des applications dans Google Cloud.
- Examiner les meilleures pratiques pour le déploiement et la surveillance de l'infrastructure Google Cloud.
- Identifier l'objectif et les cas d'utilisation de Cloud Run.
Prérequis
- Familiarité avec les termes et concepts AWS.
Public cible
- Architectes cloud ou ingénieurs cloud expérimentés avec le cloud AWS.
Programme de la Formation
8 modules pour maîtriser les fondamentaux
Objectifs
- Passer en revue la hiérarchie des ressources AWS.
- Explorer comment IAM vous permet d'appliquer des politiques qui définissent qui peut faire quoi sur quelles ressources dans Google Cloud.
- Examiner les types de comptes de service et les clés dans Google Cloud.
- Naviguer dans la console Google Cloud et Cloud Shell pour effectuer des tâches de base.
Sujets abordés
- →Hiérarchie des ressources Google Cloud
- →Gestion des identités et des accès
- →Comptes de service
- →Interaction avec Google Cloud
Activités
Lab : Exploration de la gestion des identités et des accès
Objectifs
- Comparer les concepts de mise en réseau dans AWS et Google Cloud.
- Comprendre la mise en réseau VPC sur Google Cloud.
- Expliquer en quoi le Virtual Private Cloud (VPC) de Google diffère du VPC d'AWS.
- Créer et configurer Private Google Access et Cloud NAT.
- Déterminer quel service d'interconnexion ou de peering Google Cloud utiliser dans des circonstances spécifiques.
Sujets abordés
- →Concepts de mise en réseau dans AWS et Google Cloud
- →Mise en réseau Virtual Private Cloud
- →Lab : Mise en réseau VPC
- →Routage Cloud
- →Interconnexion de réseaux
- →Lab : Mettre en œuvre Private Google Access et Cloud NAT
Activités
Lab : Mise en réseau VPC
Lab : Mettre en Ĺ“uvre Private Google Access et Cloud NAT
Objectifs
- Lister les différentes options de CPU, GPU et de mémoire pour les machines virtuelles.
- Explorer les images Google Cloud.
- Expliquer oĂą vous voudriez utiliser les VM Spot dans Google Cloud.
Sujets abordés
- →Google Compute Engine
- →Types de machines et images
- →VM Spot
Activités
Lab : DĂ©marrer avec Compute Engine
Objectifs
- Expliquer les fonctionnalités de l'équilibrage de charge cloud dans Google Cloud.
- Décrire les groupes d'instances gérés et comment les utiliser.
- Expliquer comment utiliser les groupes d'instances gérés avec les équilibreurs de charge.
Sujets abordés
- →Équilibrage de charge dans AWS et Google Cloud
- →Fonctionnalités de l'équilibrage de charge cloud dans Google Cloud
- →Groupes d'instances gérés
Activités
Lab : Configuration d'un Ă©quilibreur de charge HTTP avec autoscaling
Objectifs
- Explorer les options de stockage et les cas d'utilisation.
- Explorer les fonctionnalités de Cloud SQL et Cloud Spanner.
- Apprendre Ă utiliser Cloud Bigtable.
Sujets abordés
- →Aperçu des services de stockage et de base de données
- →Cloud Storage
- →Services de base de données gérés
- →Options de lac de données
Activités
Lab : Cloud Storage
Lab : Implémentation de Cloud SQL
Objectifs
- Expliquer comment les conteneurs peuvent être utilisés dans Google Cloud.
- Provisionner un cluster Kubernetes Ă l'aide de GKE.
- Expliquer comment les déploiements sont utilisés dans Kubernetes.
- Identifier l'objectif de l'informatique hybride et multicloud avec GKE Enterprise.
Sujets abordés
- →Conteneurs dans Google Cloud
- →Google Kubernetes Engine
- →Concepts et architecture de Kubernetes
- →Déploiements et mise en réseau
- →Informatique hybride et multicloud avec GKE Enterprise
Activités
Lab : DĂ©marrer avec Google Kubernetes Engine
Lab : Création de déploiements Google Kubernetes Engine
Objectifs
- Décrire comment les fonctions Cloud Run peuvent soutenir le développement d'applications.
- Déployer une application conteneurisée sur Cloud Run.
Sujets abordés
- →Développement d'applications dans Google Cloud
- →Fonctions Cloud Run
- →Cloud Run
Activités
Lab : Hello Cloud Run
Objectifs
- Décrire la suite d'opérations de Google Cloud.
- Créer des graphiques, des alertes et des vérifications de disponibilité pour les ressources avec Cloud Monitoring.
- Décrire la collecte des métriques système dans GKE.
Sujets abordés
- →Surveillance dans le Cloud
- →Opérations Cloud
- →Surveillance des clusters GKE
- →Outils de surveillance dans AWS et Google Cloud
Activités
Lab : Surveillance d'une VM Compute Engine Ă l'aide de l'agent Ops
Processus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
Méthodes pédagogiques mobilisées
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'Ă©valuation et de suivi
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
Prochaines sessions
9 mars 2026
Distanciel • Français
12 mars 2026
Distanciel • Français
10 juin 2026
Distanciel • Français
3 décembre 2026
Distanciel • Français
Former plusieurs collaborateurs
- Tarifs dégressifs (plusieurs places)
- Session privée ou sur-mesure
- En présentiel ou à distance