Na primeira seção deste curso, intitulada "Introdução ao GKE em grande escala", você vai aprender a reconhecer os desafios de projetar e criar soluções em vários ambientes. Explicar como o GKE utiliza frotas para otimizar as operações. Descrever os conceitos de homogeneidade e confiança e utilizá-los para gerenciar frotas. Por fim, você vai conseguir identificar os recursos e os componentes usados para gerenciar frotas do GKE.

Nesta seção do curso intitulada ""Arquitetura em GKE com vários clusters"", você vai aprender a reconhecer como o GKE pode ser usado para centralizar o gerenciamento de clusters. Analisar a arquitetura do GKE com vários clusters. Aprender a criar, conectar e gerenciar frotas do GKE. E também como acessar clusters de frotas do GKE com segurança.

Esta seção aborda frotas e equipes no GKE. Você vai aprender a definir frotas do GKE. Descrever como as frotas do GKE podem resolver problemas comuns de gerenciamento de clusters. Gerenciar frotas e equipes no GKE. Você também vai aprender a detalhar os elementos do gerenciamento de frotas.

Nesta seção do curso, intitulada "Gerenciamento das configurações do GKE em grande escala", você vai aprender a reconhecer os desafios do escalonamento de configurações de vários clusters e vários locatários. Definir um gerenciador de configuração centralizado usando o modelo GitOps. Descrever os benefícios e a arquitetura do Config Sync. Utilizar o Controlador de políticas para aplicar segurança e conformidade no GKE. Estender os princípios do GitOps aos recursos do Google Cloud. Por fim, aprender a criar uma base padronizada, reutilizável e baseada em políticas para implantações do Kubernetes.

Nesta seção do curso, você vai aprender a explicar como funciona a rede de frotas. Descrever como os Pods em um cluster Kubernetes se comunicam entre si. Ativar serviços de vários clusters. Configurar serviços de vários clusters. Detalhar os elementos da gestão de frotas. Descrever o papel de um gateway de vários clusters. Aprender a configurar um gateway de vários clusters.

Nesta seção, você vai aprender a enumerar e descrever os benefícios de usar o Cloud Service Mesh. Instalar e configurar o Cloud Service Mesh em diferentes clusters. Rastrear o caminho de uma solicitação pela malha, identificando e explicando corretamente o papel de componentes-chave como proxies Envoy, Autoridade Certificadora de Malha e extensões no processamento da solicitação. Por fim, aprender a criar painéis do Service Mesh a partir da telemetria de cargas de trabalho, inclusive métricas, traces e registros.

Nesta seção, você vai saber como o Cloud Service Mesh aprende sobre a rede a partir do Kubernetes. Implantar recursos da API de malha, como VirtualService, DestinationRule, Gateway, Service Entry e Sidecar, para configurar a malha. Descrever como reforçar a segurança da rede mesh adotando outras funcionalidades, como novas tentativas de solicitação, tempos limite de solicitação e disjuntores. Além disso, aprender a explorar a resiliência do Service Mesh criando falhas e atrasos em serviços específicos.

Nesta seção, você vai aprender a criptografar o tráfego entre microsserviços para impedir que qualquer pessoa na rede tenha acesso a uma informação particular. Autorizar serviços e solicitações, garantindo que os serviços acessem apenas as informações que outros serviços têm permissão de acesso. Autenticar e autorizar serviços e solicitações para verificar a confiança entre os serviços na malha e entre os usuários finais. Você também vai aprender a limitar o acesso aos serviços na rede para que seja possível estabelecer controles granulares sobre a comunicação.

Nesta seção, você vai aprender a configurar uma malha de vários clusters com uma única sub-rede em uma única rede VPC e a lidar com variações como clusters multirregionais, múltiplos projetos, VPC compartilhada e clusters particulares. Você também vai aprender a habilitar a comunicação entre clusters do GKE em redes diferentes usando um gateway leste–oeste e clusters conectados.

Nesta seção, você vai aprender a resumir as diferenças entre os métodos de autenticação para clusters do GKE e a explicar quando usar cada um deles. Resumir os principais recursos do Connect Gateway e explicar como ele simplifica e protege as conexões com os clusters membros da frota do GKE. Configurar o gateway de conexão para autenticação e autorização. Acessar clusters com segurança e fornecer autenticação usando o OpenID Connect (OIDC) e provedores de identidade (IdPs) de terceiros. Por fim, você vai aprender a configurar o Serviço de identidade do GKE para habilitar a autenticação e a autorização de usuários quando houver um cluster do GKE e um provedor de identidade (IdP) de terceiros.

Nesta seção, você vai aprender a descrever a postura de segurança do GKE. Navegar e interpretar o painel de postura de segurança do GKE para identificar problemas de segurança. Implementar medidas de segurança nos nós para proteger os nós de trabalho do GKE contra possíveis ameaças. Descrever o processo de verificação de vulnerabilidades no GKE. Por fim, você vai conseguir explicar quais são os papéis e os recursos do Artifact Analysis e do Security Command Center do Google Cloud para aprimorar a segurança do GKE.

Nesta seção, você vai aprender a descrever os principais componentes do pipeline de CI/CD do Google Cloud e como eles resolvem desafios comuns na modernização de aplicativos. Analisar como o Cloud Deploy se integra ao GKE para gerenciar manifestos do Kubernetes e controlar implantações. Comparar e contrastar as estratégias de implantação do Knative Serving no GKE. Explicar as etapas necessárias para estabelecer uma conexão VPC em pares para CI/CD seguro em uma rede privada. Você também vai aprender a avaliar as diversas medidas e ferramentas de segurança disponíveis no Google Cloud para proteger a cadeia de suprimentos de software.

Nesta seção, você vai aprender a explicar como o GKE funciona como uma plataforma adequada para modelos de linguagem grandes e para a crescente demanda por aceleradores de hardware. Descrever a arquitetura de alto nível de uma plataforma de treinamento baseada no GKE para modelos de IA. Descrever a arquitetura de uma plataforma de disponibilização de modelos baseada no GKE. Você também vai aprender a descrever as diferentes estratégias de gerenciamento de custos disponíveis ao usar o GKE para cargas de trabalho de IA/ML.

O curso termina com um resumo dos pontos principais de cada seção.

Links para todos os módulos no PDF do estudante.