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- Course by Google Cloud
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En este curso, “Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads”, aprenderá a realizar operaciones de Kubernetes, a crear y administrar implementaciones, a usar las herramientas de redes de GKE y a proporcionar almacenamiento persistente a sus cargas de trabajo de Kubernetes. Este curso forma parte de una especialización enfocada en la compilación de infraestructuras de procesamiento eficientes mediante Kubernetes y GKE. En esta especialización, los participantes aprenderán a implementar y administrar aplicaciones alojadas en contenedores, tanto en GKE como en otros servicios que proporciona Google Cloud Platform. Mediante una serie de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes pueden explorar e implementar elementos de soluciones, incluidos los componentes de la infraestructura, como los Pods, los contenedores, las implementaciones y los servicios, además de las redes y los servicios de aplicaciones. Esta especialización también abarca la implementación de soluciones prácticas, incluidas la administración de acceso y seguridad, y la administración y supervisión de recursos. >>> Al inscribirse en este curso, acepta las Condiciones del Servicio de Qwiklabs, que se indican en las Preguntas frecuentes. Puede consultarlas en https://qwiklabs.com/terms_of_service. <<<Modules
Introducción al curso
1
Videos
- Introducción al curso
Descripción general
1
Assignment
- Cuestionario
1
External Tool
- Cómo crear objetos Deployment de Google Kubernetes Engine
11
Videos
- Introducción
- Crear objetos Deployment
- Inspeccionar objetos Deployment
- Actualizar objetos Deployment
- Otras estrategias para objetos Deployment
- Objetos Job y CronJob
- Escalamiento de clústeres
- Controlar la ubicación de los Pods con etiquetas y reglas de afinidad
- Controlar la ubicación de los Pods con taints y tolerancias
- Incorporar software en tu clúster
- Coursera: Empezar a usar Google Cloud y Qwiklabs
Descripción general
1
Assignment
- Cuestionario
1
External Tool
- Lab: Configura las herramientas de redes de Google Kubernetes Engine (GKE)
7
Videos
- Introducción
- Herramientas de redes de Pods
- Servicios de Kubernetes
- Tipo de servicio y balanceadores de cargas
- Entrada
- Balanceo de cargas nativo del contenedor
- Políticas de red
Descripción general
1
Assignment
- Cuestionario
1
External Tool
- Lab: Cómo configurar un almacenamiento persistente para Google Kubernetes Engine
7
Videos
- Introducción
- Volúmenes
- Volúmenes efímeros
- Volúmenes duraderos
- StatefulSets
- ConfigMaps
- Secrets
Descripción general
1
Readings
- Resumen del curso de cargas de trabajo
Recursos del curso
1
Readings
- Recursos del curso
Auto Summary
Explore the world of Kubernetes with the “Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads” course, offered in Spanish. This professional-level course is part of a specialized series dedicated to building efficient processing infrastructures using Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE). Designed for IT and computer science enthusiasts, this course delves into the operations of Kubernetes, guiding learners through the creation and management of deployments, the utilization of GKE networking tools, and the provision of persistent storage for Kubernetes workloads. Presented by Coursera, the course features a blend of presentations, practical demonstrations, and hands-on labs, enabling participants to implement various elements of solutions. This includes key infrastructure components like Pods, containers, deployments, services, networking, and application services. Additionally, it covers practical solutions for managing access, security, and resource monitoring. Although the course duration is flexible, learners can choose from two subscription options: Starter and Professional, catering to different levels of commitment and expertise. Ideal for professionals seeking to advance their skills in Kubernetes and cloud infrastructure, this course offers a comprehensive learning experience to boost your capabilities in managing containerized applications on Google Cloud Platform.

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