Présentation de la formation Google Cloud Professional Cloud Architect
Avec la formation Google Cloud Professional Cloud Architect de 4 jours, vous acquérez les compétences pour concevoir, déployer et superviser des architectures d’entreprise sur GCP. Vous explorerez les services clés : Compute, Storage, Networking, Data, IA, et sécurisation des ressources. Vous apprendrez à appliquer les principes de résilience, scalabilité, haute disponibilité, gouvernance et optimisation des coûts. Au travers d’ateliers et d’un projet fil rouge, vous mettrez en œuvre une solution Cloud complète répondant à un cahier des charges réel. Cette formation est idéale pour les architectes cloud, ingénieurs infrastructure ou consultants souhaitant valider leur expertise GCP.
Objectifs de la formation Google Cloud Professional Cloud Architect
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les concepts avancés d’architecture cloud dans GCP
- Savoir concevoir des solutions scalables, sécurisées et résilientes.
- Maîtriser les services GCP clés pour la conception d’architectures (Compute, Storage, Networking, BigQuery, AI, etc.)
- Préparer la certification Google Cloud Professional Cloud Architect
Objectifs opérationnels :
- Concevoir, déployer et exploiter une architecture Data complète sur GCP : ingestion temps réel ou batch, traitement de données, stockage (BigQuery, NoSQL), intégration ML, sécurité et optimisation de performance.
Programme de la formation Google Cloud Professional Cloud Architect
Jour 1 – Fondations de l’architecture GCP
Introduction au rôle d’architecte cloud : responsabilités et compétences clés
Cycle de vie d’un projet cloud
Services de calcul : Compute Engine, App Engine, Cloud Run, GKE
Design patterns fondamentaux (résilience, scalabilité, élasticité, communication synchrone/asynchrone)
Lab pratique : déployer une application multi-niveaux avec Compute Engine + Load Balancer
Jour 2 – Réseaux et Sécurité avancée
Réseaux GCP : VPC, segmentation, interconnexion (VPN, Interconnect, Peering)
Load balancing global et régional
Sécurité avancée : IAM conditionnel, rôles personnalisés
KMS et Secret Manager pour la gestion des clés et secrets
Haute disponibilité et reprise après sinistre
Lab pratique : configurer un VPC avec sous-réseaux sécurisés et un Load Balancer distribué
Jour 3 – Données, IA & Intégration
Bases de données : Cloud SQL, Firestore, Bigtable, BigQuery
Traitement de données : Pub/Sub, Dataflow (streaming et batch), Composer (Airflow)
IA avec Vertex AI : cycle de vie des modèles ML, entraînement, déploiement, monitoring
Cas pratique : concevoir une architecture data-centric intégrant ingestion temps réel (Pub/Sub) et analyse BigQuery
Jour 4 – Gouvernance, Observabilité & Projet d’architecture
FinOps et gouvernance : budgets, alertes, optimisation des coûts, policies d’organisation
Supervision et observabilité : Cloud Logging, Monitoring, Trace, Error Reporting
Projet fil rouge : cahier des charges, conception d’une architecture cloud complète (multi-région, haute dispo, data & IA)
Présentation et validation de l’architecture
Préparation à la certification : format de l’examen, études de cas types, révisions avec QCM
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